Столкновение криптовалют и ИИ: возможности, репрезентативные проекты и будущее

Автор: Reflexivity Research, перевод Golden Finance xiaozou

1. Столкновение искусственного интеллекта (ИИ) и шифрования

В последнее время индустрия искусственного интеллекта (ИИ) попала в заголовки газет со смешанными отзывами. Хотя вы, возможно, хорошо осведомлены о недавнем фарсе OpenAI и, возможно, провели некоторое исследование возможностей существующих технологий ИИ, вы, вероятно, не задумывались о взаимодействии между ИИ и блокчейн-системами. В этой статье мы представим некоторые из существующих приложений, которые посвящены объединению технологий ИИ и блокчейн, а также перспективы этих приложений и индустрии ИИ в ближайшие годы.

2. Узнайте об искусственном интеллекте (ИИ) и о том, как он связан с криптографией

Прежде чем мы перейдем к деталям проекта и более техническим деталям, я думаю, важно рассказать об основах технологии искусственного интеллекта и о том, как талантливые команды и отдельные разработчики в индустрии создали сегодняшнюю игру.

Если вы уже знакомы с ChatGPT, это самое популярное и широко признанное приложение искусственного интеллекта, ориентированное на потребителя на сегодняшний день, и за последний год ему удалось привлечь внимание технологической индустрии — позвольте нам объяснить основную концепцию технологии и то, почему она так хорошо справляется со всеми потребностями пользователей.

Основной технологией, лежащей в основе ChatGPT и других моделей чата, ориентированных на потребителя, является хорошо известная модель большого языка (LLM). Эти сложные технологии ИИ, по сути, представляют собой комбинацию методов/алгоритмов глубокого обучения и очень больших наборов данных, которые вместе создают модель ИИ, способную прогнозировать и обобщать информацию.

Взаимодействие между людьми и магистрами права обрабатывается с помощью естественного языка, и большинство магистров права построены специально с использованием обработки естественного языка (NLP). Сначала пользователь просит чат-бота ответить на определенный тип вопроса на естественном языке, а затем чат-бот использует лежащую в его основе технологию, обучающие данные и возможности, чтобы предоставить пользователю возможные ответы.

LLM создается на основе модели трансформатора. Трансформер — это нейронная сеть, которая хорошо предсказывает текст и изучает контекст слов. Магистры права, использующие модели-трансформеры, хороши в NLP и хорошо справляются с повседневными человеческими задачами, такими как решение математических задач, генерация шаблонов кода и даже написание брифов или корректура текстов.

Вот почему чат-боты, такие как ChatGPT, Microsoft Bing AI и Claude, были чрезвычайно успешны, почти в одиночку вызвав революцию в области искусственного интеллекта. В то время как многие считают, что системы искусственного интеллекта могут в конечном итоге получить больше возможностей и интеллекта, чем люди, существует мало доказательств того, что это произойдет в ближайшее время. В любом случае, возможностей комбинирования этих моделей с человеческими рабочими процессами и перспективными существующими возможностями достаточно, чтобы показать, что ИИ никуда не денется, нравится нам это или нет. Тем не менее, вам может быть интересно, как эти модели могут сочетаться с неразрешительной природой криптографии и блокчейна, поэтому давайте объясним потенциальные тенденции конвергенции и рассмотрим эти две революционные формы технологий.

3. Как технология шифрования помогает в разработке приложений ИИ?

Криптоиндустрия каждый день упоминается в новостях, крупных СМИ и других социальных сетях. В 2008 году Сатоши Накамото написал «белую книгу», которая превратилась в рынок стоимостью 1,5 триллиона долларов, побудив крупнейшие финансовые учреждения мира одобрить или отклонить заявки на спотовые ETF на биткоин.

