Historia del desarrollo de la industria de la IA y su fusión con Crypto
La industria de la inteligencia artificial ha pasado por varias olas tecnológicas desde sus inicios en la década de 1950. La tecnología de aprendizaje profundo que domina actualmente está representada por las redes neuronales, que ajustan tareas complejas a través de estructuras de neuronas multicapa. La evolución del aprendizaje profundo incluye redes neuronales de retroalimentación, RNN, CNN, etc., y finalmente ha evolucionado hacia modelos grandes modernos como la tecnología Transformer utilizada por GPT.
El desarrollo de la IA ha pasado por tres olas tecnológicas: el simbolismo de los años 60 del siglo XX, los sistemas expertos y redes bayesianas de los años 90, y la era del aprendizaje profundo que comenzó en 2006. Los tres grandes del aprendizaje profundo, Yann LeCun, Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, propusieron el concepto de aprendizaje profundo, dando inicio a la era dorada del conexionismo.
En la cadena de la industria del aprendizaje profundo, la calidad de los grandes modelos está determinada conjuntamente por los datos, la potencia de cálculo y la cantidad de parámetros del modelo. Los proveedores de hardware GPU, los proveedores de servicios en la nube, los proveedores de fuentes de datos de entrenamiento, los proveedores de bases de datos, entre otros, constituyen un ecosistema industrial completo.
La combinación de la tecnología blockchain y la IA ha traído nuevas oportunidades de descubrimiento y reestructuración de valor para la cadena de la industria de la IA. La economía de tokens puede incentivar a más participantes a profundizar en los nichos de IA, mientras que el libro mayor descentralizado puede resolver problemas de confianza. Ya han surgido algunos proyectos representativos de Crypto x AI en áreas como el suministro de GPU, la provisión de datos, ZKML y aplicaciones de IA.
El Agente de IA y la cadena de bloques pública especializada en IA son innovaciones en la cadena de suministro de IA nativa de blockchain. A través de incentivos en forma de tokens y características de descentralización, ofrecen nuevas posibilidades para el desarrollo de la IA. Aunque actualmente el aprendizaje profundo domina el desarrollo de la IA, todavía hay otras rutas tecnológicas que merecen atención. En general, la fusión de IA y blockchain aún se encuentra en una etapa temprana, pero ya ha demostrado un gran potencial.
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IA y Cadena de bloques: Remodelando la cadena de producción y la innovación de valor
Historia del desarrollo de la industria de la IA y su fusión con Crypto
La industria de la inteligencia artificial ha pasado por varias olas tecnológicas desde sus inicios en la década de 1950. La tecnología de aprendizaje profundo que domina actualmente está representada por las redes neuronales, que ajustan tareas complejas a través de estructuras de neuronas multicapa. La evolución del aprendizaje profundo incluye redes neuronales de retroalimentación, RNN, CNN, etc., y finalmente ha evolucionado hacia modelos grandes modernos como la tecnología Transformer utilizada por GPT.
El desarrollo de la IA ha pasado por tres olas tecnológicas: el simbolismo de los años 60 del siglo XX, los sistemas expertos y redes bayesianas de los años 90, y la era del aprendizaje profundo que comenzó en 2006. Los tres grandes del aprendizaje profundo, Yann LeCun, Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, propusieron el concepto de aprendizaje profundo, dando inicio a la era dorada del conexionismo.
En la cadena de la industria del aprendizaje profundo, la calidad de los grandes modelos está determinada conjuntamente por los datos, la potencia de cálculo y la cantidad de parámetros del modelo. Los proveedores de hardware GPU, los proveedores de servicios en la nube, los proveedores de fuentes de datos de entrenamiento, los proveedores de bases de datos, entre otros, constituyen un ecosistema industrial completo.
La combinación de la tecnología blockchain y la IA ha traído nuevas oportunidades de descubrimiento y reestructuración de valor para la cadena de la industria de la IA. La economía de tokens puede incentivar a más participantes a profundizar en los nichos de IA, mientras que el libro mayor descentralizado puede resolver problemas de confianza. Ya han surgido algunos proyectos representativos de Crypto x AI en áreas como el suministro de GPU, la provisión de datos, ZKML y aplicaciones de IA.
El Agente de IA y la cadena de bloques pública especializada en IA son innovaciones en la cadena de suministro de IA nativa de blockchain. A través de incentivos en forma de tokens y características de descentralización, ofrecen nuevas posibilidades para el desarrollo de la IA. Aunque actualmente el aprendizaje profundo domina el desarrollo de la IA, todavía hay otras rutas tecnológicas que merecen atención. En general, la fusión de IA y blockchain aún se encuentra en una etapa temprana, pero ya ha demostrado un gran potencial.