اولین چیزی که دیسک شبکه هوش مصنوعی با آن مواجه می شود لایه معنایی فایل است.

ما بیش از ده سال است که روی دیسک شبکه کار می کنیم. پس از اتصال هوش مصنوعی، اولین چیزی که آشکار می شود این نیست که آیا مدل به اندازه کافی قوی است یا خیر، بلکه این است که آیا خود سیستم فایل سازماندهی شده است یا خیر. وقتی فایل‌ها، اسکرین‌شات‌ها، بسته‌های فشرده، نسخه‌های تاریخی، لینک‌های انتقال و صفحات اشتراک‌گذاری موقت همه با هم انباشته می‌شوند، هر رابط «چت با فایل‌ها» به سرعت با همین مشکل مواجه می‌شود: فقط به این دلیل که مدل می‌تواند صحبت کند، به این معنا نیست که فایل‌ها قابل بازیابی هستند، و همچنین به این معنا نیست که محتوای قدیمی را می‌توان به دقت تشخیص داد.

بخش واقعاً ارزشمند یک دیسک شبکه هوش مصنوعی اغلب جعبه گفتگو نیست، بلکه لایه معنایی است. کاری که لایه معنایی انجام می دهد بسیار ساده است: نام های قابل جستجو، زمان، منابع، موضوعات، روابط و مجوزها را به فایل ها اضافه کنید و سپس این اطلاعات را به یک فهرست به روز رسانی پیوسته تبدیل کنید. فقط به این ترتیب، جستجو فقط در مورد تطبیق نام فایل نیست، خلاصه فقط در مورد کوتاه کردن متن نیست، و طبقه بندی فقط در مورد کشیدن دستی پوشه ها نیست. هنگامی که دیسک شبکه برای مدت زمان معینی انباشته شد، آنچه کاربران واقعاً می خواهند «کمک برای درک این سند» نیست، بلکه «کمک به بازگرداندن این انبوه مواد به حالت قابل استفاده است».

همچنین در اینجاست که دیسک های شبکه هوش مصنوعی بیشترین احتمال را دارد که واژگون شوند. خطاها در سیستم فایل، بر خلاف خطاهای پرسش و پاسخ، معمولاً بلافاصله آشکار نمی شوند. خلاصه نسخه قدیمی همچنان به فایل قدیمی پیوست است، ایندکس پس از تغییر مجوز همگام سازی نمی شود و فایل های به اشتراک گذاشته شده منتقل شده با فایل های خصوصی شخصی ترکیب می شوند. اولین مشکل کیفیت پاسخ ها نیست، بلکه محدودیت هاست. تا زمانی که نمایه‌سازی معنایی و تأیید مجوز مجموعه پیوندها یکسان نباشد، هرچه هوش مصنوعی نرم‌تر صحبت کند، خطر بیشتر است. هنگامی که چنین اشتباهی در یک محصول سند رخ می دهد، قیمت یک پاسخ نادرست نیست، بلکه نمایش محتوایی است که نباید دیده شود، یا بازگرداندن محتوای منقضی شده به جریان کار.

توانایی هایی که واقعاً می توان آنها را به کار برد، بسیار شبیه کارهای پشت صحنه است. نمایه سازی افزایشی باید به سرعت همگام سازی اجرا شود. OCR، رونویسی صوتی و تصویری، تجزیه سند، حذف مجدد و مقایسه نسخه باید در یک زنجیره متصل شوند و سوابق برگشتی باید حفظ شوند. Netdisk یک موتور جستجو نیست و فقط نمی تواند به نرخ فراخوان نگاه کند. همچنین با اشتراک گذاری، حذف، همگام سازی آفلاین و نسخه های تاریخی مواجه است. پس از اینکه یک فایل سه بار اصلاح شد، سیستم باید بداند کدام نسخه خلاصه، کدام نسخه باید نمایش داده شود و چه کسی باید کدام نسخه را ببیند.

بنابراین، نشانه این است که دیسک شبکه هوش مصنوعی واقعاً وارد گردش کار شده است، «آیا می‌تواند چت کند» نیست، بلکه این است که آیا می‌تواند یک اقدام کامل را برای افراد انجام دهد: جمع‌آوری اسناد پراکنده، یافتن مطالب مشابه، قضاوت در مورد اینکه کدام جدیدترین است، و سپس تحویل نتایج. در این مرحله، هوش مصنوعی دیگر یک لایه تزئینی متصل به دیسک شبکه نیست، بلکه سیستم فایل را از یک ابزار ذخیره‌سازی به یک پورتال معنایی هدایت می‌کند که می‌تواند سازماندهی، بازیابی و توزیع شود. اکنون این ویژگی جدید به نظر می رسد، اما جنبه مهندسی بیشتر شبیه فرآیندی است که سیستم قدیمی را به کار باز می گرداند.