Часто бывает трудно описать внутренние преимущества технологии блокчейн для посторонних, в основном потому, что большинство стран первого мира имеют очень развитую финансовую индустрию и очень плавно взаимодействуют с пользователями. За пределами такой развитой страны, как Соединенные Штаты, гораздо легче объяснить и продемонстрировать силу неразрешимых счетов для финансовых транзакций, в значительной степени из-за коррумпированных финансовых учреждений и правительств в этих странах, которые, к сожалению, все еще являются источником политической и экономической жизненной силы мира. Страны по всему миру барабанят на регулярной основе, а подавляющее большинство населения планеты до сих пор не имеет доступа к банковской инфраструктуре.

Криптовалюта — это способ банковского обслуживания людей, не имеющих банковских счетов, и эта технология предлагает людям возможность стать распорядителями своих собственных финансовых операций, будь то хранение криптовалют в холодных кошельках или использование многочисленных приложений децентрализованных финансов, доступных в криптоэкосистеме. Перспективу финансирования без разрешения трудно описать, но революционные изменения, происходящие каждый день, нельзя недооценивать.

Прозрачность, безопасность и децентрализация, присущие блокчейну, могут значительно облегчить способ хранения, обмена и использования данных ИИ. Ожидается, что конвергенция технологий искусственного интеллекта и блокчейна повысит доверие к системам ИИ, предоставив неизменяемый реестр для транзакций и принятия решений ИИ, что снизит опасения по поводу манипулирования или неправомерного использования данных.

Один из ключевых аспектов, в которых шифрование может продвинуть ИИ (и наоборот), лежит в области управления данными и безопасности. Системы ИИ требуют больших объемов данных для обучения и совершенствования. С помощью технологии блокчейн эти данные могут безопасно и прозрачно передаваться различным платформам и заинтересованным сторонам. Это не только обеспечивает целостность данных, но и открывает новые возможности для совместных исследований и разработок в области ИИ, устраняя разрозненность данных, которые часто препятствуют инновациям.

Сочетание искусственного интеллекта и блокчейна может привести к появлению легитимных децентрализованных автономных организаций (DAO). Эти DAO управляются смарт-контрактами и работают на основе алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут работать и принимать решения независимо друг от друга, а также выполнять транзакции без вмешательства человека. Исторически сложилось так, что управление крипто DAO не было идеальным, так как человеческие эмоции и стремление к деньгам часто затмевают первоначальную цель DAO. Внедрение систем искусственного интеллекта может произвести революцию в отраслях за счет автоматизации процессов и снижения потребности в посредниках, повышения эффективности при одновременном снижении затрат.

Еще одним перспективным направлением является использование блокчейна в качестве стимула для генерации и обмена данными ИИ. Благодаря процессу токенизации отдельные лица и организации могут быть вознаграждены за вклад ценных данных в модели ИИ, создавая более совместную и инклюзивную экосистему ИИ.

Децентрализованные финансы (DeFi) также вносят огромный вклад в ИИ и готовы создать то, что можно назвать децентрализованным искусственным интеллектом (DeAI). Это демократизирует использование технологий ИИ и позволит частным лицам и малым организациям получить доступ к инструментам и услугам ИИ, которые ранее были доступны только крупным компаниям.

Конвергенция криптовалют и искусственного интеллекта может трансформировать не только финансовый сектор, но и каждый аспект нашей цифровой жизни. Объединив сильные стороны этих двух технологий, мы можем рассчитывать на будущее, в котором ИИ будет не только более доступным, но и более безопасным, прозрачным и потенциально более эффективным. С учетом сказанного, давайте проанализируем текущие показатели индустрии ИИ.

4. Сломайте непрозрачный барьер искусственного интеллекта

Сравнивая реформу финансовой системы с интеллектуальной революцией в производстве систем искусственного интеллекта, мы можем провести некоторые очень важные сходства и обеспечить основу для их объединения.

Сегодня ИИ-компании, такие как OpenAI, Google Deepmind, Anthropic и многие другие, проводят собственные исследования и операции.

