Історія розвитку AI-індустрії та її зв'язок з криптоактивами

Технології штучного інтелекту, що розпочалися з 50-х років XX століття, пройшли кілька хвиль розвитку. Наразі основні технології глибокого навчання представлені нейронними мережами, які постійно оптимізують параметри моделі шляхом навчання на великих обсягах даних для виконання складних завдань.

! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку

Розвиток глибокого навчання пройшов шлях від перших нейронних мереж до еволюції RNN, CNN та інших структур, зрештою розвившись до нині широко використовуваної архітектури Transformer. Цей технологічний шлях значно підвищив здатність систем штучного інтелекту до узагальнення, дозволяючи адаптуватися до різних модальностей вхідних і вихідних даних.

У сфері промислового ланцюга тренування та інференс моделей глибокого навчання потребують великої обчислювальної потужності, тому GPU стали основним апаратним вибором. Одночасно, величезна кількість якісних даних також є ключем до забезпечення ефективності моделі. Таким чином, навколо двох основних елементів – обчислювальної потужності та даних – сформувалася повноцінна промислова екосистема, що включає постачальників GPU, постачальників хмарних послуг, постачальників даних тощо.

Поєднання Криптоактивів та AI в основному проявляється в наступних кількох аспектах:

1. Надання децентралізованої мережі спільного використання GPU-обчислювальної потужності для активізації невикористовуваних ресурсів потужності.

2. Сприяння збору та обміну якісними даними за допомогою механізму стимулювання токенів.

3. Використовуючи технології приватних обчислень, такі як нульове знання, забезпечити безпечне використання даних.

4. Розробка системи AI-агента на основі блокчейну (Agent) для реалізації автоматизованої взаємодії в ланцюгу.

5. Побудова спеціалізованої інфраструктури публічних блокчейнів, орієнтованої на AI-додатки.

В цілому, технології криптоактивів можуть надати нові механізми виявлення вартості та обігу для індустрії штучного інтелекту, в той час як децентралізований характер блокчейну може вирішити деякі проблеми довіри в застосуваннях штучного інтелекту. Проте в процесі фактичної реалізації децентралізовані системи все ще мають недоліки в аспектах продуктивності та зручності розробки, які потребують подальшої оптимізації.