元宇宙人类进化论： 生物进化 → 信息进化

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是继 iBrand Up 人物专栏之后的跨界话题精选专栏。以后本专栏将持续为大家进行 「泛设计」方向有趣、有料的话题精选。大家好，我是编辑：小杜。

小杜

编辑助理

人在现实世界会有生理上、心理上的成长、成熟，也会有知识技能的习得与进步。

如果元宇宙是平行于现实世界的虚拟空间，那人在元宇宙中将以何种方式 “成长”？

这让我想到了知识图谱 —— 将信息进行聚类、总结规律、构建更深层的联系网络，从而形成知识检索体系。

在元宇宙中，“人” 的存在被 “比特” 化了 —— 人的组成单位由细胞替换成了信息单位。

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社区群主

既然信息可以通过知识图谱的方法进化为 “知识”，那人的存在信息化后，作为构成人基本单位的信息类型也可以寻找一种令他进化的方式。或许研究元宇宙中的人如何 “生长进化” 这个议题，可以从知识图谱中寻找灵感。

知识图谱

在维基百科的官方词条中：知识图谱是 Google 用于增强其搜索引擎功能的知识库。

本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。知识图谱技术综述 徐增林1 ，盛泳潘1 ，贺丽荣1 ，王雅芳2

常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点：

实体、概念、属性

实体

是具有可区别性且独立存在的某种事物。

如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。世界万物由具体事物组成，此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。

概念

指的是具有同种特性的实体构成的集合。

如国家、民族、书籍、电脑等。

属性

则用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。不同的属性值类型对应于不同类型属性的边。

如果属性值对应的是概念或实体，则属性描述两个实体之间的关系，称为对象属性；如果属性值是具体的数值，则称为数据属性。

知识图谱的典型应用包括语义搜索、智能问答以及可视化决策支持三种。

语义搜索

当前基于关键词的搜索技术在知识图谱的知识支持下，可以上升到基于实体和关系的检索，称之为语义搜索。

语义搜索可以利用知识图谱可以准确地捕捉用户搜索意图，进而基于知识图谱中的知识解决传统搜索中遇到的关键字语义多样性及语义消歧的难题，通过实体链接实现知识与文档的混合检索。

语义检索需要考虑如何解决自然语言输入带来的表达多样性问题，同时需要解决语言中实体的歧义性问题。同时借助于知识图谱，语义检索需要直接给出满足用户搜索意图的答案，而不是包含关键词的相关网页的链接。

智能问答

问答系统（Question Answering，QA）是信息服务的一种高级形式，能够让计算机自动回答用户所提出的问题。不同于现有的搜索引擎，问答系统返回用户的不再是基于关键词匹配的相关文档排序，而是精准的自然语言形式的答案。

智能问答系统被看作是未来信息服务的颠覆性技术之一，亦被认为是机器具备语言理解能力的主要验证手段之一。

智能问答需要针对用户输入的自然语言进行理解，从知识图谱中或目标数据中给出用户问题的答案，其关键技术及难点包括准确的语义解析、正确理解用户的真实意图、以及对返回答案的评分评定以确定优先级顺序。

可视化决策支持

可视化决策支持是指通过提供统一的图形接口，结合可视化、推理、检索等，为用户提供信息获取的入口。

例如，决策支持可以通过图谱可视化技术对创投图谱中的初创公司发展情况、投资机构投资偏好等信息进行解读，通过节点探索、路径发现、关联探寻等可视化分析技术展示公司的全方位信息。

可视化决策支持需要考虑的关键问题包括通过可视化方式辅助用户快速发现业务模式、提升可视化组件的交互友好程度、以及大规模图环境下底层算法的效率等。

人工智能之知识图谱（2019年第二期）

https://www.aminer.cn/research_report/5c3d5a8709e961951592a49d?download=true

元宇宙人物图谱

了解了知识图谱的基本知识后，或许可以说知识图谱本质上是一种揭示实体之间关系的语义网络。在信息的基础上，建立实体之间的联系，就能行成 “知识”

信息，是指外部的客观事实。

举例：这里有一盒冰块，它现在是-7°。

知识，是对外部客观规律的归纳和总结。

举例：冰水在零度以上时会融化。

似乎在知识图谱中，“低维” 的信息得以 “进化” 为知识，即信息的组织形态与组织关系发生了质的变化 —— 类比到生物的进化，类似是组成生物的基本单位之间发生了结构重组，从而完成了生物的进化，只不过信息的进化单位是比特（bit），而生物的进化单位是细胞，或者说是细胞中携带遗传信息的DNA。

当人们生活在元宇宙时，人物的存在不再由细胞构成，而是被信息单位所定义。元宇宙的人物若想发生 “进化” 或者 “提升” 的变化，或许要从构成元宇宙人的基本信息单位的再扩展与重组入手。

从信息再扩展的角度

元宇宙人需要接受信息，一方面从元宇宙物理系统中（无人参与的信息环境）获取，类似如系统赋予奖励；另一方面从与其它元宇宙人建立各种联系中获取，如组织活动进行信息交流。

信息再重组的角度

元宇宙人重组信息，可以是选择新的能力进行扩展；也可以是对已有的能力进行提高或删减。而决定元宇宙人存在的信息需要进化，显然需要一个高效的职能信息管理与决策工具，元宇宙人物图谱可能会是最佳的备选。

元宇宙人物可以借之进行自我信息的管理，也可以根据图库源的搜索匹配适合与自身进行联系的人物或组织，同时也可以依据人物图谱的智能决策与评判来规划自身的“进化活动”。除却元宇宙这个完全由信息单位构成的虚拟世界，元宇宙的人物图谱同样可以反作用于真实世界，虚拟信息与真实实体可以通过元宇宙人物图谱进行链接。

进化 “游戏化” 

——通关即进化

暂且预想一个元宇宙图谱的应用场景 —— 游戏化社交，即定义为元宇宙人物在完成一个游戏目标后，自身属性得到提高/进化。

如上图所示，如何将现实世界进行活动的需求在元宇宙中实现，并将参与者对自身能力的提升计划与记录进行信息化管理是值得思考的问题。

若 Mixlab 将元宇宙与真实世界的链接打通，元宇宙发生的 “进化” 可以影响至真实世界，元宇宙人物图谱的 “人物角色” 一栏就可替换为真实世界所需扮演/负责的角色。在以下三个领域，元宇宙人物图谱工具均可发挥作用：

游戏化工作坊/社交

参与人员的联系破冰/社交管理/成果记录

游戏化技能培训

参与人员技能水平评级/能力培养计划管理

游戏化决策模拟

基于人员复杂信息建模的智能化科学化决策

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编辑考研去了，下一期推更到12月底。

祝小杜哥金榜题名！

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