5. Актуальные возможности в криптографии и искусственном интеллекте

Теперь, когда мы рассмотрели основы синергии ИИ и криптовалют, давайте подробнее рассмотрим некоторые из ведущих проектов в этой области. В то время как большинство из них все еще активно работают над тем, чтобы загрузить свои сети, получить лояльную пользовательскую базу и получить поддержку со стороны более широкого криптосообщества, все они находятся в авангарде отрасли и являются отличными представителями этой быстрорастущей отрасли.

(1) Bittensor: децентрализованная сеть моделей искусственного интеллекта

Bittensor на сегодняшний день является самым популярным и хорошо зарекомендовавшим себя проектом в экосистеме Crypto & AI. Bittensor — это децентрализованная сеть, целью которой является демократизация пространства искусственного интеллекта путем создания платформы для многочисленных децентрализованных товарных рынков или «подсетей», которые объединяют использование единой системы токенов. Его миссия состоит в том, чтобы построить сеть, которая будет конкурировать с крупными гигантами в области искусственного интеллекта, такими как OpenAI, используя уникальный механизм стимулирования и передовую архитектуру подсети. Систему Bittensor можно рассматривать как машину на основе блокчейна, которая может эффективно использовать возможности искусственного интеллекта в блокчейне.

Сетью управляют два ключевых игрока: майнеры и валидаторы. Майнеры отправляют предварительно обученные модели ИИ в сеть и получают вознаграждение за свой вклад, в то время как валидаторы обеспечивают валидность и точность выходных данных модели. Такая конфигурация создает конкурентную среду, которая стимулирует майнеров постоянно улучшать свои модели для повышения производительности и более высокой доходности TAO (нативного токена сети). Пользователи взаимодействуют с сетью, отправляя запросы валидаторам, которые затем распределяют эти запросы среди майнеров. Валидатор сортирует выходные данные этих майнеров и возвращает пользователю ответ с самым высоким рейтингом.

Подход Bittensor к разработке моделей уникален. В отличие от многих лабораторий или научно-исследовательских институтов ИИ, Bittensor не делает этого из-за высокой стоимости и сложности обучающих моделей. Сеть опирается на децентрализованный механизм обучения. Задача валидатора состоит в том, чтобы оценить модели, сгенерированные майнерами с использованием определенного набора данных, и оценить каждую модель на основе определенных критериев, таких как точность и функция потерь. Такой децентрализованный подход к оценке обеспечивает постоянное улучшение производительности модели.

Архитектура Bittensor включает в себя механизм консенсуса Yuma, уникальный гибрид Proof-of-Work (PoW) и Proof-of-Stake (PoS), который распределяет ресурсы по подсетям сети. Подсети — это независимые экономические рынки, каждая из которых ориентирована на отдельную задачу ИИ, такую как прогнозирование текста или генерация изображений, и могут соглашаться или отказываться от консенсуса Yuma в зависимости от своей функции.

Bittensor — это важный шаг в децентрализации ИИ, предоставляющий платформу для разработки, оценки и улучшения различных моделей ИИ децентрализованным образом. Его уникальная структура не только стимулирует создание высококачественных моделей ИИ, но и демократизирует использование технологии ИИ, что, как ожидается, изменит способ разработки и использования ИИ в различных областях.

(2) Akash: Супероблако с открытым исходным кодом

Akash Network — это инновационная супероблачная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для безопасной и эффективной покупки и продажи вычислительных ресурсов. Его видение заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность развертывать собственную облачную инфраструктуру, а также покупать и продавать неиспользуемые облачные ресурсы. Такая гибкость не только демократизирует использование облачных ресурсов, но и обеспечивает экономичное решение для пользователей, которым необходимо масштабировать свои операции.

