Завершаю цикл статей, посвященных тому, как использовать приложение Compas Lumiknows на примере тренда Zero Mile Customer Journey, тем, что анализирую его «реализацию» в области нашей предстоящей стажировки: Будущего Знания.
Рассматриваем, что происходит на «Нулевой когнитивной миле» пользователя (Когнитивный D2C).
Одним из базовый понятий Когнитивного D2C являются т.н. "онтологические примитивы" — чистые, машиночитаемые «атомы» знаний. К ним относятся отдельные факты, концепты, сущности и, самое главное, математически выверенные связи (векторы) между ними. Они называются неагрегированными, потому что не собраны человеком в готовый текст, статью, книгу или аналитический отчет.
Анализируем восемь характерных ТС отраслевого тренда "Local Ontological Primitives», зарождение которого видим, и смотрим на технологический пайплайн Когнитивного D2C. Дело в том, что все восемь приведенных ТС представляют собой «онтологический конвейер» из трех шагов,
где хаос информации из интернета превращается в очищенное сырье и доставляется конечному пользователю на нулевой когнитивной миле для сборки собственной онтологии.
ШАГ 1: Экстракция (уход страницы и рождение графа)
Задача этапа: Превратить неструктурированный, хаотичный контент (статьи, новости, видео, PDF-документы) в машиночитаемые графы знаний.
Мир переполнен информацией, но для алгоритмов это просто «шум». Чтобы этот шум стал полезным, его нужно деконструировать на мельчайшие смысловые единицы — онтологические примитивы.
Diffbot: Это идеальная иллюстрация первого шага. ИИ-агенты Diffbot автономно «читают» весь интернет. Но они не просто индексируют текст, как Google. Они извлекают сущности (людей, компании, продукты, события) и простраивают математические связи между ними. Вместо абзаца текста появляется вектор: [Компания А] -> купила -> [Стартап Б] -> за [Сумму Х]. Интернет переваривается в сырые узлы данных.
MIT PubPub: В академической среде ту же функцию выполняет инициатива Knowledge Futures Group. Они убивают формат PDF-статьи (закрытого, «мертвого» текста), предлагая переводить научные исследования в формат открытых, живых графов и датасетов. Научное знание становится машиночитаемым сырьем.
Результат Шага 1: В этой парадигме развития нового формата данных человеческий нарратив уходит. Осталась только чистая структура фактов — «сырые данные».
Больше: Когнитивный D2C: отраслевая реализация Zero-Mile Customer Journey.
👉 Присоединиться к стажировке Lumiknows Edu 2026. Старт 15 сентября 2026. Больше информации и регистрация: futuresresearch.ru