Психолог Юнг запропонував поняття колективного підсвідомого (Collective Unconscious), його теоретична база та школа побудовані на цій структурі. Юнг вважав, що в основі людського суспільства лежить колективне підсвідоме, яке є спільним для всіх людей. Колективне підсвідоме не виникає безпосередньо з особистого досвіду, а походить з генетичних спадковостей людини та спільної свідомості й прототипів, створених колективом у минулому. Ці колективні свідомості взаємодіють одне з одним і впливають на майбутній розвиток як індивіда, так і групи, але також можуть поширювати помилкову інформацію, що заважає спадкуванню знань та гальмує розвиток цивілізованого суспільства.
Це може пояснити важливість використання децентралізованого графа знань (Decentralized Knowledge Graph, або DKG) для перевірки джерел даних, авторських прав та цінності довіри за допомогою блокчейну.
Штучний інтелект вже розвивається в багатьох галузях, але він все ще має багато недоліків, які серйозно впливають на майбутній розвиток штучного інтелекту в різних галузях. Для того, щоб штучний інтелект був готовий до масштабних соціальних змін, потрібно обмежити уявлення, упередження та помилкові судження штучного інтелекту, а також уникнути порушень інтелектуальної власності.
Децентралізована штучний інтелект графіка, яка надає джерела інформації, забезпечує перевірку інформації та поважає права власності та джерело даних, для вирішення недоліків штучного інтелекту.
Розробники OriginTrail, Trace Labs, приєдналися до програми NVIDIA Inception з метою створення децентралізованої графової бази знань (DKG) та створення перевіреної (Verifiable Internet) мережі штучного інтелекту.
Trace Labs вже реалізувала децентралізовану графічну базу знань з штучного інтелекту в галузях ланцюга постачання, медичного догляду, будівництва, спорту, авіації та інших, а співпраця з Nvidia ще більше поєднує блокчейн та штучний інтелект.
Як Trace Labs та Nvidia створюють децентралізовану графіку знань про штучний інтелект
Origin Trail співпрацює з NVIDIA для створення децентралізованого AI-графу знань, використовуючи власну розробку команди технологічної компанії - децентралізовану графічну базу знань (DKG) і цієї компанії AI.
Retrieval Augmented Generation (скорочено RAG) - це механізм підвищення інформаційного пошуку при генерації тексту, який забезпечує перевірене та надійне джерело знань. RAG - це технологія, яка дозволяє моделям машинного навчання витягувати відповідну інформацію з зовнішньої бази даних перед генерацією виводу для підвищення точності відповідей та контекстуальної відповідності.
RAG (dRAG) є розширеною версією RAG з децентралізованою графічною інформацією від OriginTrail для забезпечення збереження даних у вигляді активів знань (Knowledge Assets) зі специфічним ідентифікатором та власником кожного активу, що забезпечує відстеження, цілісність та власність даних, що може значно підвищити точність та надійність моделей GenAI.
dRAG за допомогою використання децентралізованої графіки знань (DKG) покращує систему RAG. Кожен актив знань містить графічні дані та векторне вбудування, докази незмінності та децентралізований ідентифікаційний код (DID) та власність NFT. При підключенні до бездозвільного DKG буде активована структура графіка знань, що дозволить змішувати нейронні мережі та символи з штучним інтелектом через точний вхід для підвищення моделей генерації ШІ.
Власник інтелектуальної власності може керувати доступом до даних в інтелектуальному активі та, завдяки блокчейну, забезпечити їх перевірку та непідкупність. У DKG кожне повідомлення має шифрований сертифікат, що гарантує відсутність змін після публікації.
Розробка проектів NVIDIA Inception та Trace Labs
Nvidia спільно з Trace Labs розробляють децентралізовану інтелектуальну карту штучного інтелекту, щоб надавати можливості для інвестицій VC. Проект Inception також включає участь в навчальній програмі з глибокого навчання NVIDIA та форумі розробників NVIDIA, що дозволяє Trace Labs спільно з NVIDIA просувати будівництво децентралізованої екосистеми штучного інтелекту.
Якщо говорити про колективну свідомість людського суспільства, то штучний інтелект також має колективну свідомість AI, яка може переозначити зміни, які штучний інтелект може принести у суспільство.
Застосування сценаріїв децентралізованої графіки штучного інтелекту - це агенти ШІ, які використовують масову спільну свідомість мережі для отримання знань зі спільного, але суверенного репозиторію знань. Це означає, що штучний інтелект може забезпечити зв'язок змісту з контекстом, що є послідовним і точним, не пошкоджуючи приватність та цілісність даних, та дозволяє будувати надійну екосистему агентів ШІ для будь-якої професії.
Децентралізована AI-база знань використовує суперкомп'ютер Nvidia для обробки мільярдів активів знань і створення наукової бази децентралізованої.
