Autor: Cookie & alertcat.eth, ChainCatcher
ChatGPT, chatbot należący do OpenAI, już dwa miesiące po uruchomieniu osiągnął 100 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie, co czyni go najszybciej rozwijającą się aplikacją w historii. Tak potężna zdolność do „zwiększania liczby fanów” szybko rozprzestrzeniła popularność sztucznej inteligencji w dziedzinie szyfrowania. 10 stycznia Bloomberg powiedział, że Microsoft rozważa zainwestowanie 10 miliardów dolarów w OpenAI, twórcę ChatGPT. Wszystkie kryptowaluty posiadają koncepcje AI całkowicie zdetonowany, w tym FET i AGIX. Poczekaj, aż wzrost przekroczy 200% w ciągu miesiąca.
Czy przy pomocy kapitału można zintegrować te dwie nowatorskie technologie, które cieszą się dużym zainteresowaniem? Sztuczna inteligencja wykorzystuje komputery do rozwiązywania problemów, naśladując możliwości myślenia ludzkiego mózgu. OpenAI udostępnia modele przetwarzania języka naturalnego (NLP) z ogromnymi ilościami danych szkoleniowych, dzięki czemu stają się one potężniejsze. W zaszyfrowanym świecie zbudowanym przez technologię blockchain ogromna ilość danych przesyłanych każdego dnia w łańcuchu może stanowić „paliwo” dla silnika AI, umożliwiając AIGC informowanie o lepszych strategiach.
Ponadto w miarę jak algorytmy sztucznej inteligencji stają się coraz inteligentniejsze, ludziom coraz trudniej jest zrozumieć, w jaki sposób podejmują decyzje i wnioski. Niezmienny charakter blockchainu pomaga nam uzyskać dostęp do niezmiennego zapisu danych i procesów wykorzystywanych przez sztuczną inteligencję w procesie decyzyjnym.
W porównaniu ze sztuczną inteligencją, taką jak Stability AI i ChatGPT, które zyskały wiele uwagi i przyjęcia w tradycyjnych dziedzinach, większa wyobraźnia blockchain leży w systemie gospodarczym, który może zmienić model sztucznej inteligencji. Kiedy FOMO ustąpi, w tym artykule zbadamy, jakie są cechy projektów kryptograficznych, które wprowadzają technologię AI? Jaką reakcję chemiczną może wywołać sztuczna inteligencja w połączeniu z blockchainem?
Infrastruktura sztucznej inteligencji
Wspólną cechą projektów infrastruktury AI jest dystrybucja i sprzedaż tradycyjnej architektury AI (danych, modeli i mocy obliczeniowej). Zwykle używają własnego tokena natywnego jako środka wymiany. Często zajmują pozycję pośrednika pomiędzy użytkownikami a usługodawcami, budując zdecentralizowany rynek handlowy. Są to zadania, które musi wykonać tradycyjna sztuczna inteligencja, takie jak projekty z zakresu NLP, AI Voice i CV, które wykorzystują DApp jako platformę pośredniczącą w transakcjach. Zasadniczo jest to rynek zdecentralizowany, który wykorzystuje ceny tokenów i wymianę na rynku tradycyjnym.
Sztuczna inteligencja Openfabric
Openfabric to platforma do budowania i łączenia aplikacji AI. Dzięki platformie współpraca między innowatorami sztucznej inteligencji, dostawcami danych, przedsiębiorstwami i dostawcami infrastruktury ułatwi tworzenie i wykorzystywanie nowych inteligentnych algorytmów i usług. Ekosystem Openfabric składa się z 4 ról: twórców algorytmów, dostawców danych, dostawców infrastruktury i konsumentów usług. Konsumenci usług muszą płacić pozostałym trzem dostawcom usług.
Twórca algorytmów: Wykorzystaj ich wiedzę, aby stworzyć algorytmy AI, które rozwiązują złożone problemy biznesowe.
