7 nejlepších decentralizovaných platforem umělé inteligence, které stojí za to sledovat
Stručně
V tomto článku se zaměříme na 7 nejlepších decentralizovaných platforem umělé inteligence, které vyrovnávají podmínky.
Inovace v oblasti umělé inteligence (AI) zaznamenaly od svého vzniku obrovský růst. ChatGPT v listopadu 2022. Navzdory tomu, že se umělá inteligence stala mainstreamovou, některé významné překážky nadále zpomalují vývoj a zavádění – jednou z největších výzev, kterým toto nově vznikající odvětví čelí, je kvalita a kontrola dat.
Podle odhad Podle studie Epoch AI činí celková efektivní zásoba lidmi generovaných veřejných textových dat přibližně 300 bilionů tokenů; tato zásoba dat bude pravděpodobně plně využita jazykovými modely pro trénování mezi lety 2026 a 2032. Tento hrozící nedostatek dat spolu s obavami ohledně transparentnosti a nákladů je převážně důsledkem centralizace většiny datových kanálů umělé inteligence.
Na druhou stranu se decentralizované infrastruktury ukazují jako cenné při řešení některých z těchto problematických bodů. V tomto článku se zaměříme na 7 nejlepších decentralizovaných platforem umělé inteligence, které vyrovnávají podmínky. Tyto nově vznikající platformy dávají tvůrcům umělé inteligence a podnikům možnost získávat ověřitelné, komunitně řízené datové sady, aniž by se museli spoléhat na centralizované zprostředkovatele.
OORT: Kompletní datový cloud pro decentralizovanou umělou inteligenci
OORT je komplexní decentralizované řešení umělé inteligence, které umožňuje podnikům i jednotlivcům shromažďovat, zpracovávat a monetizovat data o umělé inteligenci.
To, co na tomto datovém cloudu s umělou inteligencí vyniká ve srovnání s jeho centralizovanými protějšky, je přístup globální komunity. Místo spoléhání se na neprůhledné procesy sběru dat zavádí OORT decentralizovanou omni-chain platformu pro sběr dat s názvem OORT DataHub. Tato platforma využívá příspěvky od globální komunity k poskytování rozmanitých, vysoce kvalitních a ověřitelných datových sad s cílem řešit stávající nedostatky v kvalitě a kontrole dat s umělou inteligencí.
OORT DataHub podporuje decentralizovaná síť OORT Edge, která zajišťuje ukládání a zpracování shromážděných dat prostřednictvím hardwarového zařízení Deimos, tedy edge node.
Uživatelé ekosystému OORT tak mají možnost získat monetizovatelné odměny tím, že přispívat směrem k datovému centru (DataHub) nebo se stát součástí okrajové sítě Hosting uzel prostřednictvím zařízení Deimos. V tomto decentralizovaném ekosystému umělé inteligence je v současné době přes 330 000 přispěvatelů dat, více než 83 000 uzlů a více než 10 000 uživatelů denně.
Bittensor: Decentralizovaná zpravodajská síť
Bittensor je další zajímavá decentralizovaná platforma umělé inteligence; v jádru tento ekosystém založený na blockchainu podporuje produkci digitálních komodit v řetězci, včetně inference umělé inteligence, školení a související infrastruktury.
Jak to tedy funguje? Bittensor využívá koncept podsítí k zavádění komunit, které produkují tyto digitální komodity za konkurenceschopné ceny. To je založeno na motivačním modelu, kde jsou nejlepší těžaři (přispěvatelé) odměňováni za splnění určitého úkolu. Mezi úkoly v rámci podsítě umělé inteligence patří služby jako školení, predikce nebo specializovaná inference.
Síť Bittensor zahrnuje také validátory, jejichž úlohou je ověřovat práci vykonanou těžaři. To zajišťuje, že prostřednictvím motivačního modelu Bittensoru jsou odměňovány pouze kvalitní služby – ekosystém za tímto účelem denně emituje 7200 tokenů TAO. Alokace v rámci podsítí jsou rozděleny do tří skupin: tvůrce podsítí (18 %), validátoři (41 %) a těžaři (41 %).
