Chatbot-ul OpenAI ChatGPT a ajuns la 100 de milioane de utilizatori activi lunar la doar două luni de la lansare, făcând-o aplicația cu cea mai rapidă creștere din istorie. O abilitate atât de puternică de a „crește fanii” a răspândit rapid popularitatea AI în domeniul criptării. Pe 10 ianuarie, Bloomberg a raportat că Microsoft se gândește să investească 10 miliarde de dolari în OpenAI, dezvoltatorul ChatGPT. Toate criptomonedele de tip AI au fost complet detonate. Dar Web3, o tehnologie cheie a lumii cripto?

Cu ajutorul capitalului, se pot integra aceste două tehnologii de ultimă oră, de vârf? Inteligența artificială folosește computerele pentru a rezolva probleme, mimând abilitățile de gândire ale creierului uman. OpenAI furnizează modele de procesare a limbajului natural (NLP) cu cantități masive de date de antrenament pentru a le face mai puternice. În lumea criptată construită de tehnologia blockchain, datele uriașe de pe lanț în fiecare zi pot oferi „combustibil” motorului AI, permițând AIGC să feedback-ul unor strategii mai bune.

În plus, pe măsură ce algoritmii AI devin mai inteligenți, devine mai greu pentru oameni să înțeleagă cum ajung la decizii și concluzii. Natura imuabilă a blockchain-ului ne poate ajuta să accesăm o înregistrare imuabilă a datelor și proceselor pe care AI le utilizează în procesul său de luare a deciziilor.

Sursa: CoinMarketCap

În comparație cu Stability AI, ChatGPT și alte inteligențe artificiale care au câștigat multă atenție și adoptare în domeniile tradiționale, imaginația mai mare a blockchain-ului se află în sistemul economic care poate schimba modelul AI. După ce sentimentul FOMO dispare, acest articol va explora caracteristicile acelor proiecte de criptare care introduc tehnologia AI. Ce fel de reacție chimică poate produce AI combinată cu blockchain?

Infrastructura AI

Caracteristica comună a proiectelor de infrastructură AI este distribuția și vânzarea arhitecturilor tradiționale AI (date, modele și putere de calcul). În general, folosesc propriile jetoane native ca mijloc de schimb. Aceștia se află adesea într-o poziție intermediară între utilizatori și furnizorii de servicii, construind o piață de tranzacționare descentralizată. Acestea sunt toate sarcinile care trebuie îndeplinite de IA tradițională, cum ar fi câmpurile NLP, voce AI și CV care folosesc DApp ca platformă intermediară pentru tranzacții. În esență, este o piață descentralizată care utilizează prețul și schimbul de simboluri pe piața tradițională.

Openfabric AI

Openfabric este o platformă pentru construirea și conectarea aplicațiilor AI. Prin intermediul platformei, colaborarea dintre inovatorii AI, furnizorii de date, întreprinderile și furnizorii de infrastructură va facilita crearea și utilizarea de noi algoritmi și servicii inteligente. Ecosistemul Openfabric este format din 4 roluri: creatori de algoritmi, furnizori de date, furnizori de infrastructură și consumatori de servicii, printre care consumatorii de servicii trebuie să plătească celelalte 3 tipuri de furnizori de servicii.

  • Creatori de algoritmi: profitați de expertiza lor pentru a crea algoritmi AI care rezolvă probleme complexe de afaceri.

  • Furnizori de date: Asigurați distribuirea unor volume mari de date necesare antrenării algoritmilor AI.

  • Furnizor de infrastructură: tot hardware-ul care rulează platforma AI.

  • Consumator de servicii: un utilizator final care are nevoie de un anumit produs sau serviciu de afaceri.

Portocale

Oraichain este un oracol și un ecosistem blockchain bazat pe inteligență artificială. Pe lângă oracolele de date, obiectivul Oraichain este să devină un ecosistem complet de inteligență artificială în domeniul blockchain, ca strat de bază pentru crearea de contracte inteligente și Dapps. Având AI ca piatră de temelie, Oraichain a dezvoltat multe produse și servicii inovatoare importante, inclusiv feedul de prețuri AI, VRF complet în lanț, Data Hub, AI Marketplace cu peste 100 de API-uri AI, generarea NFT bazată pe AI și protecția drepturilor de autor NFT, Royalty. Protocol, o platformă de agregare a randamentului bazată pe inteligență artificială și IDE Cosmwasm.

