知識鏈:可能是人工智能最好的變現方式，可以干到王思聰沒幣可撒

曾記得十幾天之前否？那時我們躊躇滿志的跨進了2018，滿懷著對未來的渴望和珍重……然后我們驚奇的發現，2018第一個火起來的詞叫“撒幣”。

不是我說啥，這可真出戲啊。

似乎一夜之間，直播答題和這個叫做”撒幣”的關鍵詞就火了。王思聰的沖頂大會、映客的芝士超人、花椒的百萬贏家，一時之間大佬們瘋狂爭當“大撒幣”，人民群眾則紛紛出頭相當被幣砸到的那個幸運兒。

當然了，不管這些平臺們如何“撒”，最終“幣”還是要回到他們自己口袋里的，畢竟做生意是為了賺錢，搞出來這么大場面當然是為了放后招，沒聽說過哪位出題讓人答是為了做慈善的。除非...除非AI化妝成選手，也來答個題，說不定能干到王思聰們沒幣可撒...

畢竟，答題也是講科學的對不對？

AI答題這件事其實也不新鮮，不信你百度輸入一個“長城有多長”之類的，馬上就會給你跳出來答案。這里就是用了AI的專業答題姿勢：知識圖譜。

Ava Labs創始人：Solana此次攻擊可能是供應鏈攻擊:8月3日消息，Ava Labs創始人Emin Gün Sirer在社交媒體表示，目前在針對Solana生態系統的持續攻擊中，已經有7000多個錢包受到影響，并且正在以20/min的速度增長。他認為，因為現在還很早，而且攻擊仍在進行中，所以有很多錯誤信息和猜測。

他說，由于交易簽名正確，攻擊者很可能已經獲得了對私鑰的訪問權限。一種可能的途徑是供應鏈攻擊，其中JS庫被黑客入侵，并泄露（竊取）用戶的私鑰。受影響的錢包似乎是在過去9個月內創建的，但也有報告說新創建的錢包也受到影響。目前停止鏈條是無濟于事的，當鏈條恢復時攻擊將恢復。[2022/8/3 2:55:19]

借著直播答題的春風，今天講講知識圖譜的故事吧。雖然在機器視覺、語音交互等“網紅技術”面前，作為AI重要分支之一的知識圖譜似乎不那么出位。但是以應用度和腦洞指數來說，這個技術絕對當仁不讓。更重要的是，在“AI感知”通向“AI理解”的大路上，知識圖譜近乎是無法繞開的一道關卡。

Yearn.Finance核心成員：DAO可能是工作的未來:金色財經報道，Yearn.Finance核心成員Tracheopteryx表示，NFT可能是藝術品，可能是房地產，也可能是任何類型的財產，這是對財產未來的押注。但 DAO 是押注人類組織本身的未來，這是一件更大的事情。DAO 的去中心化性質及其對充滿活力、忠誠的社區的依賴可能與那些只是為了虛擬貨幣而參與其中的投資者不一致。DAO可能是工作、文化社區和人類組織的未來。（Coindesk）[2021/9/27 17:08:30]

更更重要的是——他能幫你答題啊。

知識圖譜是什么鬼？

知識圖譜這個概念被提出并不算太久，但是要追根溯源理解這個技術到底是玩什么的，那可能真要往上倒騰幾十年才行。

上世紀40年代，人工智能被提出之后，無數科學家們就開始琢磨，到底用什么方式能讓機器模擬出人的智慧呢？琢磨來琢磨去，人對于信息能夠進行關聯理解似乎是個路子。所謂信息關聯，就是人類在接受一個信息后，會把它放在記憶中進行歸納和調用。比如說你打小認識了你三舅，絕不可能過幾年管他叫二哥。

加拿大皇家銀行資本市場：蘋果可能是下一個購買加密貨幣的公司:埃隆?馬斯克（Elon Musk）的特斯拉剛剛宣布購買了15億美元的比特幣，加拿大皇家銀行資本市場（RBC Capital Markets）認為，蘋果可能是下一個購買加密貨幣的公司。（CNBC）[2021/2/8 19:15:44]

利用這個思路，上世紀50年代末，學術界提出了語義網絡的設想，打算把數據進行結構化的處理，讓單個信息組合成有聯系、能共鳴的“知識”。今天我們用到的很多技術都來源于語義網絡，比如機器翻譯、自然語言處理等等，知識圖譜也是其中之一。

上世紀80年代，受到多方面刺激的地球人開始了一次AI復興運動，而這次運動的主角，就是各國開始打造專家系統和知識庫。那時候科學家們相信，如果把人類大量知識進行邏輯化關聯和語義網絡存儲，最終人類就能打造出全知全能，啥啥都懂的人工智能。可惜好景不長，最終AI沒等來呢PC先來了，專家系統紛紛被棄置。但是海量知識構成的知識庫卻成為了寶物流傳了下來。

分析師 Willy Woo：比特幣下跌可能是由于Coinbase宕機影響:1月12日消息，比特幣在周一晚跌到三萬美元。加密貨幣分析師 Willy Woo發推分析原因稱，比特幣市場遭到重大沖擊的原因可能是受到Coinbase宕機的影響，導致算法交易員/機器人無法工作。他解釋道，現貨市場的拋售從3.8萬美元左右開始，Coinbase轉賬出現延遲問題，沒有登記購買，導致其價格比其他公司低350美元，這拉低了期貨交易所用來計算杠桿融資的指數價格，對投機市場造成了熊市破壞。過去兩年的幾次崩盤都是由交易員清算導致的市場過度杠桿化，而這次不同，這次始于現貨市場，單一交易所部分影響被極大地放大。（bitcoinist）[2021/1/12 15:57:24]

