Wstęp
Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do zdolności maszyn do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazu i podejmowanie decyzji. Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje algorytmy szkoleniowe umożliwiające uczenie się na podstawie danych i ulepszanie ich w miarę upływu czasu. Głębokie uczenie się (DL) to podzbiór uczenia maszynowego, który obejmuje szkolenie sieci neuronowych z wieloma warstwami w celu wykonywania bardziej złożonych zadań.
Krypto odnosi się do zasobów cyfrowych, które wykorzystują kryptografię do zabezpieczania transakcji i kontrolowania tworzenia nowych jednostek. Blockchain to zdecentralizowana technologia księgi głównej, która stanowi podstawę wielu kryptowalut, umożliwiając bezpieczne i przejrzyste transakcje bez konieczności korzystania z pośredników.
Sztuczna inteligencja i kryptowaluty w coraz większym stopniu się przenikają, przy czym sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do poprawy bezpieczeństwa i wydajności łańcucha bloków, a łańcuch bloków jest wykorzystywany do tworzenia nowych zastosowań sztucznej inteligencji i modeli biznesowych. Projekty AI i kryptograficzne często koncentrują się na tworzeniu zdecentralizowanych platform do udostępniania danych oraz tworzenia i monetyzacji modeli AI.
Biorąc to pod uwagę, poniżej 👇 znajduje się 10 projektów kryptograficznych AI, na które warto zwrócić uwagę:
SingularityNET (AGI): zdecentralizowany rynek algorytmów sztucznej inteligencji, umożliwiający programistom zarabianie i udostępnianie swoich modeli sztucznej inteligencji. Ma na celu stworzenie globalnej sieci sztucznej inteligencji, która umożliwi agentom AI współpracę oraz wymianę danych i usług.
Ocean Protocol (OCEAN): zdecentralizowany protokół wymiany danych, który umożliwia użytkownikom udostępnianie, kupowanie i sprzedawanie danych w sposób bezpieczny i chroniący prywatność. Wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby pomóc użytkownikom odkrywać istotne dane i wyciągać z nich wnioski.
Fetch.ai (FET): zdecentralizowana infrastruktura dla autonomicznych agentów, która umożliwia urządzeniom, maszynom i usługom autonomiczną organizację w celu wykonywania zadań. Wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby umożliwić agentom uczenie się i dostosowywanie do zmieniających się warunków.
Numerai (NMR): zdecentralizowany fundusz hedgingowy wykorzystujący sztuczną inteligencję do przewidywania cen akcji. Zachęca analityków danych do tworzenia dokładnych modeli uczenia maszynowego, nagradzając ich kryptowalutą.
GNY (GNY): zdecentralizowana platforma uczenia maszynowego, która umożliwia programistom tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji w łańcuchu bloków. Ma na celu zwiększenie dostępności sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw i osób prywatnych.
Endor Protocol (EDR): zdecentralizowana platforma do analiz predykcyjnych, która wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji. Umożliwia użytkownikom zadawanie pytań predykcyjnych i otrzymywanie odpowiedzi w czasie rzeczywistym.
Neurotoken (NTK): Zdecentralizowana platforma do tworzenia i szkolenia modeli AI. Umożliwia użytkownikom kupowanie i sprzedawanie zbiorów danych, modeli AI i innych usług związanych ze sztuczną inteligencją.
Cortex (CTXC): zdecentralizowana platforma sztucznej inteligencji, która umożliwia programistom tworzenie aplikacji AI działających w oparciu o łańcuch bloków. Wykorzystuje uczenie maszynowe, aby umożliwić modelom AI uczenie się na danych i ulepszanie ich w miarę upływu czasu.
Akropolis (AKRO): zdecentralizowana platforma finansowa wykorzystująca sztuczną inteligencję, aby pomóc użytkownikom zarządzać inwestycjami. Zapewnia użytkownikom spersonalizowane porady inwestycyjne w oparciu o ich tolerancję na ryzyko i cele inwestycyjne.
Effect.ai (EFX): Zdecentralizowana platforma do tworzenia i uczenia modeli AI. Umożliwia użytkownikom tworzenie i sprzedaż usług AI, takich jak chatboty i narzędzia do rozpoznawania obrazów. Wykorzystuje zdecentralizowany rynek, aby łączyć kupujących i sprzedających usługi AI.
Myśl końcowa
Skrzyżowanie sztucznej inteligencji i kryptowalut to ekscytujący obszar innowacji, w którym wiele projektów koncentruje się na tworzeniu zdecentralizowanych platform do udostępniania danych oraz tworzenia modeli sztucznej inteligencji i monetyzacji. Projekty te mają potencjał, aby umożliwić nowe modele biznesowe i przyspieszyć przyjęcie technologii AI i blockchain w różnych branżach. Należy jednak pamiętać, że inwestowanie w aktywa kryptograficzne jest z natury ryzykowne i spekulacyjne, dlatego przed dokonaniem jakichkolwiek inwestycji ważne jest przeprowadzenie dokładnych badań i skonsultowanie się z doradcami finansowymi. Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, ważne jest również śledzenie zmian regulacyjnych i przygotowanie się na potencjalne zmiany na rynku.