В основе системы Akash лежит механизм обратного аукциона, где пользователи могут подавать заявки на основе своих вычислительных потребностей, а поставщики могут конкурировать друг с другом за услуги, что часто приводит к значительно более низким ценам, чем у традиционных облачных систем. В основе системы лежат зрелые и надежные технологии, такие как Kubernetes и Cosmos, которые обеспечивают безопасное и надежное размещение приложений на платформе. Подход Akash, ориентированный на сообщество, гарантирует, что его пользователи имеют право голоса в развитии и управлении сетью, что делает ее по-настоящему ориентированной на пользователя общественной службой.

Инфраструктура Akash определяется с помощью простого в использовании SDL на основе YAML, который позволяет пользователям создавать сложные развертывания в нескольких доменах и поставщиках. Эта функция в сочетании с Kubernetes, ведущей системой оркестрации контейнеров, не только гарантирует гибкость развертывания, но и гарантирует безопасность и надежность хостинга приложений. Кроме того, Akash предлагает решение для постоянного хранения, которое обеспечивает хранение данных даже после перезагрузки, что особенно полезно для приложений, управляющих большими наборами данных.

В целом, Akash Network выделяется как децентрализованная облачная платформа, которая предлагает уникальное решение монопольных проблем текущих поставщиков облачных услуг. Она использует недостаточно используемые ресурсы в миллионах центров обработки данных по всему миру, модель, которая не только снижает затраты, но и повышает скорость и эффективность облачных приложений. Благодаря отсутствию необходимости переписывать проприетарные языки и независимость от поставщика, Akash предоставляет общую платформу для широкого спектра облачных приложений.

(3) Рендеринг: платформа расширения доступа к вычислительным ресурсам

Render Network — это блокчейн-платформа, предназначенная для удовлетворения растущих потребностей в вычислениях в медиапроизводстве, особенно в таких областях, как дополненная реальность, виртуальная реальность и мультимедиа с искусственным интеллектом. Он использует неиспользуемые циклы графического процессора, чтобы соединить создателей контента, которым нужна вычислительная мощность, с поставщиками, у которых есть доступные ресурсы графического процессора. Этот децентрализованный подход, использующий технологию блокчейн, гарантирует, что задачи на базе GPU, такие как создание и оптимизация контента на основе искусственного интеллекта, обрабатываются безопасно и эффективно.

Основной услугой сети Render является ее интеграция с искусственным интеллектом, который играет жизненно важную роль как в создании контента, так и в оптимизации процессов. Сеть поддерживает задачи, связанные с искусственным интеллектом, позволяя художникам использовать инструменты искусственного интеллекта для создания ресурсов и улучшения цифровых произведений искусства. Эта интеграция позволяет создавать 3D-миры со сверхвысоким разрешением и оптимизировать процессы рендеринга, такие как шумоподавление ИИ. Кроме того, использование искусственного интеллекта в сети Render распространяется на управление крупномасштабными коллекциями произведений искусства и оптимизацию рабочего процесса рендеринга, расширяя возможности творческого процесса.

Сетевая экосистема рендеринга служит торговой площадкой для ресурсов GPU, обслуживая различные заинтересованные стороны, такие как художники, инженеры и операторы узлов. Это еще больше демократизирует использование вычислительных мощностей и делает сложные проекты рендеринга доступными как для индивидуальных создателей, так и для крупных студий. Транзакции в рамках этой экосистемы осуществляются с использованием токенов RNDR, создавая динамичную экономику, сосредоточенную на оказании услуг. По мере того, как искусственный интеллект продолжает менять процесс создания цифрового контента, Render Network станет ключевым игроком в содействии новому творческому самовыражению и технологическим инновациям в цифровом медиапространстве.

(4) Gensyn: Децентрализованная вычислительная платформа

Gensyn — это криптовалютный проект, основанный на искусственном интеллекте, ориентированный на преодоление вычислительных проблем и ограничений ресурсов, присущих современным системам искусственного интеллекта. Проект направлен на преодоление барьеров на пути развития ИИ, вызванных огромными требованиями к ресурсам, необходимым для создания базовых моделей. Подход Gensyn заключается в создании децентрализованного протокола блокчейна, который эффективно использует глобальные вычислительные ресурсы.

