7 legjobb decentralizált mesterséges intelligencia platform, amit érdemes figyelni
Röviden
Ebben a cikkben kiemeljük a 7 legfontosabb decentralizált mesterséges intelligencia platformot, amelyek egyenlő versenyfeltételeket teremtenek.
A mesterséges intelligencia (MI) innovációi óriási növekedést mutattak a megjelenése óta ChatGPT 2022 novemberében. Azonban a köztudatba kerülés ellenére is vannak jelentős szűk keresztmetszetek, amelyek továbbra is lassítják a mesterséges intelligencia fejlesztését és elterjedését – az egyik legnagyobb kihívás, amellyel ez a születőben lévő iparág szembesül, az adatminőség és -ellenőrzés.
Szerint egy becslés Az Epoch AI adatai szerint az ember által generált nyilvános szöveges adatok teljes effektív állománya körülbelül 300 billió token; ezt az adatállományt a nyelvi modellek valószínűleg 2026 és 2032 között teljes mértékben kihasználják majd a betanításhoz. Ez a fenyegető adathiány, valamint az átláthatósággal és költségekkel kapcsolatos aggodalmak főként a legtöbb MI-adatfolyam centralizációjának eredménye.
A pozitívum az, hogy a decentralizált infrastruktúrák értékesnek bizonyulnak ezen problémák némelyikének megoldásában. Ebben a cikkben kiemeljük a 7 legfontosabb decentralizált MI-platformot, amelyek egyenlő versenyfeltételeket teremtenek. Ezek a feltörekvő platformok lehetővé teszik a MI-fejlesztők és a vállalkozások számára, hogy ellenőrizhető, közösségvezérelt adatkészleteket szerezzenek be anélkül, hogy központosított közvetítőkre támaszkodnának.
OORT: A decentralizált mesterséges intelligencia teljes adatfelhője
OORT egy teljes körű, decentralizált mesterséges intelligencia megoldás, amelyet úgy terveztek, hogy lehetővé tegye mind a vállalatok, mind a magánszemélyek számára a mesterséges intelligencia adatainak gyűjtését, feldolgozását és bevételszerzését.
Ami ebben a mesterséges intelligencia alapú adatfelhőben kiemelkedik a központosított társaihoz képest, az a globális közösségi megközelítés; az átlátszatlan adatgyűjtési folyamatokra való támaszkodás helyett az OORT egy decentralizált, omni-láncú adatgyűjtő platformot vezet be, az OORT DataHub-ot. Ez a platform a globális közösség hozzájárulásait kihasználva változatos, kiváló minőségű és ellenőrizhető adatkészleteket biztosít, hogy orvosolja a mesterséges intelligencia adatminőségében és -ellenőrzésében meglévő hiányosságokat.
Az OORT DataHubot egy decentralizált hálózat, az OORT Edge támogatja, amely a gyűjtött adatok tárolását és feldolgozását egy peremhálózati hardvereszközön, a Deimoson keresztül végzi.
Így az OORT ökoszisztéma felhasználóinak lehetőségük van monetizálható jutalmak megszerzésére azáltal, hogy hozzájáruló a DataHub felé, vagy a peremhálózat részévé válás révén tárhely egy csomópont a Deimos eszközön keresztül. Jelenleg több mint 330 000 adatszolgáltató, több mint 83 000 csomópont és több mint 10 000 napi felhasználó van ezen a decentralizált mesterséges intelligencia ökoszisztémán.
Bittensor: A decentralizált hírszerző hálózat
Bittensor egy másik érdekes decentralizált MI-platform; lényegében ez a blokklánc-alapú ökoszisztéma támogatja a digitális áruk láncon belüli előállítását, beleértve a MI-következtetést, a képzést és a kapcsolódó infrastruktúrát.
Szóval, hogyan is működik? A Bittensor az alhálózatok koncepcióját kihasználva olyan közösségeket hoz létre, amelyek versenyképes áron állítják elő ezeket a digitális árucikkeket. Ez egy ösztönző modellen alapul, ahol a legjobb bányászokat (közreműködőket) jutalmazzák egy adott feladat elvégzéséért. Az AI alhálózaton belüli feladatok némelyike olyan szolgáltatásokat foglalhat magában, mint a betanítás, az előrejelzés vagy a speciális következtetés.
