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

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。

Vitalik Buterin：支持薩爾瓦多總統可能是加密社區犯下錯誤行為的一個例子:金色財經報道，以太坊聯合創始人Vitalik Buterin在最新媒體采訪時表示，支持薩爾瓦多總統Nayib Bukele可能是加密社區犯下錯誤行為的一個例子，薩爾瓦多選擇了“自上而下”采用比特幣的方式，比特幣社區“自然而然地喜歡所有支持比特幣的、有錢有勢的人”，這是愚蠢的，相比之下以太坊社區在選擇推廣和合作對象方面做得更好。（cryptoslate）[2022/11/21 22:11:31]

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。

更更重要的是——他能幫你答題啊。

Paxful首席執行官：DeFi可能是一個泡沫，但它使我們更強大:Paxful首席執行官Ray Youssef發文表示，目前我們只是處在日益膨脹的DeFi泡沫的開端，而且已經有比比特幣(BTC)更值錢的代幣了。DeFi每天都有新的優秀項目出現，有一天可能會比互聯網更大。他在文章中稱，有17億人無法使用傳統金融服務。如果比特幣是第一層，那么DeFi是第二層，而P2P網絡提供的“人員”層是第三層。Ray Youssef在文中還說，請做好準備，當泡沫破裂時，下一輪比特幣牛市將開始。當世界陷入混亂時，要記住“加密貨幣是好事”，因為加密貨幣是防止金融世界崩潰的對沖工具。比特幣和以太坊堅如磐石，因為它們現在作為真實的用例使用。他還提醒稱，DeFi代幣簡直是在玩火，你可能會被燒傷。比特幣將永遠是加密經濟的支柱，它將繼續增長。（Cointelegraph）[2020/10/11]

知識圖譜是什么鬼？

觀點：牛市期間逢低買入可能是明智且有利可圖的交易策略:在牛市期間，比特幣為交易員提供了主要的機會，他們可以利用“逢低買入（buy the dip）”策略，以較低的價格進入頭寸，從而快速獲利。

“逢低買入”是交易員和投資者的一種流行策略，尤其是在加密貨幣領域，尤其是針對比特幣交易。隨著比特幣即將迎來另一輪牛市行情的開始，基于此前2017年的真正牛市，在當前市場條件下，逢低買入可能是非常明智且有利可圖的交易策略。

在不到一個月的時間里，比特幣價格從跌至9000美元，再反彈至近12000美元，社區認為確實存在一個持續的牛市，這使得該策略特別有效。即使是從相對較短的幾周時間和明顯的看漲趨勢來看，BTC也曾短暫下跌過幾次，然后繼續走高。如圖所示，在幾次跳水事件中，比特幣在幾個小時甚至幾分鐘內跌幅達15%，這些事件提供了以較低價格積累更多代幣的機會。當然，當人們真正看到比特幣在幾分鐘內從1.2萬美元跌至1.05萬美元下方時，克服內在恐懼并按下“購買”按鈕并不那么簡單。正如分析師Chris Dunn最近斷言，這正是成功交易者與不那么成功的交易者的區別。（Cryptopotato）[2020/8/9]

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。

聲音 | Tom Lee：Visa可能是數字資產領域的“長期贏家”:Fundstrat Global Advisor執行合伙人兼研究主管Tom Lee在接受采訪時表示Visa可能是數字資產領域的“長期贏家”。Lee認為，Visa、MasterCard和Facebook等公司可能會成為市場領導者，但這并不是Fundstrat投資理念的核心。

Lee還提到：“如今，任何傳統股本的加密部分實際上都是一種看漲期權，因為它不會成為任何一家此類公司內在價值的來源或核心。”（The Block）[2019/10/8]

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。

聲音 | 肖磊：資本主義的終結者可能是區塊鏈技術:肖磊昨日撰文表示，區塊鏈技術改變的是人類社會組織的底層利益分配和協同邏輯，同時顛覆了原有的勞動價值論和分工協作邏輯。如果我們把這樣一個新的時代，定義為貨幣主義(從工業革命與資本主義，逐步過渡到區塊鏈革命與貨幣主義)，那么它將超越資本主義的協同和效率，直接從認識貨幣到建立協同，再到財富創造與分配的共識鏈條上，鑄就一個新的文明。[2018/10/31]

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。

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...

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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