С тех пор как индустрия искусственного интеллекта начала развиваться в 50-х годах XX века, она пережила несколько технологических волн. В настоящее время доминирующей технологией глубокого обучения является нейронная сеть, которая использует многослойную структуру нейронов для решения сложных задач. История развития глубокого обучения включает в себя такие архитектуры, как прямосвязные нейронные сети (Feedforward Neural Networks), RNN, CNN и в конечном итоге эволюционирует в современные большие модели, такие как трансформер, используемый в GPT.
Развитие ИИ прошло через три технологические волны: символизм 60-х годов XX века, экспертные системы и байесовские сети 90-х годов, а также эпоху глубокого обучения, начавшуюся в 2006 году. Три гиганта глубокого обучения Ян ЛеКун, Джеффри Хинтон и Ёсуа Бенгио представили концепцию глубокого обучения, открыв эпоху расцвета коннекционизма.
В цепочке поставок в области глубокого обучения качество больших моделей определяется совместным влиянием данных, вычислительной мощности и количества параметров модели. Поставщики аппаратного обеспечения GPU, облачные сервисы, поставщики тренировочных данных, поставщики баз данных и другие формируют полную индустриальную экосистему.
Сочетание технологий блокчейн и ИИ приносит новые возможности для открытия ценности и перестройки в цепочке индустрии ИИ. Токеномика может стимулировать больше участников углубляться в сегменты ИИ, тогда как децентрализованный реестр может решить проблемы доверия. В таких областях, как поставка GPU, предоставление данных, ZKML и приложения ИИ, уже появились некоторые знаковые проекты Crypto x AI.
AI-агенты и специализированные AI-блокчейны являются инновацией в области AI-индустрии, основанной на блокчейне. Они предоставляют новые возможности для развития AI благодаря токенам и децентрализованным характеристикам. Несмотря на то, что на данный момент глубокое обучение доминирует в развитии AI, существуют и другие технологические пути, которые заслуживают внимания. В целом, интеграция AI и блокчейна все еще находится на ранней стадии, но уже демонстрирует огромный потенциал.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Искусственный интеллект и Блокчейн: переосмысление цепочки поставок и инновации в ценности
История развития AI и интеграция с Crypto
С тех пор как индустрия искусственного интеллекта начала развиваться в 50-х годах XX века, она пережила несколько технологических волн. В настоящее время доминирующей технологией глубокого обучения является нейронная сеть, которая использует многослойную структуру нейронов для решения сложных задач. История развития глубокого обучения включает в себя такие архитектуры, как прямосвязные нейронные сети (Feedforward Neural Networks), RNN, CNN и в конечном итоге эволюционирует в современные большие модели, такие как трансформер, используемый в GPT.
! Новичок в науке丨AI x Crypto: от нуля до пика
Развитие ИИ прошло через три технологические волны: символизм 60-х годов XX века, экспертные системы и байесовские сети 90-х годов, а также эпоху глубокого обучения, начавшуюся в 2006 году. Три гиганта глубокого обучения Ян ЛеКун, Джеффри Хинтон и Ёсуа Бенгио представили концепцию глубокого обучения, открыв эпоху расцвета коннекционизма.
! Новичок в популярной науке丨AI x Crypto: от нуля до пика
В цепочке поставок в области глубокого обучения качество больших моделей определяется совместным влиянием данных, вычислительной мощности и количества параметров модели. Поставщики аппаратного обеспечения GPU, облачные сервисы, поставщики тренировочных данных, поставщики баз данных и другие формируют полную индустриальную экосистему.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: от нуля до пика
Сочетание технологий блокчейн и ИИ приносит новые возможности для открытия ценности и перестройки в цепочке индустрии ИИ. Токеномика может стимулировать больше участников углубляться в сегменты ИИ, тогда как децентрализованный реестр может решить проблемы доверия. В таких областях, как поставка GPU, предоставление данных, ZKML и приложения ИИ, уже появились некоторые знаковые проекты Crypto x AI.
! Newcomer Science丨AI x Crypto: от нуля до пика
AI-агенты и специализированные AI-блокчейны являются инновацией в области AI-индустрии, основанной на блокчейне. Они предоставляют новые возможности для развития AI благодаря токенам и децентрализованным характеристикам. Несмотря на то, что на данный момент глубокое обучение доминирует в развитии AI, существуют и другие технологические пути, которые заслуживают внимания. В целом, интеграция AI и блокчейна все еще находится на ранней стадии, но уже демонстрирует огромный потенциал.