Skip to content

ALTGAS Projects GONT PRO

Altgas-io edited this page Apr 1, 2019 · 21 revisions

GONT.PRO - смысловой децентрализованный поисковик по глобальному видео-контенту

Поиск основан на глобальных онтологиях (GONT), как факторах ранжирования.


Мотивация

Любой контент, загруженный в сеть не вечен.

Любой аккаунт любого пользователя может быть удален в любой момент с полной потерей всего контента (например, аккаунт пользователя на известном видео хостинге с накопленными 10+ тыс. видео роликов может быть легко удален с полной потерей труда блогера за несколько лет). Причины удаления контента зачастую надуманные и не поддаются законному оспариванию.

Корпорации полностью диктуют “правила игры”, а права пользователя (как потребителя) мало что значат (для Корпорации).

Рассмотрим подходы, как можно реализовать “вечное” хранение контента, без возможности его эффективной блокировки.

Для собственно хранения (децентрализованного) будем использовать:

  • Пул аккаунтов на обычных централизованных хостингах
  • Торренты
  • “Кошелек-данных” (DataWallet) и децентрализованные Блокчейн-сервисы
  • Любые другие хранилища

Т.е. “степень децентрализации” непосредственно хранения контент-данных будет большая.

Теперь, осталось только сделать децентрализованный поиск контента с возможностью обновлять ссылки на контент (в случае блокировки одной из ссылок).

Поисковик будет хранить неизменную “структурно-описательную сущность контента”, а не сам контент (т.е. для поиска по контенту нет необходимости оплачивать хостинг для всего загруженного контента).

Для реализации будем использовать онтологическую (структурную) разметку контента глобальными ONTO (т.е. пространство GONT).

Контент размечается при помощи GONT-онтологий и разметка “защелкивается” на хранение в DataWallet, который уже децентрализуется при помощи Блокчейна.

После этого уже не страшна любая блокировка видео-оригинала. Децентрализованный поиск будет работать всегда. А контент может быть легко восстановлен на другом хостинге или на другом аккаунте блокирующего хостинга (т.е. после удаления контента не разрывается привычная связь со зрителем).

Как же реализовать такой “FLOW” по децентрализации видео-контента на практике?


Система "приведения смыслов"

Пространство “PRO” (GONT.PRO)

Слова и морфология слов не являются “смыслами” для поиска.

Простой “морфинг” (морфология, синонимы, сокращения слов и т.п.) обычных слов не является “достаточным” смыслом для качественного поиска.

В “смысл” нужно вложить и понимание контекста поиска.

Под контекстом поиска будем понимать типы отношений между, как минимум, двумя объектами (например, между автором какого-либо фото и окружающей средой места действия – контекст “город-человек” (как Достоевский-Петербург) и т.п.). По той же формуле можно закодировать и смыслы высказываний типа “ТВ-ведущий говорит про..” – см. “PRO-схема” ниже. Схема “PRO” является самой простой с точки зрения разбора “грамматик смыслов”.

Грамматики разбора смыслов” (на основе входящих термов) также очень удобно можно децентрализовать при помощи DataWallet [ALTGAS DataWallet-FLOW].


Длинные и короткие смыслы

FLOW-поискового запроса FLOW-поискового запроса

В реализации [ContentFLOW] основная используемая техника – “отображение плоскостей смыслов”. Но это возможно при условии, что качественные и доверенные онтологии уже построены.

Но на подготовительном этапе нового сервиса никаких плоскостей онтологий еще нет. Задача может стоять таким образом - построить качественные и доверенные онтологии, имея только некоторый объем BigData с рынка, но, не имея никаких первичных онтологий.

В этом случае, мы будем делать смысловую разметку не отображением плоскостей, а обычной нормальной формой написания смысла (просто “Париж” и т.п.). Но такая простая нормальная форма смыслов затем заключается в “контекст смысла”, образуя новый формат смысла.

Такой формат сильно упрощает первичную реализацию и размер кодирования (сколько бит тратится на один смысл – на миллионах смыслов это станет очень существенным).


На короткий формат уходит несколько бит кода (код внутри контекста смысла).

На длинный формат уходит 32 бит – целая “GONT-плоскость”.


Суть “PRO”-пространства (GONT.PRO)


Многоступенчатая упаковка знаний в “смысловой индекс” (структурное сжатие смысловой информации)

Как использовать префиксные деревья (кодирование ONTO-плоскостей) для сжатия информации и упаковки ее в децентрализованный индекс?

Также встанет вопрос, как делиться децентрализованным индексом с другими участниками.

Как онтологии помогут реализовать философию полной открытости для целей децентрализации?

“Поставщиками” первичных смыслов являются обычные люди (точнее, BigData из социальных массивов информации). Любой человек генерирует достаточно ограниченное пространство смыслов, связанное с его личными интересами. Поэтому, пространство кодирования смыслов, связанных с этим человеком, должно быть достаточно компактным - просто для целей экономии ресурсов (не нужно использовать 64 бит там, где достаточно 32 бита).


Восстановление заблокированного видео и свободный перенос индекса

Из структурного индекса смыслов всегда можно восстановить индекс для работы обычного текстового поиска (например, при помощи ElasticSearch, Sphinx, etc.).

Именно поэтому, Google становится “не нужен” – потому, что индекс децентрализуется (в том числе, децентрализуется и непрерывное создание индекса).


Уровни децентрализации поиска

  1. Словари
  2. Грамматики разбора смыслов из входного текста
  3. Разметка контента смыслами
  4. Индекс

Каждый из этих уровней может быть децентрализован.


Методология децентрализации словарей


Влияющие документы

  1. ALTGAS и глобальные онтологии (Global-Ontologies-GONT)

  2. ALTGAS and Googleplex on a chip

  3. ALTGAS DataWallet-FLOW

  4. Основы экономики для энергетической монеты класса "StableCoin"


Полезные ссылки

  1. ALTGAS Foundation Whitepaper

  2. FAQ - Как стать партнером ALTGAS Foundation и зачем это нужно

Основы ALTGAS

FUPE

ALTGAS-Блокчейн

F8-Space

Микро-протоколы

ONTO-Оракул(GONT)

EnergyCoin-StableCoin

Инфраструктура

Приложения

Экономика

R&D

ALTGAS FLOWS

Whitepaper

Проекты (текущие)

AppNotes - все примеры

FAQ - все темы

Clone this wiki locally
You can’t perform that action at this time.