Lịch sử phát triển ngành AI và sự hòa nhập với Crypto
Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20, đã trải qua nhiều làn sóng công nghệ. Hiện tại, công nghệ học sâu đang chiếm ưu thế với mạng nơ-ron là đại diện, thông qua cấu trúc nhiều lớp nơ-ron để phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp. Quá trình phát triển của học sâu bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng, RNN, CNN, và cuối cùng tiến hóa thành các mô hình lớn hiện đại như công nghệ Transformer được sử dụng bởi GPT.
Sự phát triển của AI đã trải qua ba làn sóng công nghệ: Chủ nghĩa ký hiệu vào những năm 60 của thế kỷ 20, hệ thống chuyên gia và mạng Bayes vào những năm 90, và thời đại học sâu bắt đầu từ năm 2006. Ba ông lớn của học sâu là Yann LeCun, Geoffrey Hinton và Yoshua Bengio đã đưa ra khái niệm học sâu, mở ra thời kỳ hoàng kim của chủ nghĩa liên kết.
Trong chuỗi công nghiệp học sâu, dữ liệu, sức mạnh tính toán và số lượng tham số mô hình cùng nhau quyết định chất lượng của mô hình lớn. Các nhà cung cấp phần cứng GPU, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà cung cấp nguồn dữ liệu huấn luyện, nhà cung cấp cơ sở dữ liệu, v.v. tạo thành một hệ sinh thái công nghiệp hoàn chỉnh.
Sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và AI đã mang lại những cơ hội khám phá giá trị mới và tái cấu trúc cho chuỗi ngành công nghiệp AI. Kinh tế token có thể khuyến khích nhiều người tham gia hơn vào các phân khúc AI, trong khi sổ cái phi tập trung có thể giải quyết vấn đề lòng tin. Đã xuất hiện một số dự án Crypto x AI tiêu biểu trong các lĩnh vực cung cấp GPU, cung cấp dữ liệu, ZKML, và ứng dụng AI.
AI Agent và chuỗi công khai AI chuyên biệt là sự đổi mới trong chuỗi công nghiệp AI nguyên bản của blockchain. Chúng cung cấp những khả năng mới cho sự phát triển của AI thông qua các động lực token và đặc tính phi tập trung. Mặc dù hiện tại học sâu chi phối sự phát triển của AI, nhưng vẫn có những con đường công nghệ khác đáng được chú ý. Tổng thể, sự kết hợp giữa AI và blockchain vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng đã thể hiện tiềm năng lớn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AI và Blockchain hòa nhập: Tái cấu trúc chuỗi công nghiệp và đổi mới giá trị
Lịch sử phát triển ngành AI và sự hòa nhập với Crypto
Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20, đã trải qua nhiều làn sóng công nghệ. Hiện tại, công nghệ học sâu đang chiếm ưu thế với mạng nơ-ron là đại diện, thông qua cấu trúc nhiều lớp nơ-ron để phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp. Quá trình phát triển của học sâu bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng, RNN, CNN, và cuối cùng tiến hóa thành các mô hình lớn hiện đại như công nghệ Transformer được sử dụng bởi GPT.
Sự phát triển của AI đã trải qua ba làn sóng công nghệ: Chủ nghĩa ký hiệu vào những năm 60 của thế kỷ 20, hệ thống chuyên gia và mạng Bayes vào những năm 90, và thời đại học sâu bắt đầu từ năm 2006. Ba ông lớn của học sâu là Yann LeCun, Geoffrey Hinton và Yoshua Bengio đã đưa ra khái niệm học sâu, mở ra thời kỳ hoàng kim của chủ nghĩa liên kết.
Trong chuỗi công nghiệp học sâu, dữ liệu, sức mạnh tính toán và số lượng tham số mô hình cùng nhau quyết định chất lượng của mô hình lớn. Các nhà cung cấp phần cứng GPU, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà cung cấp nguồn dữ liệu huấn luyện, nhà cung cấp cơ sở dữ liệu, v.v. tạo thành một hệ sinh thái công nghiệp hoàn chỉnh.
Sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và AI đã mang lại những cơ hội khám phá giá trị mới và tái cấu trúc cho chuỗi ngành công nghiệp AI. Kinh tế token có thể khuyến khích nhiều người tham gia hơn vào các phân khúc AI, trong khi sổ cái phi tập trung có thể giải quyết vấn đề lòng tin. Đã xuất hiện một số dự án Crypto x AI tiêu biểu trong các lĩnh vực cung cấp GPU, cung cấp dữ liệu, ZKML, và ứng dụng AI.
AI Agent và chuỗi công khai AI chuyên biệt là sự đổi mới trong chuỗi công nghiệp AI nguyên bản của blockchain. Chúng cung cấp những khả năng mới cho sự phát triển của AI thông qua các động lực token và đặc tính phi tập trung. Mặc dù hiện tại học sâu chi phối sự phát triển của AI, nhưng vẫn có những con đường công nghệ khác đáng được chú ý. Tổng thể, sự kết hợp giữa AI và blockchain vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng đã thể hiện tiềm năng lớn.