知识存储站

A. 如何建立自己的知识库

使用Baklib，轻松进行自我知识管理

个人知识库作为个人知识管理的最佳方法逐渐走进国内管理者视野，Baklib作为一款简单好用的在线写作软件，能够满足个人需求，帮助个人做知识管理，建立自己的知识库，主要有以下大敏郑特点：

一、分类清晰
就像将散落一地的书籍分门别类放置在书架上，Baklib创建多个栏目，内容分类管理，条理清晰一目了然。知识库存在的意义，就是存储知识资源并加以利用。

二、简洁
一个合格的知识库要发挥极简主义精神，作为一个内容管理平台，最基本的要求就是用户能看懂玩法，尽早上手。对使用者而言，简洁清新对界面能让人耳目一新。

三、编辑流畅
编辑文本最重要的是什么？编辑器。进行过文本编辑的人都知道，一个流畅丝滑的编辑器有多么重要，作为知识建设的基础，一个优秀的编辑器带来的生产力提升远不止事半功倍。编辑类似word，轻松上手，并且支持Markdown编辑。

四、搜索
作为企业的知识管理平台，知识库内部存储的资料会越来越多，查找的难度也会水涨船高，面对规模越来越大的资料“黑洞”，一个靠谱的站内检索工具就至关重要，不仅能极大地优化用户体验，还能提高企业整体运转效率。

五、滚颂可控性
自己企业的网站，企业一定要拥有绝对的控制权，想怎么改就怎么改，做到随时更新，保证信息资源的时效性。站名、标语、背景、主题等等都可以随意设置

六、独立域名
自己生的娃，名字得由自己来取。网站有了企业的独立域名，辨识度提高了，品牌意识强化了，还能起到不错的宣传效果。

七、安全
最后回到这个最关键的问题。安全对于企业拿知的发展不言而喻，特别是像知识库这种多端口、多流量的渠道。一个不小心，自己内部的知识库就可能成为对手进行打击的作战指南。只有确保了绝对的安全，才敢谈功能的实现。

B. 知识图谱平台产品哪个好

Sophon KG
星环知识图谱软件（Sophon KG）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代胡游码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。
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星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，获得了多项荣誉和权威认可，发挥了重要的引领者作用。星游凳环科技知识图谱平台曾入围Gartner 2022《Market Guide for Artificial Intelligence Startups, Greater China》，获得中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题，并多次入围字母点评“知识图谱平台领导者象限”。此外，曾参与编写中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、IEEE-P2907课题《信裤磨销息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号20192137-T-469）߅.

C. 知识库怎么建

知识库建设是知识管理实施中的一项重要内容，有效的知识库建设必须遵循以下的五个步骤。该步骤也可以用来分析和评估企业知识库建设的问题与解决方案。

第一步：确定要管理的知识。

在任何一个企业内部，都有各种各样的知识，而在知识管理的实践中，并非每类类型知识都需要去管理。所以在知识库建设的初期必须明确要管理的知识类型、其价值在何处，这样才不至于眉毛胡子一把抓，导致核心知识和外围知识都无法很好管理的状况出现。

第二步：确定知识的来源和动力。

人是知识的载体，也是知识产生、组织、利用、创新的源泉。在知识库建设中，必须明晰知识的来源：谁应该产生何种知识，他为什么要产生。如果不能结合组织内的每个岗位、流程去分析，那么就很难要求知识共享，在这种情况下即便产出了“知识”，就类似于案例中展示的知识的价值也不能保证。还有一个问题就是员工为什么要共享，这是知识管理的动力问题。

第三步：知识的组织。

如何将产生出来的知识进行整理、系统化、合理的分类和提供检索工具才能方便人们自如的获取？在工作中产生出来的知识我们经常称作“知识碎片”，大都是不系统、零散的，在知识的组织阶段也需要做“知识碎片”的系统化工作。在案例中，论坛产生的信息和“知识碎片”到底有多少可用性，是一个值得考虑的问题。在知识管理中心的咨询实践中，我们的方法是：对于社区、论坛等产出的“碎片”需要先进行第一步的处理，类似于BBS的精华区分类、整理，然后再经过知识的入库流程，加入审核、标准化的工作才能加入知识库。知识的分类在下面会详细的说明。

