El psicólogo Jung propuso el concepto psicológico de inconsciente colectivo, y su fundamento teórico y su escuela se basan en esta estructura. Jung creía que hay un subconsciente colectivo en la base de la sociedad humana. Este subconsciente colectivo es compartido por todos los seres humanos. El subconsciente colectivo no proviene de la experiencia personal directa, sino de genes genéticos humanos y de la conciencia común y los prototipos creados por colectivos pasados. Estas conciencias colectivas influirán mutuamente en el desarrollo futuro de individuos y grupos, pero también pueden difundir rumores y errores, provocando que los errores se transmitan repetidamente, afectando la herencia del conocimiento y obstaculizando el desarrollo de una sociedad civilizada.
Esto explica la importancia de la verificación de la fuente de datos, derechos de autor y valor de integridad a través de la inteligencia artificial descentralizada y el gráfico de conocimiento (Decentralized Knowledge Graph, abreviado DKG) mediante la tecnología blockchain.
La inteligencia artificial generativa ha prosperado en múltiples campos, pero aún tiene muchas deficiencias que afectan gravemente el desarrollo futuro de la inteligencia artificial en diversas áreas. Para preparar la inteligencia artificial generativa para enfrentar cambios sociales a gran escala, es necesario limitar las ilusiones, sesgos y errores de juicio de la inteligencia artificial, y erradicar la violación de los derechos de propiedad intelectual.
El gráfico de inteligencia artificial descentralizado proporciona fuentes de información a través de la salida del modelo, asegura la verificabilidad de la información presentada y respeta la propiedad y la procedencia de los datos, abordando las deficiencias en el campo de la IA.
El equipo de desarrollo de OriginTrail, Trace Labs, se unió al programa Inception de NVIDIA, con la esperanza de lograr un gráfico de conocimiento descentralizado (DKG) que cree una red de inteligencia artificial verificable (Verifiable Internet).
Trace Labs ha implementado gráficos de conocimiento de inteligencia artificial descentralizada en campos como la cadena de suministro, la salud, la construcción, el deporte y la aviación, y su colaboración con NVIDIA puede combinar perfectamente blockchain e inteligencia artificial.
Cómo Trace Labs y Nvidia construyen un gráfico de conocimiento AI descentralizado
OriginTrail está colaborando con NVIDIA para crear un "gráfico de conocimiento AI descentralizado" utilizando la tecnología de su equipo de desarrollo.
Retrieval Augmented Generation (RAG) es un mecanismo de recuperación de información mejorado que amplía la generación de texto, proporcionando fuentes de información de conocimiento verificables y confiables. RAG es una técnica que permite a los modelos de aprendizaje automático extraer información relevante de bases de datos externas antes de generar una salida, mejorando así la precisión de las respuestas y la relevancia del contexto.
dRAG (RAG descentralizado) es una versión avanzada de RAG, que permite que los datos existan en forma de activos de conocimiento a través del gráfico de conocimiento descentralizado de OriginTrail, donde cada activo tiene su identificación y propiedad específicas, asegurando la trazabilidad, integridad y propiedad de los datos, lo que puede aumentar significativamente la precisión y confiabilidad de los modelos de GenAI.
dRAG mejora el sistema RAG utilizando el gráfico de conocimiento descentralizado (DKG). Cada activo de conocimiento incluye datos de gráfico y vectores incrustados, pruebas de inmutabilidad y códigos de identificación descentralizados (DID) y NFT de propiedad. Al conectarse a un DKG sin permisos, se habilitará la estructura dentro del gráfico de conocimiento para permitir la mezcla de redes neuronales y símbolos con inteligencia artificial, mejorando los modelos de generación de AI a través de entradas precisas.
Los propietarios de activos de conocimiento pueden gestionar el acceso a los datos en su biblioteca de activos de conocimiento y, a través de blockchain, cada mensaje de conocimiento en DKG tiene un certificado criptográfico, asegurando que no haya habido alteraciones después de su publicación.
Plan de desarrollo de NVIDIA Inception y Trace Labs
Nvidia y Trace Labs están desarrollando un gráfico de conocimiento AI descentralizado a través de una colaboración, ofreciendo oportunidades de inversión de capital de riesgo. El programa Inception también incluye unirse a la Academia de Aprendizaje Profundo de NVIDIA y al foro de desarrolladores de NVIDIA, permitiendo que Trace Labs impulse la construcción de un ecosistema de inteligencia artificial descentralizada junto a NVIDIA.
Si la sociedad humana tiene un inconsciente colectivo, entonces la inteligencia artificial también tiene un inconsciente colectivo de IA, lo que puede redefinir los cambios que la inteligencia artificial puede traer a la sociedad humana.
El escenario de aplicación del gráfico de conocimiento de inteligencia artificial descentralizada es el agente de IA, que utiliza la conciencia colectiva a gran escala de Internet para obtener conocimiento de una base de datos que es compartida pero soberana, lo que significa que la inteligencia artificial puede proporcionar interacciones coherentes y precisas sin comprometer la privacidad y la integridad de los datos, permitiendo que diversas disciplinas establezcan un ecosistema de agentes de IA confiables.
El gráfico de conocimiento AI descentralizado utiliza las supercomputadoras de Nvidia para procesar miles de millones de activos de conocimiento, estableciendo una base científica descentralizada.
Este artículo menciona que Trace Labs se unió al programa Inception de NVIDIA, colaborando para promover el gráfico de conocimiento AI descentralizado, que apareció por primera vez en Chain News ABMedia.