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但是，我不建议建立另一个 Wikipedia（又名 DAO-ify Wikipedia，或“Web3 Wikipedia”），因为尽管当前的非营利组织模式存在局限性，但 Wikipedia 网站的内容和结构都得到了很好的策划和组织，人们已经在很大程度上受益于它的成果。总的来说，Wikipedia 擅长存储知识的描述，并且通过 Web1 和 Web2 基础设施，我们已经使知识可搜索。维基百科和现有的网络基础设施不擅长的是呈现“人类理解”的知识——人脑中的结构性知识。为了呈现这些信息，人的策展和人的协作是核心，这在 Web1/Web2 基础设施中并不能很好地支持，但是通过 Web3 基础设施和协调机制将可以实现 **值得注意的是，人们努力建立海量结构数据库以增强机器对知识的理解。例如，像 CYC 这样的公司几十年来一直在尝试建立一个常识知识库来帮助机器模仿人类的大脑。这些公司最终将自己变成了商业软件公司，因为强大的人工智能显然需要的不仅仅是节点和关系的知识库。与为机器建立结构性知识库相比，人类对知识的理解和人类管理在这里很重要——建立人类理解的知识库以帮助更多的人理解。 另一方面，值得思考的是，如何将更高层次的语义添加到当前的 Web of Knowledge 中，也就是我们在本文中描述的结构性知识。 公民科学和志愿计算 我想提到的另一个探索分支是公民科学和志愿计算。在 2010 年代初期，科学界有许多令人兴奋的项目，它们利用人群的智慧来加速研究和科学发现的进展。这种努力一般有两种类型。第一种称为志愿计算，它将计算任务分配给一群个人计算设备（例如 LHC@Home、SETI@Home）。第二种类型称为公民科学，它创造了每个人都可以执行的重复性任务（这里不是一个贬义词！）。该项目从众多贡献者那里收集数据（有时是分析结果），并将它们输入到一些研究项目中以创建有意义的结果（例如，在 Citizen Cyberlab、SciStarter 或机器学习社区中列出的项目，标记图片以丰富训练数据可以是众包）。在不发明“DAO”这个词的情况下将这些努力想象成“DAO”，去中心化社区的协调方面并不是什么新鲜事！ 许多项目取得了成功，但不幸的是，这些项目的可持续性再次受到限制。SETI@Home 不再运营，许多公民科学项目本可以持续更长时间但没有持续下去。激励和生态系统对任何协作努力来说都是很重要的两个方面。没有生态系统，创新就会受到限制。没有可持续的激励机制，就没有充满活力的社区，也就永远不会出现生态系统。 复杂概念和知识的结构 现在让我们考虑一下高级概念和知识是什么样的。从直觉上看，当我们“理解”某个概念时，实际上我们理解了这个概念的相当多的细节。我们可以通过两种方式来思考“理解”的过程： (责任编辑：admin) |