Слияние традиционного ИИ и ИИ на базе блокчейн открывает новую парадигму распределенного интеллекта

Недавние наблюдения за тенденциями развития в области общего ИИ выявили интересное явление: традиционный ИИ движется от централизованного к распределенному, в то время как ИИ на базе блокчейн переходит от этапа проверки концепции к этапу практического применения. Эти две области стремительно сливаются.

Последние события в области традиционного ИИ показывают, что локальный интеллект и офлайн AI модели становятся все более популярными. Это свидетельствует о том, что AI модели становятся более легкими и портативными. Применение AI больше не ограничивается крупными облачными центрами обработки данных, а может быть развернуто на смартфонах, устройствах на краю сети и даже на терминалах Интернета вещей.

В то же время некоторые AI-ассистенты реализуют диалог между AI с помощью протоколов многослойной коммуникации, что свидетельствует о том, что AI переходит от индивидуальных агентов к коллективному сотрудничеству.

Этот тренд развития вызывает новый вопрос: как обеспечить согласованность данных и доверие к решениям между распределенными экземплярами ИИ, когда носители ИИ сильно децентрализованы?

Это изменение спроса подчиняется определенной логике: технологический прогресс (легковесные модели) приводит к изменению способов развертывания (распределенные носители), что, в свою очередь, создает новый спрос (децентрализованная верификация).

С другой стороны, путь развития Блокчейн AI также очень интересен. Ранние проекты в основном сосредоточивались на спекуляциях по концепциям, но в последнее время рынок начал обращать внимание на более глубокие аспекты инфраструктурного строительства, такие как системное построение нижних уровней, таких как специальные публичные Блокчейны для AI.

В индустрии начинают появляться профессиональные деления по различным функциональным уровням, таким как вычислительная мощность, вывод данных, аннотирование данных и хранение. Например, некоторые проекты сосредоточены на децентрализованной агрегации вычислительной мощности, другие строят децентрализованные сети вывода данных, а некоторые работают в направлениях федеративного обучения, вычислений на краю и распределительных стимулов данных.

Это отражает логику развития в области Блокчейн AI: после охлаждения концептуального хайпа проявляется спрос на инфраструктуру, что приводит к появлению профессиональной специализации и в конечном итоге формирует экосистемный синергетический эффект.

Интересно, что "слабые стороны" традиционного ИИ постепенно приближаются к "сильным сторонам", которые может предложить ИИ на основе Блокчейн. Пути эволюции двух областей пересекаются.

Традиционный ИИ технически становится все более зрелым, но не хватает экономических стимулов и механизмов управления; ИИ на основе блокчейна имеет инновации в экономических моделях, но реализация технологий относительно отстает. Слияние обоих может привести к взаимному дополнению преимуществ.

Фактически, эта интеграция порождает новую парадигму ИИ: сочетание "эффективных вычислений" вне блокчейна и "быстрой проверки" внутри блокчейна. В этой парадигме ИИ уже не является просто инструментом, а становится участником с экономической идентичностью. Ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные и выводы, по-прежнему сосредоточены вне блокчейна, но требуется легковесная сеть проверки внутри блокчейна.

Это сочетание сохраняет как высокую эффективность и гибкость оффлайн-вычислений, так и обеспечивает надежность и прозрачность через облегчённую проверку в блокчейне.

Следует отметить, что хотя некоторые считают, что Блокчейн ИИ является ложной концепцией, если сохранить открытость и иметь определённое предвидение, можно обнаружить, что быстрый рост ИИ не различает традиционные и Блокчейн технологии, это всего лишь предвзятость восприятия человека, которая делает такое различие.