Предыстория рождения Gensyn подчеркивает растущую вычислительную сложность систем ИИ, опережающую доступное вычислительное предложение. Например, обучение такой большой модели, как GPT-4 от OpenAI, требует больших ресурсов, что создает огромное препятствие для всех вовлеченных сторон. Такая динамика создала потребность в системах, способных эффективно использовать все доступные вычислительные ресурсы для преодоления ограничений существующих решений, которые либо слишком дороги, либо недостаточны для крупномасштабных задач ИИ.

Gensyn стремится решить эту проблему, создав децентрализованный протокол, который соединяет и проверяет задачи глубокого обучения вне сети экономически эффективным способом. Протокол сталкивается с несколькими проблемами, включая проверку задач, динамику рынка, предварительную оценку, проблемы конфиденциальности и необходимость эффективного распараллеливания моделей глубокого обучения. Протокол направлен на создание вычислительной сети, не требующей доверия, обеспечение стимулов для участия и предоставление способа проверки того, что вычислительные задачи выполняются так, как было обещано.

Протокол Gensyn — это протокол первого уровня, не требующий доверия, для вычислений глубокого обучения, вознаграждающий участников за вклад в вычислительное время и выполнение задач машинного обучения. Он использует различные методы для проверки выполненных задач, включая вероятностные доказательства обучения, протоколы точечных вычислений на основе графов и поощрительные игры типа Truebit. Система включает в себя различных участников, таких как отправитель, решатель, верификатор и информатор, каждый из которых играет определенную роль в вычислительном процессе.

На практике протокол Gensyn состоит из нескольких этапов от подачи задачи до арбитража контракта и урегулирования. Протокол направлен на создание прозрачного и недорогого рынка для вычислений машинного обучения (ML), обеспечивающего масштабируемость и эффективность. Протокол также дает возможность майнерам с мощными графическими процессорами использовать свое оборудование для вычислений машинного обучения по потенциально более низкой цене, чем у основных поставщиков. Такой подход не только решает вычислительные задачи в области ИИ, но и демократизирует доступ к ресурсам ИИ.

(5) Fetch: платформа с открытым исходным кодом для экономики искусственного интеллекта

Fetch.ai существует дольше, чем некоторые из ранее упомянутых проектов, и на его веб-сайте доступны самые разнообразные услуги. По своей сути Fetch — это инновационный проект, который сочетает в себе искусственный интеллект (ИИ) и криптовалюты, чтобы произвести революцию в способах выполнения экономической деятельности и процессов. Fetch-сервисы основаны на агентах искусственного интеллекта, которые разработаны как модульные строительные блоки, которые можно запрограммировать для выполнения определенных задач. Эти агенты способны подключаться, искать и торговать автономно, создавая динамичные рынки, которые меняют традиционный ландшафт экономической деятельности.

Одной из ключевых услуг Fetch является возможность интеграции традиционных продуктов с искусственным интеллектом. Это достигается за счет интеграции их API с Fetch.ai агентами, процесс интеграции проходит быстро и не требует внесения изменений в базовые бизнес-приложения. Агенты ИИ могут комбинироваться с другими агентами в сети, открывая возможности для новых сценариев использования и бизнес-моделей. Кроме того, эти агенты имеют возможность вести переговоры и совершать транзакции от имени пользователей, что позволяет им монетизировать свои развертывания.

Кроме того, эти агенты могут предоставлять выводы из моделей машинного обучения, позволяя пользователям монетизировать свои аналитические сведения и улучшать свои модели машинного обучения.

Fetch также представила Agentverse, службу управления no-code, которая упрощает развертывание агентов ИИ. Точно так же, как популярность традиционных платформ no-code (Replit) растет, а такие сервисы, как Github Copilot, делают кодирование доступным для широкой публики, Fetch еще больше демократизирует разработку web3 своим уникальным способом.

