Глубина анализа Intuition: как восстановить интернет в эпоху интеллектуальных агентов?

Этот отчет был составлен Tiger Research и анализирует, как Intuition реализует стандартное соглашение через структурирование знаний, основанных на атомах, токенизированный реестр (TCR) и систему измерения доверия на основе сигналов, чтобы восстановить сетевую инфраструктуру в эпоху ИИ.

Итоги

• Эпоха искусственных интеллектов уже наступила. Искусственные интеллекты не могут полностью раскрыть свой потенциал. Текущая интернет-инфраструктура разработана для людей. Веб-сайты используют разные форматы данных. Информация все еще не проверена. Это затрудняет понимание и обработку данных для интеллектов.
• Intuition развивает видение семантической сети через Web3 подходы. Он решает существующие ограничения. Система структурирует знания в атомы (Atoms). Она использует токенизированный реестр (TCR) для достижения соглашения по использованию данных. Сигнал (Signal) определяет степень доверия к данным.
• Интуиция изменит сеть. Текущая сеть похожа на неасфальтированную дорогу. Интуиция создает автомагистраль, по которой агенты могут безопасно работать. Это станет новым стандартом инфраструктуры. Это реализует настоящий потенциал эпохи AI-агентов.

1. Эра интеллектуальных систем начинается: достаточно ли сетевой инфраструктуры?

Эпоха интеллектуальных агентов AI стремительно развивается. Мы можем представить себе будущее, где индивидуальные интеллектуальные агенты занимаются всем, от планирования поездок до сложного финансового управления. Но на практике все не так просто. Проблема не в самой производительности AI. Истинное ограничение заключается в текущей сетевой инфраструктуре.

Сеть была создана для того, чтобы люди могли читать и интерпретировать информацию через браузер. Поэтому она очень плохо подходит для агентов, которым необходимо анализировать семантику и устанавливать связи между различными источниками данных. Эти ограничения очевидны в повседневных сервисах. На сайте авиакомпании время отправления может быть указано как «14:30», в то время как на сайте отеля время заезда отображается как «下午2:30». Люди сразу понимают, что это одно и то же время, но агенты интерпретируют их как совершенно разные форматы данных.

!

Источник: Tiger Research

Проблема заключается не только в различиях в формате. Одной из ключевых проблем является то, может ли агент доверять самим данным. Люди могут обрабатывать неполную информацию, полагаясь на контекст и предшествующий опыт. В отличие от этого, агенты не имеют четких стандартов для оценки источника или надежности. Это делает их уязвимыми к ошибочным вводам, дефектным выводам и даже иллюзиям.

В конечном счёте, даже самые современные интеллектуальные агенты не могут процветать в таких условиях. Они как F1-автомобили: сколько бы мощными они ни были, они не могут развивать максимальную скорость на непокрытой дороге (неструктурированные данные). Если вводящие в заблуждение знаки (ненадежные данные) разбросаны по маршруту, они могут никогда не достичь финиша.

2. Технический долг сети: восстановление инфраструктуры

Этот вопрос был впервые поднят более 20 лет назад основателем Всемирной паутины Тимом Бернерсом-Ли (Tim Berners-Lee) в его предложении о семантической паутине.

Основная идея семантической сети очень проста: структурировать сетевую информацию, чтобы машины могли её понимать, а не только текст, читаемый человеком. Например, "Tiger Research была основана в 2021 году" для человека понятно, но для машины это всего лишь строка. Семантическая сеть структурирует это как "Tiger Research (субъект) - была основана (сказуемое) - в 2021 году (объект)", чтобы машины могли интерпретировать значение.

Этот метод опережал свое время, но в конечном итоге не был реализован. Главная причина — это трудности реализации. Достичь согласия по формату данных и стандартам использования оказалось сложным, и что более важно, построить и поддерживать обширные наборы данных за счет добровольных вкладов пользователей практически невозможно. У вкладчиков не было прямых вознаграждений или преимуществ. Более того, остается нерешенной проблема доверия к созданным данным.

