Искусственный интеллект (ИИ) стал общепринятым термином в повседневном жаргоне, в то время как блокчейн, хотя часто рассматривается как отдельный термин, приобретает известность в мире технологий, особенно в сфере финансов. Такие концепции, как «ИИ-блокчейн», «ИИ-криптовалюта» и аналогичные термины подчеркивают конвергенцию этих двух мощных технологий. Хотя ИИ и блокчейн различаются, они все чаще объединяются для стимулирования инноваций, сложности и трансформации в различных отраслях.
Интеграция ИИ и блокчейна создает многоуровневую экосистему с потенциалом революционизировать отрасли, повысить безопасность и эффективность. Хотя оба они разные и полярно противоположны друг другу. Но децентрализация искусственного интеллекта — это правильное решение по передаче власти людям.
Всю экосистему децентрализованного ИИ можно понять, разбив ее на три основных уровня: уровень приложений, уровень промежуточного ПО и уровень инфраструктуры. Каждый из этих уровней состоит из подуровней, которые работают вместе, обеспечивая бесперебойное создание и развертывание ИИ в рамках блокчейна. Давайте выясним, как это на самом деле работает...
ТЛ;ДР
Уровень приложений: пользователи взаимодействуют с блокчейн-сервисами, улучшенными с помощью ИИ, на этом уровне. Примерами служат финансы, здравоохранение, образование и решения для цепочек поставок на базе ИИ.
Middleware Layer: Этот уровень соединяет приложения с инфраструктурой. Он предоставляет такие услуги, как сети обучения ИИ, оракулы и децентрализованные агенты для бесшовных операций ИИ.
Уровень инфраструктуры: основа экосистемы, этот уровень предлагает децентрализованные облачные вычисления, рендеринг на базе графических процессоров и решения для хранения данных для масштабируемых, безопасных операций ИИ и блокчейна.
🅃🄴🄲🄷🄰🄽🄳🅃🄸🄿🅂123
💡Уровень приложений
Уровень приложений — наиболее ощутимая часть экосистемы, где конечные пользователи взаимодействуют с блокчейн-сервисами, улучшенными с помощью ИИ. Он интегрирует ИИ с блокчейном для создания инновационных приложений, стимулируя эволюцию пользовательского опыта в различных областях.
Приложения, ориентированные на пользователя:
Финансовые платформы на основе ИИ: помимо торговых ботов на основе ИИ, такие платформы, как Numerai, используют ИИ для управления децентрализованными хедж-фондами. Пользователи могут вносить модели для прогнозирования движений фондового рынка, а наиболее эффективные модели используются для информирования о реальных торговых решениях. Это демократизирует доступ к сложным финансовым стратегиям и использует коллективный интеллект.
Децентрализованные автономные организации (DAO) на базе искусственного интеллекта: DAOstack использует искусственный интеллект для оптимизации процессов принятия решений в DAO, обеспечивая более эффективное управление за счет прогнозирования результатов, предложения действий и автоматизации рутинных решений.
Healthcare dApps: Doc.ai — это проект, который интегрирует ИИ с блокчейном для предоставления персонализированных медицинских данных. Пациенты могут безопасно управлять своими данными о здоровье, в то время как ИИ анализирует закономерности для предоставления индивидуальных рекомендаций по здоровью.
Образовательные платформы: SingularityNET и Aletheia AI стали пионерами в использовании ИИ в образовании, предлагая персонализированные методы обучения, в рамках которых преподаватели на базе ИИ предоставляют учащимся индивидуальные рекомендации, улучшая результаты обучения с помощью децентрализованных платформ.
Корпоративные решения:
Цепочка поставок на базе ИИ: Morpheus.Network использует ИИ для оптимизации глобальных цепочек поставок. Объединяя прозрачность блокчейна с возможностями прогнозирования ИИ, он повышает эффективность логистики, предсказывает сбои и автоматизирует соблюдение правил мировой торговли.
Подтверждение личности с помощью ИИ: Civic и uPort интегрируют ИИ с блокчейном, чтобы предложить расширенные решения по проверке личности. ИИ анализирует поведение пользователя для выявления мошенничества, в то время как блокчейн гарантирует, что персональные данные остаются в безопасности и под контролем пользователя.
