人工智能: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_知識鏈

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。

法官在Dapper Labs案件中裁定\"Top Shot \"NFTs可能是證券:金色財經報道，聯邦法官周三裁定，Dapper Labs的NBA品牌 \"Top Shot \"NFT的發行可能是證券。

一年半前，Dapper Labs及其首席執行官Roham Gharegozlu在紐約被提起集體訴訟，指控Gharegozlu和Dapper Labs違反聯邦證券法，在沒有事先在美國證券交易委員會(SEC)注冊的情況下，提供NFT集合——NBA Top Shot Moments。

根據裁決，Dapper Labs的FLOW代幣雖然本身不一定是證券，但“對于所討論的方案的整體來說是必要的”。原告聲稱，如果沒有FLOW代幣，FLOW區塊鏈上的任何交易都無法驗證。法官還指出，原告聲稱Dapper Labs持有出售Moments的資金，用于籌集資金和維持FLOW代幣的價值。[2023/2/23 12:23:35]

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。

Shiba Eternity：澳大利亞可能是“最后的測試地點”:金色財經報道，根據Shiba Inu首席開發者Shytoshi Kusama的說法，澳大利亞可能是 SHIB CCG 游戲 Shiba Eternity 的最后一個測試地點。此前消息，Shiba Eternity 游戲已經在澳大利亞推出，它在 Apple App Store 上線，并計劃推出 Google Play Store。

此外，企業現在可以接受 LEASH 付款并獲得法定貨幣。[2022/9/19 7:04:47]

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。

Cardano創始人：非洲可能是DeFi發展的未來:12月13日消息，Cardano創始人、IOHK首席執行官Charles Hoskinson透露，該公司的長期發展重點將放在非洲，并稱非洲可能是去中心化金融（DeFi）發展的未來。(Cointelegraph)[2020/12/13 15:02:25]

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。

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...

高盛分析師：比特幣近期的下跌可能是一次價格修正:高盛（Goldman Sachs）分析師Sheba Jafari發布了對比特幣前景的新分析，稱近期比特幣價格跌破1萬美元可能是又一次的價格修正。Jafari認為市場可以在9978美元左右找到一個基點。如果下跌是修正價格的一部分，那么比特幣價格將穩定下來，甚至有可能在這個水平上逆轉。[2018/1/18]

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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