AI業界の発展史とCryptoの融合

人工知能業界は1950年代から始まり、何度も技術の波を経験してきました。現在主導している深層学習技術は神経ネットワークを代表としており、多層ニューロン構造を通じて複雑なタスクをフィッティングします。深層学習の発展の歴史には前方伝播神経ネットワーク、RNN、CNNなどが含まれ、最終的にGPTが使用するトランスフォーマー技術のような現代の大規模モデルに進化しました。

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AIの発展は3回の技術的波浪を経てきました: 20世紀60年代のシンボリズム、90年代のエキスパートシステムとベイズネットワーク、そして2006年に始まった深層学習の時代です。深層学習の三巨頭であるYann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengioは深層学習の概念を提唱し、コネクショニズムの全盛期を開きました。

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深層学習の産業チェーンにおいて、データ、計算力、モデルパラメータの数量が大規模モデルの品質を共に決定します。GPUハードウェアプロバイダー、クラウドサービスプロバイダー、トレーニングデータソースプロバイダー、データベースプロバイダーなどが完全な産業エコシステムを構成しています。

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ブロックチェーン技術とAIの結合は、AI産業チェーンに新しい価値発見と再構築の機会をもたらしました。トークンエコノミクスは、より多くの参加者がAIの細分化されたトラックに深く関与することを促進できます。分散型台帳は、信頼の問題を解決することができます。GPU供給、データ提供、ZKML、AIアプリケーションなどの分野では、すでにいくつかの代表的なCrypto x AIプロジェクトが登場しています。

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AIエージェントと専用のAIブロックチェーンは、ブロックチェーンネイティブのAI産業チェーンの革新です。これらはトークンインセンティブと分散型特性を通じて、AIの発展に新たな可能性を提供しています。現在、深層学習がAIの発展を主導していますが、他の技術的アプローチも注目に値します。全体として、AIとブロックチェーンの融合はまだ初期段階にありますが、巨大な潜在能力を示しています。

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