Ievads:

Strauji attīstoties digitālajām tehnoloģijām, AI un kriptogrāfija ir kļuvušas par divām karstākajām tēmām. Kā tehnoloģiska revolūcija AI ir vismodernākā produktivitāte, un tā pamatā ir blokķēdes tehnoloģija un ir godīgākās ražošanas attiecības. AI un Crypto pastāvīgi maina veidu, kā mēs dzīvojam un strādājam. Šajā rakstā tiks pētīta AI un kriptogrāfijas konverģence un tas, kā tie kopā veidos mūsu nākotni.

AI: vismodernākā produktivitāte

AI (mākslīgais intelekts) ir tehnoloģija, kas ļauj datorsistēmām atdarināt cilvēka intelektu un veikt viedus uzdevumus. Tas aptver vairākas apakšjomas, tostarp:

1. Mašīnmācīšanās: Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta pamats un ietver datorsistēmu apmācību, lai uzlabotu veiktspēju, izmantojot datus un pieredzi. Tā ietver dažādus veidus, piemēram, uzraudzītu mācīšanos, neuzraudzītu mācīšanos un pastiprinājuma mācīšanos;

2. Dziļā mācīšanās: dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās nozare, kas simulē cilvēka smadzeņu neironu tīkla darbības režīmu. Tā izmanto daudzslāņu neironu tīklus, lai apstrādātu sarežģītus datus, un ir guvusi ievērojamus sasniegumus datorredzē, dabiskās valodas apstrādē un citās jomās;

3. Dabiskās valodas apstrāde (NLP): NLP ietver datoru spēju saprast un apstrādāt cilvēka valodu. Tā ietver tādas tehnoloģijas kā teksta analīze, noskaņojuma analīze, runas atpazīšana un mašīntulkošana.

4. Datorredze: Datorredzes mērķis ir nodrošināt datorsistēmām iespēju "redzēt" un saprast attēlus un video. Tā ietver tehnoloģijas attēlu atpazīšanā, objektu noteikšanā, sejas atpazīšanā, attēlu ģenerēšanā utt.

No pamatloģikas raugoties, mākslīgā intelekta būtība ir nodrošināt datoriem “uztveri”, “izziņu”, “radošumu” un “intelektu”. Konkrētāk sakot, tas nozīmē, ka datoriem jāspēj domāt kā cilvēkiem, rīkoties kā cilvēkiem, domāt racionāli un pieņemt racionālus lēmumus.

Attīstoties mākslīgā intelekta tehnoloģijai, ir daudz pielietojuma scenāriju, kas var panākt izmaksu samazināšanu, efektivitātes uzlabošanu un drošību, izmantojot mākslīgo intelektu. Īsāk sakot, tas var labāk kalpot cilvēkiem. Piemēram:

  • Autonomā braukšana: mākslīgā intelekta tehnoloģija tiek izmantota autonomu transportlīdzekļu izstrādei, uzlabojot ceļu satiksmes drošību un braukšanas efektivitāti, uztverot vidi, pieņemot lēmumus un kontrolējot transportlīdzekļus.

  • Veselības aprūpe: mākslīgajam intelektam ir svarīga loma medicīnisko attēlu atpazīšanā, slimību diagnostikā un ārstēšanas plānošanā, palīdzot ārstiem sniegt precīzākas diagnozes un personalizētus ārstēšanas plānus.

  • Finanšu pakalpojumi: mākslīgais intelekts tiek plaši izmantots finanšu sektorā, tostarp riska novērtēšanā, kredītreitinga noteikšanā, ieguldījumu stratēģijās un krāpšanas apkarošanā, uzlabojot finanšu iestāžu efektivitāti un precizitāti.

  • Viedā māja: mākslīgais intelekts tiek izmantots viedās mājas ierīcēs, kas ļauj vadīt sadzīves tehniku ar balsi vai žestiem, uzlabojot mājas ērtības un komfortu.

  • Dabiskās valodas apstrāde: mākslīgā intelekta tehnoloģija ļauj mašīnām saprast un apstrādāt cilvēka valodu, tostarp izmantojot runas atpazīšanu, semantisko izpratni un automātisko tulkošanu. To plaši izmanto intelektiskajos asistentos (piemēram, Siri, Alexa, Google Assistant) un virtuālajos robotos (piemēram, robotu klientu apkalpošanas dienestā), lai sniegtu personalizētus pakalpojumus un atbalstu, izmantojot balss un teksta mijiedarbību.

  • Izklaide un spēles: mākslīgajam intelektam ir svarīga loma spēļu izstrādē, tostarp inteliģentu ienaidnieku dizainā, adaptīvā spēles grūtības pakāpē un reālistisku grafikas efektu veidošanā.