Dostawcy danych: Zapewnij dystrybucję dużych ilości danych wymaganych do uczenia algorytmów AI.
Dostawca infrastruktury: Cały sprzęt obsługujący platformę AI.
Konsument usługi: użytkownik końcowy, który potrzebuje określonego produktu lub usługi biznesowej.
Pomarańcze
Oraichain to wyrocznia i ekosystem blockchain oparty na sztucznej inteligencji. Oprócz wyroczni danych Oraichain ma na celu stać się kompletnym ekosystemem sztucznej inteligencji w dziedzinie blockchain jako warstwa podstawowa do tworzenia inteligentnych kontraktów i Dappów. Wykorzystując sztuczną inteligencję jako kamień węgielny, Oraichain opracował wiele ważnych innowacyjnych produktów i usług, w tym źródła cen AI, w pełni oparte na łańcuchu systemy VRF, Data Hub, AI Marketplace z ponad 100 interfejsami API AI, generowanie NFT oparte na sztucznej inteligencji i ochronę praw autorskich NFT, tantiemy, Protocol, platforma agregująca przychody oparta na sztucznej inteligencji i Cosmwasm IDE.
Pobierz.ai
Fetch.ai to platforma blockchain oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, która pozwala każdemu udostępniać lub handlować danymi. Jako autonomiczny ekosystem maszyna-maszyna, każda sieć niezależnych stron może stać się agentem sieciowym dla Fetch.ai, rejestrując wszelkie umowy zawarte pomiędzy agentami w łańcuchu bloków Fetch.ai. FET jest natywnym tokenem łańcucha bloków Fetch AI i jest głównym środkiem wymiany w transakcjach płatniczych.
Źródło: Blog Fetch.ai
OsobliwośćNET
SingularityNET to zdecentralizowana platforma i rynek sztucznej inteligencji. Deweloperzy publikują swoje usługi w sieci SingularityNET, udostępniając je każdemu, kto ma dostęp do Internetu. Deweloperzy mogą pobierać opłaty za swoje usługi za pomocą natywnego tokena AGIX. Usługi mogą zapewniać wnioskowanie lub szkolenie modeli w różnych domenach, takich jak obraz, wideo, mowa, tekst, szeregi czasowe, sztuczna inteligencja biologiczna i analiza sieci.
Ekosystem SingularityNET
Ekosystem SingularityNET zapewni usługi AI na platformie i umożliwi wykorzystanie tokena AGIX na dużą skalę. Te spółki spin-off SingularityNET są opracowywane na wielu strategicznie wybranych rynkach pionowych, w tym DeFi, robotyka, biotechnologia i długowieczność, gry i media, sztuka i rozrywka (muzyka) oraz sztuczna inteligencja klasy korporacyjnej.
Odwiedź ponownie
Protokół Gensyn to sieć warstwy 1 do obliczeń głębokiego uczenia się, z natychmiastowymi nagrodami dla uczestników po stronie podaży, którzy inwestują swój czas obliczeniowy w sieć i wykonują zadania ML (uczenie maszynowe). Protokół nie wymaga nadzoru administracyjnego ani egzekwowania, zamiast tego ułatwia programowy przydział zadań i płatności za pośrednictwem inteligentnych kontraktów. Podstawowym wyzwaniem tej sieci jest walidacja ukończonych prac w zakresie uczenia maszynowego. Jest to problem na styku teorii złożoności, teorii gier, kryptografii i optymalizacji. Ekosystem Gensyn składa się z 4 ról: zgłaszającego, rozwiązującego, weryfikatora i reportera.
Zgłaszający: Dostarczają zadania do obliczenia i płacą za ukończone jednostki pracy.
Solvers: Przeprowadź szkolenie modeli i wygeneruj dowody do weryfikacji przez weryfikatorów.
