O psicólogo Jung propôs o conceito psicológico de inconsciente coletivo, cuja base teórica e escola estão estabelecidas sob essa estrutura. Jung acreditava que a base da sociedade humana possui um inconsciente coletivo que é compartilhado por todos, e esse inconsciente coletivo não provém da experiência direta de indivíduos, mas sim dos genes hereditários da humanidade e da consciência e arquétipos coletivos criados no passado, que influenciam o desenvolvimento futuro de indivíduos e grupos, mas que também podem transmitir erros, repetindo falhas e dificultando a transmissão do conhecimento e o progresso da civilização.
Isso explica a importância da verificação da origem, direitos autorais e valor de integridade dos dados através do Decentralized Knowledge Graph (DKG) por meio da blockchain.
A geração de IA já está florescendo em várias áreas, mas ainda existem muitas deficiências que afetam gravemente o desenvolvimento futuro da inteligência artificial em diversos campos. Para preparar a geração de IA para lidar com mudanças sociais em larga escala, é necessário limitar as alucinações, preconceitos e erros da inteligência artificial, além de eliminar a violação da propriedade intelectual.
O DKG fornece fontes de informação por meio da saída do modelo, garantindo a verificabilidade das informações apresentadas e respeitando a propriedade e a origem dos dados, para resolver as deficiências da IA.
A equipe de desenvolvimento da OriginTrail, Trace Labs, se juntou ao programa Inception da NVIDIA, com a esperança de criar uma rede de inteligência artificial verificável (Verifiable Internet) por meio do DKG.
A Trace Labs implementou o DKG em áreas como cadeia de suprimentos, saúde, construção, esportes e aviação, e a colaboração com a NVIDIA pode combinar perfeitamente blockchain e inteligência artificial.
Como a Trace Labs e a NVIDIA estão construindo um DKG
A OriginTrail está colaborando com a NVIDIA para criar um 'Decentralized AI Knowledge Graph' usando a tecnologia desenvolvida por sua equipe.
O Retrieval Augmented Generation (RAG) é um mecanismo de geração que aprimora a recuperação de informações durante a geração de texto, fornecendo fontes de conhecimento verificáveis e confiáveis. O RAG é uma tecnologia que permite que modelos de aprendizado de máquina extraiam informações relevantes de bancos de dados externos antes de gerar saídas, melhorando a precisão das respostas e a relevância do contexto.
O dRAG (Decentralized RAG) é uma versão avançada do RAG, permitindo que dados existam na forma de ativos de conhecimento por meio do DKG da OriginTrail, onde cada ativo tem sua identificação e propriedade específica, garantindo a rastreabilidade, integridade e propriedade dos dados, o que pode aumentar significativamente a precisão e confiabilidade dos modelos de GenAI.
O dRAG melhora o sistema RAG através do uso do DKG. Cada ativo de conhecimento contém dados gráficos e embeddings vetoriais, provas de imutabilidade e identificadores descentralizados (DID) e NFTs de propriedade. Quando conectado a um DKG sem permissão, permite que a estrutura do conhecimento no gráfico ative a mistura de redes neurais e simbólicas com a inteligência artificial, melhorando os modelos de geração de IA por meio de entradas precisas.
Os proprietários de ativos de conhecimento podem gerenciar o acesso aos dados no repositório de ativos de conhecimento, e através da blockchain, cada mensagem de conhecimento no DKG possui um certificado criptográfico, garantindo que não houve adulteração após a publicação.
Plano de desenvolvimento da NVIDIA Inception e Trace Labs
A NVIDIA e a Trace Labs estão desenvolvendo o DKG em colaboração, oferecendo oportunidades de investimento em VC. O programa Inception também inclui a adesão à NVIDIA Deep Learning Academy e ao NVIDIA Developer Forum, permitindo que a Trace Labs trabalhe com a NVIDIA para promover a construção de um ecossistema de inteligência artificial descentralizado.
Se a sociedade humana tem um inconsciente coletivo, a inteligência artificial também possui um inconsciente coletivo de IA, que pode redefinir as mudanças que a inteligência artificial pode trazer para a sociedade humana.
O cenário de aplicação do DKG é o agente de IA, utilizando a consciência coletiva em grande escala da rede para obter conhecimento de repositórios de conhecimento compartilhados, mas soberanos, significando que a inteligência artificial pode fornecer interações coesas e precisas contextualizadas sem comprometer a privacidade e integridade dos dados, permitindo que diferentes especialidades construam um ecossistema de agentes de IA confiáveis.
O DKG utiliza o supercomputador da NVIDIA para processar bilhões de ativos de conhecimento, estabelecendo uma base científica descentralizada.
Este artigo fala sobre a participação da Trace Labs no programa Inception da NVIDIA, colaborando para promover o DKG, que apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.