Autore: Cookie & alertcat.eth, ChainCatcher
ChatGPT, un chatbot di proprietà di OpenAI, ha raggiunto 100 milioni di utenti attivi mensili appena due mesi dopo il suo lancio, rendendola l'applicazione in più rapida crescita nella storia. Una capacità così potente di "aumentare i fan" ha rapidamente diffuso la popolarità dell'intelligenza artificiale nel campo della crittografia. Il 10 gennaio Bloomberg ha affermato che Microsoft sta valutando di investire 10 miliardi di dollari in OpenAI, lo sviluppatore di ChatGPT. Tutte le criptovalute con concetti di intelligenza artificiale sono state completamente fatto esplodere, compresi FET e AGIX. Attendere che l'aumento superi il 200% entro un mese.
Con l’aiuto del capitale, è possibile integrare insieme queste due tecnologie all’avanguardia che hanno attirato molta attenzione? L’intelligenza artificiale utilizza i computer per risolvere i problemi imitando le capacità di pensiero del cervello umano. OpenAI fornisce modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con enormi quantità di dati di addestramento per renderli più potenti. Nel mondo crittografato costruito dalla tecnologia blockchain, l’enorme quantità di dati on-chain ogni giorno può fornire “carburante” per il motore AI, consentendo all’AIGC di feedback strategie migliori.
Inoltre, man mano che gli algoritmi di intelligenza artificiale diventano più intelligenti, diventa sempre più difficile per le persone capire come arrivano a decisioni e conclusioni. La natura immutabile della blockchain ci aiuta ad accedere a un registro immutabile dei dati e dei processi utilizzati dall’intelligenza artificiale nel suo processo decisionale.
Rispetto alle intelligenze artificiali come Stability AI e ChatGPT, che hanno guadagnato molta attenzione e adozione in ambiti tradizionali, la maggiore immaginazione della blockchain risiede nel sistema economico in grado di cambiare il modello di intelligenza artificiale. Quando la FOMO si placherà, questo articolo esplorerà quali sono le caratteristiche dei progetti crittografici che introducono la tecnologia AI? Che tipo di reazione chimica può produrre l’intelligenza artificiale combinata con la blockchain?
Infrastruttura di intelligenza artificiale
Una caratteristica comune dei progetti di infrastrutture di intelligenza artificiale è la distribuzione e la vendita dell’architettura tradizionale di intelligenza artificiale (dati, modelli e potenza di calcolo). Generalmente utilizzano il proprio token nativo come mezzo di scambio. Spesso occupano una posizione intermediaria tra utenti e fornitori di servizi, costruendo un mercato commerciale decentralizzato. Si tratta di compiti che devono essere completati dall’intelligenza artificiale tradizionale, come progetti nei campi della PNL, voce AI e CV che utilizzano DApp come piattaforma intermediaria per le transazioni. Essenzialmente, è un mercato decentralizzato che utilizza i prezzi e lo scambio di token nel mercato tradizionale.
L'intelligenza artificiale di Openfabric
Openfabric è una piattaforma per la creazione e la connessione di applicazioni AI. Attraverso la piattaforma, la collaborazione tra innovatori dell’intelligenza artificiale, fornitori di dati, imprese e fornitori di infrastrutture faciliterà la creazione e l’uso di nuovi algoritmi e servizi intelligenti. L'ecosistema Openfabric è composto da 4 ruoli: creatori di algoritmi, fornitori di dati, fornitori di infrastrutture e consumatori di servizi. I consumatori di servizi devono pagare gli altri tre fornitori di servizi.
Creatore di algoritmi: sfrutta la loro esperienza per creare algoritmi di intelligenza artificiale che risolvono problemi aziendali complessi.
Fornitori di dati: garantire la distribuzione di grandi volumi di dati necessari per addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale.
Fornitore dell'infrastruttura: tutto l'hardware che esegue la piattaforma AI.
Consumatore di servizi: un utente finale che richiede un prodotto o un servizio aziendale specifico.
