WEB:如何利用DAO建立一個具有集體智慧和可持續激勵機制的知識數據庫

原文作者:??Eric?Zhang

翻譯者：Yofu@DAOrayaki.org

審核者：DAOctor?@DAOrayaki.org

原文:??Web3CollaborativeIntelligence–KnowledgeTrees,KnowledgeForest,andCommunityContributions

原標題：《Web3協同智能——知識樹、知識森林和社區貢獻》

特別感謝Zeo、DAOctor、Zhengyu、Christina的貢獻、審閱和反饋。

構建知識結構數據庫和更好地可視化知識是推進計算機科學、人工智能和Web的重要任務。在加密貨幣和去中心化應用世界出現之前，舊的Web3.0研究主要集中在構建知識庫和知識圖譜，以及基于這些結構的表示/推理。

建立知識庫有兩種通用方法。一種方法是從Web以及其他數據源獲取數據，然后將它們組織到所需的知識數據庫中。另一種方法是依靠人類智能來協作建立數據庫。

本文將首先回顧過去幾十年的一些相關創新，然后討論我們如何才能向前邁進，建立一個具有集體智慧和可持續激勵機制的高水平知識數據庫。

知識庫、知識圖譜和維基百科

很長一段時間以來，人們對創建知識圖譜很感興趣，主要有兩個原因：

連接人類創造的所有信息和知識的點，并且在知識圖譜上執行推理和機器學習技術以產生更好的人工智能，并使用該系統改善Web2產品的用戶體驗。現在，很明顯有用的知識圖譜大多是作為Web2中大型公司的基礎工具創建的。例如，Facebook知識圖譜有助于更好的社交網絡搜索，谷歌知識圖譜有助于呈現相關信息。由于一切都是閉源的，我們不知道知識圖譜是如何構建的，但從UI來看，這些知識圖譜肯定有助于改善用戶體驗。

Lido將出版兒童讀物《加密貨幣是如何運作的》:10月12日消息，流動性質押協議 Lido 宣布其團隊將出版兒童讀物《加密貨幣是如何運作的》，預印本已交付給以太坊創始人 Vitalik Buterin 審查。[2022/10/12 10:31:58]

維基百科社區的努力是驚人的。這是展示互聯網社區力量的首次嘗試之一。另一方面，開放數據庫可作為互聯網公共產品使用。一個例子是DBpedia，它是一個為想要利用Wikipedia知識庫的應用程序提供API的數據庫。另一個例子是ConceptNet，這是一個免費提供的語義網絡，可幫助AI和NLP程序獲取通用語義。

然而，這些互聯網公益組織能做多少，有一些根本性的限制。維基百科每年都依賴捐贈，它在一個501(c)3組織內運作，很難在其上施加更先進的激勵機制并基于知識網絡構建更酷的基礎設施。DBpedia和ConceptNet等也是如此。作為非營利組織，這些公益組織很難深入建立一個不斷構建基礎設施并最終形成生態系統的社區。我在大學時使用DBpedia的API構建了一個Wikipedia圖形可視化和搜索工具。然而，當時加入一個充滿活力的社區要困難得多。現在在加密社區，情況大不相同了，有好主意的開發者可以參與更多的活動，組隊并得到多鏈生態系統的支持。

但是，我不建議建立另一個Wikipedia，因為盡管當前的非營利組織模式存在局限性，但Wikipedia網站的內容和結構都得到了很好的策劃和組織，人們已經在很大程度上受益于它的成果。總的來說，Wikipedia擅長存儲知識的描述，并且通過Web1和Web2基礎設施，我們已經使知識可搜索。維基百科和現有的網絡基礎設施不擅長的是呈現“人類理解”的知識——人腦中的結構性知識。為了呈現這些信息，人的策展和人的協作是核心，這在Web1/Web2基礎設施中并不能很好地支持，但是通過Web3基礎設施和協調機制將可以實現

