Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến khả năng của máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh và ra quyết định. Học máy (ML) là một tập hợp con của AI bao gồm các thuật toán đào tạo để học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian. Học sâu (DL) là một tập hợp con của ML bao gồm việc đào tạo mạng lưới thần kinh với nhiều lớp để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Tiền điện tử đề cập đến các tài sản kỹ thuật số sử dụng mật mã để bảo mật các giao dịch và kiểm soát việc tạo ra các đơn vị mới. Blockchain là một công nghệ sổ cái phi tập trung làm nền tảng cho nhiều loại tiền điện tử, cho phép giao dịch an toàn và minh bạch mà không cần qua trung gian.
AI và tiền điện tử ngày càng giao thoa với nhau, trong đó AI được sử dụng để cải thiện tính bảo mật và hiệu quả của blockchain và blockchain được sử dụng để hỗ trợ các ứng dụng AI và mô hình kinh doanh mới. Các dự án AI và tiền điện tử thường tập trung vào việc tạo ra các nền tảng phi tập trung để chia sẻ dữ liệu cũng như tạo và kiếm tiền từ các mô hình AI.
Như đã nói, dưới đây 👇 là 10 dự án tiền điện tử AI mà bạn có thể muốn để mắt tới:
SingularityNET (AGI): Thị trường phi tập trung cho các thuật toán AI, cho phép các nhà phát triển kiếm tiền và chia sẻ các mô hình AI của họ. Nó nhằm mục đích tạo ra một mạng AI toàn cầu cho phép các tác nhân AI cộng tác và trao đổi dữ liệu và dịch vụ.
Giao thức Đại dương (OCEAN): Giao thức trao đổi dữ liệu phi tập trung cho phép người dùng chia sẻ, mua và bán dữ liệu theo cách an toàn và bảo vệ quyền riêng tư. Nó sử dụng thuật toán AI để giúp người dùng khám phá dữ liệu có liên quan và hiểu rõ hơn về dữ liệu đó.
Fetch.ai (FET): Cơ sở hạ tầng phi tập trung dành cho các tác nhân tự trị cho phép các thiết bị, máy móc và dịch vụ tự tổ chức để thực hiện các nhiệm vụ. Nó sử dụng AI và học máy để cho phép các tác nhân học hỏi và thích ứng với các điều kiện thay đổi.
Numerai (NMR): Một quỹ phòng hộ phi tập trung sử dụng AI để dự đoán giá cổ phiếu. Nó khuyến khích các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình học máy chính xác bằng cách thưởng cho họ tiền điện tử.
GNY (GNY): Nền tảng học máy phi tập trung cho phép các nhà phát triển xây dựng và triển khai các mô hình AI trên blockchain. Nó nhằm mục đích làm cho AI dễ tiếp cận hơn với các doanh nghiệp và cá nhân.
Giao thức Endor (EDR): Một nền tảng phi tập trung dành cho phân tích dự đoán sử dụng AI và học máy để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn. Nó cho phép người dùng đặt câu hỏi mang tính dự đoán và nhận câu trả lời trong thời gian thực.
Neurotoken (NTK): Một nền tảng phi tập trung để tạo và đào tạo các mô hình AI. Nó cho phép người dùng mua và bán bộ dữ liệu, mô hình AI và các dịch vụ khác liên quan đến AI.
Cortex (CTXC): Nền tảng AI phi tập trung cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI chạy trên blockchain. Nó sử dụng máy học để cho phép các mô hình AI học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian.
Akropolis (AKRO): Nền tảng tài chính phi tập trung sử dụng AI để giúp người dùng quản lý khoản đầu tư của họ. Nó cung cấp cho người dùng lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro và mục tiêu đầu tư của họ.
Effect.ai (EFX): Một nền tảng phi tập trung để tạo và đào tạo các mô hình AI. Nó cho phép người dùng tạo và bán các dịch vụ AI, chẳng hạn như chatbot và công cụ nhận dạng hình ảnh. Nó sử dụng một thị trường phi tập trung để kết nối người mua và người bán dịch vụ AI.
Suy nghĩ kết thúc
Sự giao thoa giữa AI và tiền điện tử là một lĩnh vực đổi mới thú vị, với nhiều dự án tập trung vào việc tạo ra các nền tảng phi tập trung để chia sẻ dữ liệu cũng như tạo và kiếm tiền từ các mô hình AI. Các dự án này có tiềm năng kích hoạt các mô hình kinh doanh mới và thúc đẩy việc áp dụng công nghệ AI và blockchain trong các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là đầu tư vào tài sản tiền điện tử vốn có rủi ro và mang tính đầu cơ, đồng thời điều quan trọng là phải tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng và tham khảo ý kiến của các cố vấn tài chính trước khi thực hiện bất kỳ khoản đầu tư nào. Giống như bất kỳ công nghệ mới nổi nào, điều quan trọng là phải theo dõi sự phát triển về mặt quy định và chuẩn bị cho những thay đổi tiềm năng trên thị trường.