Nghiên cứu AI phi tập trung: Lịch sử phát triển và các khái niệm kỹ thuật cốt lõi của trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu

Trong thời đại kỹ thuật số, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành động lực Là động lực chủ chốt trong đổi mới công nghệ và tiến bộ xã hội. Sự phát triển của AI không chỉ là tiến bộ công nghệ mà còn là sự mở rộng trí tuệ của con người. AI là chủ đề nóng nhất trong ngành đầu tư mạo hiểm và thị trường vốn trong thời gian qua.

Đối với chủ đề này, chúng tôi sẽ chia sẻ kết quả nghiên cứu của mình trong ba bài viết. Đây là bài viết đầu tiên và sẽ đưa bạn đi qua lịch sử của AI, khám phá. các khái niệm kỹ thuật cốt lõi của nó và nhìn vào tương lai của AI phi tập trung.

Chúng tôi cũng hoan nghênh các doanh nhân và các bên tham gia dự án theo hướng này liên hệ với chúng tôi.

Lịch sử phát triển của AI

Nhân tạo Trí tuệ (Trí tuệ nhân tạo, gọi tắt là AI)Đây là môn học nghiên cứu cách mô phỏng, mở rộng và mở rộng trí thông minh của con người thông qua máy tính và phần mềm. Đây là nghiên cứu về các tác nhân thông minh (Tác nhân thông minh) nhận nhận thức từ con người. môi trường và thực hiện các hành động.

Khái niệm về trí tuệ nhân tạo có thể bắt nguồn từ Hội nghị Dartmouth năm 1956, đánh dấu sự khởi đầu chính thức của nghiên cứu AI. Kể từ đó, AI đã trải qua một số giai đoạn phát triển quan trọng:

→ Giai đoạn ban đầu (thập niên 1950-1960): Nghiên cứu ban đầu Chủ yếu tập trung vào biểu tượng AI, cố gắng mô phỏng suy nghĩ của con người thông qua xử lý logic và ký hiệu. Nghiên cứu về AI trong thời kỳ này bị hạn chế bởi khả năng tính toán nhưng nó đã đặt nền tảng lý thuyết cho AI.

→ Khám phá và ứng dụng (thập niên 1970-1980): Sự nổi lên của các hệ chuyên gia mã hóa kiến ​​thức chuyên môn của con người trong các lĩnh vực cụ thể Vấn đề đã được giải quyết. Trong giai đoạn này, AI bắt đầu thể hiện tiềm năng ứng dụng của mình trong các lĩnh vực y tế, tài chính và các lĩnh vực khác.

→ Sự trỗi dậy của AI (những năm 1990-2000): Sự phổ biến của Internet và sự xuất hiện của dữ liệu lớn mang lại cho AI những lợi thế phong phú nguồn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển của AI. Công nghệ AI trong thời kỳ này bắt đầu được sử dụng trong chẩn đoán y tế, phân tích tài chính và các lĩnh vực khác, cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi của nó.

→ Kỷ nguyên học sâu (những năm 2010 đến nay): Cuộc cách mạng học sâu, được thể hiện bằng mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron tái diễn Các mô hình học sâu đã có những bước đột phá trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói. Công nghệ AI trong thời kỳ này đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực thương mại như lái xe tự động, trợ lý thông minh và đề xuất được cá nhân hóa, đạt được mục tiêu thương mại hóa quy mô lớn.

Khái niệm công nghệ cốt lõi của AI

Công nghệ cốt lõi Các khái niệm AI bao gồm nhiều khía cạnh từ thuật toán cơ bản đến xây dựng hệ thống phức tạp:

→ Machine learning: Đào tạo thuật toán bằng dữ liệu, cho phép hệ thống học hỏi và cải tiến mà không cần lập trình rõ ràng. Những tiến bộ trong thuật toán học máy, đặc biệt là những cải tiến trong các phương pháp như máy vectơ hỗ trợ và cây quyết định, đã cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống AI.

→ Học sâu: Một phương pháp học máy quy mô lớn dựa trên mạng thần kinh, thường có cấu trúc mạng nhiều lớp. Ví dụ: Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, Mạng thần kinh tái phát (RNN) và Máy biến áp được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

→ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Công nghệ cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Sự phát triển của công nghệ NLP, chẳng hạn như dịch máy, phân tích tình cảm và chatbot, đã cải thiện đáng kể tính tự nhiên và hiệu quả của tương tác giữa người và máy tính.

→ Thị giác máy tính: Công nghệ cho phép máy tính thu thập, xử lý và hiểu thông tin hình ảnh từ hình ảnh hoặc video. Những tiến bộ trong công nghệ thị giác máy tính, như nhận dạng khuôn mặt, lái xe tự động và phân tích hình ảnh y tế, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho ứng dụng AI trong an ninh, giao thông, y tế và các lĩnh vực khác.

AI phi tập trung là gì

• AI phi tập trung thể hiện sự kết hợp giữa AI và blockchain, cho phép đào tạo và sử dụng các mô hình AI thông qua tài nguyên điện toán phân tán và lưu trữ dữ liệu.

• Sự trỗi dậy của AI phi tập trung chủ yếu là do khả năng sinh sản Được thúc đẩy bởi Với ứng dụng rộng rãi của AI và sự nhiệt tình trong thế giới thực, nhiều dự án khác nhau đã đẩy nhanh việc tham gia vào lĩnh vực này.

Sức mạnh tổng hợp giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain

Nhân tạo trí thông minh và blockchain có nhiều tác dụng hiệp đồng. Sự kết hợp của cả hai đã mang lại những cơ hội mới cho sự phát triển của ngành, bao gồm nhưng không giới hạn ở:

→ Phương pháp kích hoạt: Tăng cường hợp đồng Quyết định -tạo, giới thiệu các mô hình kinh tế và sử dụng Token để thúc đẩy những người tham gia sinh thái đóng góp. Sự kết hợp này không chỉ nâng cao hiệu quả của mô hình AI mà còn thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của hệ sinh thái thông qua cơ chế khuyến khích kinh tế.

→ Thị trường NFT và thị trường DeFi: Tạo và xác định trong thị trường NFT, đồng thời giám sát rủi ro cho vay trên thị trường DeFi. Việc ứng dụng công nghệ AI đã cải thiện hiệu quả và tính bảo mật của các thị trường này, đồng thời cung cấp các kịch bản ứng dụng mới cho sự phát triển của công nghệ AI.

Kiến trúc của AI phi tập trung chủ yếu được chia thành bốn lớp: Lớp mô hình, lớp đào tạo, lớp dữ liệu và lớp sức mạnh tính toán.

Lớp mô hình hỗ trợ phát triển, chia sẻ và giao dịch các mô hình AI phi tập trung; Lớp đào tạo sử dụng The thông minh; hợp đồng giúp giảm chi phí đào tạo mô hình AI; lớp dữ liệu sử dụng chuỗi khối để lưu trữ và quản lý dữ liệu; lớp sức mạnh điện toán cung cấp tài nguyên điện toán phân tán để hỗ trợ đào tạo mô hình AI hiệu quả và lý luận.

Kết luận

Sự phát triển của công nghệ AI không chỉ thúc đẩy Sự tiến bộ cũng đã mang lại những thay đổi mang tính cách mạng trong lĩnh vực kinh doanh. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, AI đang dần thâm nhập vào mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. AI phi tập trung, là sự kết hợp giữa blockchain và trí tuệ nhân tạo, cũng là một trong những điểm nóng hiện nay và có triển vọng thị trường rộng lớn.