Розвиток індустрії ШІ та інтеграція криптоактивів

Сфера штучного інтелекту в останні роки активно розвивається і вважається важливою складовою частиною четвертої промислової революції. Поява великих мовних моделей значно підвищила ефективність у різних галузях, а Boston Consulting Group оцінює, що GPT підвищив робочу продуктивність в США приблизно на 20%. Генералізаційна здатність великих моделей вважається новою парадигмою програмного дизайну, порівняно з традиційним точним кодом, сучасне програмне забезпечення більше інтегрує рамки великої моделі для досягнення кращої продуктивності та більш широкої підтримки модальностей. Технології глибокого навчання принесли нову хвилю процвітання у сферу ШІ, і ця хвиля також поширилася на криптоактиви.

Історія розвитку індустрії штучного інтелекту

Індустрія штучного інтелекту розпочалася в 50-х роках XX століття, а академічна та промислова сфери в різні часи пропонували різні технологічні маршрути для реалізації штучного інтелекту. Наразі основним є метод, заснований на машинному навчанні, основна ідея якого полягає в тому, щоб дозволити машинам поліпшувати продуктивність системи через ітерації на основі великої кількості даних. Машинне навчання в основному поділяється на три основні школи: коннекціонізм, символізм та поведінковість, які відповідно імітують нервову систему, мислення та поведінку людини.

Наразі домінує коннекціонізм, представлений нейронними мережами, який також називається глибоким навчанням. Нейронні мережі мають вхідний шар, вихідний шар та кілька прихованих шарів, що дозволяє їм підганяти складні загальні завдання за рахунок величезної кількості параметрів і даних. Технології глибокого навчання пройшли через кілька етапів еволюції, від ранніх нейронних мереж, RNN, CNN до сучасних Transformer.

Розвиток ШІ пройшов три технологічні хвилі:

1. У 1960-х роках символістська технологія викликала першу хвилю, вирішивши проблеми загальної обробки природної мови та діалогу між людиною та комп'ютером.

2. У 1990-х роках IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів, AI пережив другу хвилю розвитку.

3. З 2006 року підйом глибокого навчання викликав третю хвилю. Три гіганти глибокого навчання запропонували відповідні концепції, після чого алгоритми, такі як RNN, GAN до Transformer, постійно еволюціонували.

Останніми роками в сфері ШІ відбулося кілька знакових подій:

• У 2011 році IBM Watson переміг людину у вікторині Jeopardy!
• У 2016 році AlphaGo переміг чемпіона світу з го Лі Сїшиця
• У 2017 році Google запропонував алгоритм Transformer
• Моделі серії GPT постійно вдосконалювались у 2018-2020 роках
• У 2023 році ChatGPT запустився та швидко набув популярності

! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку

Ланцюг індустрії глибокого навчання

Поточні основні великі мовні моделі базуються на методах глибокого навчання. Великі моделі, представлені GPT, викликали нову хвилю AI-ентузіазму, в цю сферу увійшло багато гравців. Ми можемо аналізувати структуру промислового ланцюга глибокого навчання з різних вимірів, таких як дані та обчислювальна потужність.

Навчання великих моделей в основному ділиться на три етапи:

1. Переднавчання: потребує величезних обсягів даних і обчислювальних потужностей, є найвитратнішим етапом.

2. Налаштування: використання невеликої кількості високоякісних даних для підвищення якості моделі.

3. Посилене навчання: безперервна ітераційна оптимізація виходу моделі через зворотний зв'язок.

Три ключові фактори, що впливають на продуктивність великих моделей, це кількість параметрів, обсяг/якість даних та обчислювальна потужність. Наприклад, у GPT-3 є 175 мільярдів параметрів, обсяг навчальних даних становить приблизно 570 ГБ, що вимагає величезної обчислювальної підтримки.

Галузь глибокого навчання в основному включає:

• GPU апаратура: Високопродуктивні графічні процесори від таких виробників, як Nvidia.
• Хмарні послуги: AWS, Google Cloud та інші надають обчислювальну потужність
• Дані: різноманітні постачальники даних та компанії з маркування
• База даних: векторна база даних та інші способи зберігання величезних масивів даних
• Периферійні пристрої: системи охолодження та інші підтримуючі пристрої
• Додатки: AI-додатки в різних вертикальних сферах

! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку

Криптоактиви та поєднання з AI

Технології блокчейн та криптоактиви можуть принести нові цінності та механізми реконструкції для ланцюга постачання штучного інтелекту:

1. Токеноміка може стимулювати більше людей брати участь у різних етапах AI-індустрії, отримуючи прибуток, що перевищує грошові потоки.

2. Децентралізований реєстр може вирішити проблеми довіри до даних і моделей, реалізуючи співпрацю під захистом конфіденційності даних.

3. Глобальна мережа вартості може активізувати вільну обчислювальну потужність, знизивши витрати.

4. Смарт-контракти можуть реалізувати автоматизовану торгівлю та використання AI моделей.

Наразі основні напрямки поєднання Криптоактиви та AI включають:

• Ринок GPU хмарних обчислень: проекти, такі як Render, пропонують децентралізовану мережу обчислювальної потужності
• Ринок даних: EpiK Protocol та інші надають послуги з даних для AI
• ZKML: реалізація навчання та інференції моделей на основі приватних обчислень
• AI Agent: проекти, такі як Fetch.AI, створюють мережу розумних агентів
• AI публічна блокчейн-мережа: спеціально розроблена для AI

! Newcomer Science丨AI x Crypto: від нуля до піку

Хоча поточне застосування AI+Криптоактиви все ще знаходиться на початковій стадії, ця комбінація має потенціал для перетворення індустрії AI та створення нових цінностей. У майбутньому, з розвитком технологій, інтеграція двох сфер стане ще тіснішою.