Weryfikatory: Klucz do powiązania niedeterministycznego procesu uczenia z deterministycznymi obliczeniami liniowymi, replikacją części dowodu rozwiązania i porównywaniem odległości z oczekiwanymi progami.
Sygnaliści: sprawdź pracę walidatorów i stawiaj wyzwania w nadziei na wygranie jackpota.
Wizją Gensyn jest zmniejszenie zależności Dapps od infrastruktury Web2 poprzez dostarczenie kluczowych komponentów infrastruktury dla aplikacji Web3 poprzez decentralizację przetwarzania ML.
Scenariusze zastosowań
W takich scenariuszach zastosowań projekt ma na celu wykorzystanie sztucznej inteligencji do obsługi pojawiających się potrzeb wynikających z rozwoju blockchain w ostatnich latach.
Potrzeby te mogą polegać na umożliwieniu użytkownikom gier łańcuchowych pominięcia żmudnych operacji, umożliwieniu programistom szybkiego tworzenia gier łańcuchowych, utrzymywaniu kontaktów towarzyskich na platformie blockchain, generowaniu wirtualnych ludzi z własną osobowością lub wykrywaniu fałszywych projektów NFT itp. W odróżnieniu od tradycyjnych platform AI, tego typu projekty charakteryzują się dużym, niezastąpionym popytem, co stwarza głęboką fosę. Jednocześnie trudnością w opracowaniu platformy wykorzystującej pojawiające się potrzeby jako punkt sprzedaży jest pozyskanie klientów przyciągnąć wystarczającą liczbę klientów? Potrzeba udowodnienia przez klientów, że ich platforma jest trwała i obiektywna, stała się głównym problemem napotykanym przy opracowywaniu tego typu platform.
Kierunek ruchu łańcucha
W głównym systemie finansowym modelu szyfrowanych gier „P2E” użytkownicy mają do czynienia z ciągle zmieniającą się rozgrywką, a duża liczba powtarzalnych podstawowych operacji może zapewnić graczom stabilne, zautomatyzowane procesy i opracować strategie gier z wyższymi wskaźnikami wygranych. rct AI to kompletne rozwiązanie, które wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby zapewnić kompletne rozwiązanie dla branży gier. Jej podstawową technologią Chaos Box jest silnik AI oparty na głębokim uczeniu się przez wzmacnianie. rct AI opracowało model szkoleniowy AI DRL (Deep Reinforcement Learning) dla Axie Infinity Ponieważ liczba kombinacji wszystkich kart w Axie Infinity wynosi około 10^23, podobnie jak funkcje gry, model rct AI jest używany w grze. duża liczba symulacji Poprawiono wydajność i współczynnik zwycięstw w danych bitewnych.
Ponadto sztuczna inteligencja może zapewnić programistom prototypy akcji. Mirror World to wirtualny świat gier oparty na Solanie. Wykorzystano technologię sztucznej inteligencji do uruchomienia Mirrama, gry arenowej Brawl of Mirrors opartej na trybie PvP, która łączy w sobie rozgrywkę typu Roguelike. Ponadto Mirror World wypuściło także serię NFT, które mogą współpracować w grze. Prototypy tych NFT są budowane przy użyciu algorytmów działania AI.
Powiązana lektura: „Rozmowa z rct AI: Czas pomyśleć o zmianach, jakie blockchain przyniesie po stronie wydawniczej gier”
orientacja społeczna
PLAI Labs, które koncentruje się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji i web3 do zbudowania platformy społecznościowej nowej generacji, na której użytkownicy mogą razem grać, rozmawiać, walczyć, handlować i przeżywać przygody, otrzymało w styczniu 2023 r. dofinansowanie w wysokości 32 mln dolarów od a16z. Obecnie PLAI Labs zademonstrowało światu zewnętrznemu 2 produkty:
Champions Ascension to internetowa gra RPG dla wielu graczy (MMORPG). Gracze mogą wybrać własne postacie w formie NFT i walczyć na dużych arenach Koloseum, wykonywać zadania oraz grać w niestandardowych lochach handluj przedmiotami cyfrowymi.
