暗号通貨と AI を組み合わせると、どのプロジェクトが AI 独占の壁を打ち破るのに役立ちますか?

最近、人工知能業界は良い理由でも悪い理由でも話題になっています。 OpenAI を取り巻く最近の出来事をご存知で、人工知能テクノロジーの現状については調べたことがあるかもしれませんが、人工知能がブロックチェーンとどのように相互作用するかについては理解していないかもしれません。今週のレポートでは、人工知能とブロックチェーン技術の組み合わせを試みるいくつかのアプリケーションと、これらのアプリケーションと今後数年間の人工知能業界に関する情報を紹介します。

人工知能とは何ですか?それは暗号通貨と何の関係があるのでしょうか？

AI とブロックチェーンを組み合わせるアプリケーションの詳細や技術的な内容を詳しく調べる前に、まず人工知能テクノロジーに関する基本的な知識を理解し、業界の優れたチームや個人の開発者がどのようにして業界を今日の水準にまで発展させてきたのかを理解しましょう。。

ChatGPT は、昨年テクノロジー業界で大きな注目を集めたアプリケーションであり、消費者の間で最も人気があり、広く認知されている人工知能アプリケーションでもあります。今日は、ChatGPT テクノロジーの基本概念とその理由を簡単に紹介します。とても良い。

ChatGPT およびその他のチャット AI モデルの中核となるテクノロジーは、LLM とも呼ばれる大規模言語モデルです。これらの複雑な AI テクノロジーは、基本的にディープラーニング技術と膨大なデータセットを組み合わせたもので、これらを組み合わせて知識を予測して要約できる AI モデルを作成します。

人間と LLM の間の対話は自然言語処理を通じて行われ、ほとんどの LLM は自然言語処理 (NLP) 用に特別に構築されています。ユーザーがチャットボットに特定の種類の質問に答えるように要求すると、チャット AI ボットはその基礎となるテクノロジー、トレーニングデータ、機能を使用して、ユーザーに可能な限り最良の回答を提供します。

LLM はコンバータモデル (コンバータと呼ばれることが多い) に基づいて構築されています。これは、テキストの予測と単語の背後にあるコンテキストの学習に優れたニューラルネットワークの一種です。トランスフォーマーモデルを使用する LLM は自然言語処理に優れているため、数学的問題の解決、コードの生成、さらには短いレポートの作成や変更の提案など、人間の日常的なタスクを完了することにも優れています。

このため、ChatGPT、Microsoft Bing、Claude などのチャット AI ボットは大きな成功を収め、ほぼ単独で人工知能革命を引き起こしました。人工知能は最終的には人間よりも賢くなるかもしれないと多くの人が信じていますが、それがすぐに起こるという証拠はありません。いずれにせよ、AI モデルを人々の仕事に統合することによってもたらされる可能性とその有望な機能は、私たちがそれを受け入れるかどうかに関係なく、人工知能が存在し続けることを証明しています。ただし、これらの AI モデルが暗号通貨やブロックチェーンのパーミッションレスな性質とどのように組み合わされるのか疑問に思われるかもしれませんので、それらの間の潜在的な同期性について説明し、AI とブロックチェーンという 2 つの高度なテクノロジーを調べてみましょう。

暗号通貨は人工知能アプリケーションをどのようにサポートしますか?

暗号通貨業界は、ニュースメディアやその他のソーシャルメディアプラットフォームで毎日継続的に議論されている業界です。 2008 年にサトシ・ナカモトが執筆した白書を皮切りに、仮想通貨は 1 兆 5,000 億米ドル相当の市場に成長し、世界中の著名な金融機関がさまざまな仮想通貨の ETF 発行を絶えず申請しています。

