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「Ta在」全球脑知识共享平台实现更智能的知识共

「Ta在」全球脑知识共享平台实现更智能的知识共

作者:admin    来源:未知    发布时间:2019-05-21 21:32    浏览量:

  到了 5G 时代,ECI 算法将可以吸纳更多的知识与经验。凭借着低延迟和更快的传输速度,云服务器对数据的处理速度将能媲美本地 CPU。再加上可穿戴等 IOT 设备的普及,全球脑将能发挥更大的功力。「Ta 在」已经与多家中国出海团队展开合作,探讨如何将 ECI 算法嵌入这些团队的内容推荐、电商系统,从而提升转化。「怎么让人类变得更加聪明?」在面对人类第一颗爆炸的时候,「曼哈顿计划」的创始人范内瓦·布什(Vannevar Bush)却在思考这个问题。

  那是 1945 年的 7 月。在新墨西哥州的沙漠中,相当于 20000 吨 TNT 炸药的核武器,让一朵巨大的蘑菇云在距离地表近万米的地方爆裂开来,最终在沙漠中留下一个 10 米宽的大坑。一个月后,同样的大坑出现在广岛和长崎。二战结束。

  共有九位科学家参加了这次试爆。看到如此壮观的景象竟诞生于自己的双手,科学家们很难不发表点感想。然而在那个蘑菇云升起的 7 月,布什却将一封与毫无关系的信件投书给《大西洋月刊》。在这篇题为《诚如我思》(As We May Think)的文章中,布什提出了一个悲观的结论:「人类获取的经验正在以飞快的速度增长,而我们从知识迷宫中获取信息与知识的方法,却与过去造横帆船时一样工程浩大。」

  如此庞大的问题,源于布什管理曼哈顿计划时的经验。战争之前,科学家在实验室中单打独斗,挑战特定领域中的疑难问题。曼哈顿计划则反其道而行之:国家力量让物理、化学、材料等学科的科学家走到一起,分享自己领域中的前沿知识,并进行团队合作。布什担心的是,战争即将结束,这样的思维合作还能持续下去吗?

  生物通过合作进化出更高级的智能体,这并非美国人的首创,而是自然界亘古不变的规律。以蜜蜂为例:每个个体的 IQ 并不高,但通过群体协作却可以搭建一个完美的巢穴。因此在 19 世纪,著名科学家尼古拉•特斯拉就曾预言,有朝一日世界将实现全人类的头脑连接。地球成为一个大脑,每个人都是一个神经元。

  预言终究是预言。凭借人脑中的生物电,信息在神经元之间传递。但如果想让信息脱离人脑,在不同人群、学科、话题之间自由地穿梭、流动,难度显然过大。在布什看来,无论是信息的获取、储存,还是连接,都存在非常深刻且具体的问题:最优质的信息并不能第一时间抵达最需要的人;而在信息的存储方面,我们仍然依赖古典的卡片抄写、百科全书。如果我们不重新思考人与信息的关系,借助计算机的力量改进上述环节的效率,全球脑的设想将成为空中楼阁。

  布什在《诚如我思》中提出的困惑,为整整一代计算机和互联网发明家们指明了奋斗目标。爆炸的 74 年后,我们已经让机器在信息的获取和储存方面扮演了重要角色。搜索引擎、内容分发算法、社交网络让每个人的空余时间迅速被各种信息填满。无论是圣母院大火还是明日限号,我们都知道的一清二楚。

  然而在信息的连接上,我们依然没有过多的突破。人类有自己的思维模式,头脑攫取一项信息后,会立即联想到另外一条信息。布什对此大加赞赏,并写道:「人类行为的速度,头脑轨迹的复杂性,想象的细致入微,这恰恰是机械化的索引做不到的......人类不能希望人工的完全复制精神过程,但是人类肯定能从这个过程中学到东西。」

  当我们以此作为标准,回顾过去几十年互联网的变迁时,会发现它离「信息连接」的初衷越来越远。小部分人设定的、标签化的算法,束缚了人自由探索知识边界的能力。更多的内容,并没有让我们得到认知升级,反而因为信息过载而感到焦虑。