Platforma protokołu AI, która pomoże we wszystkim, od treści generowanych przez użytkowników (UGC) po dopasowanie do renderowania zasobów 2D i 3D.
PLAI Labs planuje opublikować w tym roku białą księgę V2, zawierającą szczegóły podstawowego cyklu gospodarczego (wykorzystanie NFT i blockchain w celu poprawy doświadczenia), plany zestawu narzędzi UGC (w tym sztucznej inteligencji)…
Powiązana lektura: „Weterani przedsiębiorczości zaczynają od nowa. Plai Labs krótko opowiada o tym, dlaczego wybrali Web3”
Kierunek NFT
Aletha AI zaproponowała koncepcję iNFT, technologii łączącej sztuczną inteligencję i blockchain. Po zintegrowaniu sztucznej inteligencji NFT ma interaktywne, generatywne, skalowalne i unikalne cechy osobowości.
Mówiąc najprościej, jeśli NFT jest dziełem cyfrowym, po zintegrowaniu AI staje się iNFT, dziełem NFT z możliwością czatowania z użytkownikami. 10 czerwca 2021 r. pierwsza na świecie iNFT Alice została sprzedana na aukcji w Sotheby’s za 478 800 dolarów.
Altered State Machine (ASM) to innowacyjny projekt, który łączy NFT, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby zapewnić możliwości szkoleniowe dla NFT opartych na sztucznej inteligencji. Jego wizją jest stać się protokołem własności i monetyzacji sztucznej inteligencji wykorzystującej technologię NFT. W ekosystemie ASM awatar oparty na sztucznej inteligencji nazywany jest agentem i składa się z mózgu i awatara. W ramach projektu wydano także tokeny ASTO do zasilania ekosystemu ASM.
Powiązana lektura: „Szczegółowe wyjaśnienie maszyny o zmienionym stanie: innowacyjna eksploracja wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do ewolucji NFT”
Optic tworzy protokół weryfikacji NFT oparty na sztucznej inteligencji, skupiający się na analizie oszustw NFT i odkrywaniu wartości NFT w społeczności, mając na celu pomóc całemu rynkowi NFT osiągnąć większą autentyczność i przejrzystość. Inteligentny silnik Optic uczy się prawdziwych serii NFT, a następnie wyszukuje kolekcje NFT na rynku. Następnie Optic zwraca wynik dopasowania wskazujący, jak bardzo sprawdzane NFT odpowiada rzeczywistemu NFT.
Optic sfinalizowała finansowanie o wartości 11 mln USD w lipcu 2022 r. pod przewodnictwem Pantera Capital i Kleiner Perkins, przy udziale Circle Ventures, Polygon Ventures i innych. Obecnie OpenSea przyjęła usługę wykrywania Copymint firmy Optic.
Powiązana lektura: „Krótka analiza optyki: protokół weryfikacji sztucznej inteligencji NFT”
analiza trendów
Sądząc po obecnej ścieżce rozwoju projektów AI typu blockchain, infrastruktura AI składa się z trzech części: danych, algorytmu i mocy obliczeniowej. Normalny projekt AI, który chce zrealizować możliwość generowania lub analizowania sztucznej inteligencji, wymaga modelu i zestawu danych, a także ontologii oprogramowania wywołującej model i jego GUI. Do tego dochodzą pośrednicy w tej dziedzinie, zajmujący się dystrybucją modeli i zbiorów danych, szkoleniem modeli (leasing mocy obliczeniowej) oraz rozwojem oprogramowania front-end, a to da początek projektom AI typu blockchain, zaprojektowanym tak, aby skutecznie spełniać potrzeby klientów.