一般に、ブロックチェーン技術の独自の利点を部外者に説明するのは困難です。これは主に、ほとんどの先進国の金融業界が非常に繁栄しているためです。遅れている地域では、金融取引における分散型台帳テクノロジーの利点を説明し、実証することが容易です。これは主に、世界中で依然として権力を握っている腐敗した金融機関と政府のせいです。世界中の通貨が定期的に切り下げられており、世界人口の大多数が依然として銀行インフラにアクセスできない地域では、ブロックチェーンの分散型台帳テクノロジーには独自の利点があります。

暗号通貨は銀行口座を持たない人々に銀行サービスを提供する手段であり、このテクノロジーは個人が自身の金融業務の規制者になる機会を提供します。コールドウォレットで暗号通貨を保持している場合でも、暗号通貨エコシステム内の多くの DApp を使用して暗号通貨を保持している場合でも、銀行のようなサービスを享受できます。

透明性、セキュリティ、分散化などのブロックチェーン固有の特性により、AI データの保存、共有、利用が大幅に容易になります。ブロックチェーン技術は、人工知能のトランザクションと意思決定のための不変の分散台帳を提供できます。このテクノロジーの組み合わせにより、AI システムに対する信頼が高まり、データ操作や悪用の懸念が軽減されることが期待されます。

暗号化が AI に役立つ (またはその逆) 重要な領域の 1 つは、データ管理とセキュリティの領域です。 AI システムの学習と改善には大量のデータが必要です。ブロックチェーン技術を使用すると、このデータをさまざまなプラットフォームや関係者間で安全かつ透過的に共有できます。これにより、データの整合性が確保されるだけでなく、人工知能の共同研究や開発に新たな道が開かれ、イノベーションを妨げるデータサイロが打破されます。

人工知能とブロックチェーンを組み合わせることで、合法的な分散型自律組織 (DAO) を作成できます。これらの DAO はスマートコントラクトによって管理され、人工知能アルゴリズムによって駆動され、人間の介入なしに独立して実行、意思決定、トランザクションの実行が可能です。歴史的に、人間の感情や金銭的インセンティブが DAO の本来の目的を覆い隠す可能性があるため、暗号通貨における DAO のガバナンスは理想的とは言えませんでした。人工知能テクノロジーの使用により、DAO 管理プロセスが自動化され、手動仲介者の必要性が軽減され、組織の効率が向上し、コストが削減され、それによってあらゆる分野に革命が起こります。

もう 1 つの有望な分野は、AI データの生成と共有を促進する手段としてのブロックチェーンの使用です。トークン化を通じて、個人や組織は貴重なデータを AI モデルに提供することで金銭的報酬を受け取ることができ、それによってより協力的で包括的な AI エコシステムを促進できます。

分散型金融 (DeFi) も人工知能の潜在的な受益産業であり、この 2 つの組み合わせにより、分散型人工知能 (DeAI) と呼ばれる新しいものが生み出される可能性があります。このアプローチにより、これまで大企業のみが利用できた AI ツールへのアクセスを個人や小規模企業が提供できるようになり、AI テクノロジーの民主化と民主化が可能になります。

暗号通貨と人工知能の融合は、金融業界だけでなく、私たちのデジタル生活の多くの側面を変革する可能性を秘めています。両方のテクノロジーの利点を組み合わせることで、よりアクセスしやすくなるだけでなく、より安全で透明性が高く、効率的な人工知能の未来が期待できます。そうは言っても、AI 業界が現在どのように運営されているのか、そしてその現在の能力は何なのかを分析してみましょう。

人工知能に対する不透明な障壁を打ち破る

暗号通貨による金融システムの改革と人工知能によるスマート生産革命を比較すると、いくつかの類似点を導き、この 2 つの組み合わせについての議論を提供することができます。

現在、OpenAI、Google Deepmind、Anthropic の人工知能企業は、関連テクノロジーの研究を積極的に行っています。

暗号通貨と人工知能における現在の機会

人工知能と暗号通貨がどのように連携するかについての基本をいくつか説明したので、この分野の先進的なプロジェクトのいくつかを詳しく見てみましょう。ほとんどのプロジェクトには多くの欠点がありますが（彼らはまだメインネットの開発に熱心に取り組んでおり、忠実なユーザーベースを獲得し、より広範な暗号コミュニティの注目を集めることを望んでいます）、彼らは業界の最前線にあり、世界を代表するものです。産業の急速な発展、発展途上の産業。

