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作者:郑成文
编辑:PRS 布道者
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在“PRESSone”的设计理念中,第三方开发者或创业者可以基于PRS协议开发出自家的Dapp(去中心应用),而每个Dapp势必会产生各种各样的数据(比如,一条数据是:你上网买了一个充气娃娃……哈哈),而这些各种各样的数据在PRS协议里大致可以分为两大类:私有数据和公有数据。
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私有数据这里暂时不做讨论,就聊聊“公有数据”——“公有数据”就像是“公共图书馆”里面的书一样,每个人即可查看也可借阅,但就是不允许收入个人的腰包里——互联网的世界里要更严格一些:公共图书馆里面的书也许还能偷摸或者弄丢,可在互联网世界没法这样做,你可以copy,但你没法偷走。
每个团队只要基于PRS协议开发其Dapp,那么其Dapp里面必然有部分数据要公开出来(就算PRESSone自家的Dapp也是如此)。这个时候我们可以想一下:
当PRESSone自家的Dapp和其他众多的Dapp把自己的部分数据公开,而公开的数据又能放在一起,这个时候会发生变化呢?
至少有一点是比较确定的:这里面会形成一个非常大的、公开的用户数据库。
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一般来讲,数据越多,其价值越大,同时,“数据的准确性”也极为重要——在区块链里面不用太担心这个,因为大家都不能随意篡改数据——在不能随意篡改的条件下,大家为了自己的利益,提供的数据会尽可能的偏向真实。
这几年“大数据”很火,对吧?同时,大家也发现这里面价值巨大,对吧?但,能利用“大数据”创造价值的人能有多少呢?
我不知道有没有大学开展“大数据”这门课程,但即使有,那也多半是纸上谈兵而已,因为他们只有理论没有实践啊——我想,你该不会将那些只会纸上谈兵的人当人才了吧?如果你真把他们当做真正的人才,那我觉得你比那些“纸上谈兵”的人更可怕!难道不是吗?
为什么这么说呢?
因为现在一个人要想真正学习大数据其实门槛很高的。“大数据战场”小公司是提供不了的,只有在大的互联网公司里面才能接触到,你也知道我指的是那些了吧?没错,就是像国内“BAT(百度、阿里、腾讯)”这类公司里,而放在国外就是:“苹果、谷歌、脸谱、亚马逊”等这样的公司——我这里只是简单列一下名单哈,不止我说的这几个哈。
所以,首先,你得在这些大的互联网公司工作才行。其次,不但要在里面工作,还得在里面做大数据,最后,不但要做大数据,你还得名列前茅才行!几头一睹,你觉得大数据人才又能有多少呢?
显然不会有多少,对吧?
导致大数据人才缺乏的原因则是缺少了“大数据战场”这一关键因素(实践基本是习得一项技能所必需的),如果能解决这因素,那么学习和利用“大数据”去创造价值的人就会像雨后春笋一些开始冒出来……
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说了大数据行业的尴尬,再说下人工智能的尴尬。
这几年“人工智能”也挺火的,对吧?特别是当“AlphaGo打败人类围墙(棋)高手”的时候,更是让“人工智能”活得一塌糊涂…………同时,不少人也被吓得一塌糊涂……
虽然人工智能很火,也出现像“AlphaGo”这样厉害的产品,但基于人工智能的设备和应用有多少呢?
也许有很多,但,如果这些不能飞入寻常百姓家的话价值就显得没那么大了……不知道大家有没有想过这样一个问题:为什么AlphaGo是Google那边孵化出来呢?为什么不是其他公司孵化出来的呢?
可能有朋友会说,人家Google财大气粗,提供了很好的支持,当然能够孵化出来了。
没错,财大气粗(钱)的确是一个关键因素,但只是其一而已,还有另一个关键因素,那就是:数据。
Google提供了大量人类的棋盘数据供“AlphaGo”吃。如果没有人类提供的大量数据输入紧“AlphaGo”,供它分析与研究,“AlphaGo”不可能进化如此之快的——世上有哪个人拥有这样的进化速度呢?我想,它进化的速度可能让人类自己都感到背脊骨一阵发凉呢……
“AlphaGo”战胜围墙(棋)高手需要大量的数据支持,其他的人工智能产品也不例外,于是,你会发现:
“人工智能”的进化离不开人类提供的大量数据。
可大数据只有大的互联网公司才有啊,而这些大的互联网公司又不对外公开自己的数据(都是自家研究自家的,数据之间并不共享——部分共享那价值也是巨大的啊!),普通创业者、学校和研究机构想调用大数据喂养自家的人工智能产品就有些有些无从下手了——如果出现了一个“大的、可调用、公开的数据库”那么这些人就有机会了……大量的机会!
当然,“大数据”并不是影响人工智能的唯一因素,但是如果有“大量、准确的数据”能被以低成本的调用,那么我相信对人工智能的进化帮助是巨大的。
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一个公开的数据库建立起来,就意味大家都可以使用了:
大到上万人的公司或组织,小到个人或学者。
一句话:只有你想用,就可以用——也许在调用整个“公开数据库”的时候需要付出点什么,但是相比“不能用或者找中心化公司获取数据”,这成本应该是极低的呀!
我们可以设想一下,当每个人都可以使用这个数据库的时候,大数据的人才就不用像以前那么难以寻求了,利用大数据创作价值的人就多了(门槛的降低就意味着参与的人数变多),另一方面,人工智能的数据喂养也会慢慢得到缓解——因为喂养门槛也低了。
所以,你说一个“大的、可信、公开、可调用的数据库”到底有没有用呢?
显然有用,不但有用,而且是大用啊!——至于大到如何程度,现在也不好说,一方面,要看这个公开的数据库做到什么程度,另一方面,要看使用这个公开的数据库的人——同样的一样东西,在不同人手里发挥的作用是不一样的……
好了,我想你现在应该知道我为什么要讲“PRESSone的公开数据库”了吧?
没错,意义巨大! 不过,这个时候我要给PRESSone数据库泼点凉凉水了——冷静下是有必要。
这波凉凉水就是:
虽然PRESSone未来会集成一个大的、公开的数据库,但其本身是面对内容领域的(内容领域倒是很大),这也就意味着它是有自己的局限性的,只能对部分行业有用。
另外,基于区块链演变成的公开数据库,也不太可能只有PRESSone一个,应该还有不少,说不定它们做得比PRESSone做得更大呢、说不定它们做得比PRESSone做的更可信呢、说不定使用它们的人比PRESSone更多呢……
哈哈,诸多“说不定”。
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好了,罗里吧嗦也说了不少,便于大家看完此文思路更清晰一点,稍微总结一下前面写的文字。
- 基于PRS协议创建的各个Dapp都会有部分数据公开并汇总到一个数据库里,从而形成一个公开的大数据库。
- 公开的大数据库有利于降低了大家利用“大数据”的门槛,这对普通人学习大数据的作用是极大大,同时也有利于促进大数据行业的繁荣。
- 人工智能产品的进化需要大量数据的喂养,而大量的数据普通公司和开发者有不能调用,这很尴尬……“公开的大数据库”有望打破这个尴尬,这将有助于人工智能产品更快的进化。
- PRESSone 的公开数据库是面对内容领域的,跑出这个领域,作用基本就没多少了,所以不要想得过头了。
这篇文章是我对“公开数据库”的价值理解(不仅仅限于PRESSone),各位看官看完如有所得,我相信,那纯属巧合,不但是巧合,而且还是一个不折不扣的巧合……
附-查阅PRESSone白皮书:https://static.press.one/files/PRS_whitepaper_1_0_1_cn.pdf
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