第四步：知识的利用。

知识本身没有价值，只有被利用的知识才能发挥作用。我们经常见到有许多“宏伟”的知识库，但是从来没有人去用。在案例中导致知识不能被充分利用的原因，除了知识本身是“知识碎片”外，还有一个重要的原因是这些知识根具体的业务是无关的、分离的、“两张皮”的，要解决这个问题需要在第二步做知识的产出分析的同时做知识的利用分析，从知识使用者的角度去分析他们的具体需求：为完成某个工作，需要哪些知识、这些知识该如何表达和传递。

第五步：知识的创新。

创新并不神秘，只有创新才能赢得持续的竞争优势，而所有的业务、管理、技术创新第一步都是先要有知识创新。在知识原料的基础上，根据需求做知识分析和推理。

D. EpiK团队：打造共建共享共益的开源知识平台

1月10日，由EpiK铭识协议主办的“2021开源知识运动”主题活动为业界带来了一场知识图谱开放与互联的智慧盛宴。活动吸引了包括清华大学信息技术研究院副院长邢春晓、中国计算机学会知识图谱 SIG 主席/着名知识图谱专家/OpenKG主要发起人王昊奋、东北大学自然语言处理实验室副主任/小牛思拓创始人王会珍在内的重量级嘉宾参与。

在此次大会上，EpiK中国区负责人Eric Yao 做了《分布式知识图谱构建》的主题演讲，其中他重点提及了区块链去中心化的协作模式搭建共建共享共益的开放知识库的构想与实践。同时EpiK产品负责人介绍了即将推出的游戏化数据标注平台，详细内容如下：

前面三位老师分别讲述了知识图谱、区块链和数据标注三个方向的细节，而这三个方面融合在一起又会产生怎样的火花呢？接下来我要讲的EPIK PROTOCOL铭识协议，它的目的就是为了构建人类的永恒凯升知识库，从而提高AI的智能，这就是数据开源或者是知识开源。

为什么要搭建开源知识平台？

EpiK项目是基于区块链的可信的分布式数据和知识的共享平台，通过去中心化数据存储和协作的方式来实现数据的共建和共享。为什么Epik会嵌入到人工智能和区块链的结合的角度，来切入到创业中来？这与当下的时代背景密不可分。

第四次工业革命已经来临了，全面智能化是这个阶段的核心目标之一，各种智能体也在逐渐的走入日常生活，比如说siri、小爱同学等等人工智能的语音助手，还有各种有AI学习能力的家用电器，比如说冰箱洗衣机彩电等等。

人类的知识传承已经有数万年了，最早是甲骨文刻在石头上，最后演变成竹帛纸张，到数字化存在硬盘上，这些知识都以文本图片和音视频非结构化的数据结构来存储，人类理解这些知识是很容易的，比如，我们可以很轻松的从电影中或者是从歌曲中判断这个人物的关系和情节。但是对这些信息，机器理解是很难的，很难通过一祯一祯的屏幕来把人类的关系梳理出来，如何让机器理解我们的人类的知识？

谷歌2012年提出知识图谱，它通过结构化的人类体系，从而让机器掌握人类的知识，开拓AI的认知。这里有一个知识图谱，也是我们很熟悉的一部电影，叫做《复仇者联盟》，它是用一个一个的图谱组成的网络结构，描述了电影中透露的各种各样的信息，有了这些图谱，AI就可以读懂知识图谱回答很多的问题，比如如何获得宝石位置，从谁那里取得宝石等等。

人工智能是一个大的方向，但是这个事儿和区块链有什么关系，这个就需要引入到一个很严肃的话题，是人类怎么样才能信任人工智能或者机器智能，这里就涉及机器人是否会欺骗人类，迟孙余引导人类作出错误的决策。