Bitensor、分散型人工知能モデルネットワーク:

Bitensor は、暗号通貨と人工知能のエコシステムの中で最も人気があり、成熟したプロジェクトの 1 つです。 Bittensor は、多数の分散型商品市場 (または「サブネットワーク」) 用のプラットフォームを作成し、それらを単一のトークンシステムの下に統合することで、人工知能の民主化を目指す分散型ネットワークです。その使命は、独自のインセンティブメカニズムと高度なサブネットワークアーキテクチャを採用することで、OpenAI などの大規模な人工知能スーパー企業に匹敵するネットワークを構築することです。 Bitensor のシステムは、ブロックチェーンを通じて AI 機能をチェーンに効率的に転送するマシンとみなすことができます。

ネットワークは、マイナーとバリデーターという 2 つの主要な主体によって管理されています。マイナーは事前トレーニングされた AI モデルをネットワークに送信し、その貢献に対して報酬を受け取りますが、バリデーターはモデル出力の妥当性と精度を保証します。この設定により、マイナーがより良いパフォーマンスとより大きな報酬 (ネイティブトークン $TAO) を得るためにモデルを継続的に改善するよう奨励する競争環境が生まれます。ユーザーはクエリをバリデータに送信することでネットワークと対話し、バリデータはそのクエリをマイナーに配布します。バリデーターは、これらのマイナーの出力をランク付けし、最高ランクの応答をユーザーに返します。

Bitensor のモデル開発へのアプローチは独特です。多くの人工知能研究所や研究機関とは異なり、Bittensor は複雑で費用がかかるモデルのトレーニングを行いません。代わりに、ネットワークは分散型トレーニングメカニズムに依存しています。バリデーターは、特定のデータセットを使用してマイナーによって生成されたモデルを評価し、精度や損失関数などの特定の基準に基づいて各モデルをスコアリングするタスクを負います。この分散型評価により、モデルのパフォーマンスが継続的に向上します。

Bittensor のアーキテクチャには、ネットワークのサブネットワーク全体にリソースを割り当てる Proof-of-Work (PoW) と Proof-of-Stake (PoS) のハイブリッドである Yuma コンセンサスメカニズムが含まれています。サブネットワークは自己完結型の経済市場であり、それぞれがテキスト予測や画像生成などのさまざまな人工知能タスクに焦点を当てており、その機能に基づいて Yuma コンセンサスに参加するか脱退するかを選択できます。

Bitensor は、人工知能の分散化に向けた重要な一歩であり、分散型の方法でさまざまな人工知能モデルを開発、評価、改善するためのプラットフォームを提供します。その独自の構造は、高品質の AI モデルの作成を奨励するだけでなく、AI テクノロジーへのアクセスを民主化し、さまざまな業界で AI が開発および使用される方法を変える可能性があります。

Akash、オープンソースのスーパークラウド:

Akash Network は、安全かつ効率的な方法でコンピューティングリソースを売買できるように設計された、革新的なオープンソースのスーパークラウドプラットフォームです。これは、ユーザーが独自のクラウドインフラストラクチャを展開しながら、未使用のクラウドリソースを売買できる機能を提供することを目的としています。この柔軟性により、クラウドリソースの利用が民主化されるだけでなく、ビジネスを拡大する必要があるユーザーにコスト効率の高いソリューションが提供されます。

