Зіткнення криптовалют та штучного інтелекту: можливості, репрезентативні проєкти та майбутнє

Автор: Reflexivity Research, переклад Golden Finance xiaozou

1. Зіткнення штучного інтелекту (ШІ) та шифрування

Останнім часом індустрія штучного інтелекту (ШІ) потрапляє в заголовки газет з неоднозначними відгуками. Хоча ви, можливо, добре знаєте про нещодавній фарс OpenAI і, можливо, провели деяке дослідження можливостей існуючих технологій штучного інтелекту, ви, ймовірно, мало замислювалися про взаємодію між штучним інтелектом і системами блокчейну. У цій статті ми представимо деякі існуючі програми, присвячені поєднанню штучного інтелекту та технології блокчейн, а також перспективи цих програм та індустрії штучного інтелекту в найближчі роки.

2. Дізнайтеся про штучний інтелект (ШІ) і про те, як він пов’язаний з криптографією

Перш ніж ми перейдемо до деталей проекту та більш технічних деталей, я думаю, що важливо охопити основи технології штучного інтелекту та те, як талановиті команди та окремі розробники в галузі створили сьогоднішню гру.

Якщо ви вже знайомі з ChatGPT, це найпопулярніший і широко визнаний додаток штучного інтелекту, орієнтований на споживачів на сьогоднішній день, і за останній рік йому вдалося привернути увагу технологічної індустрії — давайте пояснимо основну концепцію технології та чому вона так добре справляється з усіма потребами користувачів.

Основною технологією, яка лежить в основі ChatGPT та інших моделей чату, орієнтованих на споживача, є добре відома велика мовна модель (LLM). Ці складні технології штучного інтелекту, по суті, є поєднанням методів/алгоритмів глибокого навчання та дуже великих наборів даних, які разом створюють модель штучного інтелекту, здатну прогнозувати та узагальнювати інформацію.

Взаємодія між людьми та LLM обробляється за допомогою природної мови, і більшість LLM побудовані спеціально за допомогою обробки природної мови (NLP). Спочатку користувач просить чат-бота відповісти на певний тип запитань природною мовою, а потім чат-бот використовує свою базову технологію, навчальні дані та можливості, щоб надати користувачеві можливі відповіді.

ЛЛМ створюється на основі трансформаторної моделі. Transformer — це нейронна мережа, яка добре прогнозує текст і вивчає контекст, що стоїть за словами. LLM, що використовують трансформаторні моделі, добре справляються з НЛП і добре справляються з повсякденними людськими завданнями, такими як вирішення математичних завдань, генерація шаблонів коду і навіть написання брифів або коректура текстів.

Ось чому такі чат-боти, як ChatGPT, Bing AI від Microsoft і Claude, були надзвичайно успішними, майже одноосібно викликавши революцію штучного інтелекту. Хоча багато хто вважає, що системи штучного інтелекту можуть зрештою отримати більше можливостей та інтелекту, ніж люди, існує мало доказів того, що це станеться найближчим часом. У будь-якому випадку, можливостей поєднання цих моделей з людськими робочими процесами та багатообіцяючими існуючими можливостями достатньо, щоб показати, що штучний інтелект тут, хочемо ми цього чи ні. Однак вам може бути цікаво, як ці моделі можна поєднати з інклюзивною природою криптографії та блокчейну, тому давайте пояснимо потенційні тенденції конвергенції та дослідимо ці дві проривні форми технологій.

3. Як технологія шифрування допомагає розробці додатків штучного інтелекту?

Криптоіндустрія щодня з’являється в новинах, великих ЗМІ та інших соціальних мережах. У 2008 році Сатоші Накамото написав білу книгу, яка стала ринком вартістю 1,5 трильйона доларів, спонукаючи найбільші світові фінансові установи схвалювати або відхиляти заявки на спотові ETF на біткоіни.