2002年，基于語義web技術和Freebase等優質知識庫，谷歌宣布推出了知識圖譜概念，并在2013年投入使用。所謂知識圖譜，實際上是建立在網頁百科知識庫基礎上，利用語義網絡進行知識關聯的技術。它可以用來幫助學術人員快速搜集和理解信息，也可以用來分析情報，辨別信息真偽。在產業端則為搜索、內容推薦和智能問答提供了基礎，成為今天AI領域不是十分熱門，卻也足夠強勢的一個技術類別。

聲音 | Circle CEO評論特朗普言論：這可能是比特幣有史以來最大的牛市信號:Circle首席執行官Jeremy Allaire發推就特朗普評論加密貨幣一事表示：這可能是比特幣有史以來最大的牛市信號。加密現在是總統/全球性政策問題。世界各地的人們都將接受主權和非主權數字貨幣的混合。[2019/7/12]

如果說了這么多還沒明白，那就舉個直白的例子吧：

假如你這幾天很好奇一個叫PGone的詞為啥火了。然后你去搜索一下，結果給你推薦的詞是PGtwo、PGthree...那你就跟沒搜一樣。假如蹦出來兩個詞，一個是賈乃亮一個是地溝油，那么你就了然了嘛...

所謂的知識圖譜，就是讓智能體去理解知識之間網絡關系，并能主動以此提供服務的技術。

今天的知識圖譜專治各種“撒幣”

假如你以為本文到此就該結束了，那么你又錯了。

上文說了知識圖譜專治各種“大撒幣”行為，并不是隨便講講的。我們要知道，2002年知識圖譜技術假如跟王思聰剛一波正面，那是基本沒有勝算的。

這里有幾種可能：首先是假如你的知識庫是更新到前年的，人家問你PGone的嫂子是誰你怎么辦？或者人家不問你長城有多長，問你最長的墻有多長怎么辦？

在考教真人的直播答題過程中，可能面臨各種語言上的調整、提問方式的改變，以及加入最新信息。這都是幾年前基于單一結構知識庫的知識圖譜技術難以勝任的。

這就把知識圖譜難住了嗎？不能夠，畢竟為答題而生，必須要搞點新高度出來才行。

這項技術在近幾年間發生了重要變化，比如：

1、大數據+機器學習帶來了史無前例的效率契機。

今天的AI復興，是建立在機器學習驅動大數據的基礎上的，知識圖譜也是如此。舉例來說，搜索引擎知識圖譜技術，是建立在搜索數據和百科、問答等數據庫之上的。數據本身的優質化是知識圖譜運行的基礎。而在機器學習、深度學習領域的積累，則讓圖譜技術實現了及時化、逐步完善圖譜關聯強度和理解力提升。換句話說，知識圖譜技術正在變得愈發即時性與可成長。

2、語音交互成為啟動知識圖譜的新形式。

知識圖譜想要真的為人類所用，那么就不能是人類用固定方式去出發知識圖譜的模板。而應該是知識圖譜主動理解人類的語言和思維習慣，做到主動輸出服務。這就需要知識圖譜與語音交互緊密結合。

3、強語義理解能力成為關鍵。

能聽懂“長城有多長”，卻聽不懂“長城從東到西一共多少距離”的知識圖譜，顯然是知識沒譜。深度學習各種語意、語義、語序和方言的知識圖譜能力，也成為了目前知識圖譜技術的喚醒核心。

這幾種能力加持下，把知識圖譜偽裝成選手去搞點“撒幣”，顯然已經不算什么了...但是如果只干這點事，其實也蠻虧的。

撒出一個明天

無論是語音交互還是機器視覺，我們今天正在努力教會AI一件事，就是識別。可是，在識別之后呢？AI下一步要干什么？

識別的下一步當然是理解和處理，但如果想讓AI開啟這些能力，很多人都認為，知識圖譜的爆發將是AI下一步的必經之路。

今天知識圖譜的核心，在于通過數據生成可視化的知識鏈條，用鏈條形成網絡，利用網絡來進行預測、生成自動化，最終生成機器主動提供的智能化服務。

要知道，人類理解世界并不是基于一個個散亂的信息，而是基于信息背后的“知識”。

我們期待的知識圖譜技術，是通過這種技術的完善，把AI調整到主動輸出服務模式。經典計算階段是你想到的，電腦幫你做出來。而知識圖譜時代，是你想不到的，AI可以想到。

能做到這一步的AI技術，當然不會只滿足去答答題，做個直播。人家的使命是改變世界好不好？

其實，知識圖譜作為一種隱藏的后端技術，今天已經悄然布局在了我們的生活。比如我們今天在百度搜“李白寫過哪些飲酒詩？”，已經不是跳出來有這些關鍵詞的網站，而是直接跳出來你的答案，這背后就是知識圖譜即使已經解答了你的問題。

更重要的是，知識圖譜技術作為AI交互手段的必要觸達點，正在為其他AI產業提供幫助，比如智能處理、無人駕駛。

更遠的未來，或許是利用知識圖譜技術達成物聯網間的協作、人機交互的全新升級，那么最終所能抵達的，遠遠不是答題這一件小事而已。

所以呢，直播平臺上誰給誰撒幣，誰是大撒幣，其實也不是很重要了。真正重要的是，技術正在努力把未來的幣，撒到現在的土壤里。

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