Развитие AI-индустрии и интеграция с Криптоактивами

Сфера искусственного интеллекта в последние годы стремительно развивается и рассматривается как важная составляющая четвертой промышленной революции. Появление больших языковых моделей значительно повысило эффективность в различных отраслях, и компания Boston Consulting Group оценивает, что GPT увеличил рабочую эффективность в США примерно на 20%. Способность больших моделей к обобщению считается новой парадигмой проектирования программного обеспечения: в отличие от традиционного точного проектирования кода, современное программное обеспечение в большей степени встраивается в обобщающую структуру больших моделей, что позволяет достигать лучших результатов и более широкого поддержания модальностей. Технологии глубокого обучения принесли новую волну процветания в сферу ИИ, и эта волна также распространилась на криптоактивы.

! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика

История развития AI-индустрии

AI-индустрия начала развиваться с 50-х годов 20 века, и в разные периоды академическое и промышленное сообщество предлагали различные технологические маршруты для реализации искусственного интеллекта. В настоящее время основным является метод, основанный на машинном обучении, чья основная идея заключается в том, чтобы позволить машинам улучшать производительность системы через итерации на основе большого объема данных. Машинное обучение в основном делится на три основных направления: соединение, символизм и поведенческую теорию, которые соответственно имитируют нервную систему человека, мышление и поведение.

В настоящее время доминирует коннекционизм, представленный нейронными сетями, также известный как глубокое обучение. Нейронные сети имеют входной слой, выходной слой и несколько скрытых слоев, которые обучаются с помощью огромного количества параметров и данных для решения сложных универсальных задач. Технология глубокого обучения прошла несколько этапов эволюции, от ранних нейронных сетей, RNN, CNN до современных трансформеров.

! Новичок в популярной науке丨AI x Crypto: от нуля до пика

Развитие ИИ прошло через три технологические волны:

1. В 1960-х годах технологии символизма вызвали первую волну, решив проблемы общего естественного языка и взаимодействия человека с машиной.

2. В 1990-х годах IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам, и искусственный интеллект пережил второй расцвет.

3. С 2006 года возникновение глубокого обучения вызвало третью волну. Три гиганта глубокого обучения представили соответствующие концепции, после чего алгоритмы, такие как RNN, GAN и Transformer, постоянно эволюционировали.

! Newcomer Science丨AI x Crypto: от нуля до пика

В последние годы в области ИИ произошло несколько знаковых событий:

• В 2011 году IBM Watson победил человека в викторине Jeopardy!
• В 2016 году AlphaGo победил чемпиона мира по го Ли Седоля
• В 2017 году Google представил алгоритм Transformer
• Модели серии GPT постоянно совершенствовались с 2018 по 2020 годы.
• В 2023 году ChatGPT был запущен и быстро распространился

! Newcomer Science丨AI x Crypto: от нуля до пика

Цепочка поставок в области глубокого обучения

Текущие основные языковые модели основаны на методах глубокого обучения. Модели, представленные GPT, вызвали новую волну интереса к ИИ, и множество игроков стремится войти в эту сферу. Мы можем проанализировать структуру индустриальной цепочки глубокого обучения с точки зрения данных, вычислительной мощности и других аспектов.

Обучение больших моделей в основном делится на три этапа:

1. Предварительное обучение: требует огромного объема данных и вычислительных мощностей, является самым ресурсоемким этапом.

2. Тонкая настройка: использование небольшого объема качественных данных для повышения качества модели.

3. Обучение с подкреплением: постоянная итеративная оптимизация выходов модели через обратную связь.

! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика

Тремя ключевыми факторами, влияющими на производительность больших моделей, являются количество параметров, объем/качество данных и вычислительная мощность. Например, GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров, объём обучающих данных составляет около 570 ГБ, и для этого требуется огромная вычислительная мощность.

Цепочка поставок в области глубокого обучения включает в себя:

• Аппаратное обеспечение GPU: высокопроизводительные чипы GPU от таких производителей, как Nvidia.
• Облачные услуги: такие как AWS, Google Cloud и другие предоставляют вычислительную мощность
• Данные: различные поставщики данных и компании по аннотированию
• База данных: векторные базы данных и другое хранение огромных объемов данных
• Устройства на краю: системы охлаждения и другие поддерживающие устройства
• Приложения: AI-приложения в различных вертикальных областях

! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика

Криптоактивы и AI

Технологии блокчейна и криптоактивов могут принести новые механизмы открытия ценности и реконструкции для цепочки поставок ИИ:

1. Экономика токенов может стимулировать больше людей участвовать на различных этапах AI-индустрии, получать доходы, превышающие денежные потоки.

2. Децентрализованный реестр может решить проблемы доверия к данным и моделям, обеспечивая сотрудничество при защите конфиденциальности данных.

3. Глобальная ценностная сеть может активизировать неиспользуемую вычислительную мощность и снизить затраты.

4. Умные контракты могут реализовать автоматизированную торговлю и использование AI моделей.

В настоящее время основными направлениями сочетания Криптоактивы и AI являются:

• Рынок облачных вычислений GPU: проекты, такие как Render, предоставляют децентрализованную вычислительную сеть
• Данные рынки: EpiK Protocol и другие предоставляют услуги по данным для ИИ
• ZKML: Реализация обучения и вывода модели в условиях приватных вычислений
• AI Агент: проекты такие как Fetch.AI создают сеть интеллектуальных агентов
• AI блокчейн: блокчейн-сеть, разработанная специально для ИИ

Хотя текущее применение AI+шифрования все еще находится на ранней стадии, это сочетание обещает преобразовать цепочку создания стоимости в индустрии AI и создать новую ценность. В будущем, по мере технологического прогресса, интеграция этих двух областей станет более тесной.

! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика