分散型AI研究：人工知能の進化とコア技術のコンセプト

はじめに

デジタル化の時代において、人工知能（AI）は技術革新と社会進歩を推進する重要な力となっている。AIは過去一定期間、ベンチャーキャピタル業界や資本市場で最もホットな話題となっている。

このトピックに関する我々の研究成果を3つの記事で紹介します。この記事はその第1回目で、AIの歴史を旅し、その中核となる技術コンセプトを探求し、分散型AIの未来を展望します。

この方面での起業家やプロジェクトオーナーからのご連絡もお待ちしています。

AIの歴史

人工知能（AI）

人工知能の概念は、1956年のダートマス会議まで遡る。1956年のダートマス会議がAI研究の正式なスタートとなった。

- 始まりの段階（1950年代～1960年代）：初期の研究は、論理と思考の象徴的処理によって人間を模倣しようとする象徴主義的なAIに焦点を当てた。を模倣しようとするものであった。この時期のAI研究は、計算能力によって制限されていましたが、AIの理論的基礎を築きました。

-探求と応用（1970年代～1980年代）：特定の領域で問題解決を行うために人間の専門知識をエンコードするエキスパートシステムの台頭。この時期のAIは、医療や金融などの分野で応用の可能性を示し始めました。

-AIの回復（1990年代～2000年代）：インターネットの普及とビッグデータの出現は、AIに豊富なデータ資源を提供し、AIの発展を後押ししました。この時期のAI技術は、医療診断、金融分析などの分野に応用され始め、その幅広い応用可能性を示した。

- ディープラーニング時代（2010年代～現在）：ディープラーニング革命、畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークに代表されるディープラーニングモデルは、画像認識、音声認識などの分野でブレークスルーをもたらした。この時期のAI技術は、自動運転、インテリジェントアシスタント、パーソナライズド・レコメンデーションなどの商業分野で広く利用され、大規模な商業化を達成した。

AIのコア技術コンセプト

AIのコア技術コンセプトは、基本的なアルゴリズムから複雑なシステムの構築まで、幅広い側面をカバーしている。"text-align:center">

- 機械学習：基本的なアルゴリズムによるアルゴリズムの学習。strong>-機械学習：データによるアルゴリズムの訓練で、システムが明示的にプログラムされることなく学習し、改善することを可能にする。機械学習アルゴリズムの進歩、特にサポートベクターマシンや決定木のような手法の改善により、AIシステムの性能は大幅に向上しました。

- ディープラーニング：ニューラルネットワークに基づく大規模な機械学習手法で、多層ネットワーク構造を持つことが多い。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像認識に、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）やトランスフォーマーは自然言語処理に使用される。

-自然言語処理（NLP）：コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成できるようにする技術。機械翻訳、感情分析、チャットボットなどのNLP技術の発展により、人間とコンピュータの自然性と効率が劇的に向上した。機械翻訳、感情分析、チャットボットなどのNLP技術の発展は、人間とコンピュータの対話の自然さと効率を劇的に向上させました。

-コンピュータビジョン： コンピュータが画像やビデオから視覚情報を取得し、処理し、理解することを可能にする技術。顔認識、自律走行、医療画像分析など、コンピュータビジョン技術の進歩は、セキュリティ、交通、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションを技術的にサポートします。

分散型AIとは

• 分散型AIは、AIとブロックチェーンを組み合わせたもので、分散された計算リソースとデータストレージによって、AIモデルの訓練と利用を可能にします。AIモデルの訓練と利用を可能にします。

• 分散型AIの台頭は、ジェネレーティブAIの広範な採用と現実世界の熱意によって大きく後押しされ、その結果、あらゆる種類のプロジェクトがこの分野に加速しています。

人工知能とブロックチェーンの相乗効果

人工知能とブロックチェーンには多くの相乗効果がある。

- 実現可能なアプローチ： 契約の意思決定を強化し、経済モデルを導入し、トークンを活用してエコシステム参加者に貢献のインセンティブを与える。この組み合わせは、AIモデルの効率を向上させるだけでなく、経済的インセンティブを通じてエコシステムの健全な発展を促進します。

- NFT市場とDeFi市場： NFT市場では生成と認証を行い、DeFi市場では貸出リスクを監視します。AI技術の応用は、これらの市場の効率性と安全性を向上させると同時に、AI技術に新たな応用シナリオを提供します。AI技術の応用は、これらの市場の効率性と安全性を向上させると同時に、AI技術に新たな応用シナリオを提供する。

分散型AIのアーキテクチャは4つの層に分かれている：モデル層、トレーニング層。strong>モデル層、トレーニング層、データ層、演算層。

モデルレイヤーは、分散型AIモデルの開発、共有、取引をサポートし、トレーニングレイヤーは、スマートコントラクトを通じてAIモデルのトレーニングコストを削減し、データレイヤーは、ブロックチェーンを使用して、AIモデルを保存、管理する。はデータの保存と管理にブロックチェーンを使用し、演算レイヤーはAIモデルの効率的なトレーニングと推論をサポートする分散コンピューティングリソースを提供する。

結論

AI技術の発展は、技術の進歩を推し進めただけでなく、ビジネス分野にも革命的な変化をもたらした。技術の絶え間ない進歩に伴い、AIは私たちの生活のあらゆる側面に徐々に浸透しつつある。ブロックチェーンとAIの組み合わせである非中央集権型AIもまた、現在のホットスポットの1つであり、幅広い市場の見通しを持っている。