數據：谷歌搜索“如何購買NFT”興趣值達到100 全球對NFT興趣在八月飆升426%:金色財經報道，根據區塊鏈中心對谷歌趨勢數據的分析顯示，2021年8月，全球對非同質化代幣(NFT)的興趣增加了426%。2021年8月1日，谷歌搜索關鍵字“如何購買NFT”的次數為19，但到2021年8月29日，該數字已經上升到100。谷歌的搜索興趣以點數來衡量，100分最高，0分最低。由于谷歌搜索“如何購買NFT”興趣值已達到100，這表明創下了2021年迄今為止的最大搜索量。另外根據國家區塊鏈，對數字藝術作品興趣最高的是新加坡，谷歌搜索值為100，澳大利亞以86分位居第二，尼日利亞緊隨其后（70分）。（finbold）[2021/9/8 23:10:29]

**值得注意的是，人們努力建立海量結構數據庫以增強機器對知識的理解。例如，像Cyc這樣的公司幾十年來一直在嘗試建立一個常識知識庫來幫助機器模仿人類的大腦。這些公司最終將自己變成了商業軟件公司，因為強大的人工智能顯然需要的不僅僅是節點和關系的知識庫。與為機器建立結構性知識庫相比，人類對知識的理解和人類管理在這里很重要——建立人類理解的知識庫以幫助更多的人理解。

另一方面，值得思考的是，如何將更高層次的語義添加到當前的WebofKnowledge中，也就是我們在本文中描述的結構性知識。

公民科學和志愿計算

我想提到的另一個探索分支是公民科學和志愿計算。在2010年代初期，科學界有許多令人興奮的項目，它們利用人群的智慧來加速研究和科學發現的進展。這種努力一般有兩種類型。第一種稱為志愿計算，它將計算任務分配給一群個人計算設備。第二種類型稱為公民科學，它創造了每個人都可以執行的重復性任務。該項目從眾多貢獻者那里收集數據，并將它們輸入到一些研究項目中以創建有意義的結果。在不發明“DAO”這個詞的情況下將這些努力想象成“DAO”，去中心化社區的協調方面并不是什么新鮮事！

李禮輝：如何進行必要的數字金融制度建設等問題值得關注:12月31日，由清華大學經濟管理學院數字金融資產研究中心主辦的“數字金融：創新、發展與監管”高端研討會中，中國銀行原行長李禮輝表示，如何能滿足適用于我國規模化可靠應用的需求、如何進行必要的數字金融制度的建設、負責數字人民幣技術架構的研發、維護、運行等方面工作的機構體制如何設立及如何探索我國主導的全球化數字貨幣的可行路徑是值得關注的重要問題。[2021/1/4 16:22:26]

許多項目取得了成功，但不幸的是，這些項目的可持續性再次受到限制。SETI@Home不再運營，許多公民科學項目本可以持續更長時間但沒有持續下去。激勵和生態系統對任何協作努力來說都是很重要的兩個方面。沒有生態系統，創新就會受到限制。沒有可持續的激勵機制，就沒有充滿活力的社區，也就永遠不會出現生態系統。

復雜概念和知識的結構

現在讓我們考慮一下高級概念和知識是什么樣的。從直覺上看，當我們“理解”某個概念時，實際上我們理解了這個概念的相當多的細節。我們可以通過兩種方式來思考“理解”的過程：

1.通過樹狀結構理解

當我們試圖“理解”某事，或者說“學習”某事時，我們會將其分解為樹形結構。例如，如果我們想理解“Merkle樹”這樣的概念，就必須理解“密碼哈希函數”和“樹數據結構”這樣的子概念，這就需要我們進一步理解“哈希函數”、“抗碰撞性”等這樣的基本概念。

樹分解得越深，概念就越原始。在某一時刻，Web上會有一些非常直接的資源可以直接引用。

將概念“分解”為樹形結構

我們可以從舊時的AI中找到一些類似的想法。K線理論表明我們的記憶和知識存儲在樹結構中。雖然缺乏實際證據表明這種結構確實存在于我們的大腦中，但該模型具有解釋人類記憶和人類大腦如何工作的能力，而樹狀結構確實是存儲結構知識的最簡潔形式。

