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La fusión de la IA con Activos Cripto reconfigura la cadena de suministro de Profundidad en el aprendizaje.
Desarrollo de la industria de la IA y la fusión con Activos Cripto
La industria de la inteligencia artificial ha crecido de manera explosiva en los últimos años, siendo vista como una parte importante de la cuarta revolución industrial. La aparición de grandes modelos de lenguaje ha mejorado significativamente la eficiencia en diversas industrias, y Boston Consulting estima que GPT ha incrementado la eficiencia laboral en Estados Unidos en aproximadamente un 20%. La capacidad de generalización de los grandes modelos se considera un nuevo paradigma de diseño de software; en comparación con el diseño de código preciso tradicional, el software actual integra más el marco de grandes modelos de generalización, obteniendo así un mejor rendimiento y un soporte más amplio de modalidades. La tecnología de aprendizaje profundo ha traído una nueva ola de prosperidad a la industria de AI, y esta ola también se ha extendido a los Activos Cripto.
Historia del desarrollo de la industria de la IA
La industria de la IA comenzó en la década de 1950, y el mundo académico y la industria han propuesto diversas rutas técnicas para implementar la inteligencia artificial en diferentes períodos. Actualmente, el enfoque principal son los métodos basados en el aprendizaje automático, cuya idea central es permitir que las máquinas mejoren el rendimiento del sistema a través de iteraciones con grandes volúmenes de datos. El aprendizaje automático se divide principalmente en tres grandes corrientes: el conexionismo, el simbolismo y el conductismo, que imitan respectivamente el sistema nervioso humano, el pensamiento y el comportamiento.
Actualmente, el conexionismo representado por las redes neuronales domina, también conocido como aprendizaje profundo. Las redes neuronales tienen una capa de entrada, una capa de salida y múltiples capas ocultas, y ajustan tareas generales complejas a través del entrenamiento con una gran cantidad de parámetros y datos. La tecnología de aprendizaje profundo ha pasado por múltiples evoluciones, desde las primeras redes neuronales, RNN, CNN, hasta los modernos Transformers.
El desarrollo de la IA ha pasado por tres olas de tecnología:
En la década de 1960, la tecnología del simbolismo provocó la primera ola, resolviendo el problema del procesamiento del lenguaje natural y el diálogo hombre-máquina.
En la década de 1990, IBM Deep Blue venció al campeón de ajedrez, la IA experimentó un segundo auge.
Desde 2006, el auge del aprendizaje profundo ha provocado la tercera ola. Los tres gigantes del aprendizaje profundo propusieron conceptos relacionados, y luego algoritmos como RNN, GAN y Transformer han evolucionado continuamente.
En los últimos años, han surgido varios hitos en el campo de la IA:
Cadena de la industria de aprendizaje profundo
Los modelos de lenguaje de gran tamaño más populares actualmente se basan en métodos de aprendizaje profundo. Los grandes modelos representados por GPT han desencadenado una nueva ola de entusiasmo por la IA, con numerosos actores ingresando a este campo. Podemos analizar la estructura de la cadena industrial del aprendizaje profundo desde dimensiones como los datos y la potencia de cálculo.
El entrenamiento de modelos grandes se divide principalmente en tres pasos:
Pre-entrenamiento: requiere una gran cantidad de datos y potencia de cálculo, es la fase que más recursos consume.
Ajuste fino: utilizar una pequeña cantidad de datos de alta calidad para mejorar la calidad del modelo.
Aprendizaje reforzado: iterar y optimizar continuamente la salida del modelo a través de retroalimentación.
Los tres factores clave que afectan el rendimiento de los grandes modelos son la cantidad de parámetros, la cantidad/calidad de los datos y la capacidad de cálculo. Tomando como ejemplo GPT-3, tiene 175 mil millones de parámetros, aproximadamente 570 GB de datos de entrenamiento, y requiere un enorme apoyo de capacidad de cálculo.
La cadena de la industria de aprendizaje profundo incluye principalmente:
Activos Cripto y la combinación con IA
La tecnología de blockchain y de Activos Cripto puede aportar nuevos descubrimientos de valor y mecanismos de reestructuración a la cadena de industrias de IA:
La economía de tokens puede incentivar a más personas a participar en las diversas etapas de la industria de la IA, obteniendo ganancias que superan el flujo de caja.
El libro de contabilidad descentralizado puede resolver el problema de confianza en los datos y modelos, logrando la colaboración bajo la protección de la privacidad de los datos.
Las redes de valor globalizadas pueden activar la potencia de cálculo ociosa y reducir costos.
Los contratos inteligentes pueden lograr la negociación automatizada y el uso de modelos de IA.
Actualmente, las principales direcciones de combinación de Activos Cripto y AI incluyen:
Aunque la aplicación actual de AI+Activos Cripto aún se encuentra en una etapa temprana, esta combinación tiene el potencial de remodelar la cadena de valor de la industria de AI y crear nuevo valor. En el futuro, a medida que la tecnología avance, la fusión de estos dos campos será más estrecha.