Arance
Oraichain è un oracolo ed ecosistema blockchain basato sull'intelligenza artificiale. Oltre agli oracoli dei dati, Oraichain mira a diventare un ecosistema completo di intelligenza artificiale nel campo blockchain come livello base per la creazione di contratti intelligenti e Dapp. Con l'intelligenza artificiale come pietra angolare, Oraichain ha sviluppato molti importanti prodotti e servizi innovativi, tra cui feed dei prezzi AI, VRF completamente on-chain, Data Hub, AI Marketplace con oltre 100 API AI, generazione NFT basata su AI e protezione del copyright NFT, Royalty Protocol, una piattaforma di aggregazione delle entrate basata sull'intelligenza artificiale e Cosmwasm IDE.
Recupera.ai
Fetch.ai è una piattaforma blockchain basata sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico che consente a chiunque di condividere o scambiare dati. Essendo un ecosistema machine-to-machine autonomo, qualsiasi rete di parti indipendenti può diventare un agente di rete per Fetch.ai, registrando eventuali accordi prodotti tra agenti sulla blockchain di Fetch.ai. FET è il token nativo della blockchain Fetch AI ed è il principale mezzo di scambio per le transazioni di pagamento.
Fonte: blog Fetch.ai
SingularityNET
SingularityNET è una piattaforma e un mercato di intelligenza artificiale decentralizzati. Gli sviluppatori pubblicano i propri servizi sulla rete SingularityNET, rendendoli disponibili a chiunque abbia accesso a Internet. Gli sviluppatori possono addebitare i propri servizi utilizzando il token AGIX nativo. I servizi possono fornire inferenza o formazione di modelli in diversi domini, ad esempio immagini, video, parlato, testo, serie temporali, intelligenza bioartificiale e analisi di rete.
Ecosistema SingularityNET
L'ecosistema SingularityNET fornirà servizi di intelligenza artificiale alla piattaforma e creerà un utilizzo su larga scala del token AGIX. Questi spin-off di SingularityNET vengono sviluppati in molteplici mercati verticali strategicamente selezionati, tra cui DeFi, robotica, biotecnologia e longevità, giochi e media, arte e intrattenimento (musica) e intelligenza artificiale di livello aziendale.
Rivisitare
Il protocollo Gensyn è una rete Layer1 per il calcolo del deep learning, con ricompense immediate per i partecipanti dal lato dell'offerta che investono il loro tempo di elaborazione nella rete ed eseguono attività di ML (apprendimento automatico). Il protocollo non richiede alcuna supervisione o applicazione amministrativa, ma facilita invece l’allocazione delle attività e i pagamenti in modo programmatico tramite contratti intelligenti. La sfida fondamentale di questa rete è convalidare il lavoro di ML completato. Questo è un problema all’intersezione tra teoria della complessità, teoria dei giochi, crittografia e ottimizzazione. L'ecosistema Gensyn è composto da 4 ruoli: mittente, risolutore, verificatore e reporter.
Mittenti: forniscono attività da calcolare e pagano per le unità di lavoro completate.
Risolutori: eseguono la formazione del modello e generano prove per la verifica da parte dei verificatori.
Verificatori: chiave per collegare il processo di addestramento non deterministico al calcolo lineare deterministico, replicando parti della dimostrazione del risolutore e confrontando le distanze con le soglie previste.
Informatori: controlla il lavoro dei validatori e lancia sfide nella speranza di vincere il jackpot.
La visione di Gensyn è quella di ridurre la dipendenza di Dapps dall'infrastruttura Web2 fornendo componenti infrastrutturali critici per le applicazioni Web3 decentralizzando l'elaborazione ML.
Scenari applicativi
In tali scenari applicativi, il progetto mira a utilizzare l’intelligenza artificiale per gestire le esigenze emergenti derivanti dallo sviluppo della blockchain negli ultimi anni.
Queste esigenze possono essere quelle di consentire agli utenti di giochi a catena di saltare operazioni noiose, consentire agli sviluppatori di sviluppare rapidamente giochi a catena, socializzare sulla piattaforma blockchain, generare persone virtuali con la propria personalità o rilevare progetti NFT falsi, ecc. A differenza delle tradizionali piattaforme di intelligenza artificiale, questo tipo di progetto ha una forte domanda insostituibile, che gli conferisce un profondo fossato. Allo stesso tempo, la difficoltà nello sviluppo di una piattaforma che utilizza le esigenze emergenti come punto di vendita è acquisire clienti attirare abbastanza clienti? La necessità per i clienti di dimostrare che la loro piattaforma è sostenibile e obiettiva è diventata uno dei principali problemi riscontrati nello sviluppo di questo tipo di piattaforma.
