原文作者:??Eric?Zhang
翻译者：Yofu/img/20230514201632418718/0.jpg "/>
将概念“分解”为树形结构
我们可以从旧时的AI中找到一些类似的想法。K线理论表明我们的记忆和知识存储在树结构中。虽然缺乏实际证据表明这种结构确实存在于我们的大脑中，但该模型具有解释人类记忆和人类大脑如何工作的能力，而树状结构确实是存储结构知识的最简洁形式。
我们可以使用树结构来存储和理解两个方向——分解和建立。
如果我们想检索细节，我们分解一个知识树。另一方面，如果我们有一个知识树，我们可以使用这棵树来构建更大的树。
动态 | Cryptopia清算跟进：总资产为170万美元 清算人需向法院咨询如何支付欠款:据rnz消息，Cryptopia清算公司Grant Thornton需要就如何现款支付客户欠款向法庭寻求法律咨询，因为世界上还未有任何法律先例。来自Grant Thornton的清算人David Ruscoe和David Ruscoe发布报告称，Cryptopia目前欠款超过400万美元，而总资产为170万美元。本周，法院下达命令，允许他们使用该公司持有的比特币为清算提供资金。 据此前消息，Grant Thornton发布清算报告显示，Cryptopia欠69名无担保债权人债务超过210万美元，有担保债权人的债务超过140万美元。此外，该公司欠员工未付工资、假期工资以及无担保债务近60万美元，预计无担保债权人的数量将会增加。在今年1月份遭黑客入侵损失1600万美元后，Cryptopia目前已申请美国破产保护。[2019/6/1]
使用概念_2“建立”概念_1
在“构建”的情况下，可以使用“Merkle树”树作为节点来构建更复杂的知识树，例如“Verkle树”或“Merkle多重证明”。
值得注意的是，这里的关键点是树的结构。知识树从根概念到叶子，指向所有对现有Web资源的必要引用。节点之间的关系在这里并不重要。
2.通过“相关知识”理解
我们还通过添加更多“上下文”来获得对知识的更深入理解。正如Weigenstain的名言，“但‘五’这个词是什么意思？这里没有这样的问题，只有“五”这个词是如何使用的”。它背后的想法是，某事物的意义实际上取决于与之相关的其他概念，它们共同决定某事物的意义。通过添加更多上下文，我们可以更“深入”地理解知识。
一般来说，人们更容易理解树，而不是图。与其构建知识图谱，不如把“相关知识”想成更实用的方式——一组根节点相连的知识树，本质上形成了一个知识森林。
知识森林可以构建为许多知识树的数据库。我们可以对数据库执行两种基本操作。
金色相对论 | 陈钰璋：STO核心问题是如何与先行者争夺优秀项目:本期金色相对论中，高链资本创始合伙人陈钰璋就“STO来袭将如何影响市场”的问题发表看法，陈钰璋表示，STO给一些小国一个不错的窗口，不过问题是这些国家需要流量。没有流量的合法合规也没有太大用处。
如果区块链是创新，我们就要用创业的思维去理解它、改善它。看待STO的最核心问题是：如何与纳斯达克、红杉、软银这些交易所和巨额基金争夺真正的好项目？这是一个先有鸡还是先有蛋的问题：需要有足够的流动性，才能够吸引真正的好项目。但是谁来提供从零到一的流动性呢？我能看到的是超级财团，例如软银、黑石、GIC这些基金联合小国家的政府立法，成立国际上第一个不缺钱的稳定STO体系，吸引到最优质的顶级企业入驻，打造成功案例，然后把其他B轮、C轮的S级别企业吸引过去，才能建立良性循环。而新加坡政府如果能够把GIC和Temasek的流动性注入到STO里，在新加坡成立STO交易所，会改变历史。[2018/10/12]
在不同的树之间建立联系。当我们可视化知识树时，它将很有用。知识树的特征可以构造为某个向量空间中的向量。然后可以使用向量来关联在概念上相关但不通过(1)直接链接的知识树。
测量知识树之间的关系
关于理解的深度
一般来说，人们对同一个概念有不同程度的理解。对于一些人来说，Merkle树的概念很简单，不需要进一步分解，而另一些人没有足够的信息来理解“Merkle树”的概念，可能需要一个进一步细分。
因此，知识树不必相互排斥，这意味着不同树之间可能存在重叠。可能有解释基本概念的树，以及为高级概念构建的树。
重叠可能会在树之间产生冗余。为了减少冗余，我们可以引入以下操作：
跨树引用-创建一个链接，将节点从一棵树连接到另一棵树的根。合并-两棵树的节点下可能已经有子树，如果基本树还没有覆盖到一些有价值的节点、叶子和参考，那么可能值得将来自更高级树的信息合并到更基本的树。
跨树参考链接
将两棵树合并为一棵
知识树和元操作
单个知识树由一个根、一组子节点和一组叶子组成，组织成一个树结构。然后我们可以定义一组基本操作来创建和细化一棵树。