Часто буває важко описати стороннім людям внутрішні переваги технології блокчейн, головним чином тому, що більшість країн першого світу мають дуже розвинені фінансові галузі і дуже плавно взаємодіють з користувачами. За межами такої розвиненої країни, як Сполучені Штати, набагато простіше пояснити і продемонструвати силу інклюзивних рахунків для фінансових операцій, багато в чому через корумповані фінансові інститути та уряди в цих місцях, які, на жаль, все ще тримають політичну та економічну силу світу. Країни по всьому світу барабанять на регулярній основі, а переважна більшість населення планети все ще не має доступу до банківської інфраструктури.

Криптовалюта — це спосіб банківських операцій для тих, хто не має банківських послуг, і ця технологія пропонує людям можливість стати розпорядниками власних фінансових операцій, незалежно від того, чи це зберігання криптовалют у холодних гаманцях, чи використання численних програм децентралізованих фінансів, доступних у криптоекосистемі. Перспективу інклюзивних фінансів складно описати, але революційні зміни, які відбуваються щодня, не можна недооцінювати.

Притаманна блокчейну прозорість, безпека та децентралізація можуть значно полегшити спосіб зберігання, обміну та використання даних штучного інтелекту. Очікується, що конвергенція технології штучного інтелекту та блокчейну підвищить довіру до систем штучного інтелекту, надаючи незмінний реєстр для транзакцій ШІ та прийняття рішень, зменшуючи занепокоєння щодо маніпулювання або неправильного використання даних.

Одним із ключових аспектів, де шифрування може просунути ШІ (і навпаки), є управління даними та безпека. Системи штучного інтелекту вимагають великих обсягів даних для навчання та вдосконалення. За допомогою технології блокчейн цими даними можна безпечно та прозоро обмінюватися між різними платформами та зацікавленими сторонами. Це не тільки забезпечує цілісність даних, але й відкриває нові шляхи для спільних досліджень і розробок штучного інтелекту, руйнуючи розрізненість даних, які часто перешкоджають інноваціям.

Поєднання штучного інтелекту та блокчейну може призвести до появи законних децентралізованих автономних організацій (DAO). Ці DAO керуються смарт-контрактами та працюють на основі алгоритмів штучного інтелекту, які можуть працювати та приймати рішення незалежно та виконувати транзакції без втручання людини. Історично склалося так, що управління криптовалютними DAO не було ідеальним, оскільки людські емоції та прагнення до грошей часто затьмарюють початкову мету DAO. Впровадження систем штучного інтелекту може революціонізувати галузі, автоматизуючи процеси та зменшуючи потребу в посередниках, підвищуючи ефективність при одночасному зниженні витрат.

Ще одним перспективним напрямком є використання блокчейну як стимулу для генерації та обміну даними ШІ. Завдяки процесу токенізації окремі особи та організації можуть отримати винагороду за внесок цінних даних у моделі штучного інтелекту, створюючи більш спільну та інклюзивну екосистему штучного інтелекту.

Децентралізовані фінанси (DeFi) також є потенційно величезним внеском у штучний інтелект і готові створити щось, що можна назвати децентралізованим штучним інтелектом (DeAI). Це демократизує використання технології штучного інтелекту та дозволить фізичним особам і малим організаціям отримати доступ до інструментів і послуг штучного інтелекту, які раніше були доступні лише великим компаніям.

Конвергенція криптовалют і штучного інтелекту має потенціал трансформувати не тільки фінансовий сектор, але і кожен аспект нашого цифрового життя. Об’єднавши сильні сторони цих двох технологій, ми можемо розраховувати на майбутнє, в якому штучний інтелект буде не тільки доступнішим, але й безпечнішим і прозорішим, а також потенційно ефективнішим. З огляду на це, давайте проаналізуємо поточні показники індустрії штучного інтелекту.

4. Зруйнуйте непрозорий бар’єр штучного інтелекту

Порівнюючи реформу фінансової системи криптовалют з інтелектуальною революцією у виробництві систем штучного інтелекту, ми можемо провести деякі дуже релевантні подібності та забезпечити основу для їх об’єднання.

Сьогодні компанії, що займаються штучним інтелектом, такі як OpenAI, Google Deepmind, Anthropic та багато інших, проводять власні дослідження та операції.

