心理学者ユングは、集合的無意識（Collective Unconscious）の心理学的概念を提唱し、彼の理論の基盤と学派はこの構造の下に築かれています。ユングによれば、人類社会の下には集合的無意識があり、この集合的無意識はすべての人類に共通して存在し、個人の直接的な経験ではなく、人類の遺伝子と過去の集団的な共同意識と原型から生じています。これらの集合的意識は将来の個人と集団の発展に影響を与える可能性がありますが、誤解が繰り返されることで知識の伝承に影響を与え、文明社会の発展を妨げることもあります。これは、分散型の知識グラフ（Decentralized Knowledge Graph、DKGと略す）が、データの出所、著作権、信頼性の価値をブロックチェーンで検証する重要性を説明しています。生成AIはすでに多くの分野で活発に発展していますが、まだ多くの欠陥があり、将来の人工知能の発展に深刻な影響を与えています。大規模な社会変化に備えるために、生成AIが幻覚、偏見、誤判を制限し、知的財産権の侵害を防止するために必要な措置を講じる必要があります。分散人工知能マップは、モデル出力を通じて情報源を提供し、情報の検証可能性を確保し、データの所有権と出典を尊重することで、AIの不足している領域を解決します。テキストが空白です。OriginTrail の開発チームである TraceLabs は、分散型ナレッジ グラフ (DKG) で検証可能なインターネット AI ネットワークを作成できるようにするために、NVIDIA Inception プロジェクトに参加しました。Trace Labsは、サプライチェーン、ヘルスケア、建築、スポーツ、航空産業などの分野で分散型人工知能ナレッジグラフを実装しており、NVIDIAとの協力によりブロックチェーンと人工知能が完璧に統合されます。Trace Labs と Nvidia が分散型 AI ナレッジグラフを構築する方法Origin Trailは、自社の技術チームが開発した分散型知識グラフ（DKG）とNVIDIAが生成するAIを組み合わせて、「分散型AI知識グラフ」を作成します。Retrieval Augmented Generation（略称RAG）は、テキスト生成時に情報検索を強化する生成メカニズムであり、検証可能で信頼性のある知識情報源を提供します。RAGは、機械学習モデルが外部データベースから関連情報を抽出して回答の正確性とコンテキストの関連性を向上させる技術です。分散化RAG（dRAG）はRAGの進化版であり、OriginTrailの分散化ナレッジマップを介してデータをナレッジアセットの形で存在させることを可能にします。各アセットには固有の識別子と所有権があり、データの追跡可能性、完全性、所有権が確保され、GenAIモデルの精度と信頼性が大幅に向上します。dRAGは、分散型知識グラフ（DKG）を活用してRAGシステムを改善します。各知識資産には、グラフデータとベクトル埋め込み、不変証明と分散型識別子（DID）およびNFT所有権が含まれています。許可なしのDKGに接続されると、知識グラフ内の構造が活性化され、ニューラルネットワークと記号が人工知能と混合され、精度の高い入力によってAIモデルが強化されます。知識資產の所有者は、知識資産庫内のデータへのアクセスを管理し、ブロックチェーンを介して検証可能かつ改ざん不可能な特性を持つDKG上で、すべての知識メッセージには暗号化証明が付いています。これにより、公開後に改ざんがないことが保証されます。NVIDIA Inception と Trace Labs の開発計画NVIDIAは、Trace Labsと協力して、分散型AI知識グラフを開発し、VC投資機会を提供しています。 Inceptionプログラムには、NVIDIAの深層学習アカデミーとNVIDIA開発者フォーラムに参加することも含まれており、Trace LabsはNVIDIAと協力して分散型AIエコシステムの構築を推進することができます。人類社会に集合的な潜在意識があるとすれば、人工知能もAIの集合的な潜在意識を持ち、人類社会にもたらす変革を再定義することができます。分散型人工知能知識グラフの応用シナリオはAIエージェントです。ネットワークを利用して共有されているが主権を持つ知識ベースから知識を取得することで、人工知能は一貫性のある文脈と正確な相互作用を提供し、データのプライバシーと完全性を損なうことなく、各専門家が信頼できるAIエージェントエコシステムを構築することができます。分散型AI知識マップはNvidiaのスーパーコンピュータを使用して数十億の知識資産を処理し、分散型の科学的基盤を確立することができます。 この記事は Trace Labs が NVIDIA Inception プログラムに参加し、分散型AIナレッジグラフの推進を協力することが初めて報じられた。
Trace LabsがHuida Inceptionイニシアチブに参加し、分散型AIナレッジグラフで協力