  如果我们把人与信息的互动分为三个环节:获取、储存、连接;计算机看似在前两个环节中做得不错,却在「连接」上无能为力。实际上,无能为力恰恰是因为计算机在帮助人类获取和储存信息方面,做得还不够好。

  目前,用户从互联网上获取信息的途径有很多种,常见的包括知识系统(如维基百科、百度百科等)、推荐系统(今日头条、一点资讯等)和搜索系统(谷歌、百度等)等。不同系统的底层逻辑都不尽相同:

  虽然上述几类系统各自都已经取得了巨大的成功,但也都遇到各自的问题和发展瓶颈。最主要的原因在于,这些系统由少部分人进行的、自上而下的知识传播,并没有动用到所有人的大脑。

  我们先来看包括知识系统和社交媒体在内的「知识网站」。它们的优点是信息颗粒度低,可以覆盖海量的内容。缺点也很明显,一个是层出不穷的新知识点的编制和维护非常艰巨繁琐,容易产生疏漏。其次就是它们都无法根据知识的变化、相互联系,进行进一步的演化、自组织。

  这一情况在实际使用中非常明显。维基百科不能发现、应对新的知识,只能靠用户去创建新的知识。而知乎则是被动吸取知识,需要有人来提出问题,才能建立新的知识点。这是因为由用户 UGC 生成的内容包含的意义千变万化,机器光是理解内容本身就很吃力,更遑论理解那些难以用语言清晰描述的意识和感觉层面的知识,再去抽象出知识之间的联系。

  除了知识网站之外,今天的许多用户还依靠类似今日头条的推荐系统获取信息。这类系统大部分采用的是一个固化的神经网络。为了建立人与机器的联系,算法会设立标签机制。内容被编辑手工或 NLP 模型打上标签,基于协同过滤的算法使得用户与标签产生映射关系。这种做法的问题是它依赖单维度的标签描摹用户,因此有时候出来的结果是不合常理、扭曲或者是失真的,常常会放大一个人对于特定内容的好恶。此外,很多高质量的内容可能本身并不包含清晰的标签,像是音频、视频、图片等更是难以用关键词进行描述。

  最后一类则是基于关系链的社交媒体,比如微博和 Facebook。这类产品仅依靠用户间的共同兴趣进行信息传递,但由于缺乏系统性的知识结构作为支撑,因此只能还原人与人基于人际关系链的物理链接,难以就个人思想与知识的表达做交流。

  举个例子,我想在微博上了解有关日本文化的信息,但唯一的途经就是关注一个「日本文化博主」。他的确会发很多我感兴趣的内容,但也经常会分享自己的个人生活——这部分对我来说就是信息过载。

  此外,受制于唯流量论,关注一个人越来越不是因为双方有共鸣,而是因为对方更有话语权。相较于「人人皆能振臂一呼」的 BBS,以 Facebook、微博为代表的社交网络用关联者、粉丝来限定信息的传播力,而这种传播力甚至可以用商业化的手段进行营销推广。这使得它们不再是一个公平的、以观点和内容传播的平台。当社交的属性发挥得越来越强的时候,知识的属性就会越来越弱。

  - 标签系统让人无法成为「互联网上的游牧民」,自由地在不同内容之间自由漫步,反而被一个个标签关在小格子里

  出于这些原因,现有的工具只能充当「信息源」的角色。它们在本质上是以机器为中心创造的,而不是以人为中心创造的,无法与我们有机的思维过程产生碰撞。无论是知乎还是维基百科,它们更像是一部由超高速 CPU 编纂的词典,是海量的「机械化索引」的聚合体。

  作为用户,我们希望工具代替我们去做搜索、查找之类的「脏活累活」,以便让我们有更多时间可以理解、消化新知。这就需要工具可以尽可能贴合人的思考模式,像人一样去寻找、剪辑、联想、思考。

