От инфраструктуры ИИ до сценариев приложений — на какие проекты Web3 стоит обратить внимание?

Чат-бот OpenAI ChatGPT достиг 100 миллионов активных пользователей в месяц всего через два месяца после запуска, что сделало его самым быстрорастущим приложением в истории. 10 января агентство Bloomberg сообщило, что Microsoft рассматривает возможность инвестирования $10 млрд в OpenAI, разработчика ChatGPT, и все концепции ИИ криптовалют были полностью взорваны, а FET, AGIX и т. д. выросли более чем на 200% за месяц.

Могут ли с помощью капитала эти две передовые технологии, которые привлекли к себе много внимания, объединиться? Искусственный интеллект использует компьютеры для решения проблем, имитируя мыслительные способности человеческого мозга. OpenAI предоставляет большой объем обучающих данных для моделей обработки естественного языка (NLP), что делает их еще более мощными. В криптомире, построенном на технологии блокчейн, огромное количество ончейн-данных каждый день может служить «топливом» для движка ИИ, позволяя AIGC давать рекомендации по лучшим стратегиям.

Кроме того, по мере того, как алгоритмы искусственного интеллекта становятся умнее, людям становится все труднее понять, как они принимают решения и делают выводы. Блокчейн является неизменяемым и может помочь нам получить доступ к неизменяемой записи данных и процессов, используемых ИИ в процессе принятия решений.

Криптопроект > концепция искусственного интеллекта (Источник: Rootdata)

По сравнению с искусственным интеллектом, таким как Stability AI и ChatGPT, которые привлекли большое внимание и получили распространение в традиционных областях, большее воображение блокчейна заключается в экономической системе, которая может изменить модель ИИ. Когда настроения FOMO утихнут, в этой статье мы рассмотрим характеристики криптопроектов, которые внедряют технологию ИИ, и какую химическую реакцию может произвести ИИ в сочетании с блокчейном?

Инфраструктура искусственного интеллекта

Общей чертой инфраструктурных проектов ИИ является распространение и продажа традиционных архитектур ИИ (данных, моделей и вычислительных мощностей). Как правило, они используют свой собственный токен в качестве средства обмена. Они, как правило, выступают в качестве посредников между пользователями и поставщиками услуг, создавая децентрализованный торговый рынок. Это все задачи, которые являются промежуточными по отношению к потребностям традиционного ИИ, таких как NLP, AI voice, CV и проекты, использующие DApps в качестве посреднической платформы для транзакций. По сути, это децентрализованный рынок, который использует токены для оценки и обмена на традиционных рынках.

Искусственный интеллект Openfabric

Openfabric — это платформа для создания и подключения AI-приложений. С помощью платформы сотрудничество между новаторами в области ИИ, поставщиками данных, предприятиями и поставщиками инфраструктуры будет способствовать созданию и использованию новых интеллектуальных алгоритмов и сервисов. Экосистема Openfabric состоит из 4 ролей: создатель алгоритма, поставщик данных, поставщик инфраструктуры и потребитель сервиса, где потребитель сервиса должен платить остальным 3 поставщикам сервисов.

Создатели алгоритмов: используйте их опыт для создания алгоритмов искусственного интеллекта, которые решают сложные бизнес-задачи. Поставщики данных: обеспечьте распределение большого объема данных, необходимых для обучения алгоритмов ИИ. Поставщик инфраструктуры: все оборудование, на котором работает платформа ИИ. Потребитель сервиса: конечный пользователь, которому нужен определенный бизнес-продукт или услуга.

Орайчейн

Oraichain — это блокчейн-оракул и экосистема на основе искусственного интеллекта. В дополнение к оракулам данных, Oraichain стремится стать блокчейном с полной экосистемой искусственного интеллекта, которая служит базовым уровнем для создания смарт-контрактов и Dapps. Используя искусственный интеллект в качестве краеугольного камня, Oraichain разработала ряд важных инновационных продуктов и услуг, включая AI Price Feed, Full On-Chain VRF, Data Hub, AI Marketplace с более чем 100 API AI, генерацию NFT на основе искусственного интеллекта и защиту авторских прав NFT, Royalty Protocol, платформу агрегатора доходности на основе искусственного интеллекта и Cosmwasm IDE.

Fetch.ai

Fetch.ai — это блокчейн-платформа, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, которая позволяет любому человеку обмениваться данными или торговать ими. Как автономная межмашинная экосистема, любая независимая сторонняя сеть может стать сетевым прокси-сервером для Fetch.ai, записывая любые протоколы, сгенерированные между прокси-серверами в блокчейне Fetch.ai. FET — это нативный токен блокчейна Fetch AI, который является основным средством обмена для платежных транзакций.