AI或者知识图谱是很多的公司在做得事情，脸书，苹果、亚马逊、阿里巴巴等等，他们每个大公司都耗时费力的构建自己的知识图谱，但是这些知识图谱不是互联互通的，每个公司有自己的知识库，这就涉及到一个问题，中心化的知识库会面临被篡改知识图谱的隐患，由于知识图谱是一个可以一个一个三元组成的拓扑式网络结构，一个结点的变化，很容易导致计算机或者人工智能理解这个节点相关其他节点的关系都会发生变化，从而造成善恶或者立场的变化，这是非常危险的。

同时构建超大规模的知识图谱，还面临着无法组织大量的人工参与到构建知识库的过程中，缺少这样的组织结构，专业化是很难做到的，也会成为机器智能化巨大的障碍。

基于这两点可以看到，构建超大规模知识图谱，区块链技术是目前唯一找到解决这个问题的出路，因此，知识图谱就要开源开放可见度，这是它的必备属性，而不是不可对它产生的结果做解释。

构建开源知识平台有哪些挑战？

知识图谱底层的存储要开放开源和监督，但是人们怎么样可以协作共建知识库，同时可以访问知识库？

这里面有很多挑战，人类的知识是非常多的，领域也非常多，如何搭建共享平台我要是考虑几点。

第一点，如何开放知识共享，通过构建一些合理的工码滚具和机制，让人人都有渠道贡献知识，因为每一个人都是智能体，让有需求的人可以有方法和访问这些知识。

第二条，如何防范知识篡改，或者知识被更改的时候可以溯源的，这就需要用到区块链的东西，它能保证知识的确权和不可更改，同时也可以通过合适的机制保障它可以持续的公开和更新。

接下来是我们如何能保持知识的质量，由于区块链其实是价值的载体，它的存储成本很高，它的优势其实不在于存储成本，而是在于数据的共建和共享，如何保证知识质量是很重要的一个话题。

在知识的产生层面，知识要可以被监督，在知识质量出现问题的时候，它需要被追责，才会形成一个良性循环，让链上的数据变得质量越来越高，越来越有价值。

最后一点，如何激励知识贡献，每个人都会通过我们的系统提供知识或者为我们系统做贡献，但是其实每个人都不一定是自发性的爱好，所以需要合理的激励机制，如何权衡各方面的收益的动态平衡，同时使得激励的分发成本相对比较低，让系统良性的可循环的运作起来，也是非常重要的。

为什么会选择在2020年做这个事情？我们观察到了一些合适的机会，很多的时机已经成熟了：2020年的时候基于区块链的去中心化存储技术刚刚成熟，比如很有名的项目Filecoin，可以借助0知识证明，以极低的管理成本组织超大规模的防篡改可共享的开放存储资源；2020年数据标注这个行业也迎来了一个大的爆发，预计2025年会达到100亿左右的人民币规模，同时会促进大量的年轻的就业人口涌入，为这个行业提供丰富的知识贡献和知识质检人才；2020年，DeFi这个概念迎来了空前的发展，可以更好的帮助解决线上的激励动态分配的问题，同时让数字货币的激励手段变得更加灵活；社会对数字货币的接受程度越来越高，越来越接受激励的合理性的概念。

EpiK构建超大规模知识图谱的解决方案

基于上面的考虑，诞生了EPIK PROTOCOL，EPIK指的是EpigraphyKnowledge，翻译过来就是铭刻在石头上的知识，代表着进入区块链上的知识，就像铭刻在石头上一样，不可以被随意的篡改，目的是依托区块链技术，构建人类永恒知识库，从而开拓AI的学识。针对前面提出的问题，提出三大解决方案。

第一点，要借助去中心化的存储技术，来解决数据的不可篡改问题，就是这样的数据是不可以被随意篡改的，这些知识不会因为私人的利益而随意篡改的，从而实现知识在全国各地永恒存储得以广泛传播。