5. Поточні можливості в криптовалюті та штучному інтелекті

Тепер, коли ми розглянули основи синергії штучного інтелекту та криптовалют, давайте детальніше розглянемо деякі з провідних проєктів у цій галузі. Хоча більшість із них все ще активно працюють над тим, щоб завантажити свої мережі, отримати базу лояльних користувачів і отримати популярність від ширшої криптоспільноти, усі вони знаходяться в авангарді галузі та є чудовими представниками цієї швидкозростаючої галузі.

(1) Bittensor: децентралізована мережа моделей штучного інтелекту

Bittensor на сьогоднішній день є найпопулярнішим і добре зарекомендував себе проектом в екосистемі Crypto & AI. Bittensor — це децентралізована мережа, яка має на меті демократизувати простір штучного інтелекту шляхом створення платформи для численних децентралізованих товарних ринків або «підмереж», які об’єднують використання єдиної системи токенів. Його місія полягає в тому, щоб побудувати мережу, яка конкурує з великими гігантами в галузі штучного інтелекту, такими як OpenAI, використовуючи унікальний механізм стимулювання та передову архітектуру підмережі. Систему Bittensor можна розглядати як машину на основі блокчейну, яка може ефективно перенести можливості штучного інтелекту в ланцюжок.

Мережею керують два ключові гравці: майнери та валідатори. Майнери надсилають у мережу попередньо навчені моделі штучного інтелекту та отримують винагороду за свій внесок, тоді як валідатори забезпечують достовірність і точність вихідних даних моделі. Ця установка створює конкурентне середовище, яке стимулює майнерів постійно вдосконалювати свої моделі для кращої продуктивності та вищої прибутковості TAO (нативний токен мережі). Користувачі взаємодіють з мережею, надсилаючи запити валідаторам, які потім розповсюджують ці запити серед майнерів. Валідатор сортує вихідні дані цих майнерів і повертає користувачеві відповідь з найвищим рейтингом.

Підхід Bittensor до розробки моделей унікальний. На відміну від багатьох лабораторій штучного інтелекту або науково-дослідних інститутів, Bittensor не робить цього через високу вартість і складність навчальних моделей. Мережа спирається на децентралізований механізм навчання. Завдання валідатора полягає в тому, щоб оцінити моделі, згенеровані майнерами, використовуючи певний набір даних, і оцінити кожну модель на основі певних критеріїв, таких як точність і функція втрат. Такий децентралізований підхід до оцінки забезпечує постійне поліпшення продуктивності моделі.

Архітектура Bittensor включає механізм консенсусу Yuma, унікальний гібрид Proof-of-Work (PoW) і Proof-of-Stake (PoS), який розподіляє ресурси між підмережами мережі. Підмережі — це незалежні економічні маркетплейси, кожна з яких зосереджена на різних завданнях штучного інтелекту, таких як прогнозування тексту або генерація зображень, і можуть ввімкнути або вимкнути консенсус Yuma залежно від його функції.

Bittensor є важливим кроком у децентралізації штучного інтелекту, надаючи платформу для децентралізованої розробки, оцінки та вдосконалення різних моделей штучного інтелекту. Його унікальна структура не тільки стимулює створення високоякісних моделей штучного інтелекту, але й демократизує використання технології штучного інтелекту, що, як очікується, змінить спосіб розробки та використання ШІ в різних сферах.

(2) Akash: Суперхмара з відкритим вихідним кодом

Akash Network — це інноваційна суперхмарна платформа з відкритим вихідним кодом, призначена для безпечної та ефективної купівлі та продажу обчислювальних ресурсів. Його бачення полягає в тому, щоб надати користувачам можливість розгортати власну хмарну інфраструктуру, а також купувати та продавати невикористані хмарні ресурси. Така гнучкість не тільки демократизує використання хмарних ресурсів, але й забезпечує економічно ефективне рішення для користувачів, яким потрібно масштабувати свою діяльність.