ChatGPT, šī gada populārākais tērzēšanas robota modelis, ir balstīts uz Generative Pre-treated Transformer. GPT ir valodas modelis, kas balstīts uz OpenAI izstrādāto Transformer arhitektūru. ChatGPT mērķis ir apgūt statistikas likumus un valodas semantisko izpratni, iepriekš apmācot lielu teksta datu apjomu, lai ģenerētu dabiskas valodas atbildes, kas līdzīgas cilvēkiem.

GPT pamatā esošā projektēšanas loģika galvenokārt ietver divus galvenos komponentus: transformatora arhitektūru un pirmsapmācības-precīzās regulēšanas metodi.

Transformer arhitektūra: Transformer ir neironu tīkla arhitektūra, kuras pamatā ir pašnovērošanas mehānisms, kas, apstrādājot secības datus, var izveidot tālas darbības atkarības. Transformer sastāv no vairākiem kodētāja-dekodētāja slāņiem, no kuriem katrs sastāv no daudzgalvu uzmanības mehānisma un tiešās atgriezeniskās saites neironu tīkla. Uzmanības mehānisms ļauj modelim koncentrēties uz dažādām pozīcijām ievades secībā, ģenerējot izvadi, tādējādi labāk izprotot kontekstuālo informāciju.

Pirmsapmācības un precizēšanas pieeja: ChatGPT izmanto liela mēroga neuzraudzītu iepriekšēju apmācību, lai apgūtu valodas modeļus un zināšanas. Pirmsapmācības fāzē modelis mēģina paredzēt ievades secības trūkstošās daļas, pašatbildīgi uzraugot milzīgus teksta datus. Tas ļauj modelim apgūt tādas zināšanas kā gramatika, semantika un veselais saprāts. Pēc tam precizēšanas fāzē modelis tiek precizēts uzraudzītā veidā, izmantojot marķētus datus konkrētiem uzdevumiem, lai to pielāgotu konkrētiem uzdevumiem, piemēram, tērzēšanas robotiem.

ChatGPT ģenerēšanas process sastāv no diviem posmiem: kodētāja ievades posma un dekodētāja ģenerēšanas posma. Kodētāja ievades posmā modelis saņem lietotāja ievadi un pārveido to slēptā attēlojumā, lai uztvertu ievades semantisko informāciju. Dekodētāja ģenerēšanas posmā modelis izmanto kodētāja slēpto attēlojumu un iepriekš ģenerētus marķierus, lai ģenerētu nākamo atbildes marķieri, līdz tiek sasniegts noteikts apstāšanās nosacījums.

Kriptovalūta: blokķēde ir godīgākās ražošanas attiecības

Nav nepieciešams to sīkāk izskaidrot. Būtībā kriptovalūtu attīstības pamatā līdz tās pašreizējam mērogam ir tas, ka blokķēde var uzlabot sociālo taisnīgumu un pārstāvēt vistaisnīgākās ražošanas attiecības. Protams, pirmkārt, taisnīgums ir jāapspriež relatīvi universālā vērtību ietvarā, lai tam būtu jēga.

Kā piemērus var minēt Bitcoin un Ethereum, kuriem pašlaik ir vislielākā tirgus kapitalizācija. Vērtības ietvarā "darbs atmaksājas, vairāk darba atmaksājas" Bitcoin PoW konsensa mehānisms ir ļoti taisnīgs; līdzīgi vērtības ietvarā "kapitāla pieaugums" Ethereum joprojām ir ļoti taisnīgs pēc pārejas no PoW uz PoS.

Īsāk sakot, uz blokķēdes tehnoloģiju balstīta kriptovalūta var optimizēt resursu sadali, panākt kopienas autonomiju un pārstāvēt vistaisnīgākās sociālās ražošanas attiecības.

Mākslīgā intelekta un kriptovalūtu saplūšana

Mākslīgā intelekta un kriptovalūtu integrācija varētu novest pie ļoti interesantām lietojumprogrammu izpētes.

1. kriptovalūtu mākslīgā intelekta tirdzniecības robots

Tā kā mākslīgais intelekts (MI) ir kļuvis relatīvi nobriedis datu analīzē un apstrādē, modeļu apmācībā utt., investīcijām MI ir precedenti:

Renaissance Technologies, riska ieguldījumu fonds, kas 100% paļaujas uz mašīnmācīšanos, kuras pamatā ir liela mēroga datu analīze un matemātiskie modeļi, savas pastāvēšanas laikā ir nopelnījis 100 miljardus ASV dolāru, investējot, izmantojot augstfrekvences tirdzniecību, statistisko arbitrāžu un tirgus neitrālas stratēģijas. Renaissance Technologies var uzskatīt par mākslīgā intelekta finanšu versiju, kas izmanto mašīnmācīšanos un datu analīzi.

