Histoire du développement de l'industrie de l'IA et fusion avec la Crypto
Depuis le début de l'industrie de l'intelligence artificielle dans les années 1950, plusieurs vagues technologiques ont eu lieu. La technologie de l'apprentissage profond, qui domine actuellement, est représentée par les réseaux de neurones, qui s'appuient sur une structure de neurones multicouche pour modéliser des tâches complexes. L'évolution de l'apprentissage profond comprend des réseaux de neurones à propagation avant, RNN, CNN, etc., et a finalement évolué vers des modèles modernes tels que la technologie Transformer utilisée par GPT.
Le développement de l'IA a connu trois vagues technologiques : le symbolisme des années 60, les systèmes experts et les réseaux bayésiens des années 90, et l'ère de l'apprentissage profond qui a débuté en 2006. Les trois piliers de l'apprentissage profond, Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, ont proposé le concept d'apprentissage profond, ouvrant la voie à l'âge d'or du connexionnisme.
Dans la chaîne de valeur de l'apprentissage profond, la qualité des grands modèles est déterminée par la quantité de données, de puissance de calcul et de paramètres de modèle. Les fournisseurs de matériel GPU, les fournisseurs de services cloud, les fournisseurs de sources de données d'entraînement et les fournisseurs de bases de données forment un écosystème industriel complet.
La combinaison de la technologie blockchain et de l'IA apporte de nouvelles découvertes de valeur et des opportunités de restructuration à la chaîne industrielle de l'IA. L'économie des tokens peut inciter davantage de participants à se spécialiser dans des segments spécifiques de l'IA, tandis que le registre décentralisé peut résoudre les problèmes de confiance. Dans des domaines tels que l'approvisionnement en GPU, la fourniture de données, ZKML et les applications IA, certains projets représentatifs de Crypto x IA ont déjà émergé.
L'agent IA et la chaîne de blocs IA spécialisée sont des innovations de la chaîne d'industrie IA native de la blockchain. Ils offrent de nouvelles possibilités pour le développement de l'IA grâce à des incitations par des tokens et des caractéristiques décentralisées. Bien que l'apprentissage profond domine actuellement le développement de l'IA, d'autres voies technologiques valent encore la peine d'être explorées. Dans l'ensemble, la fusion de l'IA et de la blockchain en est encore à ses débuts, mais elle a déjà montré un potentiel énorme.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
7 J'aime
Récompense
7
5
Partager
Commentaire
0/400
ForkTongue
· 07-24 09:50
L'IA est déjà en pleine expansion.
Voir l'originalRépondre0
degenwhisperer
· 07-23 04:14
Est-ce vraiment si magique ?
Voir l'originalRépondre0
NftBankruptcyClub
· 07-23 02:34
Encore en train de faire de l'accumulation de technologies
IA et Blockchain fusionnent : refonte de la chaîne de valeur et innovation de la valeur
Histoire du développement de l'industrie de l'IA et fusion avec la Crypto
Depuis le début de l'industrie de l'intelligence artificielle dans les années 1950, plusieurs vagues technologiques ont eu lieu. La technologie de l'apprentissage profond, qui domine actuellement, est représentée par les réseaux de neurones, qui s'appuient sur une structure de neurones multicouche pour modéliser des tâches complexes. L'évolution de l'apprentissage profond comprend des réseaux de neurones à propagation avant, RNN, CNN, etc., et a finalement évolué vers des modèles modernes tels que la technologie Transformer utilisée par GPT.
Le développement de l'IA a connu trois vagues technologiques : le symbolisme des années 60, les systèmes experts et les réseaux bayésiens des années 90, et l'ère de l'apprentissage profond qui a débuté en 2006. Les trois piliers de l'apprentissage profond, Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, ont proposé le concept d'apprentissage profond, ouvrant la voie à l'âge d'or du connexionnisme.
Dans la chaîne de valeur de l'apprentissage profond, la qualité des grands modèles est déterminée par la quantité de données, de puissance de calcul et de paramètres de modèle. Les fournisseurs de matériel GPU, les fournisseurs de services cloud, les fournisseurs de sources de données d'entraînement et les fournisseurs de bases de données forment un écosystème industriel complet.
La combinaison de la technologie blockchain et de l'IA apporte de nouvelles découvertes de valeur et des opportunités de restructuration à la chaîne industrielle de l'IA. L'économie des tokens peut inciter davantage de participants à se spécialiser dans des segments spécifiques de l'IA, tandis que le registre décentralisé peut résoudre les problèmes de confiance. Dans des domaines tels que l'approvisionnement en GPU, la fourniture de données, ZKML et les applications IA, certains projets représentatifs de Crypto x IA ont déjà émergé.
L'agent IA et la chaîne de blocs IA spécialisée sont des innovations de la chaîne d'industrie IA native de la blockchain. Ils offrent de nouvelles possibilités pour le développement de l'IA grâce à des incitations par des tokens et des caractéristiques décentralisées. Bien que l'apprentissage profond domine actuellement le développement de l'IA, d'autres voies technologiques valent encore la peine d'être explorées. Dans l'ensemble, la fusion de l'IA et de la blockchain en est encore à ses débuts, mais elle a déjà montré un potentiel énorme.