Раньше я думал, что компании по разработке ИИ похожи на софтверные компании. Создайте модель, улучшайте её производительность, привлекайте пользователей и делайте всё это снова. Чем больше я смотрел на @OpenLedger , тем больше я понимал, что моя первоначальная мысль была не совсем точной. Искусственный интеллект становится всё более похожим на цепочку поставок. Финальный ответ привлекает всё внимание, но за ним стоит сложный процесс, включающий множество наборов данных, участников, моделей, оценок и агентов, сотрудничающих для создания чего-то ценного.
Цепочки поставок удивительны, потому что их успех обычно не зависит только от одного человека или компании. Фабрика может работать хорошо, но если в других областях будут задержки, это все равно может вызвать проблемы для всей системы. Искусственный интеллект начинает испытывать такое же давление. Знания теперь приходят из многих разных источников, а не только из одного. Они поступают от участия различных людей, которые со временем делятся своими знаниями, идеями и навыками.
Одна из причин, по которой я продолжаю замечать #OpenLedger , заключается в этом. Проект, похоже, больше ориентирован на сотрудничество и координацию усилий, чем просто на создание вещей. Идеи, такие как вовлечение участников, использование конкретных моделей, добавление уровней для кредитования и среды, управляемые агентами, все подчеркивают одну и ту же проблему. По мере расширения сетей ИИ сложность может заключаться не в разработке интеллекта. Сложная часть может заключаться в том, чтобы информация оставалась организованной, легко воспринимаемой и полезной, даже когда участвует множество различных элементов.
Сложные системы обычно не ломаются из-за одной большой ошибки. "Проблемы часто растут, оставаясь незамеченными." Небольшие неэффективности накапливаются со временем. Становится всё сложнее проверить, является ли информация правдой. "Координация становится менее эффективной." "Доверие постепенно снижается." К тому времени, когда люди осознают, что есть проблема, система сталкивается с гораздо большими трудностями, чем кажется на первый взгляд. Сети ИИ могут в конечном итоге столкнуться с аналогичными проблемами, если управление вкладом и ценностью в больших масштабах станет трудным.
Это заставляет меня задуматься, будут ли будущие чемпионы в ИИ определяться только тем, насколько хороши модели. $OPEN продолжает направлять меня к новой возможности. Сети, которые лучше всего организуют информацию, людей и ресурсы, вероятно, получат наибольшую выгоду. История показывает, что инновационные продукты могут привести к созданию целых отраслей. Однако именно хорошо организованные цепочки поставок помогают этим отраслям процветать и сохраняться.