В основі системи Akash лежить механізм зворотного аукціону, де користувачі можуть подавати ставки на основі своїх обчислювальних потреб, а постачальники можуть конкурувати за послуги один в одного, що часто призводить до значно нижчих цін, ніж традиційні хмарні системи. Базовою підтримкою системи є зрілі та надійні технології, такі як Kubernetes та Cosmos, які гарантують, що платформа безпечно та надійно розміщує програми. Підхід Akash, керований спільнотою, гарантує, що його користувачі мають право голосу в розвитку та управлінні мережею, що робить її справді орієнтованою на користувача публічною службою.

Інфраструктура Akash визначається за допомогою простого у використанні SDL на основі YAML, який дозволяє користувачам створювати складні розгортання в кількох доменах і постачальниках. Ця функція в поєднанні з Kubernetes, провідною системою оркестрації контейнерів, не тільки гарантує гнучкість розгортання, але й гарантує безпеку та надійність хостингу додатків. Крім того, Akash пропонує рішення для постійного зберігання, яке забезпечує збереження даних навіть після перезавантаження, що особливо корисно для програм, які керують великими масивами даних.

Загалом, Akash Network виділяється як децентралізована хмарна платформа, яка пропонує унікальне рішення монопольних проблем поточних постачальників хмарних послуг. Вона використовує недостатньо використані ресурси в мільйонах центрів обробки даних по всьому світу, і ця модель не тільки знижує витрати, але й підвищує швидкість та ефективність хмарних додатків. Не потребуючи переписування пропрієтарних мов та незалежності від постачальників, Akash надає загальну платформу для широкого спектру хмарних додатків.

(3) Render: Платформа розширення доступу до обчислень

Render Network — це блокчейн-платформа, розроблена для задоволення зростаючих потреб в обчисленнях у виробництві медіа, особливо в таких сферах, як доповнена реальність, віртуальна реальність і медіа, посилені штучним інтелектом. Він використовує невикористані цикли графічного процесора, щоб з’єднати творців контенту, яким потрібна обчислювальна потужність, з постачальниками, які мають доступні ресурси графічного процесора. Цей децентралізований підхід, який використовує технологію блокчейн, гарантує, що завдання на основі графічного процесора, такі як створення та оптимізація контенту на основі штучного інтелекту, вирішуються безпечно та ефективно.

Основною послугою мережі Render є її інтеграція зі штучним інтелектом, який відіграє життєво важливу роль як у створенні контенту, так і в оптимізації процесів. Мережа підтримує завдання, пов’язані зі штучним інтелектом, дозволяючи художникам використовувати інструменти штучного інтелекту для створення ресурсів і покращення цифрових творів мистецтва. Ця інтеграція дозволяє створювати 3D-світи з надвисокою роздільною здатністю та оптимізувати процеси рендерингу, такі як знешумлення штучним інтелектом. Крім того, використання штучного інтелекту в мережі Render поширюється на масштабне управління колекціями творів мистецтва та оптимізацію робочого процесу рендерингу, розширюючи можливості творчого процесу.

Мережева екосистема Render служить ринком ресурсів GPU, обслуговуючи різні зацікавлені сторони, такі як художники, інженери та оператори вузлів. Це більше демократизує використання обчислювальних потужностей і робить складні проекти рендерингу доступними для окремих творців і великих студій. Транзакції в цій екосистемі здійснюються за допомогою токенів RNDR, створюючи динамічну економіку, зосереджену на наданні послуг. Оскільки штучний інтелект продовжує змінювати створення цифрового контенту, Render Network стане ключовим гравцем у сприянні новим творчим самовираженням та технологічним інноваціям у цифровому медіапросторі.

(4) Gensyn: Децентралізована обчислювальна платформа

Gensyn — це криптовалютний проєкт, об’єднаний штучним інтелектом, орієнтований на подолання обчислювальних проблем і обмежень ресурсів, притаманних найсучаснішим системам штучного інтелекту. Проєкт спрямований на подолання бар’єрів на шляху розвитку штучного інтелекту, спричинених величезними потребами в ресурсах, необхідними для побудови фундаментальних моделей. Підхід Gensyn полягає у створенні децентралізованого протоколу блокчейну, який ефективно використовує глобальні обчислювальні ресурси.