心理学者ユングは、集合的無意識（Collective Unconscious）の心理学的概念を提唱し、彼の理論の基盤と学派はこの構造の下に築かれています。ユングによれば、人類社会の下には集合的無意識があり、この集合的無意識はすべての人類に共通して存在し、個人の直接的な経験ではなく、人類の遺伝子と過去の集団的な共同意識と原型から生じています。これらの集合的意識は将来の個人と集団の発展に影響を与える可能性がありますが、誤解が繰り返されることで知識の伝承に影響を与え、文明社会の発展を妨げることもあります。
これは、分散型の知識グラフ（Decentralized Knowledge Graph、DKGと略す）が、データの出所、著作権、信頼性の価値をブロックチェーンで検証する重要性を説明しています。
生成AIはすでに多くの分野で活発に発展していますが、まだ多くの欠陥があり、将来の人工知能の発展に深刻な影響を与えています。大規模な社会変化に備えるために、生成AIが幻覚、偏見、誤判を制限し、知的財産権の侵害を防止するために必要な措置を講じる必要があります。
分散人工知能マップは、モデル出力を通じて情報源を提供し、情報の検証可能性を確保し、データの所有権と出典を尊重することで、AIの不足している領域を解決します。 テキストが空白です。 OriginTrail の開発チームである TraceLabs は、分散型ナレッジ グラフ (DKG) で検証可能なインターネット AI ネットワークを作成できるようにするために、NVIDIA Inception プロジェクトに参加しました。
Trace Labsは、サプライチェーン、ヘルスケア、建築、スポーツ、航空産業などの分野で分散型人工知能ナレッジグラフを実装しており、NVIDIAとの協力によりブロックチェーンと人工知能が完璧に統合されます。
Trace Labs と Nvidia が分散型 AI ナレッジグラフを構築する方法
Origin Trailは、自社の技術チームが開発した分散型知識グラフ（DKG）とNVIDIAが生成するAIを組み合わせて、「分散型AI知識グラフ」を作成します。
Retrieval Augmented Generation（略称RAG）は、テキスト生成時に情報検索を強化する生成メカニズムであり、検証可能で信頼性のある知識情報源を提供します。RAGは、機械学習モデルが外部データベースから関連情報を抽出して回答の正確性とコンテキストの関連性を向上させる技術です。
分散化RAG（dRAG）はRAGの進化版であり、OriginTrailの分散化ナレッジマップを介してデータをナレッジアセットの形で存在させることを可能にします。各アセットには固有の識別子と所有権があり、データの追跡可能性、完全性、所有権が確保され、GenAIモデルの精度と信頼性が大幅に向上します。
dRAGは、分散型知識グラフ（DKG）を活用してRAGシステムを改善します。各知識資産には、グラフデータとベクトル埋め込み、不変証明と分散型識別子（DID）およびNFT所有権が含まれています。許可なしのDKGに接続されると、知識グラフ内の構造が活性化され、ニューラルネットワークと記号が人工知能と混合され、精度の高い入力によってAIモデルが強化されます。
知識資產の所有者は、知識資産庫内のデータへのアクセスを管理し、ブロックチェーンを介して検証可能かつ改ざん不可能な特性を持つDKG上で、すべての知識メッセージには暗号化証明が付いています。これにより、公開後に改ざんがないことが保証されます。
NVIDIA Inception と Trace Labs の開発計画
NVIDIAは、Trace Labsと協力して、分散型AI知識グラフを開発し、VC投資機会を提供しています。 Inceptionプログラムには、NVIDIAの深層学習アカデミーとNVIDIA開発者フォーラムに参加することも含まれており、Trace LabsはNVIDIAと協力して分散型AIエコシステムの構築を推進することができます。
人類社会に集合的な潜在意識があるとすれば、人工知能もAIの集合的な潜在意識を持ち、人類社会にもたらす変革を再定義することができます。
分散型人工知能知識グラフの応用シナリオはAIエージェントです。ネットワークを利用して共有されているが主権を持つ知識ベースから知識を取得することで、人工知能は一貫性のある文脈と正確な相互作用を提供し、データのプライバシーと完全性を損なうことなく、各専門家が信頼できるAIエージェントエコシステムを構築することができます。
分散型AI知識マップはNvidiaのスーパーコンピュータを使用して数十億の知識資産を処理し、分散型の科学的基盤を確立することができます。
この記事は Trace Labs が NVIDIA Inception プログラムに参加し、分散型AIナレッジグラフの推進を協力することが初めて報じられた。