TL;DR: グラフは、ナレッジ グラフを通じてオンチェーン情報を整理および検証する方法を変革するために進化しており、コミュニティが集合的に真実を判断し、分散型で知識を整理できるようにします。 GRC-20 のような新しいツールや標準を通じて、AI システムがトレーニングや意思決定のために信頼できる包括的なデータにアクセスできる未来に向かって進んでいます。この変化により、私たちはユーザー主導のインターネットに近づき、情報にアクセスできるだけでなく、検証可能で信頼できるようになります。

AI とブロックチェーンに関するディスカッションへようこそ!まだご覧になっていない方は、私たちの投稿「AI とブロックチェーンの運命共同体: 人々のインターネット」をご覧ください。この記事では、AI とブロックチェーン テクノロジーのエキサイティングな交差点と、ユーザーが統治するインターネットを形成するその可能性を探ります。この記事では、これら 2 つの強力なテクノロジを統合する基本と利点について説明し、基礎を築きました。

この続編では、Web3 テクノロジーと人工知能がどのようにして信頼できる分散型 Web の未来に向けて私たちを押し上げているのかを詳しく見ていきます。

AI の課題の 1 つは、必ずしも検証されていない情報源から情報を取得することです。 Web 2.0 プラットフォームと現在のインターネットは、誤った情報と偏見に満ちています。 AI サービスが提供する情報が信頼できるかどうかは、どうすればわかるのでしょうか? AI サービスがソース データからバイアスを継承しないようにするにはどうすればよいでしょうか?

どの情報が真実であるかを判断するためのより良いシステムが必要です。個人の立場で事実確認を行う代わりに、透明性のあるプロセスで調整することができます。

ナレッジ グラフを使用して情報を構造化すると、より詳細な議論が容易になります。私たちの質問に対して、人々は提案された回答 (または主張) を投稿し、賛否両論を追加し、最終的にはブロックチェーン ベースの投票を使用して、時間をかけて賛成票、反対票を投じ、回答をランク付けすることができます。

ℹ️ ナレッジ グラフは、現実世界のエンティティ (オブジェクト、イベント、状況、概念など) のネットワークを表し、それらの間の関係を示します。 (IBM)

この活動は、オープン、パブリック、透明性のあるインフラストラクチャ上で行われます。分散型システムを使用すると、真実を知るにつれて、より良い答えがどんどん上位に上がってくるようになります。さらに、企業とその顧客だけでなく、誰もがこの厳選された信頼できる情報から恩恵を受けることができます。

もう 1 つの課題は、今日の情報がさまざまな Web 2.0 プラットフォームと、サーバーを実行してサーバーにアクセスできるユーザーを制御する企業によって分離され、サイロ化されていることです。では、どの AI サービスまたはアプリケーションを通じて情報にアクセスしますか?サイロを越えることができない場合、私たちが協力する能力は制限されます。私たち全員が Web3 エコシステム内の同じ検証済み情報にアクセスできるとしたら、そしてそれが世界中の人々の目標に向けた開発と進歩にどのように役立つかを想像してみてください。

この情報を整理するには分散システムが必要であり、ナレッジ グラフはこれを実現する最も柔軟な方法です。各コミュニティには独自のナレッジ グラフがあり、これらすべてのナレッジ グラフは相互に接続されます。

web3 を使用すると、透明性と説明責任が可能になり、実際に結果をもたらす人にリソースが確実に流れるようになります。分散型システムを使用することで、より適切に調整し、情報に基づいた意思決定を行うことができ、最終的には複雑な課題への取り組み方が変わります。

Geo の Yaniv Tal: ケアに革命をもたらす体系的なソリューション

The Graph の中心的な開発チームである Geo は、ナレッジ グラフが検証可能でオープンで構成可能なアプリケーションを実現するための鍵であると信じています。

実際、Geo は最近、GRC-20 知識標準の草案をリリースしました。これは、分散型アプリケーション間で Web3 データを構築、共有、接続する方法に関する推奨事項を提供します。

The Graph の中心的な開発チームである Geo は、ナレッジ グラフが検証可能でオープンで構成可能なアプリケーションを実現するための鍵であると信じています。

実際、Geo は最近、GRC-20 知識標準の草案をリリースしました。これは、分散型アプリケーション間で Web3 データを構築、共有、接続する方法に関する推奨事項を提供します。

統一された標準を持つことは、ナレッジ グラフと分散型 AI を使用するさまざまなチームやプロジェクトにとって重要です。この標準により、アプリケーションはデータを共有し、相互運用可能なシステムが可能になります。

この標準は、ジャーナリズム (信頼と検証の向上)、医療 (より良い研究組織の実現)、教育 (トピックとスキルのマッピング) での使用例を含む、さまざまな業界を変革する可能性があります。