Источник: Fetch.ai Blog

СингулярностьНЕТ

SingularityNET — это децентрализованная AI-платформа и маркетплейс. Разработчики публикуют свои сервисы в сети SingularityNET для использования любым пользователем, имеющим доступ в интернет. Разработчики могут взимать плату за свои услуги с помощью нативного токена AGIX. Службы могут обеспечивать междоменный вывод или обучение моделей, таких как изображения, видео, речь, текст, временные ряды, биологический ИИ и сетевая аналитика.

Экосистема SingularityNET

Экосистема SingularityNET предоставит платформе услуги искусственного интеллекта и создаст масштабное использование токена AGIX. Эти спин-оффы SingularityNET разрабатываются на нескольких стратегически выбранных вертикальных рынках, включая DeFi, робототехнику, биотехнологии и долголетие, игры и медиа, искусство и развлечения (музыку) и искусственный интеллект корпоративного уровня.

Генсин

Протокол Gensyn — это сеть уровня 1 для вычислений глубокого обучения, которая вознаграждает участников со стороны предложения, которые инвестируют вычислительное время в сеть и выполняют задачи ML (машинного обучения) с помощью мгновенных вознаграждений. Протокол не требует административного надзора или принуждения, а вместо этого облегчает назначение задач и оплату программным способом с помощью смарт-контрактов. Фундаментальной проблемой для сети является проверка проделанной работы машинного обучения. Это пересечение теории сложности, теории игр, криптографии и оптимизации. Экосистема Gensyn состоит из 4 ролей: коммиттер, резолвер, валидатор и репортер.

Отправители: предоставьте задачи, которые будут рассчитаны, и оплатите выполненные единицы работы. Решатели: Выполняет обучение модели и генерирует доказательства для проверки валидаторами. Верификаторы: Ключ к связыванию недетерминированного процесса обучения с детерминированными линейными вычислениями, копированию части доказательства решателя и сравнению расстояния с ожидаемым порогом. Информаторы: проверяйте работу валидаторов и делайте челленджи в надежде заработать джекпот.

Видение Gensyn состоит в том, чтобы уменьшить зависимость децентрализованных приложений от инфраструктуры Web2, предоставляя критически важные компоненты инфраструктуры для приложений Web3 с помощью децентрализованных вычислений машинного обучения.

Сценарии применения

В таких случаях проект направлен на удовлетворение возникающих потребностей, возникающих в связи с развитием блокчейна в последние годы, с помощью искусственного интеллекта.

Эти требования могут заключаться в том, чтобы позволить пользователям блокчейн-игр пропускать утомительные операции, позволить разработчикам быстро разрабатывать блокчейн-игры, общаться на блокчейн-платформах, генерировать виртуальных людей со своими личностями или обнаруживать поддельные проекты NFT и т. д. В отличие от традиционных платформ искусственного интеллекта, такие проекты имеют сильный невосполнимый спрос, что делает их имеющими глубокий ров, и в то же время сложность разработки платформ с растущим спросом в качестве точек продаж заключается в привлечении клиентов, и то, как привлечь достаточное количество клиентов, чтобы доказать, что потребности их платформ устойчивы и объективны, стало основной проблемой, возникающей при разработке таких платформ.

Направление цепи

В рамках мейнстримной финансовой системы «P2E» модели криптоигр пользователи сталкиваются с постоянно меняющимся игровым процессом и большим количеством повторяющихся базовых операций, а ИИ может предоставить игрокам стабильный автоматизированный процесс и сформулировать игровые стратегии с более высокой вероятностью выигрыша. rct AI — это комплексное решение для игровой индустрии с использованием ИИ, а его основная технология, Chaos Box, представляет собой движок ИИ, основанный на глубоком обучении с подкреплением. Компания rct AI разработала для Axie Infinity модель DRL (Deep Reinforcement Learning), обученную искусственным интеллектом, которая улучшила эффективность и винрейт в большом количестве смоделированных данных боя за счет того, что в Axie Infinity насчитывается около 10^23 комбинаций всех карт, а также характеристик внутриигровых игр.

Кроме того, ИИ может предоставить прототипы действий для разработчиков, Mirror World, игровой матричный виртуальный мир на основе Solana, который использовал технологию искусственного интеллекта для запуска Mirrama с игровым процессом roguelike, и Brawl of Mirrors, игру на арене на основе PVP. Кроме того, Mirror World запустила коллекцию NFT, которые могут быть совместимы в игре, а прототипы этих NFT сделаны с помощью алгоритмов действий ИИ.