日本金融廳長官：日本要密切關注如何克服發行CBDC的挑戰:日本金融廳長官HIMINO表示，日本不僅需要對央行數字貨幣(CBDC)進行學術研究，要更密切地關注如何克服發行央行數字貨幣可能帶來的挑戰。如果只是解除對比特幣和其他加密貨幣的管制，這可能只會增加投機交易，并不一定會促進技術創新。不考慮推動加密貨幣交易的新舉措，希望更多地關注如何將區塊鏈技術與增強公共福利的政策結合起來。[2020/8/5]

我們可以使用樹結構來存儲和理解兩個方向——分解和建立。

如果我們想檢索細節，我們分解一個知識樹。另一方面，如果我們有一個知識樹，我們可以使用這棵樹來構建更大的樹。

使用概念_2“建立”概念_1

在“構建”的情況下，可以使用“Merkle樹”樹作為節點來構建更復雜的知識樹，例如“Verkle樹”或“Merkle多重證明”。

值得注意的是，這里的關鍵點是樹的結構。知識樹從根概念到葉子，指向所有對現有Web資源的必要引用。節點之間的關系在這里并不重要。

2.通過“相關知識”理解

我們還通過添加更多“上下文”來獲得對知識的更深入理解。正如Weigenstain的名言，“但‘五’這個詞是什么意思？這里沒有這樣的問題，只有“五”這個詞是如何使用的”。它背后的想法是，某事物的意義實際上取決于與之相關的其他概念，它們共同決定某事物的意義。通過添加更多上下文，我們可以更“深入”地理解知識。

一般來說，人們更容易理解樹，而不是圖。與其構建知識圖譜，不如把“相關知識”想成更實用的方式——一組根節點相連的知識樹，本質上形成了一個知識森林。

聲音 | V神：如何公平有效地分配資源取決于機制設計的可信度:據prnewswire消息，V神表示，好的機制應該能夠給需求方分配最佳資源，無論需求方是項目、政府還是公司。如何公平、有效地分配資源取決于機制設計的可信度。雖然中心化機制仍然是常態，但這要求所有參與方都相信中心化機制能夠正確運作。[2018/9/15]

知識森林可以構建為許多知識樹的數據庫。我們可以對數據庫執行兩種基本操作。

在不同的樹之間建立聯系。當我們可視化知識樹時，它將很有用。知識樹的特征可以構造為某個向量空間中的向量。然后可以使用向量來關聯在概念上相關但不通過(1)直接鏈接的知識樹。

測量知識樹之間的關系

關于理解的深度

一般來說，人們對同一個概念有不同程度的理解。對于一些人來說，Merkle樹的概念很簡單，不需要進一步分解，而另一些人沒有足夠的信息來理解“Merkle樹”的概念，可能需要一個進一步細分。

因此，知識樹不必相互排斥，這意味著不同樹之間可能存在重疊。可能有解釋基本概念的樹，以及為高級概念構建的樹。

重疊可能會在樹之間產生冗余。為了減少冗余，我們可以引入以下操作：

跨樹引用-創建一個鏈接，將節點從一棵樹連接到另一棵樹的根。合并-兩棵樹的節點下可能已經有子樹，如果基本樹還沒有覆蓋到一些有價值的節點、葉子和參考，那么可能值得將來自更高級樹的信息合并到更基本的樹。

跨樹參考鏈接

將兩棵樹合并為一棵

知識樹和元操作

單個知識樹由一個根、一組子節點和一組葉子組成，組織成一個樹結構。然后我們可以定義一組基本操作來創建和細化一棵樹。

創建根添加子節點向節點添加葉子將參考鏈接添加到葉子然后我們可以為實際用戶定義一系列高級操作來“種植”一棵樹并為一棵樹做出貢獻。

添加子樹-為具有完整節點和葉子的知識樹引入必要的子節點合并兩個相同概念的樹

知識森林

種下大量的知識樹，我們就有了知識森林！

知識森林是一大群一起種植的知識樹。關于知識森林的一個有趣事實是，樹木之間可能存在糾纏。理論上，不同節點和葉子之間的連接可以是任意的。實際上，如果我們添加虛線鏈接，知識森林“有點”就變成了知識圖譜。但是，重要的是個人知識樹。