Передісторія народження Генсина підкреслює зростаючу обчислювальну складність систем штучного інтелекту, випереджаючи доступну пропозицію обчислень. Наприклад, навчання такої великої моделі, як GPT-4 від OpenAI, вимагає багато ресурсів, що створює величезну перешкоду для всіх залучених сторін. Ця динаміка створила потребу в системах, які можуть ефективно використовувати всі доступні обчислювальні ресурси для усунення обмежень поточних рішень, які або занадто дорогі, або недостатні для великомасштабних завдань штучного інтелекту.

Gensyn прагне вирішити цю проблему, створивши децентралізований протокол, який з’єднує та перевіряє завдання глибокого навчання поза мережею економічно ефективним способом. Протокол стикається з кількома проблемами, включаючи перевірку завдань, динаміку ринку, попередню оцінку, проблеми конфіденційності та необхідність ефективного розпаралелювання моделей глибокого навчання. Протокол має на меті побудувати обчислювальну мережу без довіри, забезпечити стимули для участі та забезпечити спосіб перевірити, чи обчислювальні завдання виконуються так, як було обіцяно.

Протокол Gensyn — це протокол першого рівня, що не потребує довіри, для обчислень глибокого навчання, який винагороджує учасників за внесок обчислювального часу та виконання завдань машинного навчання. Він використовує різноманітні методи для перевірки виконаних завдань, включаючи імовірнісні докази навчання, протоколи на основі графів і заохочувальні ігри типу Truebit. У системі беруть участь різні учасники, такі як Submitter, Solver, Verifier і Whistleblower, кожен з яких відіграє певну роль в обчислювальному процесі.

На практиці протокол Gensyn складається з декількох етапів від передачі завдання до арбітражу за контрактом і врегулювання. Протокол спрямований на створення прозорого, недорогого ринку обчислень машинного навчання (ML), що забезпечує масштабованість та ефективність. Протокол також надає можливість майнерам з потужними графічними процесорами використовувати своє обладнання для обчислень машинного навчання за потенційно нижчою ціною, ніж у звичайних постачальників. Такий підхід не лише вирішує обчислювальні проблеми у сфері ШІ, а й демократизує доступ до ресурсів ШІ.

(5) Fetch: платформа з відкритим вихідним кодом для економіки штучного інтелекту

Fetch.ai працює довше, ніж деякі з раніше згаданих проектів, і на його веб-сайті доступний широкий спектр послуг. За своєю суттю Fetch є інноваційним проектом, який поєднує штучний інтелект (ШІ) та криптовалюти, щоб революціонізувати спосіб здійснення економічної діяльності та процесів. Сервіси Fetch засновані на агентах штучного інтелекту, які розроблені як модульні будівельні блоки, які можна запрограмувати для виконання конкретних завдань. Ці агенти здатні підключатися, шукати і торгувати автономно, створюючи динамічні ринки, які змінюють традиційний ландшафт економічної діяльності.

Однією з ключових послуг Fetch є можливість інтеграції традиційних продуктів зі штучним інтелектом. Це досягається шляхом інтеграції їх API з Fetch.ai агентами, процес інтеграції швидкий і не вимагає змін в базових бізнес-додатках. Агенти штучного інтелекту можна поєднувати з іншими агентами в мережі, відкриваючи можливості для нових варіантів використання та бізнес-моделей. Крім того, ці агенти мають можливість вести переговори та здійснювати транзакції від імені користувачів, що дозволяє їм монетизувати свої розгортання.

Крім того, ці агенти можуть надавати висновки з моделей машинного навчання, дозволяючи користувачам монетизувати свої ідеї та вдосконалювати свої моделі машинного навчання.

Fetch також представив Agentverse, службу управління без коду, яка спрощує розгортання агентів штучного інтелекту. Подібно до того, як традиційні no-code платформи (Replit) стають все більш популярними, а такі сервіси, як Github Copilot, роблять кодування доступним для широкої публіки, Fetch ще більше демократизує розробку web3 у свій унікальний спосіб.