Decentralizované podsítě Bittensoru představují odklon od centralizovaného procesu školení umělé inteligence, kde velké technologické společnosti mají monopol na sběr dat a další služby umělé inteligence.
Ocean Protocol: Tržiště pro data připravená pro umělou inteligenci
Ocean Protocol je jedním ze zavedených hráčů v této nově vznikající oblasti inovací. Tato platforma, postavená jako decentralizovaný protokol, usnadňuje dvě hlavní komponenty potřebné pro rozvoj umělé inteligence – data a výpočetní techniku.
Technologický stack zahrnuje tři hlavní části: datové tokeny, Ocean Nodes a výpočetní data (Compute-to-Data). S datovými tokeny mohou uživatelé Ocean Protocol tokenizovat svá soukromá data a zpřístupnit je pro trénování modelů, přičemž si stále zachovávají své soukromí. Tento přístup, nazývaný „token-gating“, umožňuje vlastníkům dat publikovat datové služby na tržišti Ocean Protocol prostřednictvím decentralizovaného modelu řízení přístupu.
Pokud jde o uzly Ocean Nodes, ty umožňují monetizaci nečinných výpočetních zdrojů. Majitelé zařízení po celém světě mohou věnovat svůj nečinný výpočetní výkon na podporu sítě Ocean Network výměnou za odměny v ekosystému.
Výpočetní technika (Compute-to-Data) je charakteristickým rysem tohoto ekosystému; umožňuje spotřebitelům (modelovým trenérům) nakupovat datové sady, na kterých mohou spouštět své modely, aniž by bylo odhaleno soukromí poskytovatele. To dává Ocean Protocolu výhodu jako decentralizovanému „tržišti pro data připravená pro umělou inteligenci“.
SingularityNET: Průkopník decentralizovaných služeb umělé inteligence
SingularityNET je průkopníkem v oblasti decentralizované umělé inteligence; projekt byl spuštěn v roce 2017 a během minuty vygeneroval ICO v hodnotě 36 milionů dolarů. Od té doby se vyvinul v renomovanou platformu založenou na blockchainu, kde mohou uživatelé vytvářet, sdílet a monetizovat služby umělé inteligence.
Na rozdíl od svých protějšků, kteří se zaměřují na datové sady a hrubé výpočty, se SingularityNET specializuje na služby umělé inteligence, jako jsou API, modely a agenti, které mohou vývojáři zpeněžit nebo zakoupit na podporu svých vývojových iniciativ. To je možné díky nativnímu tokenu platformy $AGIX, který účastníkům umožňuje platit za služby umělé inteligence.
Infrastrukturní model SingularityNET také věnuje velkou pozornost interoperabilitě, což umožňuje vzájemné volání různých služeb. Vytváří se tak ekosystém podporující umělou inteligenci, kde nezávislí přispěvatelé mohou sestavovat komplexní vývojové kanály.
Dalším výjimečným rysem tohoto konkrétního projektu je vize zakladatele, Dr. Bena Goertzela, rozvíjet obecnou umělou inteligenci (AGI) – věk, kdy bude umělá inteligence schopna vykonávat jakékoli úkoly, které dokáží vykonávat lidé, a potenciálně v několika oblastech překonat lidskou inteligenci.
Fetch.ai: Decentralizovaní agenti a datová ekonomika
Fetch.ai je další nová inovace, která funguje v rámci nadcházející agentní ekonomiky poháněné agenty umělé inteligence. Tento projekt je navržen jako multiagentní platforma, která umožňuje autonomním softwarovým agentům interagovat, vyjednávat a obchodovat s daty jménem uživatelů, organizací nebo zařízení a zároveň využívá technologii blockchain k zabezpečení komunikačních kanálů.
Jednou z hlavních součástí tohoto ekosystému je agentní framework (AEA). Ten je pověřen funkcemi, jako je sběr a analýza dat, interakce s jinými agenty nebo zdroji dat, rozhodování, transakce a účast na strojovém učení nebo optimalizaci úloh. Lze je považovat za digitální dvojčata jednající jménem uživatelů.