  是否有一种可能,信息可以脱离人,自由地在互联网上进行传递,碰撞,连接?用户不再需要关注某人,就可以获得准确的信息。信息分发也不再需要被打上标签、被博主转发、被志愿者维护,而是由一个吸收群体智慧的「全球脑」决定。这个「全球脑」可以在每个人的帮助下,进行自主进化、生长,了解信息与信息之间的关系,做到真正的连接。

  2015 年开始,「Ta 在」团队就开始在美国创造一套全新的算法,为的就是解决上述问题。在这套名为 ECI 的演化群体智能算法下,人与人可以不基于认识等社交关系去连接,而是通过大脑的知识特征、兴趣属性自动建立连接,建立超越个体智慧的群体智能。在完成这套算法后,团队于 2018 年 11 月上线了世界首款以实现全球脑为目的的 KNS(Knowledge Network Services,知识关系服务)产品,「Ta 在」。

  ECI 算法的一大优点就是自我演化。这是目前绝大多数信息获取方式都存在的软肋。举个例子:亚马逊与淘宝等电商是基于标签系统,根据用户看过的商品产生新推荐。这种做法更像是机器(及背后数量有限的程序员)对用户的购买行为进行范式识别,推测用户可能喜欢什么东西。这种机器逻辑有时可以导致非常糟糕的用户体验,比如会根据用户买过的商品,把所有同类产品都反复推荐给用户。

  而 ECI 算法的内容分发逻辑则是基于多人判断,而不是通过局部个体(如逻辑与内容审核人员)的好恶。它会学习大量用户的使用习惯,然后对单一用户进行信息分发,然后再根据用户的反应来矫正系统判断,推送给用户,如此反复学习。在长期的互相判断过程中,ECI算法持续演化,以达到增进群体智慧的目的。

  每个人都会享受到全平台所有人的判断贡献。最直观的例子,就是每个「Ta在」里的帖子下的相关推荐是动态的,根据群体的协同判断下长期演化并持续变化调整,从而越来越全面越来越精准。

  与这种动态算法相对应的,是一种同样演化的知识分类。现有的 SNS 或依靠人工编辑去归类,或依靠内容发布者有意识去加标签归类。这显然是一种现实下的妥协之举:一部电影可以分出很多类别,且每个类别都非常复杂多样,因此依靠人工去精准认定标识显然是不可能的。

  「Ta在」则用 ECI 算法去标识内容。同一个内容可被分在多个标签维度(知识属性维度),且这种分类始终处于演化的状态。它杜绝了内容埋得过深,从而无法被发现、连接的问题。平台始终可以非常灵活地调取内容。

  最能充分利用这种演化分类优势的,是问答与知识检索产品。现有平台存在的最大缺点,在于一个问题的发起,要先找到对应问题具体分类下的回答者。这种做法无疑是违背直觉的。

  在 ECI 算法下,用户只要扔出问题或内容,算法就能自动根据内容与问题的特征属性,自动连接相应的内容或人,间接建立人和知识的连接,最终把知识传播给有相同爱好的人。谷歌与百度都无法做到这一点,因为它们现有的标签式算法无法通过它们穷尽人复杂多维的属性。

  当演化逐渐趋于稳定后,就会形成稳定的知识结构与人际结构。ECI 算法可以计算每个内容点、知识点与兴趣点与其它内容点知识点兴趣点之间有多大的关系?它们有多大的相似度?或彼此间有什么关联?当这种关系越来越分析精准清晰后,「Ta在」就会最终形成一个庞大的知识体系、知识图谱与知识库。

  那么,这个算法要进化到什么样子,才算得上够智能?为了解释这一点,「Ta 在」为自己的全球脑平台设定了一个名为 CIQ 的数值,用来描述平台的智力水平。目前,「Ta在」平台 CIQ 数值是 18,这说明相当于一个智商 18 的人。但即便如此,ECI 算法也已经发挥出了巨大的潜力。目前「Ta在」的问答帖回复率很高,说明算法将问题推送到了本身是对问题有兴趣、甚至是有经验的人那里。