Решения для умного города: MXC Foundation использует искусственный интеллект и блокчейн для оптимизации городской инфраструктуры, управляя всем — от потребления энергии до транспортных потоков — в режиме реального времени, тем самым повышая эффективность и сокращая эксплуатационные расходы.
🏵️ Промежуточный уровень
Middleware Layer соединяет пользовательские приложения с базовой инфраструктурой, предоставляя основные сервисы, которые облегчают бесперебойную работу ИИ на блокчейне. Этот слой обеспечивает совместимость, масштабируемость и эффективность.
Сети обучения ИИ:
Децентрализованные сети обучения ИИ на блокчейне объединяют мощь искусственного интеллекта с безопасностью и прозрачностью технологии блокчейна. В этой модели данные обучения ИИ распределяются по нескольким узлам в сети блокчейна, обеспечивая конфиденциальность данных, безопасность и предотвращая централизацию данных.
Ocean Protocol: Этот протокол фокусируется на демократизации ИИ, предоставляя рынок для обмена данными. Поставщики данных могут монетизировать свои наборы данных, а разработчики ИИ могут получать доступ к разнообразным высококачественным данным для обучения своих моделей, при этом обеспечивая конфиденциальность данных с помощью блокчейна.
Cortex: децентрализованная платформа ИИ, которая позволяет разработчикам загружать модели ИИ в блокчейн, где они могут быть доступны и использоваться dApps. Это гарантирует прозрачность, проверяемость и защиту моделей ИИ от несанкционированного доступа.
Bittensor: случай класса подслоя для такой реализации можно увидеть в Bittensor. Это децентрализованная сеть машинного обучения, где участники мотивированы вкладывать свои вычислительные ресурсы и наборы данных. Эта сеть основана на экономике токенов TAO, которая вознаграждает участников в соответствии с ценностью, которую они добавляют к обучению модели. Эта демократизированная модель обучения ИИ, по сути, революционизирует процесс разработки моделей, позволяя даже небольшим игрокам вносить свой вклад и получать выгоду от передовых исследований ИИ.
Агенты ИИ и автономные системы:
В этом подуровне основное внимание уделяется платформам, которые позволяют создавать и развертывать автономных агентов ИИ, которые затем могут выполнять задачи независимо. Они взаимодействуют с другими агентами, пользователями и системами в среде блокчейна для создания самоподдерживающейся экосистемы процессов, управляемых ИИ.
SingularityNET: децентрализованная торговая площадка для услуг ИИ, где разработчики могут предлагать свои решения ИИ глобальной аудитории. Агенты ИИ SingularityNET могут автономно договариваться, взаимодействовать и выполнять услуги, способствуя децентрализованной экономике услуг ИИ.
iExec: эта платформа предоставляет децентрализованные облачные вычислительные ресурсы специально для приложений ИИ, позволяя разработчикам запускать свои алгоритмы ИИ в децентрализованной сети, что повышает безопасность и масштабируемость при одновременном снижении затрат.
Fetch.AI: Одним из примеров этого подуровня является Fetch.AI, который действует как своего рода децентрализованное промежуточное программное обеспечение, поверх которого полностью автономные «агенты» представляют пользователей при проведении операций. Эти агенты способны вести переговоры и выполнять транзакции, управлять данными или оптимизировать процессы, такие как логистика цепочки поставок или децентрализованное управление энергией. Fetch.AI закладывает основы для новой эры децентрализованной автоматизации, где агенты ИИ управляют сложными задачами в различных отраслях.
Оракулы на базе искусственного интеллекта:
Оракулы очень важны для переноса данных из оффчейна в чейн. Этот подуровень включает интеграцию ИИ в оракулы для повышения точности и надежности данных, от которых зависят смарт-контракты.
Oraichain: Oraichain предлагает услуги Oracle на базе ИИ, предоставляя расширенные входные данные для смарт-контрактов для dApps с более сложным, динамичным взаимодействием. Это позволяет смарт-контрактам, которые гибки в аналитике данных или моделях машинного обучения, лежащих в основе выполнения контрактов, соотноситься с событиями, происходящими в реальном мире.