Na čem vyniká Fetch.ai je umožnění dynamických toků dat v reálném čase mezi autonomními agenty. Jedná se o pokrok oproti tradičním datovým kanálům s umělou inteligencí, které jsou nejen centralizované, ale také statické. Například systém řízení dopravy v rušném městě může díky modelu ekonomiky založené na agentech využívat agenty umělé inteligence k nákupu aktuálních dopravních dat z městských senzorů.
Gensyn: Decentralizované výpočty pro trénink umělé inteligence
Podle nedávné zprávy Projekty společnosti McKinsey ukazují, že datová centra po celém světě budou potřebovat odhadem 6.7 bilionu dolarů, aby udržela krok s rostoucí poptávkou po výpočetním výkonu. Gensyn řeší toto hrozící riziko nákladů prostřednictvím svého decentralizovaného protokolu, který se zaměřuje na výpočetní techniku strojového učení.
V jádru Gensyn umožňuje agregaci světové výpočetní kapacity do jediné sítě. To je možné díky decentralizovanému frameworku, který poskytuje možnost komukoli s nečinnými výpočetními prostředky alokovat je do sítě, a podporuje tak inovátory v oblasti umělé inteligence s globálně dostupnými výpočetními prostředky, které si mohou pronajmout pro škálování trénování velkých modelů.
Ekosyn se skládá ze čtyř základních komponent: konzistentního strojového učení, ověřování bez důvěry, peer-to-peer komunikace a decentralizované koordinace. Všechny tyto aspekty spolupracují a umožňují decentralizované a ověřitelné strojové učení v globálním měřítku.
Za zmínku také stojí, že tento projekt je stále v rané fázi a v současné době je k dispozici testovací síť. Uživatelé si mohou vyzkoušet tři aplikace: RL Swarm, BlockAssist a Judge.
Grass: Decentralizovaná síť pro crowdsourcing dat
Mnohokrát, když platíme za internetové služby, nakonec nevyužijeme veškerou přidělenou šířku pásma. Grass, dříve Grassdata, představila inovativní koncept, v rámci kterého mohou uživatelé internetu po celém světě využít svou nečinnou šířku pásma.
Projekt vdechuje tomuto příběhu život prostřednictvím distribuovaného modelu, který umožňuje komukoli přispívat a získávat odměny pomocí jednoduchých kroků, čímž se nečinná šířka pásma promění v cenný zdroj pro školení umělé inteligence. Jednoduše řečeno, Grass funguje jako decentralizovaná fyzická síť (DepIN) pro přístup k webovým datům, kde mohou uživatelé provozovat uzly ze svých běžných zařízení, které slouží jako zdroje dat pro umělou inteligenci a webovou inteligenci.
Tento distribuovaný přístup bez nutnosti oprávnění je nejen průlomem v trénování modelů umělé inteligence, ale také v využívání každodenních digitálních zdrojů. Uživatelé mohou fungovat jako poskytovatelé dat, kteří pohánějí otevřenou síť schopnou konkurovat centralizovaným webovým prohledávačům a agregátorům dat, které v současnosti kontroluje hrstka velkých technologických společností.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Jak již bylo zmíněno v úvodu, vývoj a přijetí umělé inteligence se neobešlo bez jedinečných výzev. Patří mezi ně kontrola dat, kvalita a rostoucí výpočetní náklady. Jak je však zdůrazněno na příkladech v tomto seznamu, v oblasti decentralizovaných inovací umělé inteligence došlo k významnému pokroku. Tyto projekty jsou jen letmým pohledem na to, co decentralizované architektury mohou umělé inteligenci nabídnout, a naopak; je to oboustranně výhodné jak pro blockchain, tak pro inovace v oblasti umělé inteligence.