Direzione di marcia della catena
Nel sistema finanziario tradizionale del modello “P2E” dei giochi crittografati, gli utenti si trovano ad affrontare un gameplay in continua evoluzione e un gran numero di operazioni di base ripetitive può fornire ai giocatori processi automatizzati stabili e sviluppare strategie di gioco con tassi di vincita più elevati. rct AI è una soluzione completa che utilizza l'intelligenza artificiale per fornire una soluzione completa per l'industria dei giochi. La sua tecnologia principale Chaos Box è un motore AI basato sull'apprendimento profondo per rinforzo. rct AI ha sviluppato un modello DRL (Deep Reinforcement Learning) per l'addestramento dell'IA per Axie Infinity Poiché il numero di combinazioni di tutte le carte in Axie Infinity è di circa 10 ^ 23, così come le funzionalità di gioco, il modello di rct AI viene utilizzato in a. gran numero di simulazioni L'efficienza e il tasso di vincita sono stati migliorati nei dati di battaglia.
Inoltre, l'intelligenza artificiale può fornire prototipi d'azione per gli sviluppatori. Mirror World è un mondo virtuale a matrice di gioco basato su Solana. Ha utilizzato la tecnologia dell'intelligenza artificiale per lanciare Mirrama, un gioco d'arena basato su PVP Brawl of Mirrors che combina il gameplay Roguelike. Inoltre, Mirror World ha anche lanciato una serie di NFT che possono essere interoperati nel gioco. I prototipi di questi NFT vengono completati utilizzando algoritmi di azione AI.
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direzione sociale
PLAI Labs, che si concentra sullo sfruttamento dell'intelligenza artificiale e del web3 per costruire una piattaforma social di prossima generazione in cui gli utenti possano giocare, parlare, combattere, commerciare e avventurarsi insieme, ha ricevuto un finanziamento di 32 milioni di dollari da a16z nel gennaio 2023. Attualmente, PLAI Labs ha dimostrato al mondo esterno 2 prodotti:
Champions Ascension è un gioco di ruolo online multigiocatore di massa (MMORPG). I giocatori possono scegliere di possedere i propri personaggi sotto forma di NFT e combattere nelle grandi arene del Colosseo, completare missioni e giocare in dungeon personalizzati scambiare articoli digitali.
Una piattaforma di protocollo AI che aiuterà in qualsiasi cosa, dai contenuti generati dagli utenti (UGC) alla corrispondenza al rendering di risorse da 2D a 3D.
PLAI Labs prevede di lanciare il white paper V2 quest'anno, inclusi i dettagli del ciclo economico principale (utilizzando NFT e blockchain per migliorare l'esperienza), i piani del toolkit UGC (inclusa l'intelligenza artificiale)...
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Direzione NFT
Aletha AI ha proposto il concetto di iNFT, una tecnologia che combina intelligenza artificiale e blockchain. Dopo aver integrato l'intelligenza artificiale, NFT ha caratteristiche di personalità interattive, generative, scalabili e uniche.
Per dirla semplicemente, se NFT è un’opera digitale, dopo aver integrato l’intelligenza artificiale, diventa iNFT, un’opera NFT con la possibilità di chattare con gli utenti. Il 10 giugno 2021, la prima iNFT Alice al mondo è stata messa all’asta da Sotheby’s per $ 478.800.
Altered State Machine (ASM) è un progetto innovativo che combina NFT, intelligenza artificiale e apprendimento automatico per fornire potenza di formazione per NFT guidati dall'intelligenza artificiale. La sua visione è quella di diventare il protocollo di proprietà e monetizzazione per l'intelligenza artificiale utilizzando la tecnologia NFT. Nell'ecosistema ASM, un avatar basato sull'intelligenza artificiale è chiamato agente, che consiste in un cervello e un avatar. Il progetto ha inoltre emesso token ASTO per alimentare l’ecosistema ASM.
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Optic sta costruendo un protocollo di verifica NFT basato sull'intelligenza artificiale incentrato sull'analisi delle frodi NFT e sulla scoperta del valore NFT all'interno della comunità, con l'obiettivo di aiutare l'intero mercato NFT a raggiungere maggiore autenticità e trasparenza. Il motore intelligente Optic apprende le serie NFT reali e quindi recupera le raccolte NFT sul mercato. Optic restituisce quindi un punteggio di corrispondenza che indica quanto bene l'NFT ispezionato corrisponde all'NFT reale.