Na przykład, jak wspomniano powyżej, Fetch.ai działa jako pośrednik i pozwala klientom używać swojego natywnego tokena do handlu zestawami danych. SingularityNET umożliwia klientom zakup usług szkoleniowych w zakresie mocy obliczeniowej od programistów. Klienci Openfabric AI muszą uzyskać modele (algorytmy), zbiory danych, infrastrukturę (oprogramowanie) i inne usługi od dostawców. Humans.ai jest zasadniczo zawarte w NFT. Wytrenowany model AI na zestawie danych użytkownicy mogą zakupić korzystając z tokenów natywnych.
Gensyn jest zasadniczo zdecentralizowaną platformą wynajmu mocy obliczeniowej. Są to zadania, które musi wykonać tradycyjna sztuczna inteligencja, jak np. projekty wykorzystujące DApp jako platformę pośredniczącą w transakcjach z zakresu przetwarzania języka naturalnego, mowy AI czy generowania obrazów.
Następnie zdecentralizowane aplikacje w blockchainie stworzyły nowe wymagania, a projekty AI oparte na kierunku gier łańcuchowych, kierunkach społecznościowych i NFT mają na celu rozwiązywanie problemów użytkowników w blockchain. Na przykład rct.ai rozwiązuje problem użytkowników gier łańcuchowych Mirror World rozwiązuje problem ręcznych, powtarzalnych operacji w tworzeniu gier łańcuchowych, podczas gdy inne projekty są opracowywane dla sieci społecznościowych blockchain i NFT.
Obecnie, w początkowej fazie sieci społecznościowych Web3, wprowadzenie sztucznej inteligencji ma raczej charakter narracyjny. W przyszłości można wyróżnić kilka możliwych kierunków badań i rozwoju projektów AI:
Zwiększ prywatność danych: Web3 może zmaksymalizować ochronę prywatności danych, korzystając z technologii ZK, a sztuczna inteligencja może analizować dane bez naruszania prywatności.
Inteligentne kontrakty: technologia Web3 może integrować aplikacje AI z aplikacjami Web3 za pośrednictwem inteligentnych kontraktów, osiągając w ten sposób sterowalność modelu AI. Tego typu aplikacje można wykorzystać w transakcjach modeli i zbiorów danych do realizacji zautomatyzowanych procesów transakcyjnych oraz wykorzystać technologię ZK do ochrony danych użytkowników. Jednakże tego typu projekty napotykają wpływ zbiorów danych typu open source i modeli typu open source : Jeśli użytkownicy mogą uzyskać dane i modele typu open source na Hugging Face i skorzystać ze szkoleń w zakresie automatycznego pociągu, dlaczego mieliby handlować na platformie blockchain? W obliczu wpływu firm Web2 modele AI Web3 i transakcje oparte na zbiorach danych nie mają wystarczającej liczby fos.
Bardziej wydajne uczenie maszynowe: technologia Web3 może poprawić efektywność uczenia maszynowego w sposób zdecentralizowany, dzięki czemu aplikacje AI będą szybsze i bardziej niezawodne. Zostało to zastosowane w tradycyjnym szkoleniu AI. Na przykład ulepszona wersja AlphaGo, KataGo, wykorzystuje technologię rozproszonego szkolenia, umożliwiając ludziom na całym świecie, którzy chcą zaktualizować tę sztuczną inteligencję, dobrowolne zapewnienie szkolenia w zakresie mocy obliczeniowej. Zastosowanie w blockchain może być podobne W przypadku Gitcoina można uzyskać POAP przekazując moc obliczeniową lub podobnie jak AMM, zapewnia on zachęty do płynności i staje się platformą do wynajmu mocy obliczeniowej za opłatą. Jednak ze względu na dużą zmienność cen walut, tego typu aplikacja jest mniej wydajna niż tradycyjna moc obliczeniowa GPU. Leasing nie daje żadnej przewagi, chyba że platforma sama zajmuje się działalnością finansową i może dotować użytkowników z wartości zawartej w umowie, jak np. Numerai, która wykorzystuje technologię AI do czerpania zysków z akcji. rynku, tylko wtedy wystarczająca liczba użytkowników będzie skłonna zapewnić trzy elementy sztucznej inteligencji, aby wejść na platformę.