第二点，借助去中心化自治组织解决劳动力问题，实现各国各界各族人民去中心化协作中公平获益。

第三点，借助通证经济解决自驱力问题，实现生态中各个成员为追求自身利益最大化，从而无形中推动知识图谱数据壮大的过程。

Epik技术架构，分为三大模块，知识提取、知识存储、知识应用，由低到高的三个层级，里面包含了很多的技术细节。

Epik生态参与者包含五个角色：持币用户、数据矿工、领域专家、赏金猎人、数据网关。把这些角色按照数据从生产到存储到使用这三个过程，数据产生的团体包含三种角色，一个是核心用户，一个是领域专家和赏金猎人，核心用户是可以通过投票来票选出领域专家，确保领域专家的权威性和专业性，领域专家是一个非常核心的的人物，负责组织生产各个类目的人类知识库数据，由于整个工作是非常劳动密集型的工作，所以涉及到大量的繁杂的数据纠错和清洗的工作，数据专家是无法完成的，他需要把这些任务拆分出来，发布到平台上，由赏金猎人认领，他的目的就是为了完成领域专家发布的任务，同时获得对应的奖励。

经过领域专家发布任务，把数据梳理和清洗出来以后，通过领域专家上传给数据矿工上，就是底层的存储机制上，这里面有数以万计的数据矿工来共同维持着整个平台数据的不可篡改和确权。

数据从产生到存储下来，可能涉及到应用的环节，上面会有很多应用的生态，如何方便的访问这些数据，就引入了第五个角色，就是数据网关，它的作用就是为整个底层的数据存储提供数据访问和数据索引的服务，为上层的应用层赋能，让上层的应用层更好的使用整个平台存储的数据。

上面说到的两个图偏概念化，下面举一个具体的例子，如何实现商业闭环，这就是一个具像化的图。

首先可以看到上面已经标注了一些角色了，领域专家，数据网关等等，领域专家是行业专家和领域达人，目的是梳理数据格式，组织数据生产和验收数据质量，其处理的数据都是自己所在该领域的公开的数据源，比如说公开的企业信息，公开的教材信息等等，当他把这两个数据源梳理的格式定好了，所要处理的数据任务发到去中心化的平台上，赏金猎人就可以在这个平台上认领任务，他的角色一般是大学生、青年白领等等，有一定的空闲时间，有一定的知识储备和使用工具素养的一些人，他们可以领取众包任务，同时对这些数据进行校对，获取一定的收益。

数据按照我们所需要的格式和质量生产好以后，由领域专家提供给矿工，矿工就是底层的分布式存储节点，由于我们的数据存储比较定向化，都是针对知识领域的，所以对数据存储的要求能力都不是很高，可能要求这些服务器八核16G，250G的ssd固态硬盘，5兆的带宽就可以满足。数据存储了以后，上层会有很多的应用，会访问我们的数据，因为我们的数据很有价值，因为我们整理了公开的企业信息，原题库整理了教材信息，这两种信息对他们来说都是非常有用的，同时我们可以看到上层知识的应用场景都有很大的规模，就是证明我们所服务的市场增长潜力和空间是巨大的，也可以保障整个项目的快速发展。

他们可以通过数据网关很好的访问我们平台上存储的知识和数据，从而实现更多的商业化应用，为整个知识的变现提供价值。

这个系统为什么会很好运作起来？这里面就有一个区块链行业的概念，叫做通证经济，就是我们希望设计合理的通证经济，每个人提供贡献在里面都会有对应的收益，比如领域专家每天会有5880元人民币的收益，可能每个月的收益足够他养活10到20人的小团队，持续的做这个事情。赏金猎人都是小镇青年和白领时间比较零散化的一类人，他们是时薪的方式，可能达到每小时36块钱，完成任务就可以领取这部分的收益。矿工，大概会有30元每台节点一天的收益。最后底层的应用场景，用户想要使用数据是需要去耗费一定的资源的，这是给整个系统注入能量的一个过程，他们需要大概抵押每天是202块钱人民币左右的积分，就可以获得1GB数据的访问权，可以随时的赎回，这形成了商业闭环。

