銘識協議的野望：讓 AI 去進化，更好地進化

EpiK Protocol

由 熱鏈中的人 於 8 月 11, 2021

你比自己意識到的還要聰明得多。

如果有人問，皇后樂隊（Queen）和林肯公園（Linkin Park）的成員數一樣多嗎？若對這兩個樂隊並不陌生，你可能會第一時間反問“怎麼可能？當然不一樣”。

但其實，你的大腦爲此很是經過了一番推理和運算：它首先需要高速運轉，翻找出兩個樂隊的相關記憶，明確每個樂隊有哪些成員，然後分別對兩個樂隊的成員進行計數，最後對計數結果進行比較。

這種經過多跳的推理，還需要進行計數、比較，甚至是邏輯運算的操作，就是我們的大腦在處理複雜問題得出答案的過程。

你可能會驚訝：這不過是一個非常簡單的常識問題而已！不過，對於人工智能（Artificial Intelligence）來說，這已經是很複雜的問題了。

對人工智能的研究，讓人類重新理解了自身的思維過程。

1923 年，Ogden 和 Richard 提出了經典的“語義三角”模型。在這個模型裏，人們將客觀世界事物的認識概括抽象爲概念（Concept），建立起概念和事物、概念和概念之間的關係，將客觀世界中的實體與腦海中的概念對應起來，從而通過概念來認識和理解世界，形成自身的知識系統。

認知是人類獲取並應用知識的過程，知識圖譜是人表示客觀世界認知的一種形式。

知識圖譜的意義非凡。谷歌使用知識圖譜表示語義網絡，在搜索領域中發展得如魚得水。有時你會覺得某寶某東某音某書比自己還了解自己，就是因爲研究人員已經構建起了各種通用或專用知識圖譜，這些知識圖譜在語義搜索、推薦系統，問答系統等應用場景下發揮了很大的作用。

但並不是有了知識圖譜的人工智能就能與人腦媲美。即使使用了維基百科等知識圖譜的結構化知識，當面對人類提問的時候，匹配上答案只有約 2%。

面對着沉澱千年的浩如煙海的文明，進化百萬年的人腦舉一反三，而年輕的人工智能還在舉三反一。僅靠學習成熟的概念無法教育出一個成熟的符合人類三觀的人工智能，否則就不會出現在手滑點贊過一個喫播博主後所有的推薦都是喫播、好奇購買過一個兒童玩具後購物軟件就默認你已經有了一個孩子這樣的屬於這個世紀的特有的笑話。

只是，代碼不會說謊，餵給它什麼樣的數據，它就會產出什麼樣的結果。所以，高質量的合乎邏輯的數據，將成爲人工智能最優質的食物，它也會回報你想要的結果。因此，在人工智能進化的過程中，一個不受中心化控制、能激勵各方力量參與共建、數據安全可信防篡改的知識圖譜數據庫必不可少。

區塊鏈技術的意義凸顯了出來。

銘識協議 EpiK Protocol 藉助區塊鏈技術，創造了一個去中心化的共建共享共益的安全可信知識圖譜協作平臺，通過可信存儲、可信激勵、可信治理和可信金融四大核心能力，以極低的管理成本組織全球社區用戶共同協作，將人類各領域知識轉化爲 AI 可以理解的知識圖譜數據，開闊 AI 的認知，推動認知智能時代的到來。

爲了能更好的把控餵給人工智能的數據質量，銘識協議規劃了一個獨創的“AI 數據標註系統”。在這個系統中，有三個重要的角色。領域專家必須是由來自各行業的有一定工作年限和專業資質的資深人士擔任，他們負責設計所在領域的 AI 數據格式，根據 AI 訓練的需求制定統一的標準，規範標註數據的提交，同時還肩負了數據質量驗收、上傳的重擔；數據標註師則來自世界範圍內的各行各業，他們將以自身的專業知識和經驗來進行數據標註，同時根據領域專家對已提交數據的評級，按照評級獲取酬勞；知識礦工則需要將領域專家上傳的數據打包至分佈式存儲，以供 AI 訓練企業 / 機構下載，當然只是礦工也有治理權力，可以參與到領域專家選拔投票中，以維護整個“AI 數據標註系統”的良性發展。

而且，爲了增加標註師工作的趣味性，銘識協議 EpiK Protocol 將這部分工作在終端以遊戲通關的形式呈現（App 名稱：知識大陸），降低了參與門檻，讓人人都可以成爲 AI 的老師，同時也提升了標註師們的體驗。

經過測試，以“知識大陸”形式收集 AI 標註數據的效率爲傳統標註收集方式的 10 倍左右。

開發開源 Firefox 瀏覽器的非營利組織 Mozilla 開源語音收集計劃 Common Voice，用 2 年的時間，蒐集到了 3501 條中文語音標註數據，佔用存儲 2.37 G，每條數據的人工校驗次數平均爲 3 次，數據來源的低於、性別和年齡指標不完整，覆蓋地區不明、覆蓋城市數量不明。而經過“知識大陸”試運行 3 周的數據來看，收集中文語音標註數據 17,272 條，且每條數據標註者所在地域、性別和年齡皆可溯源，全部佔用存儲 2.62 G，平均每條數據的人工校驗次數爲 10 次，數據來源覆蓋國內 34 個省份，173 個城市。