Optic ha completato un finanziamento di 11 milioni di dollari nel luglio 2022, guidato da Pantera Capital e Kleiner Perkins, con la partecipazione di Circle Ventures, Polygon Ventures e altri. Attualmente OpenSea ha adottato il servizio di rilevamento Copymint di Optic.
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analisi delle tendenze
A giudicare dall’attuale percorso di sviluppo dei progetti di intelligenza artificiale blockchain, l’infrastruttura dell’intelligenza artificiale è composta da tre parti: dati, algoritmo e potenza di calcolo. Un normale progetto di intelligenza artificiale che vuole realizzare la capacità di generare o analizzare l'intelligenza artificiale richiede un modello e un set di dati, nonché un'ontologia software che richiama il modello e la sua GUI. Poi ci sono intermediari in questo campo per la distribuzione di modelli e set di dati, formazione di modelli (noleggio di potenza di calcolo) e sviluppo front-end di software, e questo darà origine a progetti di intelligenza artificiale blockchain progettati per soddisfare in modo efficiente le esigenze dei clienti.
Ad esempio, come accennato in precedenza, Fetch.ai funge da intermediario e consente ai clienti di utilizzare il proprio token nativo per scambiare set di dati. SingularityNET consente ai clienti di acquistare servizi di formazione sulla potenza di calcolo dagli sviluppatori. I clienti di Openfabric AI necessitano di ottenere modelli (algoritmi), set di dati, infrastrutture (software) e altri servizi dai fornitori Humans.ai è essenzialmente incapsulato in NFT. Il modello AI addestrato sul set di dati possono essere acquistati dagli utenti utilizzando token nativi.
Gensyn è essenzialmente una piattaforma di noleggio di potenza di calcolo decentralizzata. Si tratta di compiti che devono essere completati dall’intelligenza artificiale tradizionale, come i progetti che utilizzano DApp come piattaforma intermediaria per le transazioni nei campi dell’elaborazione del linguaggio naturale, del parlato dell’intelligenza artificiale e della generazione di immagini.
Quindi le applicazioni decentralizzate nella blockchain hanno creato nuove esigenze e i progetti di intelligenza artificiale basati sulla direzione dei giochi a catena, sulle direzioni sociali e NFT mirano a risolvere i punti critici degli utenti nella blockchain. Ad esempio, rct.ai risolve il problema degli utenti dei giochi a catena Mirror World risolve il problema delle operazioni manuali ripetitive nello sviluppo di giochi a catena, mentre altri progetti sono sviluppati per il social networking blockchain e NFT.
Allo stato attuale, nella fase iniziale del social networking Web3, l’introduzione dell’intelligenza artificiale è più un metodo narrativo. In futuro, ci sono alcune possibili direzioni per la ricerca e lo sviluppo di progetti di intelligenza artificiale:
Migliora la privacy dei dati: Web3 può massimizzare la protezione della privacy dei dati utilizzando la tecnologia zk e l'intelligenza artificiale può analizzare i dati senza compromettere la privacy.
Contratti intelligenti: la tecnologia Web3 può integrare applicazioni AI in applicazioni Web3 attraverso contratti intelligenti, ottenendo così la controllabilità del modello AI. Questo tipo di applicazione può essere utilizzato nella transazione di modelli e set di dati per realizzare processi di transazione automatizzati e utilizzare la tecnologia ZK per proteggere i dati degli utenti. Tuttavia, questo tipo di progetto deve affrontare l'impatto dei set di dati e dei modelli open source : Se gli utenti possono ottenere dati e modelli open source su Hugging Face e utilizzare la formazione automatica, perché dovrebbero commerciare sulla piattaforma blockchain Di fronte all'impatto delle società Web2, il modello AI Web3 e le transazioni di set di dati non hanno fossati sufficienti?
