Эксперты предсказывают, что большая часть программного обеспечения в мире будет переписана с использованием ИИ/МО в качестве центрального структурного блока. По оценкам PWC, к 2030 году искусственный интеллект внесет в мировую экономику 15,7 триллиона долларов, что приведет к увеличению мирового ВВП на 14%. По прошествии лет искусственный интеллект не будет единственной технологией, которая получит известность. Учитывая вездесущие компоненты программных приложений, такие возможности, как базы данных и идентификация, также имеют большое значение. Интеллект можно считать строительным блоком современных программных приложений. Концепции программного обеспечения, такие как облачные вычисления, кибербезопасность и сети, переосмысливаются с использованием машинного обучения. Web3 станет следующей итерацией многих из этих тенденций в программном обеспечении, и ML (машинное обучение), вероятно, сыграет фундаментальную роль в развитии технологий web3 на основе ИИ.
ИИ влияет на ряд других технологий и отраслей, и web3 не является исключением. Тем не менее, существуют фундаментальные технические препятствия для технологий web3, использующих ИИ. Таким образом, важно определить, как можно материализовать включение ИИ в web3 и какие основные препятствия могут этому помешать. В настоящее время решения на основе ИИ в основном централизованы. Однако реальный вопрос заключается в том, какую роль будет играть ИИ в новом децентрализованном мире web3, учитывая всю шумиху вокруг него? Как мы можем распутать тенденции централизации ИИ? В этой статье обо всем этом будет подробно рассказано.
Что такое WEB3?
Web3 — это высокоуровневая концепция, описывающая будущее Интернета. Он включает в себя разделение власти и выгод посредством децентрализации. Как только web3 войдет в свою полноценную форму, несколько крупных технологических компаний не смогут контролировать основные возможности Интернета. Пользователи будут иметь контроль над своими данными и, как следствие, большую конфиденциальность. Цензуры не будет, а заработанные награды будут распределены поровну. Хотя web3 еще не определен стандартным образом, это его наиболее важные характеристики.
Децентрализация является фундаментальным принципом web3. Web2 использует HTTP для поиска информации, что делается с использованием уникальных веб-адресов. Web3, благодаря тому, что он основан на блокчейне, позволит хранить информацию в нескольких местах в сети. Это позволит пользователям иметь больший контроль над обширными базами данных, которыми в настоящее время владеют интернет-гиганты, такие как Google и Meta. Web3 позволит пользователям продавать данные, полученные из разрозненных вычислительных ресурсов, таких как мобильные телефоны, настольные компьютеры и устройства, если они того пожелают. Это гарантирует, что пользователи сохранят контроль над своими данными.
Без разрешения и без доверия: Web3 основан на программном обеспечении с открытым исходным кодом и децентрализован. Приложения Web3, работающие на блокчейнах, называются dApps.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение : Web3 будет использовать технологии, основанные на концепциях Semantic Web и обработке естественного языка, чтобы позволить компьютерам понимать информацию, как люди. Web3 также будет использовать машинное обучение. Эта ветвь искусственного интеллекта использует данные и алгоритмы, чтобы имитировать человеческое обучение, постепенно повышая его точность. Эти возможности позволят компьютерам получать более актуальные и быстрые результаты во многих областях, таких как разработка лекарств.
Возможность подключения : информация и контент больше связаны с web3 и доступны для нескольких приложений. Кроме того, увеличивается количество устройств, которые могут подключаться к Интернету. Интернет вещей также играет здесь важную роль.
Что такое ИИ?
Существует два типа искусственного интеллекта.
- Сильный ИИ . Системы с сильным искусственным интеллектом могут выполнять задачи, подобные человеческим. Эти системы более сложные и комплексные. Эти системы запрограммированы на решение проблем без вмешательства человека. Примерами сильного ИИ являются беспилотные автомобили и операционные больниц.
- Слабый ИИ . Слабая система ИИ была разработана для выполнения определенной работы. Видеоигры и персональные помощники, такие как Siri и Alexa от Amazon, являются примерами слабых систем искусственного интеллекта. Помощники отвечают на ваши вопросы, задавая вам вопросы.
Как ИИ в web3 создает уровни интеллекта web3?
Интеллектуальные блокчейны
Интеллектуальные протоколы
Стек Web3 также может интегрировать возможности машинного обучения за счет использования смарт-контрактов и протоколов. DeFi наиболее ярко иллюстрирует эту тенденцию. Мы недалеки от появления компьютеризированных маркет-мейкеров DeFi (AMM) или протоколов кредитования с более интеллектуальной логикой, основанной на моделях машинного обучения. Мы можем, например, представить протокол кредитования, использующий интеллектуальный счет для балансировки кредитов из разных типов кошельков.