Материалы по теме: Разговор с RCT AI: пришло время подумать о том, как блокчейн изменил издателей игр

Социальная ориентация

PLAI Labs, которая сосредоточена на использовании искусственного интеллекта и web3 для создания социальной платформы нового поколения, на которой пользователи могут играть, разговаривать, сражаться, торговать и приключения вместе, получила финансирование в размере 32 миллионов долларов от a16z в январе 2023 года. В настоящее время PLAI Labs представила внешнему миру 2 продукта:

Champions Ascension, массовая многопользовательская ролевая онлайн-игра (MMORPG), в которой игроки могут владеть своими собственными персонажами в виде NFT и иметь возможность сражаться на больших аренах Колизея, выполнять квесты, строить и соревноваться в пользовательских подземельях и торговать цифровыми предметами. Платформа протокола искусственного интеллекта, которая поможет во всем: от пользовательского контента (UGC) до сопоставления и рендеринга 2D- и 3D-ресурсов.

PLAI Labs планирует запустить технический документ V2 в этом году, включая подробную информацию об основном экономическом цикле (использование NFT и блокчейна для улучшения опыта), планы по набору инструментов для пользовательского контента (включая ИИ)…

Читайте по теме: «Ветераны предпринимательства начинают снова, Plai Labs рассказывает о том, почему Web3»

Направление NFT

Aletha AI придумала концепцию iNFT — технологии, сочетающей в себе искусственный интеллект и блокчейн. При интеграции с искусственным интеллектом NFT являются интерактивными, генеративными, масштабируемыми и уникальными в своем разнообразии личностных черт.

Проще говоря, если NFT — это цифровая работа человека, то после интеграции с ИИ она становится iNFT, NFT-работой с возможностью общаться с пользователями. 10 июня 2021 года первая в мире iNFT Alice была продана на аукционе Sotheby’s за 478 800 долларов.

Altered State Machine (ASM) — это инновационный проект, который сочетает в себе NFT, искусственный интеллект и машинное обучение для обучения NFT на основе искусственного интеллекта с видением стать протоколом владения и монетизации для ИИ с использованием технологии NFT. В экосистеме ASM аватары на основе искусственного интеллекта называются агентами и состоят из двух частей: мозга и аватара. Проект также выпустил токены ASTO для поддержки экосистемы ASM.

Материалы по теме: Объяснение машины с измененным состоянием: инновационное исследование развивающихся NFT с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

Optic создает протокол проверки NFT на основе искусственного интеллекта, ориентированный на анализ мошенничества с NFT и обнаружение стоимости NFT в сообществе, с целью помочь всему рынку NFT достичь большей подлинности и прозрачности. Optic Intelligence Engine учится на реальных коллекциях NFT, а затем извлекает коллекции NFT на торговой площадке. Затем Optic возвращает оценку совпадения, которая показывает, насколько хорошо проверенный NFT соответствует реальному.

В июле 2022 года Optic закрыла раунд финансирования в размере $11 млн под руководством Pantera Capital, Kleiner Perkins при участии Circle Ventures, Polygon Ventures и других. В настоящее время OpenSea использует сервис обнаружения Copymint от Optic.

Материалы по теме: Optic: протокол проверки NFT с искусственным интеллектом

Анализ трендов

С точки зрения текущего пути развития блокчейн-проектов ИИ, инфраструктура ИИ состоит из трех частей: данных, алгоритмов и вычислительной мощности. Для того, чтобы нормальный проект ИИ мог реализовать способность генерировать или анализировать искусственный интеллект, он должен иметь модели и наборы данных, а также программные онтологии и графические интерфейсы, вызывающие модели. Затем распространение моделей и наборов данных в этой области, обучение моделей (лизинг вычислительных мощностей) и разработка программного фронтенда имеют формирование посредников, которые родят блокчейн-проекты ИИ, направленные на эффективное удовлетворение потребностей клиентов.

Например, в приведенном выше примере Fetch.ai выступает в качестве посредника, позволяя клиентам торговать наборами данных с помощью своего собственного токена. SingularityNET позволяет клиентам приобретать услуги по обучению вычислительной мощности у разработчиков, а клиентам Openfabric AI необходимо получать такие услуги, как модели (алгоритмы), наборы данных и инфраструктура (программное обеспечение) от поставщиков, Humans.ai по сути, модели ИИ, обученные с помощью наборов данных, инкапсулированных в NFT, и пользователи используют нативные токены для покупки.

Gensyn — это, по сути, децентрализованная платформа аренды вычислительных мощностей. Все это задачи, которые являются промежуточными по сравнению с теми, которые необходимо выполнять традиционному ИИ, такие как обработка естественного языка, речь ИИ и генерация изображений, а также проекты, использующие DApps в качестве промежуточной платформы для транзакций.