Fetch.ai

Fetch.ai este o platformă blockchain bazată pe inteligență artificială și învățare automată, care permite oricui să partajeze sau să schimbe date. Ca ecosistem autonom de la mașină la mașină, orice rețea de părți independente poate deveni un agent de rețea pentru Fetch.ai, înregistrând orice acord între agenți pe blockchain-ul Fetch.ai. FET este simbolul nativ al blockchain-ului Fetch AI și este mijlocul principal de schimb pentru tranzacțiile de plată.

SingularityNET

SingularityNET este o platformă și o piață descentralizată de inteligență artificială. Dezvoltatorii își publică serviciile în rețeaua SingularityNET, făcându-le disponibile pentru oricine are acces la Internet. Dezvoltatorii pot folosi jetoane AGIX native pentru a taxa pentru serviciile lor. Serviciile pot oferi formare de raționament sau model în diferite domenii, cum ar fi imagine, video, vorbire, text, serii cronologice, inteligență biologică artificială și analiză de rețea.

Ecosistemul SingularityNET va oferi platformei servicii AI și va crea utilizarea în masă a jetoanelor AGIX. Aceste spin-off SingularityNET sunt dezvoltate pe mai multe verticale selectate strategic, inclusiv DeFi, Robotics, Biotech & Longevity, Gaming & Media, Arts & Entertainment (Muzică) și Enterprise-grade AI.

Revedeți

Protocolul Gensyn este o rețea Layer1 pentru calculul de învățare profundă, cu recompense instant pentru participanții din partea ofertei care alocă timp de calcul în rețea și realizează sarcini ML (învățare automată). Protocolul nu necesită supraveghere administrativă sau punere în aplicare, ci facilitează, în schimb, atribuirea sarcinilor și plata în mod programatic prin contracte inteligente.

Provocarea fundamentală a acestei rețele este de a valida munca ML efectuată. Aceasta este o problemă la intersecția dintre teoria complexității, teoria jocurilor, criptografia și optimizarea. Ecosistemul Gensyn este format din 4 roluri: Committer, Resolver, Validator și Reporter.

  • Submitters: Furnizează sarcini de calculat și plătesc pentru unitățile de lucru finalizate.

  • Rezolvatori: Efectuați formarea modelului și generați dovezi pentru verificarea de către verificatori.

  • Verificatori: chei pentru conectarea procedurilor de antrenament nedeterministe la calcule liniare deterministe, replicarea părților dovezilor de rezolvare și compararea distanțelor cu pragurile așteptate.

  • Avertizori: verificați munca validatorilor și puneți provocări în speranța de a câștiga jackpot-uri.

Viziunea lui Gensyn este de a reduce dependența Dapps de infrastructura Web2 prin descentralizarea calculului ML pentru a oferi componente importante de infrastructură pentru aplicațiile Web3.

Scenariul de aplicare

În astfel de scenarii de aplicație, proiectul își propune să facă față nevoilor emergente care decurg din dezvoltarea blockchain-ului în ultimii ani sub formă de IA.

Aceste cerințe pot fi să permită utilizatorilor de jocuri în lanț să sară peste operațiuni obositoare, să permită dezvoltatorilor să dezvolte rapid jocuri în lanț, să socializeze pe platforma blockchain, să genereze avatare cu propriile personalități, să detecteze proiecte NFT false etc. Diferite de platformele tradiționale AI, astfel de proiecte au o cerere puternică de neînlocuit, ceea ce îi face să aibă un șanț adânc. În același timp, dificultatea de dezvoltare a unei platforme care folosește cererea emergentă ca punct de vânzare constă în achiziționarea de clienți. Cum să atragi suficient A devenit o problemă majoră în dezvoltarea unor astfel de platforme pentru a demonstra că nevoile platformelor lor sunt sustenabile și obiective.