與“AI 數據標註系統”相對應的，是銘識協議 EpiK Protocol 規劃的“AI 數據存儲系統”。

爲了充分調動其每臺閒置中的存儲設備，在“AI 數據存儲系統”中存儲數據是免費的，且不限時間，默認無限存儲份數，無需指定特定節點。平均每個扇區大小僅需 8M，相比於 FileCoin 32G 的平均扇區大小，“AI 數據存儲系統”的更節省空間，對存儲設備的要求門檻更低，參與更容易。

不過，爲了保證標註數據的存儲質量，只有上傳經過領域專家驗證過的數據，纔會計入算力。再一次通過規則來規避“髒數據”混入高質量的數據中。

去中心化存儲能力加之 AI 數據處理協作網絡，更加符合未來人工 AI 智能應用的使用和發展趨勢，從而爲互聯網時代最主要的產物——數據，賦予更大的價值。

將分佈式存儲與 AI 智能相結合，構建去中心化的超大規模知識圖譜，銘識協議 EpiK Protocol 的商業模式和理念已經得到了世界級人工智能專家——人工通用智能之父 Ben Goertzel 的認可，目前他是銘識協議的首席顧問。

Chainlink 等頭部項目，清華大學等名校，都與銘識協議淵源匪淺。2021 年 1 月，銘識協議攜手業內專家發起開源知識運動，在線研討會議曾邀請清華大學信息技術研究院副院長邢春曉、中國計算機學會知識圖譜 SIG 主席、著名知識圖譜專家王昊奮、著名數據及知識圖譜公司創始人及項目負責人王會珍等重量級嘉賓參與，該活動在人工智能及大數據領域引起廣泛關注。

全球最大的 NGO 開源開放數據組織 Open Knowledge，全球最大的中文知識圖譜庫 OpenKG.CN，全球最大去中心化的數據交換協議 Ocean Protocol，全球最大的開放中文語音數據社區 OpenSLR，全球首個去中心化 AI 服務網絡、全球首個機器人公民 Sofina 締造者 SingularityNET，全球高質量 AI 數據提供者 iMerit 以及清華大學，都是銘識協議 EpiK Protocol 的公開合作伙伴。

此外，銘識協議還獲得了 FBG、JACKDAW、CHAINUP CAPITAL 和共識實驗室等知名投研機構的戰略投資，累積金額超 800 萬美元。

人工智能掀起了新的浪潮，各個國家紛紛制定了人工智能的發展戰略。

美國在 2016 年先後發佈了《爲人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發展戰略規劃》兩份報告，將人工智能提升到了國家戰略的層面。2018 年，白宮舉辦人工智能峯會，邀請業界、學術界和政府代表參與，併成立了人工智能特別委員會。日本、德國等多個國家也發佈了相關的戰略、計劃，大力推進人工智能的發展。

2016 年，我國發布的《“十三五”國家科技創新規劃》中，明確將人工智能作爲發展新一代信息技術的主要方向。2017 年 7 月，國務院頒佈《新一代人工智能發展規劃》。2017 年 10 月，人工智能被寫入“十九大報告”。2020 年，人工智能又作爲“新基建”七大領域之一被明確列爲重點發展領域。

在這個時代背景下，我們需要考慮人工智能未來十年會怎樣發展。

統計數據告訴我們，任何事物都最可能處在它壽命的中間階段，人類也不例外。人類科技文明的發展已經隱隱昭示我們正在進入一個艱難的瓶頸，人工智能 AI 會否是一條成功的出路？作爲全球首個 AI 數據的分佈式存儲協議，銘識協議要做的，是爲 AI 叩響智慧的大門，“這將是一場至少延續 50 年的碳基生命向硅基生命的史詩級佈道”。

EpiK Protocol 銘識協議

銘識協議是全球首個 AI 數據的分佈式存儲協議，通過整合 IPFS 存儲技術、Token 激勵機制和 DAO 治理模型，打造出具備可信存儲、可信激勵、可信治理和可信金融四大核心能力的全球開放自治社區，以極低的管理成本組織全球社區用戶共同協作，持續產生可共建共享共益的高質量 AI 數據，開闊 AI 的認知，推動全面智能化時代的到來。

代幣名：EPK

合約地址：

0xdaf88906ac1de12ba2b1d2f7bfc94e9638ac40c4

生態合作伙伴：

Open Knowledge Foundation （全球最⼤ NGO 開源開放數據組織）；

SingularityNET （全球⾸個去中⼼化 AI 服務⽹絡，全球⾸個機器⼈公⺠ Sofina 締造者）；

Ocean Protocol （全球最⼤去中⼼化的數據交換協議）；

清華大學（清華信息國家研究中⼼⼤數據部知識團隊與 EpiK 合作研發的“健康鏈”亮相清華 110 週年校慶）；

OpenKG （全球最⼤中⽂知識圖譜庫）；

iMerit （全球⾼質量 AI 數據提供者，被評爲全球 50 家增⻓最快科技公司）；

OpenSLR （全球最⼤的開放中⽂語⾳數據社區）；

DataUnion；Chainlink；CSAGI；ChinaCC.Net 等等