接下来看一下整个项目的路线图：第一阶段是我们已经完成的，如白皮书测试发布，测试网方尖碑发布，到白皮书发布，测试网预挖计划发布，领域专家招募计划启动，都已经完成了，第二阶段是主网v1.0罗塞塔发布，还有《治理白皮书》发布和知识众包产品1.0发布，到今年的二三季度，就会发布主网v2.0，引入重要的概念就是以太坊，EVM虚拟机，同时去中心化治理平台发布和知识众包产品2.0发布。

顺便提一下，为什么引入EVM信息？这可以很便捷或者0成本的把以太坊上的经济或者去中心化的Eth经济资源引入到知识生态系统中。比如用户想访问我们链上的数据，但是没有链上积分怎么办，就可以通过抵押其他的资产，来获得数据地访问，这样可以快速扩大用户规模，这只是其中的一个应用。

我们将EpiK使命描述为：这将是一场至少延续50年的碳基生命向硅基生命的史诗级布道。这是一个非常长期的赛道，而且Epik也会持续的给这个系统赋能和迭代，让越来越多的用户很好的贡献知识和使用知识。

游戏化数据标注平台即将发布

在这分享一下关于游戏化的数据标注平台产品的一些思考，为大家展现一下未来普通人怎么样能很轻松的参与到EpiK知识图谱构建体系中，来为系统提供自己的知识，从而获取收益。

游戏现在是让整个互联网消耗用户时长非常多的一个领域。这里有一组数据：2004年—2010年《魔兽世界》这个游戏所有玩家的小时数加一起约等于593万年，这个基本上比人类文明的历史还长了，平均玩家每周在虚拟世界里要花调17—22个小时，这基本上相当于上班时间的50%了。

而全球最好的图片数据集，已经有100万张是已经标注的图片。它的图片总数是可能过千万的，但是100万张是带标注的。如果每一张图片的标注成本是5分钟，那其实只需要《魔兽世界》这个游戏六十万分之一的工作量就可以完成了。所以说其实游戏是一个特别值得我们去思考的东西。

 游戏化其实就是把游戏的一些常见的设计思路运作到一些非游戏的领域，比如在线教育、比如一些公益类的项目或者是一些产品设计当中去。

举个例子：支付宝的蚂蚁森林和蚂蚁庄园，蚂蚁森林的累计用户应该是有5.5个亿了。因为这是公益项目，用户可以根据能量换成植的真树，相当于这个蚂蚁森林种下了1.22亿颗真的树。蚂蚁庄园的累计用户有4亿，送出了150亿个鸡蛋，这两个项目其实都是一个游戏化的公益项目，但却增加支付宝的活跃度，增加支付宝的黏性，以及拓展支付宝的社交关系链。其实这是一个商业和公益上都双赢的很大体量的项目，虽然它看起来只是一个小游戏。

另外还有一个很好的例子，是一个在台湾的工作室Fourdesire，这个工作室专门喜欢去做这类游戏化的产品。比如说其中有一个叫《记账城市》，《记账城市》是鼓励用户每天去记账，因为记账是一个很枯燥的事情，它用一个用户不断地记账就能换取一些积分，这些积分就能发展用户自己的城市，这个城市里面还有很多好玩的一些小的游戏化的一些特性，这样的话就让挺多人喜欢上记账了，成为一个养成性的存在。

这些游戏类的APP有一个共同的特点，它原本是把一些很枯燥的东西、很枯燥的一些任务包装成一个游戏的壳，用户就能逐渐地沉迷其中了。而且这个工作室最终也获得了一个流量上非常不错的表现，这是一个二三十人的工作室，但是他在全球累计获取了超过2500万的用户，而且《记账城市》经常会被推荐上APP Store首页。

游戏的核心体验是什么？简单总结为四点，第一个就是积分等级成长体验，就是用户长期持续地完成任务会得到这种积分、奖励、等级提升，像《记账城市》就是这个城市逐渐地发展壮大，像《太空冒险》就是你可能去了更远的星球，这样是一个积分等级成长的体验。

