탈중앙화 AI 연구: 인공지능의 진화 및 핵심 기술 개념

소개

디지털화 시대에 인공지능(AI)은 기술 혁신과 사회 발전을 이끄는 핵심 동력이 되었습니다.AI의 발전은 기술적 진보일 뿐만 아니라 지난 몇 년간 벤처캐피탈 업계와 자본 시장에서 가장 뜨거운 화두가 되어 왔습니다.

이 주제에 대한 연구를 세 개의 기사로 나누어 공유할 예정이며, 그 첫 번째 기사에서는 AI의 역사를 살펴보고 핵심 기술 개념을 살펴보고 탈중앙화된 AI의 미래를 전망해 보겠습니다.

이 분야에 관심이 있는 기업가 및 프로젝트 소유자의 문의도 환영합니다.

인공지능의 역사

인공지능(AI)

인공지능(AI).

인공지능의 개념은 1956년 다트머스 회의로 거슬러 올라갑니다. 1956년 다트머스 컨퍼런스는 인공지능 연구의 공식적인 시작을 알린 행사입니다. 그 이후로 AI는 몇 가지 중요한 발전 단계를 거쳤습니다.

- 시작 단계(1950~1960년대): 초기 연구는 논리와 상징적 처리를 통해 인간을 모방하려는 상징주의 AI에 초점을 맞췄습니다. 사고. 이 시기의 AI 연구는 컴퓨팅 성능에 의해 제한되었지만 AI의 이론적 토대를 마련했습니다.

- 탐색 및 응용(1970~1980년대): 인간의 전문 지식을 부호화하여 특정 영역에서 문제 해결을 수행하는 전문가 시스템이 등장했습니다. 이 시기의 AI는 의료 및 금융과 같은 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 보여주기 시작했습니다.

- AI의 회복(1990년대-2000년대): 인터넷의 보급과 빅 데이터의 등장으로 AI에 풍부한 데이터 자원이 제공되면서 AI의 발전이 촉진되었습니다. 이 시기의 AI 기술은 의료 진단, 금융 분석 및 기타 분야에 적용되기 시작하여 광범위한 응용 가능성을 보여주었습니다.

- 딥러닝 시대(2010년대~현재): 딥러닝 혁명, 합성곱 신경망과 순환신경망으로 대표되는 딥러닝 모델은 이미지 인식, 음성 인식 등의 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 시기의 AI 기술은 자동 운전, 지능형 비서, 개인화 추천 등과 같은 상업 분야에서 널리 사용되며 대규모 상용화를 달성했습니다.

AI의 핵심 기술 개념

AI의 핵심 기술 개념은 기본 알고리즘부터 복잡한 시스템 구축에 이르기까지 광범위한 측면을 포괄합니다.

- 머신 러닝: 알고리즘 학습 strong>: 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시스템이 학습하고 개선할 수 있도록 데이터를 통해 알고리즘을 훈련하는 것을 말합니다. 머신 러닝 알고리즘의 발전, 특히 서포트 벡터 머신과 의사 결정 트리와 같은 방법의 개선은 AI 시스템의 성능을 크게 향상시켰습니다.

- 딥 러닝: 신경망을 기반으로 하는 대규모 머신 러닝 방법으로, 다층 네트워크 구조를 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 이미지 인식에는 컨볼루션 신경망(CNN)이, 자연어 처리에는 순환 신경망(RNN)과 트랜스포머가 사용됩니다.

- 자연어 처리(NLP): 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 기술.기계 번역, 감정 분석, 챗봇과 같은 NLP 기술의 발전으로 인해 사람과 대화하는 인간과 컴퓨터의 상호작용의 자연스러움과 효율성을 크게 향상시켰습니다.

- 컴퓨터 비전: 컴퓨터가 이미지나 비디오에서 시각 정보를 획득, 처리, 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 안면 인식, 자율 주행, 의료 영상 분석과 같은 컴퓨터 비전 기술의 발전은 보안, 교통, 의료 분야의 AI 애플리케이션을 위한 기술 지원을 제공합니다.

탈중앙화된 AI란

• 탈중앙화 AI는 AI와 블록체인의 결합으로, 분산된 연산 자원과 데이터 저장소를 통해 다음을 가능하게 하는 AI 모델의 훈련과 사용을 가능하게 합니다.

• 탈중앙화 AI의 부상은 주로 제너레이티브 AI의 광범위한 채택과 현실 세계의 열정에 의해 주도되었으며, 그 결과 모든 종류의 프로젝트가 이 분야로 빠르게 진입하고 있습니다.

인공지능과 블록체인의 시너지

인공지능과 블록체인은 많은 시너지 효과를 가지고 있습니다. 이 둘의 결합은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 새로운 산업 발전 기회를 제공합니다.

- 활성화 접근 방식: 계약 의사 결정의 향상, 경제 모델 도입, 토큰 사용으로 기여하는 에코 참여자의 인센티브 제공. 이러한 조합은 AI 모델의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 경제적 인센티브를 통해 생태계의 건전한 발전을 촉진합니다.

- NFT 시장과 디파이 시장: NFT 시장에서는 생성 및 인증, 디파이 시장에서는 대출 리스크 모니터링, AI 기술의 적용은 이러한 시장의 효율성과 보안을 개선하는 동시에 AI 기술에 대한 새로운 적용 시나리오를 제공합니다. 개발은 새로운 응용 시나리오를 제공합니다.

탈중앙화 AI의 아키텍처는 모델 레이어, 트레이닝 레이어, 학습 레이어의 네 가지 계층으로 나뉩니다. strong>모델 레이어, 트레이닝 레이어, 데이터 레이어, 연산 레이어.

모델 레이어는 탈중앙화된 AI 모델의 개발, 공유, 거래를 지원하고, 훈련 레이어는 스마트 컨트랙트를 통해 AI 모델 훈련 비용을 절감하며, 데이터 레이어는 는 블록체인을 사용하여 데이터를 저장하고 관리하며, 산술 계층은 분산 컴퓨팅 리소스를 제공하여 AI 모델의 효율적인 학습과 추론을 지원합니다.

결론

AI 기술의 발전은 기술 발전뿐만 아니라 비즈니스 분야에도 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 기술의 지속적인 발전과 함께 AI는 우리 삶의 모든 측면에 점차 침투하고 있습니다. 블록체인과 AI가 결합된 탈중앙화 AI 역시 현재 가장 주목받는 분야 중 하나이며, 다양한 시장 전망을 가지고 있습니다.