  当 CIQ 达到 100 的时候,「Ta 在」平台的知识量就等同于知乎的量级。随着内容广度的增加,算法也可以更快速的对内容进行关联。当 CIQ 达到 1000 时,知识量就是谷歌的量级。一篇文章发出 10 - 20 秒后,瀑布流就会出现非常相近的其它内容推送。

  除了自主演化与混合智能(结合人和机器的判断)之外,ECI 算法最重要的一点就是可以充分利用用户规模化,持续提升用户体验。对于其他社交平台而言,用户增长对于用户的边际收益递减。用户与内容的量级越大,在点击内容后将有越大量级的垃圾的内容向你涌来。而在 ECI 算法下,用户量级越大,作为分发引擎的「全球脑」将可以学习更多用户使用习惯,提升智能,从而让推送给用户的内容将越是精确,垃圾内容会越少。

  目前,「Ta 在」团队已经在自己的内容产品中验证了 ECI 算法的威力。根据团队的介绍,他们下一步希望将算法接入外部平台,用一种较轻的模式探索其在 ToB 场景下的潜力。

  我们在上面提到,现有的许多电商、内容平台,都利用了标签系统进行内容推荐,缺乏自我演化、学习的能力。这一方面让平台上的 B 端缺乏消费洞察,无法提升购买转化率,更让用户经常会接收到垃圾信息,造成信息过载。

  几年前,「骨灰盒」的新闻就在一定程度内引起轩然大波。某用户在淘宝上偶然搜了一次该款商品,但系统在之后的一段时间内就反复给他推荐同类商品。归根结底,这在于淘宝背后的推荐算法并不懂「骨灰盒」到底是一款什么样的商品:它的功能属性、使用频次到底是什么样的。

  ECI 算法就会避免这样的错误,因为它真的理解每款商品是什么,并能根据用户情况、兴趣进行推荐,让推荐引擎可以真的帮助用户,而不是垃圾信息的生产器,促进真的购买。随着购买量增加,电商平台电商平台又可以根据用户的消费心理得到更多的用户洞察,比如计算出从未有过的商品关系,并实现创新的商品推荐,更高效地刺激连带消费。换句话说,亚马逊上原来可能在尿片旁边只会推荐奶粉。然而根据 ECI 算法,它可能会推荐啤酒等奶爸感兴趣的产品。

  到了 5G 时代,ECI 算法将可以吸纳更多的知识与经验。凭借着低延迟和更快的传输速度,云服务器对数据的处理速度将能媲美本地 CPU。再加上可穿戴等 IOT 设备的普及,全球脑将能发挥更大的功力。

  以教育行业为例。我们在上面已经提过,ECI 算法让「Ta 在」产品中的问答模块活跃率非常高,因为它可以连接、拓宽知识点。这一路径也可以被应用到其他的教育产品中,成为 5G 时代的一个重要应用。

  众所周知,许多教育产品以视频为主要形态,而视频内容的结构化又非常困难,还停留在人工打标签、做目录系统的阶段。数据传输速度的加快,可以让视频被全球脑学习并分发。产品将可以真正打破现有千篇一律的教育大纲,在知识体系中做出横向探索,判断用户在学习过程中的兴趣以及主动性。由 ECI 驱动的问题搜索,不仅可以做到返回文字结果,更能返回相关的图片、视频等深度信息。这将大大有别于 4G 时代的体验。

  目前,「Ta 在」已经与多家中国出海团队展开合作,探讨如何将 ECI 算法嵌入这些团队的内容推荐、电商系统,从而提升转化。区别于之前全球脑产品「Ta 在」,这些外部合作将成为 ECI 算法的热启动。团队希望可以以技术入股、分红等较轻的模式,与外部产品展开合作。只有这样,才能让 ECI 算法进入到更大的世界中,吸收更多人的知识与经验,从而不断提升算法的智能。

  计算机科学家 Alan Kay 曾说过:「最好的工具,开始可以激发人类创作的灵感。」在懂得自我演化、学习的 ECI 算法帮助下,知识不再是毫无生气地被随意堆放在硬盘角落,而是可以自由流动、连接。这种连接必将为所有人创造更多的思维火花。到那个时候,「用计算机提升人类智力」的一天,终将到来。

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