另外，游戏当中沉迷的另外一个元素就是它有故事和情感体验，比如说游戏的《使命召唤》里面会有那种战友的剧情，用户就能沉浸其中并能情感投射。包括蚂蚁庄园那只很可爱的小鸡，我们经常看到在朋友圈里很多用户其实会觉得自己的小鸡好久没有喂食了，他其实会产生一种愧疚感，这些东西其实都是这个产品打造出来的优良的情感体验。

还有一个比较重要的是游戏能够有一个成瘾性和进入感也是因为它有即时反馈体验，当用户完成某一个任务之后是有明显的反馈体验设计的。比如说在打篮球的时候当我们去投中一颗篮球的时候，它会擦中那个篮网发出一个声音，这个其实就是一个即时的反馈。比如说我们打FPS类游戏如果是爆头屏幕中间会出现巨大的一个图标提示，这个就是一个即时反馈体验。

最后，社会性互动体验，比如说我们可以跟好友之间一起互动，当年风靡一时的Social game比如说偷菜其实就是借助游戏本身实现人与人之间的互动，这个互动充满了一些很小的暧昧或者说隐含表达性一些东西，这其实是玩家们都很喜欢的。

我们的尝试探索是这样的，第一就是我们觉得数据标注这个业务跟游戏化其实是可以放在一起的。为什么说我们觉得数据标注这个业务跟游戏化是比较适合放在一起的？

其实就是因为第一标注这个任务本身是枯燥重复的，另外，我们也是希望用户在碎片化的时间里能够去进行数据标注的。

假如这个时候我们有一个标注任务是口腔医学相关这个领域的，比如说口呼吸是否会导致下颌收缩，这个东西其实一般的用户是无法去标注的，如果是医生他又很忙，他平时又有大量主业的工作。如果我们能把这样类似于数据标注的业务，在医生这个全国大概只有14万左右人的群体里面，去把它用碎片化的方式拆解成任务，并用游戏化的方式去鼓励用户收集，那么可能这个标注任务就能更好地执行。

为此，我们期待做出这样一个体验的产品，第一它有流畅的标注体验的，这需要有强大的算法支持，能够智能地分配标注任务。第二，我们肯定要尝试不同的游戏化的场景设计，赋予用户这个故事与世界观。

另外，我们要把一些游戏化的元素融入进来，比如我们做随机的抽卡或者成长体系这样的东西，让这个游戏能够具备一个基本的可玩性。

先说下流畅的数据交互，我们现在认为大部分的数据标注任务其实上下文无关的，就是标一个任务和标下一个任务之间是没有太强的关系的。因此，就可以把一些大的任务拆解，拆解之后就可以分发给合适的一些人，比如，我们会发布让用户朗读句子五遍的任务，用户对着这个把这句话朗读出来，满五遍之后这个任务自动提交了，然后用户就能获取相应的一些积分，然后这些积分可以拿来在游戏里做一些好玩的东西。

在游戏场景我们希望讲一个故事，这个故事中可能是某一种浩劫人类文明现在已经被摧毁了，那么我们在这个基础上怎么重启人类文明？在这个主线中，我们要不断地派遣探险队出去探险，去找到过往历史中的一些科技遗迹，然后去升级我们的一些建筑。比如说原本给人类提供能源的是火堆，通过反复的派遣探险队我们最终能变成蒸汽发电站，变完蒸汽发电站之后我们可能会变成核聚变发电站。这样也带着我们重塑一遍人类的科技文明史，带着我们的玩家能够体验到一种带着人类文明从蛮荒的时代走向农业时代、走向蒸汽时代、工业文明包括现在的人工智能未来，未来可能走向太空时代。