Podsumować
Obecnie zarówno natywna infrastruktura AI blockchain, jak i projekty szyfrowania wykorzystujące silniki AI do wdrażania scenariuszy aplikacji są w powijakach. Głównym celem jest stworzenie odpowiedniej infrastruktury bazowej i zintegrowanie ekonomii tokenów z dostawcami sprzętu, dostawcami danych i algorytmami AI i inne rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji.
Sądząc po rozmieszczeniu podstawowego łańcucha bloków, projekty szyfrowania koncepcji sztucznej inteligencji znajdują się na „stosunkowo uczciwym” punkcie wyjścia. Platforma zaszyfrowanych danych Rootdata obejmuje obecnie 24 projekty szyfrowania sztucznej inteligencji, które są dystrybuowane w Ethereum, łańcuchu BNB lub własnym łańcuchu publicznym. Żaden łańcuch publiczny nie ma dominującego efektu. Może to wynikać z wpływu eksplozji warstwy aplikacji . Wiodące instytucje wydają się preferować eksplorację generatywnej sztucznej inteligencji w grach NFT i grach łańcuchowych.
Jednak ich integracja wiąże się z wieloma wyzwaniami. Przede wszystkim trendy blockchain, takie jak Rollup, ZK i inne złożone technologie, będą stawiać wyzwania AI w pozyskiwaniu danych. Po drugie, nie ma wystarczającej ilości ciągłych danych eksperymentalnych, które potwierdzałyby możliwość zastosowania sztucznej inteligencji w ekosystemie blockchain i zdolność silnika sztucznej inteligencji do dostosowywania się w odpowiedzi na sytuacje awaryjne. Wreszcie, fałszywe projekty wykorzystujące koncepcje sztucznej inteligencji często pojawiają się w dziedzinie szyfrowania, co ułatwia ludziom utratę zaufania do eksploracji tej dziedziny.
Wszystkie projekty AI typu blockchain, które rozwiązują tradycyjne problemy AI, muszą odpowiedzieć na pytanie: Dlaczego ta platforma musi wprowadzać tokeny na blockchain? To sprawia, że platformy, których cele handlowe są już istniejącymi celami na rynku Web2, takimi jak modele, dane i moc obliczeniowa, borykają się z wadami związanymi z wdrażaniem.
Ekonomia symboliczna jest jak koło zamachowe, które może zmienić cykl wzlotów i upadków projektu. Obecnie, jeśli chcesz mieć pozytywne koło zamachowe, musisz wziąć pod uwagę rzeczywistych użytkowników platformy, czyli problem pozyskania klienta. Fosą projektu są projekty, którym brakuje fosy. długoterminowego sukcesu, ale nie będzie wystarczającej liczby Użytkowników i silnego ekosystemu deweloperskiego. Kiedy popyt jest fałszywy, zachęty ekonomiczne są niezrównoważone, a cykl życia projektu zostanie skrócony. Z niecierpliwością czekamy na pojawienie się kolejnych projektów AI+Web3 opartych na rzeczywistych użytkownikach i niezastąpionych potrzebach. Zostały zaprojektowane tak, aby spełnić wymagania, które nie są dostępne lub są słabo spełnione w web2, dlatego Web3 należy wprowadzić natywnie.
W każdym razie integracja sztucznej inteligencji z Web3 jest przyszłym trendem technologicznym i istnieje już kilka przykładów aplikacji Web3, które łączą sztuczną inteligencję. W miarę upływu czasu coraz więcej powiązanej infrastruktury Web3 i nowych modeli będzie pojawiać się jedna po drugiej.