Akash システムの中心には、ユーザーがコンピューティングのニーズに応じて入札を提出し、サプライヤーがサービスの提供を競う逆オークションメカニズムがあるため、価格は従来のクラウドシステムよりも大幅に低くなることがよくあります。このシステムは、Kubernetes や Cosmos などの信頼性の高い成熟したテクノロジーによってサポートされており、アプリケーションをホスティングするための安全で信頼性の高いプラットフォームを保証します。 Akash のコミュニティ主導のアプローチにより、ネットワークの開発と管理についてユーザーが発言権を持つことが保証され、真のユーザー中心の公共サービスになります。

Akash のインフラストラクチャは、使いやすい YAML ベースのスタック定義言語 (SDL) を使用して定義されているため、ユーザーは複数のリージョンやプロバイダーにまたがる複雑なデプロイメントを作成できます。この機能は、主要なコンテナオーケストレーションシステムである Kubernetes と組み合わせることで、展開の柔軟性を確保するだけでなく、アプリケーションホスティングのセキュリティと信頼性も確保します。さらに、Akash は、再起動してもデータが確実に保持される永続ストレージソリューションを提供します。これは、大規模なデータセットを管理するアプリケーションにとって特に有益です。

全体として、Akash は、現在のクラウドサービスプロバイダーの独占的な性質に対して独自のソリューションを提供する分散型クラウドプラットフォームとして際立っています。世界中の何百万ものデータセンターで十分に活用されていないリソースを活用するそのモデルは、コストを削減するだけでなく、クラウドネイティブアプリケーションの速度と効率も向上します。 Akash は、独自の言語を書き直したり、ベンダーにロックされたりする必要がなく、さまざまなクラウドベースのアプリケーションに多用途でアクセス可能なプラットフォームを提供します。

Render、コンピューティングアクセスを拡張するためのプラットフォーム:

Render は、メディア制作、特に拡張現実、仮想現実、AI 強化メディアなどの分野で増大するコンピューティングニーズを満たすように設計されたブロックチェーンベースのプラットフォームです。アイドル状態の GPU サイクルを利用して、コンピューティング能力を必要とするコンテンツ作成者を、利用可能な GPU リソースを持つプロバイダーに接続します。ブロックチェーンテクノロジーの使用により、Render は、AI 主導のコンテンツ作成や最適化などの GPU ベースのタスクの安全かつ効率的な処理を保証します。

Render の中核製品は人工知能との統合であり、コンテンツ作成とプロセスの最適化において重要な役割を果たします。このネットワークは AI 関連のタスクをサポートし、アーティストが AI ツールを使用してアセットを生成し、デジタルアートワークを強化できるようにします。この統合により、超高解像度の 3 次元世界を作成し、人工知能のノイズ除去などのレンダリングプロセスを最適化できます。さらに、Render の人工知能の使用は、大規模なアートコレクションの管理とレンダリングワークフローの最適化にまで拡張され、クリエイティブワークフローの可能性が広がります。

Render のエコシステムは GPU リソースマーケットとして機能し、アーティスト、エンジニア、GPU ノードオペレーターなどのさまざまなステークホルダーにサービスを提供します。これにより、コンピューティング能力へのアクセスが民主化され、個人のクリエイターや大規模スタジオが複雑なレンダリングプロジェクトを手頃な価格で実行できるようになります。エコシステム内のトランザクションは RNDR トークンを使用して実行され、レンダリングサービスを中心とした活気のある経済を生み出します。人工知能がデジタルコンテンツの作成を再構築し続ける中、Render はデジタルメディアにおける新しい形式の創造的表現と技術革新を促進する重要な役割を果たすことが期待されています。

Gensyn、分散型コンピューティングプラットフォーム:

Gensyn は、現代の人工知能システムに固有のリソース制約の解決に焦点を当てた人工知能と暗号通貨のプロジェクトです。このプロジェクトは、基本モデルの構築に必要な膨大なリソースによって引き起こされる人工知能の開発の障害を克服することを目的としています。 Gensyn のアプローチは、グローバルなコンピューティングリソースを効率的に利用する分散型ブロックチェーンベースのプロトコルを作成することです。