例如，虛線表示MACI樹和zk-Snark樹之間的鏈接。

知識樹的葉子連接到網絡上現有的文章/視頻/資源。因此，這些葉子之上的層是結構信息或理解層。

我們可以用知識森林做的事情是完全開放的。我們應該考慮的最重要的事情可能是從一開始就協作知識庫的生態系統。我們可能想要對知識森林做很多事情，這里舉三個例子：

可視化知識樹和知識森林通過虛線鏈接瀏覽知識森林查找知識樹集群

建立一個DAO，而不是一個非營利組織

非營利組織可以讓事情發生，但DAO可以讓事情變得更好。這里的想法是將一組樹操作映射到一組激勵。元操作越標準化，DAO協調其成員的可擴展性就越高。

知識樹操作<->DAO貢獻

在知識樹的情況下，DAO的貢獻者可以創建一個根，添加一個知識路徑，并為樹葉添加參考鏈接。激勵機制創建了一套規則來獎勵那些采取可驗證的行動來規劃和種植知識樹的社區貢獻者。

同時，審查委員會對于規劃和質量控制也很重要。DAO的協調和激勵已經過廣泛的試驗，并且可以在這里實現類似的結構。

知識森林與知識圖譜

當我們學習新概念并獲得知識時，樹更容易理解。對于任何特定的主題，人類很容易理解樹中的知識結構，因為樹中沒有循環，如果將樹的深度限制在一定水平，對人腦來說進行處理和記憶就容易多了。

此外，知識圖的表示在表示知識節點之間的模糊或模糊連接方面受到了限制。

這并不意味著知識樹總是比知識圖更好。在講故事方面，知識圖比知識樹更有用。實際上有很多現有的工具來構建知識圖譜，但令我驚訝的是，它們中的大多數正在成為SaaS公司。

一個致力于知識樹和知識森林的實際實現的BUIDLers團隊有很多細節——數據結構、產品設計、貢獻和激勵細節、UI等等。盡管如此，如果要建立一個知識森林，我覺得總的來說它應該作為一種公共產品來組織知識并向世界上的所有人開放。但是，讓我們看看Dora社區想出了什么！

結論

這個想法是在現有的Web基礎設施之上建立一種新的知識庫，并使其可供所有人使用，從而最大限度地降低理解抽象知識的復雜性。與DAO中的貢獻者協調，并使用先進的加密原生激勵措施來確保組織的可持續性。本文中的想法并不完整，還有很多討論和改進的空間，如果某個團隊想要將其變為現實，還有很多工程和產品問題需要考慮。

參考文獻

語義Web：https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_Web三元組：https://conceptnet.io/高階邏輯：https://en.wikipedia.org/wiki/CycConceptNet：https://conceptnet.io/DBpedia：https://www.dbpedia.org/Wikipedia圖形可視化和搜索工具：https://github.com/zhangjiannan/Graphpedia多鏈生態系統：https://hackerlink.io/grant/dora-factory/topCyc：https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc志愿計算：https://en.wikipedia.org/wiki/Volunteer_computingLHC@Home：https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/SETI@Home：https://setiathome.berkeley.edu/CitizenCyberlab：https://www.citizencyberlab.org/projects/SciStarter：https://scistarter.org/知識圖譜構建工具1：https://obsidian.md/知識圖譜構建工具2：https://www.ideaflow.io/DAOrayakiDAO研究獎金池：

資助地址:?DAOrayaki.eth

投票進展：DAOCommittee2/0?通過

賞金總量：130USDC

研究種類：Web3,KnowledgeTrees,?KnowledgeForest,CommunityContributions

Tags：WEBDIADAOTPSCWEB幣primordialplanetcoinSwerve DAO Tokentps幣圈

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