1. 引子最近工作中接触到图神经网络（Graph Neural Network），发现它在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域都得到了很广泛的应用。很好奇，为什么它如此强大？ 随着相关主题的深入学习，我了解到：人工智能、深度学习、神经网络算法，都深受生物科学、脑科学、神经动力学研究成果的启发，两者之间的交叉领域正在蓬勃发展，仍处于早期阶段。这个学习过程中，我慢慢领会到：在人类的大脑中，Graph是对外部世界最底层的形式表征。正是因为Graph够底层、够本质，所以基于它构建的算法和系统在解决各类问题上才有如此强大的普适性。 另外，受朋友圈的熏陶，我会时常看到一些Web3的综述文章。当第一次看到The Graph，就立即被这个项目名称吸引住了。在了解该项目过程中，我总不自觉地会把“生物界中的Graph”和“Web3生态中的The Graph”做对比。我知道，这种类比多数情况下是因为学习者对领域知识理解比较肤浅导致的脑力偷懒行为，但由此引出的结论貌似很有启发性，所以我还是大胆写出来，只要对一个读者大脑里的Graph激活一个连接，就值了。2. 生物界里，“智能”如何自下而...