Gensyn 氏の背景は、人工知能システムのコンピューティング能力需要が増大しており、利用可能なコンピューティングリソースを超えていることを浮き彫りにしています。たとえば、OpenAI の GPT-4 モデルなどの大規模なモデルをトレーニングするには、大量のコンピューティングリソースが必要となり、関係者全員にとって大きな障害となります。このため、大規模な AI の取り組みには高価すぎるか不十分な現在のソリューションの制限に対処するために、利用可能なすべてのコンピューティングリソースを効率的に利用するシステムの必要性が生じています。

Gensyn は、コスト効率よく接続してオフチェーンの深層学習作業を検証できる分散型プロトコルを作成することで、この問題を解決することを目指しています。このプロトコルは、作業の検証、市場力学、事前の作業見積もり、プライバシーの問題、深層学習モデルの効率的な並列化の必要性など、いくつかの課題に直面しています。このプロトコルは、参加に対する金銭的インセンティブと、計算作業が約束どおりに実行されていることを検証する方法を提供するトラストレスコンピューティングネットワークを構築することを目的としています。

Gensyn プロトコルは、深層学習計算用の第 1 層のトラストレスプロトコルであり、計算時間を提供して ML タスク (ML は Gensyn 内の計算タスク) を実行した参加者に報酬を与えます。確率的学習証明、グラフベースのピンポインティングプロトコル、Truebit スタイルのインセンティブゲームなど、さまざまな手法を使用して行われた作業を検証します。このシステムには、提出者、解決者、検証者、内部告発者などのさまざまな関係者が関与しており、それぞれが計算プロセスにおいて特定の役割を果たします。

実際には、Gensyn プロトコルにはタスクの提出から契約の仲裁と決済までの複数の段階が含まれます。 ML コンピューティングの透明で低コストの市場を創出し、拡張性と効率性を実現することを目指しています。このプロトコルは、強力な GPU を備えたマイナーに、主流ベンダーと比較して潜在的に低コストでハードウェアを ML コンピューティング用に再利用する機会も提供します。このアプローチは、AI の計算上の課題を解決するだけでなく、AI リソースへのアクセスを民主化することも目的としています。

フェッチ、人工知能の経済的オープンプラットフォーム:

Fetch.ai は前述のプロジェクトよりも長く存在しており、Web サイトでさまざまなサービスを提供しています。基本的に、Fetch は、経済活動の発生方法に革命を起こすことを目的とした、人工知能と暗号通貨が交わる革新的なプロジェクトです。 Fetch の製品の基盤は人工知能エージェントであり、特定のタスクを実行するようにプログラムできるモジュール式のビルディングブロックとして設計されています。これらのエージェントは自律的に接続、検索、取引することができ、ダイナミックな市場を創造し、従来の経済活動を変革します。

Fetch が提供する主なサービスの 1 つは、従来の製品を人工知能に接続することです。これは、アプリケーションプログラミングインターフェイスを Fetch.ai エージェントと統合することによって実現されます。Fetch.ai エージェントは非常に高速で、基盤となるビジネスアプリケーションを変更する必要がありません。 AI エージェントはネットワーク内の他のエージェントと組み合わせることができ、新しいユースケースやビジネスモデルの可能性が広がります。さらに、これらのエージェントはユーザーに代わって交渉および取引を行う機能を備えているため、ユーザーはその展開から利益を得ることができます。

さらに、これらのエージェントは機械学習モデルからの推論を提供し、ユーザーが洞察を収益化し、機械学習モデルを強化できるようにします。

Fetch は、AI エージェントの導入を簡素化するコード不要の管理サービスである Agentverse も開始しました。従来のノーコードプラットフォーム (Replit) や Github の Copilot などのサービスによって、大衆がコードの作成にアクセスできるようになったのと同じように、Fetch は独自の方法で Web3 開発の民主化をさらに進めようと取り組んでいます。