GRC-20 は現在草案中であり、標準を改良して最終化するために皆様からのフィードバックをお待ちしています。

Web3 テクノロジーを使用することで、調整の課題を克服し、真実を理解し、情報と知識を分散型で整理することができます。

Geo は、Web3 ブラウザーおよびナレッジ グラフ アプリケーションであり、GRC-20 ナレッジ標準の最初の使用例です。

Geo はコミュニティに次のツールを提供します。

Geo は The Graph Network 上のデータ サービスとなり、現実世界の知識と情報をオンチェーンにもたらし、AI を含む多くのアプリケーションで使用できるオープンで構成可能なデータを可能にします。構成可能なデータがあるということは、アプリケーションが相互に構築してデータを共有できることを意味します。

Pinax は、Geo をデータ サービスとしてインデクサー スタックと統合し、サブグラフ Geo Genesis を The Graph テストネットに展開することで、Geo の開発に貢献しています。また、Geo のインフラストラクチャをさらにサポートするために、ホスティング ロールアップ チェーンも検討しています。

AI はますます集中化しています...私たちは、より良い道があると考えています。私たちは、分散型ソリューションを通じて、この種のテクノロジーをより多くの人が利用できるようにすることができます。分散型ナレッジ グラフを活用して、厳選された最新の情報をユーザーに提供することで、LLM がユーザーに提供できる価値を高めます。

Matthieu Di Mercurio、StreamingFast 製品および戦略担当副社長、GRTiQ ポッドキャスト経由: グラフ、AI、および地理ℹ️ 大規模言語モデル (LLM) は、アイデアやアイデアを伝えるためのテキストの要約、翻訳、予測、生成に使用される深層学習アルゴリズムです。概念。大規模な言語モデルは、これらの機能を実行するためにかなりのデータ セットに依存します。 (インベストペディア)

どの知識や情報が本物であるかを判断し、それらをオンチェーン上で有意義な方法で整理するのに Geo がどのように役立つかについて説明しましたが、これは AI サービスにどのような影響を与えるでしょうか?

相互運用可能なデータ グラフが完成したら、web3 の完全な出現と成長を可能にする無数のアプリケーションを構築することが目標となります。これらのアプリケーションが AI を使用すると、トレーニングに使用できる信頼できる包括的なデータ ソースが得られ、LLM、意思決定、予測が向上します。

GRC-20 は、大規模な言語モデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たし、実証済みの適切に構造化された知識ベースを提供することで、将来の AI および Web3 システムの基礎としての地位を確立します。

ナレッジ グラフとグラフ データベースは、大規模言語モデル (LLM) にコンテキストと入力を提供する最も効果的な方法です。

Geo の創設者兼 CEO、Yaniv Tal 氏、インデクサー オフィス アワー #164 より

私が本当に興奮しているビジョンは、このナレッジ グラフを構築し、データのリファレンスとなり、Web を通じてアクセスできる知識のリファレンスになることです。 2 番目のビジョンは、人々がアプリケーション、特に AI 駆動のアプリケーションを構築できるプラットフォームになることです。

マチュー・ディマーキュリオ、GRTiQ ポッドキャスト

AI とブロックチェーンの統合は、民主化されたデジタル環境への道を切り開きます。こうした発展は今後も可能性の限界を押し広げ、誰もが自分のデジタルライフを表現し、コントロールできる分散型の未来に私たちを近づけるでしょう。

マチュー・ディマーキュリオ、GRTiQ ポッドキャスト

AI とブロックチェーンの統合は、民主化されたデジタル環境への道を切り開きます。こうした発展は今後も可能性の限界を押し広げ、誰もが自分のデジタルライフを表現し、コントロールできる分散型の未来に私たちを近づけるでしょう。

私たちは今、これまで行ってきた基礎的な取り組みが強力であることが証明され、分散型アプリケーションや AI 主導のシステムを通じてさらに多くの価値を生み出すことができる転換点にいます。将来的には、この価値をエコシステム全体で倍増させることになります。

マシュー・ディ・マーキュリオ、GRTiQ ポッドキャスト

提案されているデータ標準の技術的な詳細については、GitHub の GRC-20 Knowledge Graph 仕様を参照してください。

GRC-20 のより高度な概要については、この The Graph フォーラムの投稿をお読みください。フィードバックや質問をフォーラム スレッドに Geo チームに残していただければ幸いです。

GRC-20、Web3 対応ナレッジ グラフ、AI への影響の詳細については、次の記事を参照してください。

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(関連する専門用語、コメント、コード ライブラリ、ハイパーリンクなどについては、ブログを参照してください)

💡この記事は次の質問に答えます: - ナレッジ グラフとは何ですか? - ナレッジ グラフが人工知能とロボット学習にとって重要なのはなぜですか? - Geo とは何ですか?それは私たちにどのようなツールを提供しますか? - Web3 をどのように実現しますか? - ブロックチェーンと AI はどのように連携してより良いインターネットを構築できるでしょうか?

#web3 #AI #Geo #TheGraph #LLM