Раскрытие будущего потенциала ИИ: сила децентрализованных сетей поощрения
Summary:
В этой статье исследуется, как децентрализованные сети поощрения могут справиться с растущим спросом ИИ на вычислительную мощность. Она объясняет теорию поощрительных сетей, которые вознаграждают поведение, полезное для всей сети, тем самым усиливая взаимный успех. В статье подробно описываются многочисленные примеры эффективных сетей стимулирования, подчеркивается, как многоуровневые структуры стимулирования и механизмы динамической корректировки создают справедливые и разнообразные системы. В нем подчеркивается, что эти сети в сочетании с искусственным интеллектом могут значительно повысить производительность и обеспечить справедливый баланс сил между крупными корпорациями и индивидуальными участниками. Автор призывает читателей исследовать успешные проекты в области ИИ и учитывать возможную экономию, предлагаемую моделями, управляемыми стимулирующими сетями.
Несмотря на то, что децентрализованные сети могут добавлять уровни сложности, они преуспевают в управлении сложными задачами. На самом деле, децентрализация может быть ответом на удовлетворение ненасытной потребности искусственного интеллекта (ИИ) в вычислительной мощности. Сети поощрения, тип децентрализованной сети, вознаграждают действия, которые приносят пользу всей сети, способствуя менталитету взаимного успеха. В отличие от экосистемы, которая возникает в результате удачного баланса конкурирующих сил, сеть стимулов с самого начала намеренно разработана для совместных достижений.
Но как ИИ связан с этим? Рассмотрим крупномасштабные приложения ИИ как механические двигатели, создающие простые решения из огромных объемов данных, используя вычислительную мощность — так же, как топливо в транспортном средстве. Чем больше данных вы обрабатываете и чем быстрее вам нужны ответы, тем больше топлива или вычислительной мощности вам требуется. По мере того, как модели ИИ становятся больше и сложнее, потребление ресурсов ими многократно увеличивается: GPT-4 от OpenAI обошелся в 78 миллионов долларов в вычисления для обучения, в то время как Gemini Ultra от Google обошелся в колоссальный 191 миллион долларов. Таким образом, система, которая сокращает расходы на оборудование и динамически распределяет ресурсы для снижения общих затрат, имеет решающее значение — идеальная роль для сетей стимулирования.
Эффективность поощрительных сетей в значительной степени зависит от геймификации и присуждения токенов. Эти методы мотивируют пользователей к поведению, которое приносит пользу всем, повышая общую ценность сети. Использование токенов позволяет реализовать сложную систему вознаграждений даже на микроуровне, создавая сложную экономику для участников.
Примерами сетей поощрения в действии являются Numeraire (aka. Numerai), хедж-фонд, основанный на специалистах по обработке и анализу данных, которые получают вознаграждение за точные прогнозы фондового рынка, и Farcaster, децентрализованный протокол социальных сетей, предоставляющий пользователям больший контроль над своим контентом на разных платформах. Эти примеры демонстрируют, как традиционные бизнес-модели и старые проблемы могут быть решены с помощью системного аутсорсинга.
Глядя на тенденции рынка токенов ИИ, очевидно, что сети поощрения обладают потенциалом для решения одной из главных проблем 21-го века: безудержного роста ИИ и, как следствие, всплеска спроса на вычислительные мощности.
Тем не менее, успешные сети поощрения должны обладать определенными чертами. Они должны поощрять благоприятное поведение, быть запрограммированными и широко принятыми, а также обеспечивать справедливость при одновременном учете разнообразия. Они также должны быть достаточно простыми, чтобы участники могли им понять или доверять. Чтобы справиться с такими сложностями, внедряются многоуровневые структуры поощрения, позволяющие назначать индивидуальные вознаграждения в зависимости от роли и вклада пользователя. Кроме того, механизмы динамической корректировки могут менять структуру вознаграждений в зависимости от состояния сети, обеспечивая стабильность системы и оптимальное участие.
Что касается вычислительных мощностей, то цель состоит в том, чтобы создать систему, которая справедливо вмещает как малые, так и крупные предприятия, удовлетворяя при этом потребности рынка. Эта система не должна тяготеть к какому-то конкретному пользователю, провайдеру и не должна сильно полагаться на ведущих игроков, а вместо этого допускать честную монетизацию активов и интеллектуальной собственности.
Как и в случае с любой другой информацией, важно провести собственное исследование. Ознакомьтесь с такими проектами, как ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) и Ocean Protocol (OCEAN), чтобы понять, как вы можете внести свой вклад — будь то инвестор, строитель или член сообщества. Если вы амбициозный предприниматель, планирующий изменить отрасли с помощью ИИ, вам следует тщательно изучить механику обучения и обновления ИИ. Использование модели стимулирования, управляемой сетью, может обеспечить огромную экономию и масштабируемые ресурсы для вашего предприятия.
Учитывая сложность таких систем, управление, естественно, потребует сложных средств — ИИ. Таким образом, сеть может непрерывно собирать данные о производительности и отзывы пользователей, прокладывая путь к созданию более сложных и все более эффективных систем, повышающих ценность для пользователей. Эти сети также могут взаимодействовать индивидуально с пользователями, предлагая рекомендации по оборудованию или навыкам, чтобы максимизировать их вклад и стимулы.
Сочетание искусственного интеллекта и сетей поощрения может перераспределить власть от крупных корпораций к индивидуальным вкладчикам, одновременно повышая производительность. От нас зависит, будем ли мы идти в ногу с этими достижениями и развивать видение мира, который будет не только теоретически лучше, но и справедливым, персонализированным и эффективным в практическом плане.
В настоящее время Марио Казираги является финансовым директором группы SingularityNET и соучредителем SingularityDAO. Он имеет большой опыт работы в блокчейне с 2016 года, ранее занимал должности на традиционных финансовых рынках в Bank of America Merrill Lynch и RBS.
Эта статья содержит общую информацию и не квалифицируется как юридическая или инвестиционная консультация. Взгляды автора, выраженные здесь, не обязательно отражают или представляют взгляды и мнения Cointelegraph.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.