Тем не менее, видение семантической сети по-прежнему актуально. Принципы, согласно которым машины должны понимать и использовать данные на семантическом уровне, не изменились. В эпоху ИИ эта потребность стала еще более критичной.

3. Интуиция: Возрождение семантической сети с помощью Web3

!

Интуиция развивает концепцию семантической сети через веб3-методы, чтобы решить существующие ограничения. Основная цель заключается в создании системы, которая побуждает пользователей добровольно участвовать в накоплении и проверке высококачественных структурированных данных. Это систематически создает читаемую для машин, с ясным источником и проверяемую карту знаний. В конечном итоге это обеспечивает основу для надежной работы агентов и приближает нас к нашему предполагаемому будущему.

3.1. Атом: строительный модуль знаний

Интуиция сначала делит все знания на минимальные единицы, называемые атомами (Atoms). Атомы представляют собой концепции, такие как люди, даты, организации или атрибуты. Каждый атом имеет уникальный идентификатор (с использованием технологий, таких как децентрализованные идентификаторы DIDs) и существует независимо. Каждый атом записывает информацию о внесящем, так что вы можете проверить, кто и когда добавил какую информацию.

Причины разбиения знаний на атомы очевидны. Информация часто представлена в виде сложных предложений. Машины, такие как агенты, имеют структурные ограничения при анализе и понимании такой сложной информации. Им также трудно определить, какие части являются точными, а какие — ошибочными.

!

Субъект: Tiger Research

Сказуемое: основано на

Объект: 2021 год

Рассмотрите предложение «Tiger Research была основана в 2021 году». Это может быть правдой, или только частично неверно. Действительно ли эта организация существует, является ли «дата основания» подходящим атрибутом, и правильно ли 2021 год — каждое из этих утверждений нужно проверять отдельно. Однако, рассматривая всё предложение как единое целое, трудно провести различие между тем, какие элементы точны, а какие неверны. Отслеживание источников каждой информации также становится сложным.

Атомы решили эту проблему. Определив каждый элемент как независимый атом, такой как [Tiger Research], [основана в], [2021 год], вы можете зафиксировать источник и отдельно проверить каждый элемент.

!

Субъект: Дата основания Tiger Research — 2021 год

Сказуемое: основано на

Объект: официальная запись

Атомы – это не просто инструменты для разделения информации – они могут комбинироваться как кубики Лего. Например, отдельные атомы [Tiger Research]、[成立于] и [2021年] соединяются, образуя тройку (Triple). Это создает значимую информацию: "Tiger Research成立于2021年." Это соответствует той же структуре тройки в семантической сети RDF (Рамка описания ресурсов).

Эти тройки сами могут стать атомами. Тройка "Tiger Research основана в 2021 году" может быть расширена в новую тройку, такую как "Дата основания Tiger Research в 2021 году основана на коммерческих записях." Таким образом, атомы и тройки повторно комбинируются, эволюционируя из небольших единиц в более крупные структуры.

Результат заключается в том, что Intuition построила фрактальную карту знаний, которая может бесконечно расширяться от базовых элементов. Даже сложные знания могут быть разбиты для проверки, а затем снова собраны.

3.2. TCRs: Рыночное соглашение

Если Интуиция предоставляет концептуальную основу структурированных знаний через атомы, то сейчас все еще остаются три ключевых вопроса: Кто будет вносить вклад в создание этих атомов? Какие атомы можно считать надежными? Когда разные атомы конкурируют за представление одной и той же концепции, какой из них станет стандартом?

!