Kriptovalūtu tirgum ir unikālas priekšrocības, atbalstot mākslīgā intelekta ieguldījumus: nepārtraukta darbība 24 stundas diennaktī, anonimitāte, nav nepieciešama KYC (pazīsti savu klientu), pilnībā slēgta cilpa ķēdē un nav fiziska kontakta. Ja kriptovalūtu tirgum tiek izstrādāts mākslīgā intelekta tirgotājs, ir pilnīgi iespējams kriptovalūtu tirgū īstenot tādas riska ierobežošanas stratēģijas kā ķēdes arbitrāža, kvantifikācija un tendenču analīze; un pēc tam izstrādāt dažus mašīnmācīšanās un datu analīzes modeļus, kas ļautu šim mākslīgā intelekta tirgotājam nepārtraukti uzlabot savu izpratni par kriptovalūtu tirgu un, iespējams, izveidot mākslīgā intelekta tirgotāju, kas var turpināt gūt peļņu.

Izmantojot mākslīgo intelektu (AI), prognozējiet kriptovalūtu tirgus tendences: cenu svārstības kriptovalūtu tirgū ir ļoti nepastāvīgas, un AI var prognozēt tirgus tendences un cenu svārstības, analizējot lielu apjomu tirgus datu un vēsturisko cenu tendenču. Mašīnmācīšanās algoritmi var identificēt slēptus modeļus un tendences, lai palīdzētu investoriem pieņemt pamatotākus lēmumus. Piemēram, AI var analizēt tirgus noskaņojumu, izmantojot dziļās mācīšanās modeļus, lai prognozētu kriptovalūtu cenu augšupejošu vai lejupejošu tendenci.

Automatizēta tirdzniecība, izmantojot mākslīgo intelektu: mākslīgā intelekta automatizētais tirdzniecības algoritms ir viens no svarīgākajiem kriptovalūtu tirdzniecības rīkiem. Automatizētu kriptovalūtu tirdzniecību var panākt, rakstot viedos līgumus un izmantojot tirdzniecības robotus. Šie roboti var veikt darījumus saskaņā ar iepriekš iestatītiem noteikumiem un stratēģijām, samazināt cilvēciskā faktora iejaukšanos un uzlabot darījumu efektivitāti un precizitāti. Piemēram, izmantojot mākslīgā intelekta algoritmus, tirdzniecības roboti var automātiski veikt pirkšanas vai pārdošanas operācijas atbilstoši tirgus apstākļiem, lai iegūtu labākos tirdzniecības rezultātus.

Šajā virzienā mēs pašlaik redzam Rockybot. Šis ir pilnībā ķēdē integrēts mākslīgā intelekta tirdzniecības robots, kas var prognozēt ETH cenas, izmantojot ķēdē integrētus mākslīgā intelekta modeļus, un pats pieņemt investīciju lēmumus bez centrālās atļaujas. Rockybot balstās uz StarkNet un ir apmācīts, izmantojot vēsturiskos cenu/valūtas kursa datus WETH:USDC tirdzniecības pārim. Arhitektūras ziņā Rocky ir vienkāršs trīs slāņu iepriekšējas atgriezeniskās saites neironu tīkls, kas, pamatojoties uz vēsturiskajiem tirgus cenu datiem, prognozē, vai WETH cena pieaugs vai kritīsies. Tomēr Rockybot vēl nav sācis pelnīt naudu... Tam var būt nepieciešama papildu apmācība (bet projekts ir pārtraucis ziedojumu pieņemšanu)... Mākslīgajam intelektam var būt grūti pelnīt naudu arī kriptovalūtu lāču tirgū.

2. Datu sniegšana un privātuma aizsardzība

Izmantojiet kriptovalūtas, lai mudinātu vairāk cilvēku sniegt datus mākslīgā intelekta algoritmiem: mākslīgā intelekta algoritmiem ir liels pieprasījums pēc liela apjoma augstas kvalitātes datu, un kriptovalūtas var mudināt lietotājus dalīties ar saviem datiem, izmantojot stimulēšanas mehānismus. Kriptovalūtas var sniegt datu sniedzējiem noteiktu ekonomisku atlīdzību, tādējādi veicinot datu koplietošanu un apriti. Šis stimulēšanas mehānisms var mudināt vairāk lietotāju sniegt datus, tādējādi palielinot mākslīgā intelekta algoritmu apmācības paraugus un uzlabojot to precizitāti un intelektu.

Izmantojiet kriptovalūtu, lai aizsargātu mākslīgā intelekta datu sniedzēju privātumu: Blokķēdes šifrēšanas un anonimitātes īpašības arī palīdz aizsargāt lietotāju privātumu. Šifrēto valūtu datu koplietošanas un privātuma aizsardzības mehānismi nodrošina vairāk datu resursu mākslīgā intelekta algoritmiem, vienlaikus garantējot lietotāju personas informācijas drošību.