Интеллектуальные децентрализованные приложения
Ожидается, что децентрализованные приложения (dApps) станут одними из самых популярных решений web3 для быстрого добавления функций на основе машинного обучения. Эта тенденция уже очевидна в NFT и будет продолжать расти. NFT следующего поколения перейдут от статических изображений к артефактам с интеллектуальным поведением. Эти NFT могут адаптировать свое поведение к настроению профиля их владельцев.
Почему ИИ в WEB3?
Переход от обобщения к индивидуализму
За последнее десятилетие крупные технологические компании использовали централизованные модели искусственного интеллекта для извлечения ценности из пользователей и получения информации. В web3 мы расширяем возможности ИИ, чтобы он служил всем людям, а не только немногим богатым. Каждая модель ИИ обучается на личных знаниях, увлечениях и опыте создателя.
От пользователей к владельцам
За последнее десятилетие крупные технологические компании использовали централизованные модели искусственного интеллекта для извлечения ценности из пользователей и получения информации. В web3 мы расширяем возможности ИИ, чтобы он служил всем людям, а не только немногим богатым. Каждая модель ИИ обучается на личных знаниях, увлечениях и опыте создателя.
От дефицита к полезности
Чтобы обеспечить долгосрочную устойчивость, токенов недостаточно, чтобы дать пользователям право собственности или стимулы. Токены должны быть полезными и представлять реальную ценность для своих пользователей. Ваш личный ИИ создает и открывает новую ценность контента, который вы создаете, а также творчества и интеллекта, которые вы используете для его создания. Ваш личный ИИ открывает новые возможности для сотрудничества и создает ценность для вас и вашего сообщества благодаря доступу и участию, обеспечиваемому социальными токенами.
От потребления к участию
Сегодняшние платформы созданы для массового потребления, и это дорога с односторонним движением, где создатели контента создают контент, а аудитория его потребляет. Создатели и их сообщества имеют собственную платформу благодаря персональным ИИ и собственному способу обмена ценностями с помощью социальных токенов. Мы создаем новую архитектуру сетей для совместной работы, которая переносит власть с платформ на людей и трансформирует отношения между потреблением и созданием ценности.
Подписки и инвестиции
Создатели всегда надеялись создать большую базу подписчиков в течение многих лет, а затем, надеюсь, в конечном итоге монетизировать базу подписчиков. Реальность такова, что лишь горстка создателей получает достойную заработную плату, и эта ситуация не очень хороша ни для создателей, ни для их подписчиков. ИИ в web3 является движущей силой новой экономики создателей, которая позволяет сообществам инвестировать в создателей, которых они любят, а также в персональные ИИ, которые повышают ценность их жизни. У создателей теперь есть возможность построить устойчивый бизнес на основе своего творчества, и сообщество может извлечь выгоду из этого успеха.
Почему WEB3 следует внедрению технологий машинного обучения сверху вниз?
Этот подход отличается от передовых моделей машинного обучения, которые требуют сложных, длительных вычислений для подготовки и оптимизации проектов, которые обычно разрабатывались для унифицированного дизайна. Возможно консолидировать собственные возможности машинного обучения в средах выполнения блокчейна. Однако для этого потребуется несколько итераций.
Поскольку протоколы DeFi могут полагаться на внешних интеллектуальных специалистов и оракулов, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами существующих платформ машинного обучения, у них меньше ограничений для использования основных моментов машинного обучения. Ограничения для dApps практически отсутствуют для NFT и dApps. Эта точка зрения предполагает, что внедрение возможностей машинного обучения в web3, скорее всего, будет происходить по иерархическому пути, переходя от dApps и протоколов к средам выполнения блокчейна.
Заключительное слово
ИИ в web3 — это футуристическая технологическая тенденция. За последнее десятилетие быстрое развитие технологий и исследований машинного обучения привело к появлению огромного количества платформ машинного обучения, фреймворков и API-интерфейсов, которые можно использовать для предоставления интеллектуальных возможностей решениям web3. Мы уже видим некоторые примеры интеллекта в приложениях web3. Мы можем с уверенностью сказать, что интеллектуальный WEB3 существует, но неравномерно.
Если вы хотите разработать продукт web3 с поддержкой ИИ, наши эксперты ИИ могут вам помочь. Давайте обсудим требования для вашего следующего интеллектуального решения!