Источник: Интуиция Легкий белый документ

Intuition решает эту проблему с помощью TCR. TCR основаны на содержании, которое сообщество считает важным, для фильтрации записей. Прагматическое положение токена отражает эти суждения. Пользователи ставят $TRUST (родной токен Intuition), когда предлагают новые атомы, тройки или структуры данных. Другие участники, если считают предложение полезным, ставят токены на стороне поддержки; если считают бесполезным, ставят токены на стороне противников. Они также могут ставить токены на конкурирующие альтернативы. Если выбранные пользователем данные часто используются или получают высокие оценки, они получат вознаграждение. В противном случае они потеряют часть своей ставки.

TCRs проверяют отдельные доказательства, но они также эффективно решают проблему стандартов сущностей. Стандартизация сущностей означает, что когда существует несколько способов выражения одной и той же концепции, необходимо определить, какой из них станет общим стандартом. Распределенные системы сталкиваются с задачей достижения этого соглашения без централизованной координации.

Рассмотрим предикаты оценок двух конкурирующих продуктов: [hasReview] и [customerFeedback]. Если [hasReview] будет введен первым и многие пользователи будут строить на его основе, ранние участники будут иметь токен права на этот успех. В то же время сторонники [customerFeedback] получат экономические стимулы и постепенно перейдут к более широко используемому стандарту.

Этот механизм отражает, как стандарт токенов ERC-20 естественно принят. Разработчики, использующие ERC-20, получают явные преимущества совместимости — прямую интеграцию в существующие кошельки, биржи и dApp. Эти преимущества естественным образом привлекают разработчиков к использованию ERC-20. Это показывает, что выбор, основанный исключительно на рыночных факторах, может решить проблему стандартизации в распределенной среде. TCR работают на аналогичных принципах. Они уменьшают борьбу агентов с фрагментированными форматами данных и предоставляют среду, в которой информация может быть понята и обработана более последовательно.

3.3. Сигнал: создание сети знаний на основе доверия

Интуиция структурирует знания через атомы и тройки, и достигает соглашения о "что на самом деле используется" с помощью стимулов.

Последний вызов все еще существует: насколько мы можем доверять этой информации? Intuition вводит сигнал (Signal), чтобы заполнить этот пробел. Сигнал выражает доверие или недоверие пользователя к конкретному атому или тройке. Он выходит за рамки простого учета наличия данных — он фиксирует, сколько поддержки данные получают в различных контекстах. Сигнал систематизирует процесс социальной верификации, который мы используем в реальной жизни, например, когда мы оцениваем информацию на основе "рекомендации надежного человека" или "эксперт подтвердил это".

Сигналы накапливаются тремя способами. Во-первых, явные сигналы связаны с намеренными оценками пользователей, такими как стейкинг токенов. Во-вторых, неявные сигналы естественным образом возникают из паттернов использования (например, повторные запросы или приложения). Наконец, передающиеся сигналы создают эффект отношений — когда информация поддерживается людьми, которым я доверяю, я также склонен больше ей доверять. Все три элемента в совокупности создают сеть знаний, показывающую, кто чему доверяет, насколько и каким образом.

!

Источник: Белая книга Intuition

Интуиция предоставляет это через реальность туннелей (Reality Tunnels). Реальность туннели предлагают персонализированный взгляд на данные. Пользователи могут настраивать приоритеты оценки экспертной группы, ценить мнение близких друзей или отражать мудрость конкретного сообщества. Пользователи могут выбирать доверенные туннели или переключаться между несколькими туннелями для сравнения. Агенты также могут использовать определенные методы интерпретации для конкретных целей. Например, выбор туннеля, отражающего доверенную сеть Виталика Бутерина, установит агента на интерпретацию информации и принятие решений с "точки зрения Виталика".

Все сигналы записываются в цепочку. Пользователи могут прозрачно проверять, почему конкретная информация кажется надежной, какие серверы являются источниками, кто за нее поручился и сколько токенов было заложено. Этот прозрачный процесс формирования доверия позволяет пользователям напрямую проверять доказательства, а не слепо принимать информацию. Интеллекты также могут использовать эту основу для принятия решений, соответствующих индивидуальному контексту и взглядам.

