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EpiK:知识图谱在区块链3.0时代的应用畅想

01. 什么是知识图谱

知识图谱(Knowledge Graph)描述的是实体和其关系的知识 。当我们需要对基于语境/背景(Context)的信息做出某项行为或采取行动时,知识图谱就能派上用场。随着人工智能、深度学习等新学科的兴起,知识图谱受到越来越多的关注。当机械化和机器使用越来越普遍时,相同的知识源可以大规模利用,而知识图谱可以帮助AI流程在面临不同应用场景时使用相同的信息。它可以一目了然地简化复杂的概念,为AI学习新任务提供良好的培训数据。例如,知识图谱有助于识别欺诈、追踪库存和撰写小说等。

知识图谱的主要优点包括但不限于:

可扩展性: 适应随时间变化的各种数据和元数据的能力。

内省/查询能力:可以检查模型来找出可知和可发现的事物。

语义作用: 数据的含义与数据一起存储在图形中以(帮助机器)了解其相互关系。

智能支持:推断对象之间的依赖关系和其他关系的能力。

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当知识图谱用作商业时,企业可以通过知识图谱捕获所需的所有数据;根据数据建立符合标准的模型;对数据进行标准化分类;优化人工智能和机器学习;统一数据并显示关系等等。简单来说,知识图谱越系统,机器学习就越全面、机器将越来越智能。

02. 机器学习和区块链

现阶段机器学习依靠的是大量数据来进行模型构建和准确预测。为了收集信息的准确性,需要花费大量时间去收集、组织和审核数据。这是区块链发挥作用的地方,以太坊的智能合约就可以直接安全地传输数据。例如,用于自动驾驶汽车的机器学习模型将需要数百TB的实际汽车驾驶数据。传统方法是使用不同的跟踪器、收集所有数据,如油耗、行驶速度和休息时间等。然后将数据发送给处理程序,在此之前,审核员将对数据进行分析以使其真实可靠,如无差异,再将其发送给数据科学家进行处理。

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但是,通过使用数字签名的智能合约可以大大改善整个过程。为了确保使用区块链技术收集的数据的安全性,可以对智能合约进行编程,以将数据从汽车驾驶员直接发送到数据科学家,后者将使用这些数据来构建机器学习模型。这意味着机器学习和区块链技术的这种融合可以改变许多其他技术,从而改变游戏规则,因为它能创造一个全新的数据研究市场。

0.3 EpiK: 区块链3.0时代机器学习的重要桥梁

历经比特币、以太坊等项目的洗礼,区块链现已步入3.0时代。知识图谱能发挥什么样的作用?我们知道知识图谱能促进机器学习,而区块链可以和机器学习相结合。然而,这些不同技术的结合也会带来不少新问题,比如,在互联网时代,只有巨头科技公司能构建超大规模的知识图谱,他们可以借助中心化能力控制数据并限制分享;此外,大量数据如何实现去中心化储存也成了一道大难题。

基于满足未来社会全面智能化需求的愿景,EpiK因时而生。铭识协议的全称是EpiK Protocol,其中EpiK是 Epigraphy Knowledge的缩写,代表着铭刻在石头上的知识。 EpiK Protocol 致力于构建去中心化的超大规模知识图谱,通过去中心化存储技术,DAO和通证经济模型,组织并激励全球社区成员将人类各领域知识梳理成知识图谱,同时也希望能通过更合理的数据封装、更加宽容的惩罚措施,和E2P的数据上传模式等等来解决算力竞赛的问题,使用好当前的已有算力和资源,帮助被Filecoin抛弃的小矿工参与到分布式存储的赛道中来。

EpiK 铭识协议的发展分为5大阶段,第一阶段测试网“方尖碑”;第二阶段主网1.0“罗塞塔”;第三阶段主网2.0“汉谟拉比”;第四阶段丰富知识图谱工具箱;第五阶段丰富知识图谱应用生态。为了更好地测试和验证协作平台功能,保证主网上线后的稳定性和生态协作的同步性,EpiK基金会已决定将原本的上线日期由今年四季度延迟至2021年2月底,测试网预挖奖励产量也做出相应调整。相信通过“坚持做困难但正确的事情”,EpiK团队将实现共建共享共治的区块链愿景,将人工智能的视野拓展到更智能的未来。

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