Srovnávací tabulka pro decentralizované platformy umělé inteligence
| Projekt | Hlavní zaměření | Co vyniká |
| OORT | Decentralizovaný datový cloud s umělou inteligencí, který uživatelům umožňuje shromažďovat, zpracovávat a monetizovat data | Komunitně řízený DataHub a edge síť (Deimos) s více než 330 tisíci přispěvateli a ověřitelnými datovými sadami |
| Bittensor | Blockchainová síť pro decentralizované školení a inferenci umělé inteligence | Motivované podsítě odměňující kvalitní výstupy umělé inteligence denními emisemi TAO |
| Ocean Protocol | Tržiště pro data a výpočetní techniku připravenou na umělou inteligenci | Model ochrany osobních údajů Compute-to-Data umožňuje bezpečné sdílení dat bez vystavení nezpracovaných datových sad |
| SingularityNET | Tržiště pro služby a API umělé inteligence | Monetizace interoperabilních agentů umělé inteligence; průkopnická vize pro obecnou umělou inteligenci (AGI) |
| Fetch.ai | Multiagentní ekonomika umělé inteligence pro autonomní výměnu dat | Vyjednávání dat v reálném čase prostřednictvím autonomních agentů (AEA) |
| Gensyn | Decentralizovaná výpočetní síť pro strojové učení | Nedůvěryhodné ověřování a agregace globálních výpočetních zdrojů pro školení umělé inteligence |
| Grass | Decentralizovaná síť pro šířku pásma a crowdsourcing dat | Převádí nečinnou šířku pásma internetu na datové zdroje pro trénování umělé inteligence |
Nejčastější dotazy
Co je decentralizovaná umělá inteligence?
Decentralizovaná umělá inteligence označuje systémy umělé inteligence, které jsou postaveny na distribuovaných ekosystémech, jako je blockchain nebo peer-to-peer infrastruktury. Globální komunity přebírají roli dat, výpočtů a modelování, na rozdíl od centralizovaného prostředí, kde všechny tyto funkce řídí velké korporace.
Jak se decentralizovaná umělá inteligence liší od tradičních platforem umělé inteligence?
Na rozdíl od svých tradičních protějšků, které se spoléhají na centralizovaná datová centra a neprůhledné techniky sběru dat, decentralizovaná umělá inteligence distribuuje zdroje dat, výpočetní výkon a trénování modelů různým účastníkům ekosystému. To zlepšuje transparentnost, bezpečnost a inkluzivitu.
Proč je kontrola kvality dat důležitá pro vývoj umělé inteligence?
Kvalita dat má přímý dopad na přesnost a férovost modelů umělé inteligence. Datové kanály umělé inteligence proto musí být ověřitelné, eticky získávané a bezpečně sdílené.
Jak účastníci vydělávají v decentralizovaných ekosystémech s umělou inteligencí?
Existuje několik způsobů, jak z těchto ekosystémů vydělávat, včetně přispění cennými zdroji, jako jsou data a výpočetní výkon. Většina platforem DeAI má motivační mechanismy, kde mohou uživatelé získat zpeněžitelné odměny.
Které decentralizované projekty umělé inteligence jsou v současnosti v čele tohoto prostoru?
Mezi významné hráče patří OORT (datový cloud), Bittensor (síť pro AI inteligenci), Ocean Protocol (tržiště s daty připravené pro AI), SingularityNET (centrum služeb AI), Fetch.ai (agentová ekonomika), Gensyn (decentralizované výpočty) a Grass (síť pro datový crowdsourcing).
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Gregory, digitální nomád pocházející z Polska, je nejen finančním analytikem, ale také cenným přispěvatelem do různých online magazínů. Díky bohatým zkušenostem ve finančním průmyslu mu jeho postřehy a odborné znalosti vynesly uznání v mnoha publikacích. Gregory efektivně využívá svůj volný čas a v současnosti se věnuje psaní knihy o kryptoměnách a blockchainu.
Další články
Gregory, digitální nomád pocházející z Polska, je nejen finančním analytikem, ale také cenným přispěvatelem do různých online magazínů. Díky bohatým zkušenostem ve finančním průmyslu mu jeho postřehy a odborné znalosti vynesly uznání v mnoha publikacích. Gregory efektivně využívá svůj volný čas a v současnosti se věnuje psaní knihy o kryptoměnách a blockchainu.