Agentverse を通じて、ユーザーは最初のエージェントを簡単に起動できるため、高度な人工知能テクノロジーを使用する敷居が大幅に下がります。 AI エンジンとエージェントサービスに関しては、Fetch は大規模な言語モデルを活用して、タスクの実行を検出し、適切な AI エージェントに誘導します。このシステムは、AI アプリケーションとサービスの収益化を可能にするだけでなく、構築、リスティング、分析、ホスティングを含む代理店サービスの包括的なプラットフォームとしても機能します。

このプラットフォームは、検索と発見、分析などの機能によってその有用性を高めます。エージェントは、LLM ベースの直接検索を使用して Fetch.ai プラットフォーム上でプロアクティブな検出を行う Agentverse に登録できます。分析ツールを使用すると、エージェントの意味記述子の有効性を向上させることができ、それによってエージェントの発見可能性が高まります。さらに、Fetch.ai はオフラインエージェント用の IoT ゲートウェイを統合し、エージェントが情報を収集し、再接続時にバッチ処理できるようにします。

最後に、Fetch.ai はホスティングエージェントにホスティングサービスを提供し、ホスティングを除く Agentverse のすべての機能を提供します。このプラットフォームは、Fetch.ai の Web3 ネットワークも利用して、エージェントのアドレス指定と命名のためのオープンネットワークを導入します。この側面は、ブロックチェーン技術をシステムに統合するネットワーク DNS アドレス指定への新しいアプローチを示しています。

全体として、Fetch.ai は、人工知能とブロックチェーンテクノロジーを統合した多用途のプラットフォームを提供し、人工知能エージェントの開発、機械学習モデルの収益化のためのツールを提供し、デジタルエコノミーにおける検索と発見のためのプラットフォームを提供する画期的なアプローチです。 AI エージェントとブロックチェーンテクノロジーの組み合わせにより、分散型かつ効率的な方法でさまざまなプロセスを自動化および最適化する道が開かれます。

両業界の次の動きと予測

人工知能とブロックチェーン技術のシームレスな統合は、両方の分野で大きな進歩をもたらします。この組み合わせは、2 つの最先端テクノロジーの単なる融合ではなく、デジタルイノベーションと分散化の境界を再定義する変革的な相乗効果です。

Fetch.ai、Bittensor、Akash Network、Render Network、Gensyn などのプロジェクトによって検討されているこのコンバージェンスの潜在的なアプリケーションは、人工知能とブロックチェーンを組み合わせることで得られる膨大な可能性と重要な利点を示しています。

将来に目を向けると、人工知能とブロックチェーンの統合がさまざまな産業の形成に重要な役割を果たすことは明らかです。データのセキュリティと整合性の向上から、分散型自律組織の新しいモデルの作成に至るまで、この統合により、より効率的で透明性があり、アクセスしやすいテクノロジーが実現されることが期待されます。特に分散型金融の分野では、分散型人工知能 (DeAI) の出現により、これまで大企業に有利であった障壁が打ち破られ、人工知能テクノロジーへのアクセスが民主化される可能性があります。これにより、より包括的なデジタル経済が実現し、個人や小規模な実店舗組織が、これまで手の届かなかった AI ツールやサービスを活用できるようになります。

さらに、これらのテクノロジーの統合により、両方の分野で最も差し迫った課題が解決されることが期待されます。人工知能の分野では、データサイロや大規模モデルのトレーニングに必要な膨大なコンピューティングパワーなどの問題は、ブロックチェーンの分散型データ管理とコンピューティングパワーの共有によって軽減できます。ブロックチェーンの分野では、人工知能によって効率が向上し、意思決定プロセスが自動化され、セキュリティメカニズムが向上します。業界が進化するにつれて、開発者、研究者、関係者は AI とブロックチェーンの相乗効果を探求し、活用し続ける必要があります。これにより、両分野の発展を促進するだけでなく、デジタル分野全体のイノベーションを促進し、ひいては社会全体の利益に貢献してまいります。