4. Что произойдет, если Intuition станет инфраструктурой следующего поколения?

Инфраструктура Intuition — это не просто концептуальная идея, а практическое решение проблемы, с которой сталкиваются агенты в текущей сетевой среде.

!

Текущая сеть заполнена фрагментированными данными и непроверенной информацией. Intuition преобразует данные в детерминированные графы знаний, предоставляя четкие и согласованные результаты для любых запросов. На основе токенов сигналов и процесса кураторства эти данные проверяются. Агенты могут принимать четкие решения, не полагаясь на догадки. Это одновременно повышает точность, скорость и эффективность.

Интуиция также предоставляет основу для сотрудничества агентов. Стандартизированные структуры данных позволяют различным агентам понимать и обмениваться информацией одинаковым образом. Как ERC-20 создал совместимость токенов, так и граф знаний Интуиции создал среду, в которой агенты могут сотрудничать на основе согласованных данных.

Интуиция превосходит инфраструктуру, ограниченную только агентами, становясь основным слоем, которым могут делиться все цифровые услуги. Она может заменить каждую платформу, в настоящее время отдельно строящую свою систему доверия — отзывы Amazon, оценки Uber, рекомендации LinkedIn, — единым основным слоем. Как HTTP предоставляет общий стандарт связи для сети, так и Интуиция предлагает стандартные протоколы для структур данных и проверки доверия.

Самое важное изменение заключается в переносимости данных. Пользователи напрямую владеют данными, которые они создают, и могут использовать их в любом месте. Данные, изолированные на различных платформах, будут соединены и изменят всю цифровую экосистему.

5. Для реконструкции основ к грядущей эпохе интеллектов

Цель Intuition не проста в техническом усовершенствовании. Она направлена на преодоление накопленного за последние 20 лет технического долга и коренное переосмысление сетевой инфраструктуры. Когда семантическая сеть была впервые предложена, видение было ясным. Но ей не хватало стимулов для привлечения участников. Даже если их видение будет реализовано, выгоды все еще не ясны.

Ситуация изменилась. Прогресс в области ИИ делает эпоху агентов реальностью. ИИ-агенты теперь превосходят простые инструменты. Они представляют собой нас в выполнении сложных задач. Они принимают автономные решения. Они сотрудничают с другими агентами. Эти агенты нуждаются в фундаментальных инновациях существующей сетевой инфраструктуры для эффективной работы.

!

Источник: Balaji

Как отметил бывший CTO Coinbase Баладжи, нам необходимо построить соответствующую инфраструктуру, чтобы эти агенты могли функционировать. Текущая сеть напоминает неположенные дороги, а не высокоскоростные шоссе, по которым агенты могут безопасно перемещаться на надежных данных. Каждый веб-сайт имеет разную структуру и формат. Информация ненадежна. Данные по-прежнему неструктурированы, и агентам трудно их понять. Это создает значительные препятствия для агентов, чтобы выполнять точную и эффективную работу.

Intuition стремится восстановить сеть для удовлетворения этих потребностей. Она нацелена на создание стандартизированных структур данных, которые легко понимаются и используются агентами. Она требует надежной системы проверки информации. Она требует протоколов, которые обеспечивают плавное взаимодействие между агентами. Это похоже на то, как HTTP и HTML создали сетевые стандарты в ранний период Интернета. Это представляет собой попытку установить новые стандарты для эпохи агентов.

Конечно, проблемы все еще существуют. Без достаточного участия и сетевого эффекта система не может функционировать должным образом. Достижение критического качества требует значительного времени и усилий. Преодолеть инерцию существующей сетевой экосистемы никогда не бывает легко. Создание новых стандартов сопряжено с трудностями. Но это вызов, который необходимо решить. Предложенный Intuition ребейз (rebase) преодолеет эти вызовы. Он откроет новые возможности для эпохи агентов, только начинающейся в воображении.