创建根添加子节点向节点添加叶子将参考链接添加到叶子然后我们可以为实际用户定义一系列高级操作来“种植”一棵树并为一棵树做出贡献。
添加子树-为具有完整节点和叶子的知识树引入必要的子节点合并两个相同概念的树
知识森林
种下大量的知识树，我们就有了知识森林！
知识森林是一大群一起种植的知识树。关于知识森林的一个有趣事实是，树木之间可能存在纠缠。理论上，不同节点和叶子之间的连接可以是任意的。实际上，如果我们添加虚线链接，知识森林“有点”就变成了知识图谱。但是，重要的是个人知识树。
例如，虚线表示MACI树和zk-Snark树之间的链接。
知识树的叶子连接到网络上现有的文章/视频/资源。因此，这些叶子之上的层是结构信息或理解层。
我们可以用知识森林做的事情是完全开放的。我们应该考虑的最重要的事情可能是从一开始就协作知识库的生态系统。我们可能想要对知识森林做很多事情，这里举三个例子：
可视化知识树和知识森林通过虚线链接浏览知识森林查找知识树集群
建立一个DAO，而不是一个非营利组织
非营利组织可以让事情发生，但DAO可以让事情变得更好。这里的想法是将一组树操作映射到一组激励。元操作越标准化，DAO协调其成员的可扩展性就越高。
知识树操作<->DAO贡献
在知识树的情况下，DAO的贡献者可以创建一个根，添加一个知识路径，并为树叶添加参考链接。激励机制创建了一套规则来奖励那些采取可验证的行动来规划和种植知识树的社区贡献者。
同时，审查委员会对于规划和质量控制也很重要。DAO的协调和激励已经过广泛的试验，并且可以在这里实现类似的结构。
知识森林与知识图谱
当我们学习新概念并获得知识时，树更容易理解。对于任何特定的主题，人类很容易理解树中的知识结构，因为树中没有循环，如果将树的深度限制在一定水平，对人脑来说进行处理和记忆就容易多了。
此外，知识图的表示在表示知识节点之间的模糊或模糊连接方面受到了限制。
这并不意味着知识树总是比知识图更好。在讲故事方面，知识图比知识树更有用。实际上有很多现有的工具来构建知识图谱，但令我惊讶的是，它们中的大多数正在成为SaaS公司。
一个致力于知识树和知识森林的实际实现的BUIDLers团队有很多细节——数据结构、产品设计、贡献和激励细节、UI等等。尽管如此，如果要建立一个知识森林，我觉得总的来说它应该作为一种公共产品来组织知识并向世界上的所有人开放。但是，让我们看看Dora社区想出了什么！
结论
这个想法是在现有的Web基础设施之上建立一种新的知识库，并使其可供所有人使用，从而最大限度地降低理解抽象知识的复杂性。与DAO中的贡献者协调，并使用先进的加密原生激励措施来确保组织的可持续性。本文中的想法并不完整，还有很多讨论和改进的空间，如果某个团队想要将其变为现实，还有很多工程和产品问题需要考虑。
参考文献
语义Web：https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_Web三元组：https://conceptnet.io/高阶逻辑：https://en.wikipedia.org/wiki/CycConceptNet：https://conceptnet.io/DBpedia：https://www.dbpedia.org/Wikipedia图形可视化和搜索工具：https://github.com/zhangjiannan/Graphpedia多链生态系统：https://hackerlink.io/grant/dora-factory/topCyc：https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc志愿计算：https://en.wikipedia.org/wiki/Volunteer_computingLHC@Home：https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/SETI@Home：https://setiathome.berkeley.edu/CitizenCyberlab：https://www.citizencyberlab.org/projects/SciStarter：https://scistarter.org/知识图谱构建工具1：https://obsidian.md/知识图谱构建工具2：https://www.ideaflow.io/DAOrayakiDAO研究奖金池：
资助地址:?DAOrayaki.eth
投票进展：DAOCommittee2/0?通过
赏金总量：130USDC
研究种类：Web3,KnowledgeTrees,?KnowledgeForest,CommunityContributions
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