Затем децентрализованное применение в блокчейне породило новые потребности, поэтому проект AI, основанный на направлении chain-игр, социальных и NFT, направлен на решение болевых точек пользователей в блокчейне, таких как rct.ai решает проблему ручных повторяющихся операций пользователей цепных игр, Mirror World решает разработку цепных игр, а другие проекты разрабатываются для блокчейн-сетей и NFT.

В настоящее время, на ранних этапах социализации Web3, ИИ внедряется больше как нарративное устройство. В перспективе возможны следующие направления развития AI-проектов:

Повышение конфиденциальности данных: Web3 может максимизировать конфиденциальность данных за счет использования технологии zk, в то время как ИИ может анализировать данные без ущерба для них.

Смарт-контракты: технология Web3 может интегрировать приложения ИИ в приложения Web3 с помощью смарт-контрактов, чтобы достичь управляемости над моделями ИИ. Этот тип приложений можно использовать для торговли моделями и наборами данных для автоматизации процесса торговли. А технология ZK используется для защиты данных пользователя. Тем не менее, этот тип проектов сталкивается с влиянием наборов данных с открытым исходным кодом и моделей с открытым исходным кодом, только представьте: если пользователи могут получать данные и модели с открытым исходным кодом на Hugging face и использовать обучение автопоезда, почему они будут торговать на блокчейн-платформе? Столкнувшись с натиском Web2-компаний, модели ИИ Web3 и транзакции с наборами данных не имеют достаточного количества рвов.

Более эффективное машинное обучение: технологии Web3 могут сделать приложения ИИ более быстрыми и надежными, сделав машинное обучение более эффективным децентрализованным способом. Это было использовано в традиционном обучении ИИ, таком как KataGo, улучшенная версия AlphaGo, которая использует технологию распределенного обучения, чтобы люди по всему миру, желающие получить это обновление ИИ, могли добровольно проводить компьютерное обучение. Приложение в блокчейне может быть похоже на Gitcoin, а пожертвование вычислительных мощностей может получить POAP, или аналогично AMM, что дает стимул для ликвидности и становится платформой для аренды вычислительных мощностей за определенную плату, но из-за высокой волатильности цены валюты такого рода приложения не имеет преимущества перед традиционным лизингом вычислительных мощностей GPU. Если сама платформа не занимается финансовым бизнесом и не достаточна для того, чтобы субсидировать пользователей из стоимости, полученной протоколом, например, Numerai, которая использует технологию искусственного интеллекта для получения прибыли на фондовом рынке, то достаточное количество пользователей готовы предоставить три элемента ИИ в платформу.

Резюме

В настоящее время как инфраструктура искусственного интеллекта на основе блокчейна, так и криптопроекты, реализующие сценарии приложений с помощью движков ИИ, находятся в зачаточном состоянии, и основная цель — создать подходящую базовую инфраструктуру для оттачивания интеграции токеномики с решениями ИИ, такими как поставщики оборудования, поставщики данных и алгоритмы ИИ.

Тем не менее, существует множество проблем, препятствующих их интеграции. Прежде всего, тенденция блокчейна к сложным технологиям, таким как Rollup и ZK, вызовет проблемы для ИИ для получения данных. Во-вторых, нет достаточного количества непрерывных экспериментальных данных, подтверждающих применимость ИИ в экосистеме блокчейна и способность движков ИИ адаптироваться в ответ на чрезвычайные ситуации. Наконец, в криптосфере часто встречаются поддельные проекты, которые опираются на концепцию ИИ, из-за чего люди легко теряют уверенность в изучении этой области.

Все блокчейн-проекты ИИ, которые решают традиционные задачи ИИ, должны ответить на вопрос: зачем этой платформе нужно внедрять токены на блокчейне, из-за чего цель транзакции существующей цели на рынке Web2, такой как платформа, модель, данные и вычислительная мощность, имеет недостаток онбординга.

Токеномика, как маховик, может изменить цикл взлета и падения проекта. В настоящее время, если вы хотите положительный маховик, вам нужно учитывать реальных пользователей платформы, то есть проблему привлечения клиентов. Незаменимость спроса — это ров проекта, а проект без рва может добиться краткосрочного успеха, но у него не будет достаточного количества пользователей и сильной экосистемы разработчиков. Когда спрос является ложным утверждением, экономические стимулы становятся неустойчивыми, и жизненный цикл проекта становится короче. Мы ожидаем, что AI+Web3 проектов, основанных на реальных пользователях и незаменимых потребностях, будет больше. Они предназначены для выполнения требований, которые не выполняются или плохо выполняются в Web2 и, таким образом, изначально должны быть представлены в Web3.

В любом случае, интеграция ИИ в Web3 — это будущий технологический тренд, и на данном этапе уже есть несколько примеров Web3-приложений, включающих искусственный интеллект. Со временем появятся более актуальные инфраструктуры Web3 и новые модели.