可能是人工智能最好的变现方式，可以干到王思聪没币可撒

曾记得十几天之前否？那时我们踌躇满志的跨进了2018，满怀着对未来的渴望和珍重……然后我们惊奇的发现，2018第一个火起来的词叫“撒币”。

不是我说啥，这可真出戏啊。

似乎一夜之间，直播答题和这个叫做”撒币”的关键词就火了。王思聪的冲顶大会、映客的芝士超人、花椒的百万赢家，一时之间大佬们疯狂争当“大撒币”，人民群众则纷纷出头相当被币砸到的那个幸运儿。

当然了，不管这些平台们如何“撒”，最终“币”还是要回到他们自己口袋里的，毕竟做生意是为了赚钱，搞出来这么大场面当然是为了放后招，没听说过哪位出题让人答是为了做慈善的。除非...除非AI化妆成选手，也来答个题，说不定能干到王思聪们没币可撒...

毕竟，答题也是讲科学的对不对？

AI答题这件事其实也不新鲜，不信你百度输入一个“长城有多长”之类的，马上就会给你跳出来答案。这里就是用了AI的专业答题姿势：知识图谱。

V神：Community Notes可能是主流世界中最接近“加密价值”实例的东西:金色财经报道，以太坊联合创始人Vitalik Buterin发布最新博客《What do I think about Community Notes?》。V神表示，Community Notes是一种事实核查工具，有时会在推文上附加上下文注释，就像上面Elon的推文一样，作为事实核查和反错误信息的工具。它最初被称为Birdwatch，并于2021年1月首次作为试点项目推出。

但是Community Notes最让我感兴趣的是，尽管它不是一个“加密项目”，但它可能是我们在主流世界中看到的最接近“加密价值”实例的东西。Community Notes不是由一些集中挑选的专家编写或策划的；相反，它们可以由任何人编写和投票，哪些注释显示或不显示完全由开源算法决定。Twitter站点提供了详细而广泛的指南，描述了该算法的工作原理，您可以下载包含已发布的注释和投票的数据，在本地运行该算法，并验证输出是否与Twitter站点上可见的内容匹配。它并不完美，但令人惊讶的是，它接近于满足可信中立的理想，同时，即使在有争议的情况下，它也令人印象深刻地有用。[2023/8/16 21:26:37]

借着直播答题的春风，今天讲讲知识图谱的故事吧。虽然在机器视觉、语音交互等“网红技术”面前，作为AI重要分支之一的知识图谱似乎不那么出位。但是以应用度和脑洞指数来说，这个技术绝对当仁不让。更重要的是，在“AI感知”通向“AI理解”的大路上，知识图谱近乎是无法绕开的一道关卡。

Meta大中华区总裁梁幼莓：元宇宙可能是企业下一个最大机遇:金色财经报道，Meta大中华区总裁梁幼莓对行业过往总结以及未来的展望时表示，在一段时间以内，人们主要还是通过2D应用来获得元宇宙体验。目前，Meta正专注于搭建“桥梁”，以便将2D应用无缝连接到更具沉浸感的虚拟3D元宇宙中。从长远来看，适用于商用的此类应用会有很多，而且非常令人期待。尽管元宇宙的诸多方面可能需要十年才能初具规模，但企业现在完全可以行动起来，利用可以支持实现元宇宙的技术与客户展开互动。那些能够真正将Meta旗下平台的创造力发挥出来的企业，不仅能够提高客户的体验，其自身也会在未来元宇宙的世界里处于非常有利的位置。Meta的愿景是，未来十年元宇宙可以覆盖10亿人群。（钛媒体）[2022/2/20 10:03:10]

更更重要的是——他能帮你答题啊。

知识图谱是什么鬼？

知识图谱这个概念被提出并不算太久，但是要追根溯源理解这个技术到底是玩什么的，那可能真要往上倒腾几十年才行。

分析 | coindesk：高于4073美元的涨幅都可能是暂时的:据coindesk分析，昨日比特币走势形成十字星，表明多头受制于21周平均线的阻力位（4073美元），因此，比特币价格可能会在接下来的24小时内出现回落。若价格跌破3930美元则将可能将一步下降至3890美元和3755美元的支撑位；同时，如果比特币价格始终高于4000美元，则仍有机会上涨至前高点4236美元，然而，目前的技术指标显示，任何高于4073美元的涨幅都可能是暂时的。[2019/3/19]

上世纪40年代，人工智能被提出之后，无数科学家们就开始琢磨，到底用什么方式能让机器模拟出人的智慧呢？琢磨来琢磨去，人对于信息能够进行关联理解似乎是个路子。所谓信息关联，就是人类在接受一个信息后，会把它放在记忆中进行归纳和调用。比如说你打小认识了你三舅，绝不可能过几年管他叫二哥。

利用这个思路，上世纪50年代末，学术界提出了语义网络的设想，打算把数据进行结构化的处理，让单个信息组合成有联系、能共鸣的“知识”。今天我们用到的很多技术都来源于语义网络，比如机器翻译、自然语言处理等等，知识图谱也是其中之一。

声音 | Travis Kling：加密资产将可能是2019年表现最佳的资产类别:Fundstrat合伙人Tom Lee转发华尔街股票投资管理经理Travis Kling推特消息，加密资产在传统资产的熊市中从未存在过。BTC是在全球进行量化宽松政策（QE）的首次实验阶段诞生的。QE的结束导致加密资产下跌。值得注意的是，加密资产将可能是2019年表现最佳的资产类别。[2018/12/27]