Chainlink: Помимо простых потоков данных, Chainlink интегрирует ИИ для обработки и предоставления сложной аналитики данных в смарт-контракты. Он может анализировать большие наборы данных, прогнозировать результаты и предлагать поддержку принятия решений для децентрализованных приложений, улучшая их функциональность.
Augur: Хотя Augur в первую очередь является рынком прогнозирования, он использует ИИ для анализа исторических данных и прогнозирования будущих событий, передавая эти идеи на децентрализованные рынки прогнозирования. Интеграция ИИ обеспечивает более точные и надежные прогнозы.
⚡ Уровень инфраструктуры
Уровень инфраструктуры формирует основу экосистемы Crypto AI, предоставляя необходимую вычислительную мощность, хранилище и сетевое взаимодействие, необходимые для поддержки операций AI и блокчейна. Этот уровень гарантирует масштабируемость, безопасность и устойчивость экосистемы.
Децентрализованные облачные вычисления:
Подуровневые платформы за этим уровнем предоставляют альтернативы централизованным облачным сервисам, чтобы все оставалось децентрализованным. Это обеспечивает масштабируемость и гибкую вычислительную мощность для поддержки рабочих нагрузок ИИ. Они используют в противном случае простаивающие ресурсы в глобальных центрах обработки данных для создания эластичной, более надежной и дешевой облачной инфраструктуры.
Akash Network: Akash — это децентрализованная облачная вычислительная платформа, которая разделяет неиспользуемые вычислительные ресурсы пользователей, формируя рынок облачных услуг таким образом, что он становится более устойчивым, экономически эффективным и безопасным, чем централизованные поставщики. Для разработчиков ИИ Akash предлагает большую вычислительную мощность для обучения моделей или запуска сложных алгоритмов, тем самым становясь основным компонентом децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Ankr: Ankr предлагает децентрализованную облачную инфраструктуру, где пользователи могут развертывать рабочие нагрузки ИИ. Она обеспечивает экономически эффективную альтернативу традиционным облачным сервисам, используя недоиспользуемые ресурсы в центрах обработки данных по всему миру, обеспечивая высокую доступность и устойчивость.
Dfinity: Интернет-компьютер от Dfinity стремится заменить традиционную ИТ-инфраструктуру, предоставив децентрализованную платформу для запуска программного обеспечения и приложений. Для разработчиков ИИ это означает развертывание приложений ИИ непосредственно в децентрализованном Интернете, устраняя зависимость от централизованных облачных провайдеров.
Распределенные вычислительные сети:
Этот подуровень состоит из платформ, которые выполняют вычисления в глобальной сети машин таким образом, что они предлагают инфраструктуру, необходимую для крупномасштабных рабочих нагрузок, связанных с обработкой ИИ.
Gensyn: Основное внимание Gensyn уделяется децентрализованной инфраструктуре для рабочих нагрузок ИИ, предоставляя платформу, где пользователи вносят свои аппаратные ресурсы для подпитки задач обучения и вывода ИИ. Распределенный подход может обеспечить масштабируемость инфраструктуры и удовлетворить требования более сложных приложений ИИ.
Hadron: Эта платформа фокусируется на децентрализованных вычислениях ИИ, где пользователи могут сдавать в аренду простаивающую вычислительную мощность разработчикам ИИ. Децентрализованная сеть Hadron особенно подходит для задач ИИ, требующих массивной параллельной обработки, таких как обучение моделей глубокого обучения.
Hummingbot: проект с открытым исходным кодом, позволяющий пользователям создавать высокочастотных торговых ботов на децентрализованных биржах (DEX). Hummingbot использует распределенные вычислительные ресурсы для выполнения сложных торговых стратегий на основе ИИ в режиме реального времени.
Децентрализованный рендеринг на GPU:
В случае большинства задач ИИ, особенно с интегрированной графикой, и в случаях с крупномасштабной обработкой данных, рендеринг на GPU является ключевым. Такие платформы предлагают децентрализованный доступ к ресурсам GPU, что означает, что теперь можно будет выполнять сложные вычислительные задачи, не полагаясь на централизованные сервисы.
