Pēdējos gados mākslīgā intelekta (AI) un kriptovalūtas jomas ir strauji attīstījušās, katra sperot nozīmīgus panākumus atsevišķi. Tomēr šo divu domēnu krustpunktā ir daudz intriģējošu iespēju. Decentralizētais mākslīgais intelekts, ko darbina blokķēdes tehnoloģija un kriptogrāfijas principi, piedāvā atklātu, caurspīdīgu un cenzūrai izturīgu AI sistēmu redzējumu. Šajā rakstā mēs iedziļināmies dažādās kategorijās šajā krustojumā, izpētot gan to sniegtās iespējas, gan izaicinājumus, ar kuriem viņi saskaras.

Decentralizēta aprēķins priekšapmācībai + precizēšanai:

Decentralizētu skaitļošanas platformu, piemēram, Akash un Render, mērķis ir demokratizēt piekļuvi skaitļošanas resursiem mākslīgā intelekta uzdevumiem. Lai gan tie piedāvā lētākas skaitļošanas un cenzūras izturīgas apmācības iespējas, joprojām pastāv tādi izaicinājumi kā veiktspēja un mērogojamība.

Decentralizēts secinājums:

Tādi projekti kā Ritual un Ollama cenšas nodrošināt decentralizētus secinājumus, risinot ar centralizētiem pakalpojumiem saistītās privātuma un cenzūras problēmas. Tomēr specializētu mikroshēmu pieaugums vietējiem secinājumiem rada izaicinājumu decentralizētu alternatīvu pieņemšanai.

Ķēdes AI aģenti:

Ķēdes AI aģenti izmanto blokķēdes tehnoloģiju koordinēšanai un maksājumiem, līdz minimumam samazinot platformas riskus, kas saistīti ar centralizētiem pakalpojumu sniedzējiem. Neskatoties uz potenciālajiem ieguvumiem, mākslīgā intelekta aģentu izstrādes topošais posms un tradicionālo maksājumu metožu pieejamība rada šķēršļus plašai ieviešanai.

Dati un modeļa izcelsme:

Uz blokķēdes balstītu risinājumu, piemēram, Vana un Rainfall, mērķis ir dot lietotājiem iespēju iegūt īpašumā savus datus un modeļus un gūt peļņu, vienlaikus nodrošinot pārredzamību un izcelsmi. Tomēr izaicinājums ir pārliecināt lietotājus par prioritāti uzskatīt datu īpašumtiesības un privātuma apsvērumus, nevis ērtības.

Token stimulētas lietotnes:

Ir ierosināti kriptogrāfijas marķieru stimuli, lai palaistu tīklus un veicinātu iesaistīšanos uz AI orientētās lietojumprogrammās, piemēram, MyShell un Deva. Tomēr joprojām pastāv bažas par spekulatīvu māniju un ilgstošu lietošanu, kas atspoguļo mācības no iepriekšējiem kriptovalūtu uzplaukumiem un kritumiem.

Tokenu stimulētās MLOps:

Tādos projektos kā BitTensor un Ritual tiek pētīta kriptogrāfijas stimulu integrācija mašīnmācīšanās operāciju (MLOps) darbplūsmā. Lai gan stimuli varētu optimizēt uzvedību, kvalitātes un precizitātes nodrošināšana MLOps rada ievērojamu izaicinājumu.

Ķēdes verificējamība (ZKML):

Modeļa pārbaudāmība ķēdē, kā to pierāda tādi projekti kā Modulus Labs un UpShot, ir daudzsološs AI lietojumprogrammu caurspīdīguma un saliekamības atbloķēšanai. Tomēr skepse par šādas pārbaudes nepieciešamību un ažiotāža ap nulles zināšanu tehnoloģiju joprojām pastāv.

Secinājums:

Decentralizētā mākslīgā intelekta un kriptovalūtu krustpunkts rada ainavu, kas ir nobriedusi ar jauninājumu un traucējumu potenciālu. Katra kategorija piedāvā unikālas iespējas un izaicinājumus, sākot no piekļuves skaitļošanas resursiem demokratizēšanas un beidzot ar datu īpašumtiesību piešķiršanu lietotājiem. Šiem projektiem turpinot attīstīties, būs aizraujoši redzēt, kā tie veido AI un kriptogrāfijas nākotni, virzoties uz atvērtāku, pārredzamāku un taisnīgāku tehnoloģiju ainavu.