上世纪80年代，受到多方面刺激的地球人开始了一次AI复兴运动，而这次运动的主角，就是各国开始打造专家系统和知识库。那时候科学家们相信，如果把人类大量知识进行逻辑化关联和语义网络存储，最终人类就能打造出全知全能，啥啥都懂的人工智能。可惜好景不长，最终AI没等来呢PC先来了，专家系统纷纷被弃置。但是海量知识构成的知识库却成为了宝物流传了下来。

2002年，基于语义web技术和Freebase等优质知识库，谷歌宣布推出了知识图谱概念，并在2013年投入使用。所谓知识图谱，实际上是建立在网页百科知识库基础上，利用语义网络进行知识关联的技术。它可以用来帮助学术人员快速搜集和理解信息，也可以用来分析情报，辨别信息真伪。在产业端则为搜索、内容推荐和智能问答提供了基础，成为今天AI领域不是十分热门，却也足够强势的一个技术类别。

市场研究公司：2018年可能是机构资金进入加密货币市场的一年: 据CNBC消息，市场研究公司Tabb集团于今日表示，由于交易基础设施的发展，今年是机构资金进入加密货币市场的一年。资本市场研究和咨询公司在高级分析师Monica Summerville及其同事的报告中称：“如果2017年是加密货币走向主流的那一年，那么2018年肯定会成为它们走向机构的一年。”报告中指出，目前阻止机构大规模参与加密货币市场主要有三大主要障碍——监管不确定性、缺乏市场基础设施和机构级数据来源。Tabb表示：“进入这一领域的最新技术提供商是由金融市场的人领导的，他们声称自己发现了一个巨大的市场缺口，等待填补。”[2018/5/15]

如果说了这么多还没明白，那就举个直白的例子吧：

假如你这几天很好奇一个叫PGone的词为啥火了。然后你去搜索一下，结果给你推荐的词是PGtwo、PGthree...那你就跟没搜一样。假如蹦出来两个词，一个是贾乃亮一个是地沟油，那么你就了然了嘛...

所谓的知识图谱，就是让智能体去理解知识之间网络关系，并能主动以此提供服务的技术。

今天的知识图谱专治各种“撒币”

假如你以为本文到此就该结束了，那么你又错了。

上文说了知识图谱专治各种“大撒币”行为，并不是随便讲讲的。我们要知道，2002年知识图谱技术假如跟王思聪刚一波正面，那是基本没有胜算的。

这里有几种可能：首先是假如你的知识库是更新到前年的，人家问你PGone的嫂子是谁你怎么办？或者人家不问你长城有多长，问你最长的墙有多长怎么办？

在考教真人的直播答题过程中，可能面临各种语言上的调整、提问方式的改变，以及加入最新信息。这都是几年前基于单一结构知识库的知识图谱技术难以胜任的。

这就把知识图谱难住了吗？不能够，毕竟为答题而生，必须要搞点新高度出来才行。

这项技术在近几年间发生了重要变化，比如：

1、大数据+机器学习带来了史无前例的效率契机。

今天的AI复兴，是建立在机器学习驱动大数据的基础上的，知识图谱也是如此。举例来说，搜索引擎知识图谱技术，是建立在搜索数据和百科、问答等数据库之上的。数据本身的优质化是知识图谱运行的基础。而在机器学习、深度学习领域的积累，则让图谱技术实现了及时化、逐步完善图谱关联强度和理解力提升。换句话说，知识图谱技术正在变得愈发即时性与可成长。

2、语音交互成为启动知识图谱的新形式。

知识图谱想要真的为人类所用，那么就不能是人类用固定方式去出发知识图谱的模板。而应该是知识图谱主动理解人类的语言和思维习惯，做到主动输出服务。这就需要知识图谱与语音交互紧密结合。

3、强语义理解能力成为关键。

能听懂“长城有多长”，却听不懂“长城从东到西一共多少距离”的知识图谱，显然是知识没谱。深度学习各种语意、语义、语序和方言的知识图谱能力，也成为了目前知识图谱技术的唤醒核心。

这几种能力加持下，把知识图谱伪装成选手去搞点“撒币”，显然已经不算什么了...但是如果只干这点事，其实也蛮亏的。

撒出一个明天

无论是语音交互还是机器视觉，我们今天正在努力教会AI一件事，就是识别。可是，在识别之后呢？AI下一步要干什么？

识别的下一步当然是理解和处理，但如果想让AI开启这些能力，很多人都认为，知识图谱的爆发将是AI下一步的必经之路。

今天知识图谱的核心，在于通过数据生成可视化的知识链条，用链条形成网络，利用网络来进行预测、生成自动化，最终生成机器主动提供的智能化服务。

要知道，人类理解世界并不是基于一个个散乱的信息，而是基于信息背后的“知识”。

我们期待的知识图谱技术，是通过这种技术的完善，把AI调整到主动输出服务模式。经典计算阶段是你想到的，电脑帮你做出来。而知识图谱时代，是你想不到的，AI可以想到。

能做到这一步的AI技术，当然不会只满足去答答题，做个直播。人家的使命是改变世界好不好？

其实，知识图谱作为一种隐藏的后端技术，今天已经悄然布局在了我们的生活。比如我们今天在百度搜“李白写过哪些饮酒诗？”，已经不是跳出来有这些关键词的网站，而是直接跳出来你的答案，这背后就是知识图谱即使已经解答了你的问题。

更重要的是，知识图谱技术作为AI交互手段的必要触达点，正在为其他AI产业提供帮助，比如智能处理、无人驾驶。

更远的未来，或许是利用知识图谱技术达成物联网间的协作、人机交互的全新升级，那么最终所能抵达的，远远不是答题这一件小事而已。

所以呢，直播平台上谁给谁撒币，谁是大撒币，其实也不是很重要了。真正重要的是，技术正在努力把未来的币，撒到现在的土壤里。

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