За допомогою Agentverse користувачі можуть без особливих зусиль запустити свого першого агента, що значно знижує вхідний бар’єр для використання передових технологій штучного інтелекту. З точки зору механізмів штучного інтелекту та агентських послуг, Fetch використовує великі мовні моделі (LLM) для виявлення та надсилання виконання завдань відповідним агентам ШІ. Система може не тільки монетизувати програми та послуги штучного інтелекту, але й служити комплексною платформою для агентських послуг, таких як створення, лістинг, аналіз та хостинг.

Платформа підвищує корисність за допомогою таких функцій, як пошук, виявлення та аналітика. Агенти можуть бути зареєстровані в Agentverse для легкої ідентифікації та виявлення на Fetch.ai платформах, Fetch.ai платформи використовують механізм цільового пошуку на основі LLM. Інструменти профілювання можуть бути використані для підвищення ефективності семантичних дескрипторів агентів, тим самим покращуючи їх виявленість. Крім того, Fetch.ai інтегрував шлюз IoT для офлайн-агентів, що дозволяє їм збирати повідомлення та обробляти їх пакетами при повторному підключенні.

Нарешті, Fetch.ai пропонує керовані послуги для керуючих агентів, які надають усі функції Agentverse на додаток до керованих послуг. Платформа також представляє мережу адресації та іменування агентів з відкритим вихідним кодом, яка використовує Fetch.ai мережу Web3. Це означає новий підхід до адресації Web DNS, який інтегрує технологію блокчейн у систему. Загалом, Fetch.ai надає універсальну платформу, яка поєднує технології штучного інтелекту та блокчейну, щоб надати інструменти для розробки агентів штучного інтелекту, монетизації моделей машинного навчання, а також проривних методів пошуку та виявлення в цифровій економіці. Поєднання агентів штучного інтелекту та технології блокчейн прокладає шлях до автоматизації та оптимізації процесів децентралізованим та ефективним способом.

6. Що чекає на індустрію штучного інтелекту та криптовалют?

Плавне зближення технології штучного інтелекту та блокчейну є ключовим досягненням в обох сферах. Ця комбінація є не просто поєднанням двох передових технологій, а трансформаційною синергією, яка перевизначає межі цифрових інновацій та децентралізації. Потенційне застосування цієї комбінації (як досліджується в таких проектах, як Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network і Gensyn) демонструє величезні можливості та переваги поєднання обчислювальної потужності штучного інтелекту з безпечною та прозорою структурою блокчейну.

Дивлячись у майбутнє, стає зрозуміло, що конвергенція штучного інтелекту та блокчейну відіграватиме ключову роль у формуванні різних галузей. Від підвищення безпеки та цілісності даних до створення нових моделей децентралізованих автономних організацій, ця конвергенція обіцяє призвести до більш ефективних, прозорих та доступних технологій. Особливо у сфері децентралізованих фінансів поява децентралізованого штучного інтелекту (DeAI) може демократизувати використання технології штучного інтелекту та зруйнувати бар’єри, які традиційно монополізувалися великими компаніями. Це обіцяє призвести до більш інклюзивної цифрової економіки, в якій окремі особи та малі організації також зможуть користуватися інструментами та послугами штучного інтелекту, які раніше були недоступні.

Крім того, інтеграція штучного інтелекту та криптографії також може вирішити деякі з найактуальніших проблем в обох сферах. У сфері штучного інтелекту такі проблеми, як розрізненість даних і величезні обчислювальні ресурси, необхідні для навчання великих моделей, можуть бути пом’якшені за допомогою децентралізованого управління даними та розподілу обчислювальних потужностей блокчейну. У сфері блокчейну ШІ може підвищити ефективність, автоматизувати процес прийняття рішень та покращити механізми безпеки. Дуже важливо, щоб розробники, дослідники та зацікавлені сторони продовжували досліджувати та використовувати синергію між штучним інтелектом та блокчейном. Роблячи це, вони не тільки зможуть зробити свій внесок у розвиток цих окремих сфер, але й стимулюватимуть інновації в цифровій сфері в цілому, що в кінцевому підсумку принесе користь суспільству в цілому.

Джерело: Golden Finance