Ця стаття зазначає, що Trace Labs приєднався до програми Inception від Nvidia, співпрацюючи для просування децентралізованої штучної інтелектуальної картини, яка вперше з'явилася на новинах про ланцюги ABMedia.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Trace Labs приєднався до програми Inception від Nvidia, співпрацюючи з метою просування Децентралізація AI знання граф
Психолог Юнг запропонував поняття колективного підсвідомого (Collective Unconscious), його теоретична база та школа побудовані на цій структурі. Юнг вважав, що в основі людського суспільства лежить колективне підсвідоме, яке є спільним для всіх людей. Колективне підсвідоме не виникає безпосередньо з особистого досвіду, а походить з генетичних спадковостей людини та спільної свідомості й прототипів, створених колективом у минулому. Ці колективні свідомості взаємодіють одне з одним і впливають на майбутній розвиток як індивіда, так і групи, але також можуть поширювати помилкову інформацію, що заважає спадкуванню знань та гальмує розвиток цивілізованого суспільства.
Це може пояснити важливість використання децентралізованого графа знань (Decentralized Knowledge Graph, або DKG) для перевірки джерел даних, авторських прав та цінності довіри за допомогою блокчейну.
Штучний інтелект вже розвивається в багатьох галузях, але він все ще має багато недоліків, які серйозно впливають на майбутній розвиток штучного інтелекту в різних галузях. Для того, щоб штучний інтелект був готовий до масштабних соціальних змін, потрібно обмежити уявлення, упередження та помилкові судження штучного інтелекту, а також уникнути порушень інтелектуальної власності.
Децентралізована штучний інтелект графіка, яка надає джерела інформації, забезпечує перевірку інформації та поважає права власності та джерело даних, для вирішення недоліків штучного інтелекту.
Розробники OriginTrail, Trace Labs, приєдналися до програми NVIDIA Inception з метою створення децентралізованої графової бази знань (DKG) та створення перевіреної (Verifiable Internet) мережі штучного інтелекту.
Trace Labs вже реалізувала децентралізовану графічну базу знань з штучного інтелекту в галузях ланцюга постачання, медичного догляду, будівництва, спорту, авіації та інших, а співпраця з Nvidia ще більше поєднує блокчейн та штучний інтелект.
Як Trace Labs та Nvidia створюють децентралізовану графіку знань про штучний інтелект
Origin Trail співпрацює з NVIDIA для створення децентралізованого AI-графу знань, використовуючи власну розробку команди технологічної компанії - децентралізовану графічну базу знань (DKG) і цієї компанії AI.
Retrieval Augmented Generation (скорочено RAG) - це механізм підвищення інформаційного пошуку при генерації тексту, який забезпечує перевірене та надійне джерело знань. RAG - це технологія, яка дозволяє моделям машинного навчання витягувати відповідну інформацію з зовнішньої бази даних перед генерацією виводу для підвищення точності відповідей та контекстуальної відповідності.
RAG (dRAG) є розширеною версією RAG з децентралізованою графічною інформацією від OriginTrail для забезпечення збереження даних у вигляді активів знань (Knowledge Assets) зі специфічним ідентифікатором та власником кожного активу, що забезпечує відстеження, цілісність та власність даних, що може значно підвищити точність та надійність моделей GenAI.
dRAG за допомогою використання децентралізованої графіки знань (DKG) покращує систему RAG. Кожен актив знань містить графічні дані та векторне вбудування, докази незмінності та децентралізований ідентифікаційний код (DID) та власність NFT. При підключенні до бездозвільного DKG буде активована структура графіка знань, що дозволить змішувати нейронні мережі та символи з штучним інтелектом через точний вхід для підвищення моделей генерації ШІ.
Власник інтелектуальної власності може керувати доступом до даних в інтелектуальному активі та, завдяки блокчейну, забезпечити їх перевірку та непідкупність. У DKG кожне повідомлення має шифрований сертифікат, що гарантує відсутність змін після публікації.
Розробка проектів NVIDIA Inception та Trace Labs
Nvidia спільно з Trace Labs розробляють децентралізовану інтелектуальну карту штучного інтелекту, щоб надавати можливості для інвестицій VC. Проект Inception також включає участь в навчальній програмі з глибокого навчання NVIDIA та форумі розробників NVIDIA, що дозволяє Trace Labs спільно з NVIDIA просувати будівництво децентралізованої екосистеми штучного інтелекту.
Якщо говорити про колективну свідомість людського суспільства, то штучний інтелект також має колективну свідомість AI, яка може переозначити зміни, які штучний інтелект може принести у суспільство.
Застосування сценаріїв децентралізованої графіки штучного інтелекту - це агенти ШІ, які використовують масову спільну свідомість мережі для отримання знань зі спільного, але суверенного репозиторію знань. Це означає, що штучний інтелект може забезпечити зв'язок змісту з контекстом, що є послідовним і точним, не пошкоджуючи приватність та цілісність даних, та дозволяє будувати надійну екосистему агентів ШІ для будь-якої професії.
Децентралізована AI-база знань використовує суперкомп'ютер Nvidia для обробки мільярдів активів знань і створення наукової бази децентралізованої.
Ця стаття зазначає, що Trace Labs приєднався до програми Inception від Nvidia, співпрацюючи для просування децентралізованої штучної інтелектуальної картини, яка вперше з'явилася на новинах про ланцюги ABMedia.