Direcția de tur în lanț

În cadrul sistemului financiar principal al modelului de joc criptat „P2E”, utilizatorii se confruntă cu un joc în continuă schimbare și cu un număr mare de operațiuni de bază repetitive. AI poate oferi jucătorilor un proces automatizat stabil și poate formula strategii de joc cu o rată de câștig mai mare.

rct AI este o utilizare a AI pentru a oferi o soluție completă pentru industria jocurilor, tehnologia sa de bază Chaos Box, este un motor AI bazat pe învățarea de întărire profundă. rct AI a dezvoltat un model DRL (Deep Reinforcement Learning) antrenat de AI pentru Axie Infinity.

Deoarece există aproximativ 10^23 de combinații ale tuturor cărților în Axie Infinity, precum și caracteristicile jocurilor precum jocurile, modelul rct AI simulează un număr mare de Eficiență crescută și rata de câștig în statisticile de luptă.

În plus, AI poate oferi dezvoltatorilor prototipuri de acțiune. Mirror World este o lume virtuală cu matrice de joc bazată pe Solana. Tehnologia AI a fost folosită pentru a lansa Mirrama combinată cu jocul Roguelike și Brawl of Mirrors, un joc de arenă bazat pe PVP. În plus, Mirror World a lansat și o serie de NFT-uri care pot fi interoperate în joc. Prototipurile acestor NFT sunt finalizate folosind algoritmi de mișcare AI.

Direcția socială

PLAI Labs se concentrează pe utilizarea AI și Web3 pentru a construi o platformă socială de ultimă generație pentru ca utilizatorii să se joace, să vorbească, să lupte, să facă schimb și să se aventureze împreună. Platforma a primit 32 de milioane de dolari în finanțare de la a16z în ianuarie 2023. În prezent, PLAI Labs a arătat lumii exterioare 2 produse:

Champions Ascension, un joc de rol online masiv multiplayer (MMORPG), jucătorii pot alege să dețină propriile personaje sub formă de NFT și pot lupta în marea arena Colosseum, pot face misiuni și pot juca în temnițe personalizate. Construiește și concura și tranzacționați articole digitale în .O platformă de protocol AI care va ajuta la gestionarea tuturor, de la conținutul generat de utilizatori (UGC) la potrivirea la redarea activelor 2D la 3D.PLAI Labs intenționează să lanseze cartea albă V2 în acest an, inclusiv detalii despre ciclul economic de bază (folosind NFT și blockchain pentru a îmbunătăți experiența), setul de instrumente UGC (inclusiv AI) planuri...

Direcția NFT

Alethea AI propune conceptul de iNFT, care este o tehnologie care combină inteligența artificială și blockchain. După încorporarea AI, NFT are diverse caracteristici de personalitate de interactivitate, generativitate, scalabilitate și unicitate.

Pentru a spune simplu, dacă un NFT este o lucrare umană digitală, după ce a încorporat AI, devine un iNFT, o lucrare NFT cu capacitatea de a discuta cu utilizatorii. Pe 10 iunie 2021, primul iNFT Alice din lume a fost scos la licitație la Sotheby’s pentru 478.800 USD.

Altered State Machine (ASM) este un proiect inovator care combină NFT, inteligența artificială și învățarea automată pentru a oferi putere de antrenament pentru NFT bazat pe AI. Viziunea sa este de a deveni protocolul de proprietate și monetizare pentru AI folosind tehnologia NFT. În ecosistemul ASM, avatarul bazat pe inteligență artificială este numit un agent, care constă din două părți: creierul și avatarul. Proiectul a emis, de asemenea, jetoane ASTO pentru a alimenta ecosistemul ASM.

Optic construiește un protocol de verificare NFT cu inteligență artificială, concentrându-se pe analiza fraudei NFT și descoperirea valorii NFT în cadrul comunității, cu scopul de a ajuta întreaga piață NFT să obțină o autenticitate și o transparență mai ridicate. Motorul inteligent Optic preia colecția de NFT-uri de pe piață prin învățarea seriei NFT reale. Optic returnează apoi un scor de potrivire care indică cât de bine se potrivește NFT-ul verificat cu NFT real.

