AI業界の歴史と暗号通貨との関係

人工知能技術は20世紀50年代に始まり、数回の発展の波を経てきました。現在主流の深層学習技術は神経ネットワークを代表とし、大量のデータを用いてモデルのパラメータを最適化し、複雑なタスクへの適合を実現しています。

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深層学習の発展は、最初の神経ネットワークからRNN、CNNなどの構造への進化を経て、最終的には現在広く利用されているTransformerアーキテクチャに至ります。この技術的な道筋はAIシステムの一般化能力を大幅に向上させ、さまざまなモードの入力と出力に適応できるようになりました。

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産業チェーンにおいて、深層学習モデルの訓練と推論には大量の計算力の支援が必要であり、GPUが主要なハードウェアの選択肢となっています。同時に、大量の高品質データもモデルの性能を保証するための鍵となります。したがって、計算力とデータという二つの要素を中心に、GPUサプライヤー、クラウドサービスプロバイダー、データサービスプロバイダーなどを含む完全な産業エコシステムが形成されています。

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暗号資産業界とAIの結合は主に以下のいくつかの側面に現れています:

1. 中心化されていないGPU計算力共有ネットワークを提供し、未使用の計算力リソースを活用します。

2. トークンインセンティブメカニズムを通じて、高品質なデータの収集と共有を促進する。

3. ゼロ知識証明などのプライバシー計算技術を利用して、データの安全な使用を実現します。

4. ブロックチェーンに基づくAI代理(Agent)システムを開発し、オンチェーンの自動化された相互作用を実現します。

5. AIアプリケーション向けの特化型パブリックチェーンインフラを構築する。

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全体として、暗号資産技術はAI産業チェーンに新しい価値発見と流通メカニズムを提供できる一方で、ブロックチェーンの非信頼性の特性はAIアプリケーションにおけるいくつかの信頼問題を解決することもできます。しかし、実際の導入プロセスでは、非中央集権システムはパフォーマンスや開発の利便性などの面でまだ不足があり、さらなる最適化が必要です。

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