Apprendimento automatico più efficiente: la tecnologia Web3 può migliorare l’efficienza dell’apprendimento automatico in modo decentralizzato, rendendo le applicazioni IA più veloci e affidabili. Questo è stato applicato nella tradizionale formazione sull'intelligenza artificiale. Ad esempio, la versione migliorata di AlphaGo, KataGo, utilizza la tecnologia di formazione distribuita, consentendo alle persone in tutto il mondo che desiderano aggiornare questa intelligenza artificiale di fornire volontariamente formazione sulla potenza di calcolo. L'applicazione nella blockchain può essere simile Per Gitcoin, puoi ottenere POAP donando potenza di calcolo, o simile ad AMM, fornisce incentivi per la liquidità e diventa una piattaforma per affittare potenza di calcolo a pagamento. Tuttavia, a causa dell'elevata volatilità dei prezzi delle valute, questo tipo di applicazione lo è meno efficiente della tradizionale potenza di calcolo della GPU, il leasing non presenta alcun vantaggio, a meno che la piattaforma stessa non sia impegnata in attività finanziarie e possa sovvenzionare gli utenti con il valore acquisito dall’accordo, come Numerai, che utilizza la tecnologia AI per trarre profitti dalle azioni. mercato, solo allora un numero sufficiente di utenti sarà disposto a fornire i tre elementi dell’intelligenza artificiale per accedere alla piattaforma.
Riassumere
Allo stato attuale, sia l'infrastruttura AI nativa della blockchain che i progetti di crittografia che utilizzano motori AI per implementare scenari applicativi sono agli inizi. L'obiettivo principale è creare un'infrastruttura sottostante adeguata e integrare l'economia dei token con fornitori di hardware, fornitori di dati e algoritmi AI e altre soluzioni di intelligenza artificiale.
A giudicare dalla distribuzione della blockchain sottostante, i progetti di crittografia basata sull’intelligenza artificiale sono a una linea di partenza “relativamente equa”. La piattaforma di dati crittografati Rootdata comprende attualmente 24 progetti di crittografia dell'intelligenza artificiale, distribuiti in Ethereum, BNB Chain o nella propria catena pubblica. Nessuna catena pubblica ha un effetto dominante. Ciò potrebbe essere dovuto all'impatto dell'esplosione del livello applicativo . Le istituzioni leader sembrano preferire l’esplorazione dell’intelligenza artificiale generativa negli NFT e nei giochi a catena.
Tuttavia, l’integrazione dei due deve affrontare anche molte sfide. Innanzitutto, le tendenze blockchain come Rollup, ZK e altre tecnologie complesse porranno sfide all’intelligenza artificiale nell’ottenimento dei dati. In secondo luogo, non ci sono sufficienti dati sperimentali continui per supportare l’applicabilità dell’IA nell’ecosistema blockchain e la capacità del motore AI di adattarsi in risposta alle emergenze. Infine, nel campo della crittografia compaiono spesso falsi progetti che utilizzano concetti di intelligenza artificiale, rendendo facile per le persone perdere fiducia nell’esplorazione di questo campo.
Tutti i progetti di intelligenza artificiale blockchain che risolvono i tradizionali problemi di intelligenza artificiale devono rispondere a una domanda: perché questa piattaforma deve introdurre token sulla blockchain? Ciò fa sì che le piattaforme i cui obiettivi commerciali siano obiettivi esistenti nel mercato Web2, come modelli, dati e potenza di calcolo, soffrano di svantaggi di onboarding.
L’economia dei token è come un volano, che può cambiare il ciclo di ascesa e caduta di un progetto. Allo stato attuale, se si desidera un volano positivo, è necessario considerare gli utenti effettivi della piattaforma, ovvero il problema dell'acquisizione dei clienti. L'insostituibilità della domanda è il fossato di un progetto I progetti privi di fossato possono raggiungere a breve. successo a lungo termine, ma non ci saranno abbastanza utenti e un forte ecosistema di sviluppatori. Quando la domanda è falsa, gli incentivi economici sono insostenibili e il ciclo di vita del progetto sarà abbreviato. Attendiamo con impazienza l'emergere di ulteriori progetti AI+Web3 basati su utenti reali e bisogni insostituibili. Sono progettati per soddisfare requisiti che non sono disponibili o scarsamente soddisfatti in web2, quindi Web3 deve essere introdotto in modo nativo.
In ogni caso, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel Web3 è una tendenza tecnologica futura, ed esistono già alcuni esempi di applicazioni Web3 che combinano l’intelligenza artificiale. Con il passare del tempo appariranno una dopo l'altra infrastrutture Web3 correlate e nuovi modelli.