3. ZKML: Mašīnmācīšanās modeļu privātuma un autentiskuma nodrošināšana

ZKML (nulles zināšanu mašīnmācīšanās) ir tehnoloģija, kas mašīnmācībai izmanto nulles zināšanu pierādījumus. ZKML var atrisināt mākslīgā intelekta modeļu/ievaddatu privātuma aizsardzības problēmas un spriešanas procesa pārbaudāmību, izmantojot zkSNARK, lai pierādītu mašīnmācīšanās spriešanas pareizību.

ZKML var izmantot, lai apmācītu un novērtētu mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot sensitīvus datus, neatklājot šos datus nevienam citam. ZKML var izmantot, lai nodrošinātu mašīnmācīšanās modeļu konsekvenci. Tas ir ļoti svarīgi lietotājiem, jo modelis ir kritiski svarīgs mašīnmācīšanās rezultātiem.

Jau notiek daži ZKML pielietojumu izpētes projekti. DeFi virzienā ir palaists pilnībā ķēdē integrēts mākslīgā intelekta tirdzniecības robots Rockybot, kas var izmantot ķēdē integrētus mākslīgā intelekta modeļus, lai prognozētu ETH cenas un patstāvīgi pieņemtu investīciju lēmumus bez centrālās atļaujas; spēļu virzienā Modulus Labs ir laidis klajā uz ZKML balstītu šaha spēli Leela, kurā visi lietotāji var spēlēt pret robotu, ko darbina ZK verificēts mākslīgā intelekta modelis, un ir arī platformas cīņas spēle AI Arena; Creator Economy virzienā kopiena iesniedza uz zkML balstītu EIP priekšlikumu AIGC-NFT#7007(šis EIP vēl nav pieņemts) ierosina izmantot ZKML, lai pārbaudītu, vai NFT ģenerē mākslīgais intelekts, tādējādi ieviešot mākslīgā intelekta izveidoto NFT kategoriju; DID virzienā Wordcoin pēta ZKML izmantošanu, lai lietotāji varētu ģenerēt IRIS kodu bez atļaujas. Kad IRIS koda ģenerēšanas algoritms tiks uzlabots, lietotāji varēs lejupielādēt modeli un paši ģenerēt pierādījumus, neapmeklējot Orb staciju. Turklāt pastāv uz reputāciju balstīta žetonu izplatīšanas platforma Astraly, kas balstīta uz StarkNet un veido uz mākslīgo intelektu balstītu reputācijas sistēmu (izmantojot klasterizācijas modeļus, lai identificētu lietotāju/projektu raksturlielumus, nozīmītes un vēsturisko uzvedību, pirms uzticami aprēķinām reputācijas vērtējumus).

4. AI+Blockchain: Pašuzlabojošs blokķēdes protokols

Izmantojot caurspīdīgu mākslīgā intelekta mašīnmācīšanos, DeFi protokoli var pašoptimizēties bez uzticēšanās, piemēram, izmantojot mašīnmācīšanos, lai pielāgotu stabilo kriptovalūtu valūtas kursu/procentu likmi. Izmantojot multimodālu biometriju/autentifikāciju, dApp var pašas pārvaldīt atbilstību/drošību. Pat ZK Rollup ZKP ģenerēšanas process var arī izveidot pierādījumu sistēmu, kas koncentrējas uz mašīnmācīšanos, tādējādi izveidojot pasaulē ātrāko zk-AI Prover, vēl vairāk ievērojami uzlabojot ZK Rollup veiktspēju.

Protams, mākslīgā intelekta un kriptovalūtu integrācijas ceļā joprojām ir daudz izaicinājumu. Piemēram, neviens vēl nav pabeidzis esošo mākslīgā intelekta operāciju pārnešanas darbu uz šīm valodām, kas automātiski ģenerē pierādījumus, lai gan Giza strādā pie iepriekš apmācītu ONNX modeļu pārnešanas uz Cario pārbaudāmai spriešanai.

Apkopot

Mākslīgā intelekta un kriptovalūtu integrācija var ienest inteliģentas izmaiņas digitalizācijā. Mākslīgā intelekta pielietojums padara kriptovalūtu viedāku un efektīvāku, savukārt kriptovalūta var nodrošināt mākslīgā intelekta algoritmus ar reālākiem, visaptverošākiem datiem un uzticamāku darbības vidi.

Neskatoties uz daudzajiem izaicinājumiem, mēs varam sagaidīt padziļinātu mākslīgā intelekta un kriptovalūtu integrāciju, lai kopīgi veicinātu digitālās ekonomikas attīstību un radītu labāku nākotni visai cilvēcei.

Atsauces dokumenti:

https://github.com/ethereum/EIPs/pull/7007/commits

https://www.rockybot.app/

https://www.leelavstheworld.xyz/