С помощью Agentverse пользователи могут без особых усилий запустить своего первого агента, что значительно снижает порог входа для использования передовых технологий искусственного интеллекта. Что касается механизмов ИИ и сервисов агентов, Fetch использует большие языковые модели (LLM) для обнаружения и отправки выполнения задач соответствующим агентам ИИ. Система может не только монетизировать AI-приложения и сервисы, но и служить комплексной платформой для агентских услуг, таких как создание, листинг, анализ и хостинг.

Платформа расширяет возможности использования с помощью таких функций, как поиск, обнаружение и аналитика. Агенты могут быть зарегистрированы в Agentverse для легкой идентификации и обнаружения на Fetch.ai платформах, Fetch.ai платформы используют механизм целевого поиска на основе LLM. Инструменты профилирования можно использовать для повышения эффективности семантических дескрипторов агентов, тем самым повышая их обнаруживаемость. Кроме того, Fetch.ai интегрировали IoT-шлюз для автономных агентов, что позволило им собирать сообщения и обрабатывать их пакетами при повторном подключении.

Наконец, Fetch.ai предлагает управляемые услуги для управления агентами, которые предоставляют все функции Agentverse в дополнение к управляемым услугам. Платформа также представляет сеть адресации и именования агентов с открытым исходным кодом, которая использует Fetch.ai сети Web3. Это означает новый подход к веб-адресации DNS, который интегрирует технологию блокчейн в систему. В целом, Fetch.ai предоставляет универсальную платформу, которая сочетает в себе технологии искусственного интеллекта и блокчейна для предоставления инструментов для разработки агентов ИИ, монетизации моделей машинного обучения и прорывных методов поиска и обнаружения в цифровой экономике. Сочетание агентов искусственного интеллекта и технологии блокчейн прокладывает путь к автоматизированным и оптимизированным процессам децентрализованным и эффективным образом.

6. Что ждет ИИ и криптоиндустрию дальше?

Бесшовная конвергенция технологий искусственного интеллекта и блокчейна представляет собой ключевое достижение в обеих областях. Эта комбинация представляет собой не просто слияние двух передовых технологий, а трансформационную синергию, которая переопределяет границы цифровых инноваций и децентрализации. Потенциальные применения этой комбинации (как это было исследовано в таких проектах, как Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network и Gensyn) демонстрируют огромные возможности и преимущества объединения вычислительной мощности ИИ с безопасной и прозрачной структурой для блокчейна.

Заглядывая в будущее, становится ясно, что конвергенция искусственного интеллекта и блокчейна будет играть ключевую роль в формировании различных отраслей. От повышения безопасности и целостности данных до создания новых моделей децентрализованных автономных организаций — эта конвергенция обещает привести к более эффективным, прозрачным и доступным технологиям. Особенно в сфере децентрализованных финансов появление децентрализованного искусственного интеллекта (DeAI) может демократизировать использование технологии ИИ и сломать барьеры, которые традиционно монополизировались крупными компаниями. Это обещает привести к более инклюзивной цифровой экономике, в которой частные лица и малые предприятия также смогут пользоваться инструментами и услугами ИИ, которые ранее были недоступны.

Кроме того, интеграция ИИ и криптографии также может решить некоторые из наиболее насущных проблем в обеих областях. В области искусственного интеллекта такие проблемы, как разрозненность данных и огромные вычислительные ресурсы, необходимые для обучения больших моделей, могут быть решены за счет децентрализованного управления данными и совместного использования вычислительных мощностей блокчейна. В сфере блокчейна ИИ может повысить эффективность, автоматизировать процесс принятия решений и усовершенствовать механизмы безопасности. Крайне важно, чтобы разработчики, исследователи и заинтересованные стороны продолжали изучать и использовать синергию между ИИ и блокчейном. Таким образом, они смогут не только внести свой вклад в развитие этих отдельных областей, но и стимулировать инновации в цифровой сфере в целом, что в конечном итоге принесет пользу обществу в целом.

Источник: Голден Финанс