但是这件事情其实本身是很难的，我们认为未来的工作难点是：第一，我们的数据标注任务的推荐系统设计，潜在的问题也会非常地多。比如说我们的标注任务怎么能够实时的生成、怎么能够实时的分发，当然还要考虑用户的专业性门槛和反作弊。第二，不同于专业性人员的标注，我们是有员工雇佣的。大家的工作场合是安静的，我们用户的使用场景可能是在地铁上、可能是在上班的闲暇时间、可能是家里。这样的话什么样的人在什么场景下获取什么样的任务能保证我们较好的数据质量，这也是一个问题。第三，多用户提交的时候我们整个标数据的质性度的问题；第四，怎么合理地激励每一个用户，使用户贡献量和激励平衡。整个这一系列的东西都是我们要长期去解决的问题；第五，真正好玩的、用户周期很长、高黏性的一个前端游戏化是怎么实现的，这个也需要逐步探索。比如说什么样的玩法用户喜欢，我们是做一个成长积分不断增长的游戏更好，还是做一个自我挑战的游戏更好，还是单纯只是把一点游戏化的元素融入到移动APP的标注当中就可以，怎么能够避免用户觉得有新鲜感之后就厌烦，或者我们能不能频繁更换主题，这些东西都是未来我们在前端上需要探索的地方。

E. 知识存储技术有哪些

基于存储设备的存储虚拟化方法依族缺赖于提供相关功能的存储模块咐穗槐。如果没有第三方的虚拟软件，基于存储的虚拟衡友化经常只能提供一种不完全的存储虚拟化解决方案。对于包含多厂商存储设备的SAN存储系统，这种方法的运行

F. 知识是如何存储到大脑中的又采用了什么技术和方法越详细越好。。。。

记忆是人类生活之所以如此丰富多彩的基石，与我们的一系列能力存在密切联系，例如学习、讲故事甚至于能否认识对方。记忆力的好坏完全取决于我们的大脑。最近几年，科研人员将有关记忆的研究上升到结构与分子层面。根据他们的研究发现，记忆存储于神经元连接内的很多大脑结构，其长期稳定性甚至依赖于一个单一的分子。
大脑以两种方式存储记忆。根据麦吉尔大学和加拿大神经系统科学及心理健康和成瘾研究院的研究，一步棋、客房门牌号等短期记忆由大脑内高度发达的额叶前部负责处理。在大脑深处的海马状突起，短期记忆被转换成长期记忆。麦吉尔大学表示，海马状突起同时从大脑不同感觉区域获取记忆并将它们结合在一起，形成一个记忆集。举个例子来说，你可能记得整场晚餐派对而不是多个有关派对场面、声音和味道的单个记忆。
麦吉尔大学指出，随着海马状突起对记忆进行处理，神经元之间的连接与记忆结合，最终形成一个稳固的联合体。例如，如果听到一段音乐，你可能回想起其他一系列与听到这段音乐时的场景有关的记忆。科学家在对大脑进行扫描时发现，当人们回想起一个记忆集时，大脑不同区域均处于活跃状态，说明记忆充当了一个索引，将大脑记录的不同感觉和想法联系在一起。
根据麦吉尔大学和纽约大学的研究，海马状突起帮助巩固形成记忆的神经连接的模式，但记忆本身取决于大脑细胞连接的稳定性。大脑细胞则依赖于蛋白质以及其他负责维持它们的连接并彼此间进行通讯的化学物质。纽约大学、佐治亚州医学院以及其他研究机构的科学家通过动物实验发现，移除或改变一个化学物质或者分子便可阻止记忆形成，甚至破坏已经存在的记忆。