Optic a finalizat o rundă de finanțare de 11 milioane USD condusă de Pantera Capital și Kleiner Perkins în iulie 2022, cu participarea Circle Ventures și Polygon Ventures. În prezent, OpenSea a adoptat serviciul de detectare Copymint de la Optic.

Analiza tendințelor

Judecând după calea actuală de dezvoltare a proiectelor blockchain AI, infrastructura AI este compusă din trei părți: date, algoritmi și putere de calcul. Dacă un proiect AI normal dorește să realizeze capacitatea de generare sau analiză a inteligenței artificiale, are nevoie de un model și un set de date, precum și de o ontologie software și GUI pentru apelarea modelului. Apoi distribuția de modele și seturi de date în acest domeniu, instruirea modelelor (computing power leasing), și dezvoltarea front-end-urilor software au intermediari, care vor da naștere proiectelor blockchain AI care vizează satisfacerea eficientă a nevoilor clienților.

De exemplu, mai sus, Fetch.ai acționează ca un intermediar, permițând clienților să folosească setul de date nativ pentru tranzacții cu simboluri. SingularityNET permite clienților să achiziționeze servicii de formare a puterii de calcul de la dezvoltatori. Clienții Openfabric AI trebuie să obțină modele (algoritmi), seturi de date, infrastructură (software) și alte servicii de la furnizori. Humans.ai este în mod esențial încapsulat în NFT. Modelul AI antrenat de setul de date este achiziționat de utilizator cu jetoane native,

Gensyn este în esență o platformă descentralizată de închiriere a puterii de calcul. Acestea sunt toate sarcinile care trebuie îndeplinite de AI tradiționale, cum ar fi procesarea limbajului natural, vocea AI și proiectele de generare de imagini care folosesc DApp ca platformă intermediară pentru tranzacții.

Apoi, aplicațiile descentralizate din blockchain au creat noi cerințe, iar proiectele AI bazate pe direcția jocului în lanț, direcția socială și direcția NFT urmăresc să rezolve punctele dureroase ale utilizatorilor din blockchain, cum ar fi rct.ai pentru a rezolva utilizatorii jocului în lanț. Pentru problema operațiunilor manuale repetitive, Mirror World rezolvă dezvoltarea jocurilor în lanț, iar alte proiecte sunt dezvoltate pentru blockchain social și NFT.

În prezent, în etapa inițială a rețelelor sociale Web3, introducerea AI este mai mult o metodă narativă. În viitor, câteva direcții posibile pentru cercetarea și dezvoltarea proiectelor AI:

  • Îmbunătățiți confidențialitatea datelor: Web3 poate maximiza protecția confidențialității datelor folosind tehnologia zk, iar AI poate analiza datele fără a compromite confidențialitatea.

  • Contract inteligent: tehnologia Web3 poate integra aplicații AI în aplicații Web3 prin contracte inteligente, astfel încât să realizeze controlabilitatea modelelor AI. Acest tip de aplicație poate fi utilizat în tranzacția de modele și seturi de date pentru a automatiza procesul de tranzacție și pentru a utiliza tehnologia ZK pentru a proteja datele utilizatorilor. Cu toate acestea, acest tip de proiect se confruntă cu impactul seturilor de date open source și modelelor open source. Imaginați-vă: dacă utilizatorii pot obține date și modele open source pe Hugging face și pot folosi antrenamentul auto tren, de ce ar tranzacționa pe platforma blockchain? În fața impactului companiilor Web2, modelul Web3 AI și tranzacțiile cu seturile de date nu au suficiente șanțuri.