Render Network: сеть концентрируется на децентрализованной мощности рендеринга GPU, которая способна выполнять задачи ИИ — точнее, те, которые выполняются в интенсивном режиме обработки — обучение нейронных сетей и 3D-рендеринг. Это позволяет Render Network использовать крупнейший в мире пул GPU, предлагая экономически выгодное и масштабируемое решение для разработчиков ИИ, одновременно сокращая время вывода на рынок продуктов и услуг на основе ИИ.
DeepBrain Chain: децентрализованная вычислительная платформа ИИ, которая интегрирует вычислительную мощность GPU с технологией блокчейна. Она предоставляет разработчикам ИИ доступ к распределенным ресурсам GPU, снижая стоимость обучения моделей ИИ, обеспечивая при этом конфиденциальность данных.
NKN (новый вид сети): NKN, в первую очередь являясь децентрализованной сетью передачи данных, обеспечивает базовую инфраструктуру для поддержки распределенного рендеринга на базе графических процессоров, обеспечивая эффективное обучение и развертывание моделей ИИ в децентрализованной сети.
Решения для децентрализованного хранения данных:
Управление огромными объемами данных, которые будут как генерироваться, так и обрабатываться в приложениях ИИ, требует децентрализованного хранения. Оно включает платформы на этом подуровне, которые обеспечивают доступность и безопасность при предоставлении решений для хранения.
Filecoin: Filecoin — это децентрализованная сеть хранения, в которой люди могут хранить и извлекать данные. Это обеспечивает масштабируемую, экономически проверенную альтернативу централизованным решениям для многократно огромных объемов данных, необходимых в приложениях ИИ. В лучшем случае. В лучшем случае этот подуровень будет служить базовым элементом для обеспечения целостности и доступности данных в приложениях и сервисах, управляемых ИИ.
Arweave: Этот проект предлагает постоянное, децентрализованное решение для хранения, идеально подходящее для сохранения огромных объемов данных, генерируемых приложениями ИИ. Arweave обеспечивает неизменность и доступность данных, что имеет решающее значение для целостности приложений, управляемых ИИ.
Storj: Еще одно децентрализованное решение для хранения данных, Storj позволяет разработчикам ИИ безопасно хранить и извлекать большие наборы данных через распределенную сеть. Децентрализованная природа Storj обеспечивает избыточность данных и защиту от отдельных точек отказа.
🟪 Как определенные слои работают вместе?
Генерация и хранение данных:
Данные — это жизненная сила ИИ. Децентрализованные решения для хранения данных уровня инфраструктуры, такие как Filecoin и Storj, гарантируют, что огромные объемы сгенерированных данных надежно хранятся, легкодоступны и неизменяемы. Затем эти данные передаются в модели ИИ, размещенные в децентрализованных сетях обучения ИИ, таких как Ocean Protocol или Bittensor.
Обучение и развертывание модели ИИ:
Middleware Layer с такими платформами, как iExec и Ankr, обеспечивает необходимую вычислительную мощность для обучения моделей ИИ. Эти модели могут быть децентрализованы с использованием таких платформ, как Cortex, где они становятся доступными для использования dApps.Исполнение и взаимодействие:
После обучения эти модели ИИ развертываются на прикладном уровне, где пользовательские приложения, такие как ChainGPT и Numerai, используют их для предоставления персонализированных услуг, проведения финансового анализа или повышения безопасности с помощью обнаружения мошенничества на основе ИИ.Обработка данных в реальном времени:
Оракулы на уровне промежуточного программного обеспечения, такие как Oraichain и Chainlink, передают обработанные искусственным интеллектом данные в режиме реального времени в смарт-контракты, обеспечивая создание динамичных и адаптивных децентрализованных приложений.Управление автономными системами:
Агенты ИИ из таких платформ, как Fetch.AI, работают автономно, взаимодействуя с другими агентами и системами в экосистеме блокчейна для выполнения задач, оптимизации процессов и управления децентрализованными операциями без вмешательства человека.
🔼 Кредит данных
> Исследования Binance
> Мессенджер
> Блоки
> Исследования Coinbase
> Четыре столпа
> Галактика
> Средний