许多神经科学家认为，日常生活中所发生的事情被转化成记忆临时保存到人脑的海马体中，再由海马体将记忆转移到新大脑皮层储存为长期记忆。这个转移发生在人睡觉的时候，特别是深度、少梦的睡眠过程中。
这种关于记忆储存转移的理论目前受到了挑战。美国布朗大学神经科学家马雅克?梅达和诺贝尔奖获得者、生理学家伯特?萨克曼共同主持了一项新的研究，找到了睡眠过程中海马体和新大脑皮层进行“对话”的最好证据，表明了记忆储存是通过一种惊人的“互动”来实现的。梅达发现，并不是海马体以一种“脑细胞暴发”的方式向新大脑皮层上传信息，相反，应该是新大脑皮层操控着它和海马体之间的“对话”。
这一发现为科学家们提供了新的途径来了解大脑在人类健康和痴呆的不同情况下是如何处理记忆的，而且对阿尔茨海默氏症（老年痴呆症）的病因和治疗的研究具有启发意义。
“长期记忆的形成过程可能与我们以前想的大不一样。”布朗大学神经科学系的助理教授梅达说：“有两种可能：或者这种对话在某种程度上是信息储存的一部分，或者由海马体向新大脑皮层的信息转移并不发生在睡眠过程中。不管结果怎样，都对通常认为的新大脑皮层和海马体在睡眠过程中进行信息交流的理论提出了质疑。”
为了研究海马体与新大脑皮层的“对话”，梅达记录了老鼠大脑的电波活动。研究发现，在深度睡眠过程中，当新大脑皮层中处于兴奋状态的细胞有节奏地活动时，海马体中兴奋状态的神经的活动却是无规律的。梅达和他的团队后来发现，如果将关注的焦点由处于兴奋状态的细胞转到抑制性细胞，那么大脑两个部分就确实是在进行相同语言的对话了，而且细胞之间的活动也确实是相关联的。活动或“对话”的时间，在大脑的两个区域是一致的，海马体会有短暂的滞后，就像是其中的细胞在回应新大脑皮层的“讲话”一样。海马体和新大脑皮层之间进行同步交流的发现有两个关键性的意义：首先，在深度睡眠过程中，是新大脑皮层而不是海马体主持着大脑系统的对话。其次，是抑制性神经控制着对话。

科学家首次解答人大脑如何存储和恢复陈旧记忆
http://news.QQ.com 2004年05月10日11:02 新华网 评论(0)
来自多伦多病童医院和加州大学洛杉矶分校的科学家首次查明了大脑中负责储存和恢复陈旧记忆的一块区域。该研究发现发表在5月7日出版的《科学》杂志上。

记忆其实就是大脑神经细胞之间的连结形态。不过要储存或抛掉某些信息，却不是有意识的行为，而是由人脑中一个细小的构造——海马体(hippocampus)来处理。海马体在记忆的过程中，充当转换站的功能。当大脑皮质(cortex)中的神经元接收到各种感官或知觉讯息时，它们会把讯息传递给海马体。如果海马体有反应，神经元就会开始形成持久的网络，但如果没有通过这种认可的模式，那么脑部接收到的经验就会自动消逝。

多伦多病童医院研究所科学家、多伦多大学生理学助理教授保罗-弗兰克兰博士说，“众所周知，大脑中的海马体，其机能是处理近期记忆，但并不永久地存储记忆。我们经过研究发现，那些陈旧的、或者永久性记忆是在前扣带脑皮质(anteriorcingulatecortex，ACC)中得到存储和恢复。”

新记忆的形成过程包含着神经细胞之间的突触连接加固的过程，回忆的过程则包含了同样的神经细胞或者神经细胞网络被重新激化的过程。随着记忆的老化，神经细胞网络也逐渐改变。刚开始时，日常事件的记忆似乎主要依靠大脑中海马体的神经细胞网络来完成，然而随着时间的推移，这些记忆日益变得依靠大脑皮质来进行。

弗兰克兰博士说，“我们认为海马体和大脑皮质之间存在着活跃的交互作用，在这两个大脑区域中所进行的记忆传递处理过程可以一直持续数周，甚至在人睡觉的时候也在进行。”

研究学者是以老鼠为实验对象进行研究，其中有一只样品是转基因老鼠，已经被除去了回忆陈旧记忆的能力，以此来确定老鼠大脑前扣带脑皮质在记忆处理过程中扮演的角色。

加州大学洛杉矶分校神经生物学教授阿辛诺-斯里瓦说，“大多数人认为记忆是他们一生体验的积累，但一直以来我们对大脑如何储存和恢复记忆的问题却是迷惑不解。现在，我们已经知道了该从哪里入手，这有助于我们进一步开发出有效的药物来治疗与记忆混乱有关的大脑疾病。”