  • Învățare automată mai eficientă: tehnologia Web3 poate îmbunătăți eficiența învățării automate într-un mod descentralizat, făcând aplicațiile AI mai rapide și mai fiabile. Acest lucru a fost aplicat în instruirea tradițională AI. De exemplu, KataGo, o versiune îmbunătățită a AlphaGo, folosește tehnologia de instruire distribuită, astfel încât oamenii din întreaga lume care doresc să actualizeze această inteligență artificială să ofere în mod voluntar instruire privind puterea de calcul. Aplicația din blockchain poate fi similară Pentru Gitcoin, POAP poate fi obținut prin donarea puterii de calcul sau similar cu AMM, care oferă stimulente pentru lichiditate și devine o platformă pentru închirierea puterii de calcul contra cost. Cu toate acestea, din cauza volatilității ridicate a prețurilor valutare, astfel de aplicații sunt mai scumpe decât puterea de calcul GPU tradițională. Leasingul nu are un avantaj. Cu excepția cazului în care platforma în sine este angajată în afaceri financiare, este suficient să subvenționați utilizatorii din valoarea captată de acord, cum ar fi Numerai, folosind tehnologia AI pentru a obține profituri de pe piața de valori, ceea ce face destui utilizatori dispuși să ofere cele trei elemente ale AI pentru a intra pe platformă.

Concluzie

În prezent, fie că este vorba de infrastructura AI nativă a blockchain-ului, fie de proiectul de criptare care utilizează motorul AI pentru a realiza scenariul aplicației, acesta este la început. Scopul principal este de a crea o infrastructură de bază aplicabilă și de a integra economia de simboluri și furnizorii de hardware. , furnizorii de date, algoritmi AI și alte soluții de inteligență artificială.

Cu toate acestea, integrarea celor doi se confruntă și cu multe provocări. În primul rând, blockchain-ul tinde să fie tehnologii complexe, cum ar fi Rollup și ZK, care vor aduce provocări pentru AI pentru a obține date. În al doilea rând, nu există suficiente date experimentale continue pentru a sprijini aplicabilitatea AI în ecosistemul blockchain și capacitatea motorului AI de a se adapta la situații de urgență. În cele din urmă, apariția frecventă a proiectelor false în domeniul criptării care strică conceptul de AI face ca oamenii să își piardă ușor încrederea în explorarea acestui domeniu.

Toate proiectele blockchain AI care rezolvă probleme tradiționale de AI trebuie să răspundă la o întrebare: de ce trebuie această platformă să introducă token-uri în blockchain? Acest lucru face ca țintele de tranzacționare țintele existente pe piața Web2, cum ar fi modelele, platformele de date și puterea de calcul, să aibă dezavantajul onboarding-ului.

Economia de simboluri este ca un volant care poate schimba ciclul de creștere și scădere a unui proiect. În acest moment, dacă doriți să mergeți mai departe, trebuie să luați în considerare utilizatorii efectivi ai platformei, adică problema achiziției clienților. Neînlocuibilitatea cererii este fundația unui proiect. Proiectele care nu au un șanț pot avea succes pe termen scurt, dar nu vor exista destui utilizatori și un ecosistem robust de dezvoltatori. Când cererea este o propunere falsă, stimulentele economice sunt nesustenabile, iar ciclul de viață al proiectului va fi scurtat. Așteptăm cu nerăbdare apariția mai multor proiecte AI+Web3 bazate pe utilizatori reali și pe nevoi de neînlocuit. Ele sunt concepute pentru a îndeplini cerințele care nu sunt sau sunt îndeplinite prost în web2, astfel încât acestea trebuie să fie introduse în Web3 în mod nativ.

În orice caz, integrarea AI în Web3 este o tendință tehnologică viitoare, iar câteva exemple de aplicații Web3 combinate cu inteligența artificială au apărut deja în această etapă. Odată cu trecerea timpului, vor apărea unul după altul mai multe infrastructuri Web3 asociate și noi modele.

RENUNȚAREA RESPONSABILITĂȚII: Informațiile de pe acest site web sunt furnizate ca comentarii generale ale pieței și nu constituie sfaturi de investiții. Vă încurajăm să faceți propria cercetare înainte de a investi.

Alăturați-vă nouă pentru a ține evidența știrilor: https://linktr.ee/coincu

Harold

Ştiri Coincu