A Bittensor hálózatában validátorok is részt vesznek, akiknek a feladata a bányászok által végzett munka validálása. Ez biztosítja, hogy a Bittensor ösztönző modelljén keresztül csak a minőségi szolgáltatásokat jutalmazzák – az ökoszisztéma naponta 7200 TAO tokent bocsát ki erre a célra. Az alhálózatokon belüli allokációk három részre oszlanak: alhálózat létrehozója (18%), validátorok (41%) és bányászok (41%).
A Bittensor decentralizált alhálózatai eltávolodnak a központosított mesterséges intelligencia betanítási folyamattól, ahol a nagyvállalatok monopolhelyzetben vannak az adatgyűjtés és más mesterséges intelligencia szolgáltatások terén.
Ocean Protocol: Piactér mesterséges intelligenciára kész adatokhoz
Óceáni jegyzőkönyv az innováció ezen újszerű területének egyik elismert szereplője. Decentralizált protokollként épült platformja két fő komponenst – az adatfeldolgozást és a számítást – támogat, amelyekre a mesterséges intelligencia fejlesztése során szükség van.
A technológiai csomag három fő részből áll: Datatokenekből, Ocean Node-okból és Compute-to-Data-ból. A Datatokenekkel az Ocean Protocol felhasználói tokenizálhatják privát adataikat, és elérhetővé tehetik azokat modellképzéshez, miközben továbbra is megőrzik adatvédelmüket. Ezt a „token-kapuzás” elnevezésű megközelítést az adattulajdonosok decentralizált hozzáférés-vezérlési modellen keresztül tehetik közzé az adatszolgáltatásokat az Ocean Protocol piacterén.
Ami az Ocean Node-okat illeti, ezek lehetővé teszik a tétlen számítási erőforrások monetizálását. A világ minden táján az eszköztulajdonosok tétlen számítási teljesítményüket az Ocean Network támogatására fordíthatják, ökoszisztéma-jutalomért cserébe.
A Compute-to-Data (számításból adattá) ennek az ökoszisztémának a legfontosabb jellemzője; lehetővé teszi a fogyasztók (modell oktatók) számára, hogy adatkészleteket vásároljanak, amelyeken a szolgáltató adatainak felfedése nélkül futtathatják modelljeiket. Ez adja az Ocean Protocol előnyét, mint decentralizált „mesterséges intelligencia által támogatott adatok piactere”.
SingularityNET: A decentralizált mesterséges intelligencia szolgáltatások úttörője
SingularityNET úttörő a decentralizált mesterséges intelligencia területén; a projektet 2017-ben indították, és perceken belül 36 millió dolláros ICO-t gyűjtöttek össze. Azóta egy elismert blokklánc-alapú platformmá fejlődött, ahol a felhasználók mesterséges intelligencia szolgáltatásokat hozhatnak létre, oszthatnak meg és pénzzé tehetnek belőlük.
Ellentétben a többi, adathalmazokra és nyers számítási adatokra összpontosító platformmal, a SingularityNET olyan mesterséges intelligencia szolgáltatásokra specializálódott, mint az API-k, modellek és ügynökök, amelyeket a fejlesztők monetizálhatnak vagy megvásárolhatnak fejlesztési kezdeményezéseik támogatása érdekében. Ez a platform natív tokenjén, az $AGIX-on keresztül lehetséges, amely lehetővé teszi a résztvevők számára, hogy fizessenek a mesterséges intelligencia szolgáltatásokért.
A SingularityNET infrastruktúra-modellje nagy figyelmet fordít az interoperabilitásra is, lehetővé téve a különböző szolgáltatások számára, hogy kapcsolatba lépjenek egymással. Ez egy mesterséges intelligenciát támogató ökoszisztémát hoz létre, ahol a független közreműködők összetett folyamatokat építhetnek fel.
Ennek a projektnek egy másik kiemelkedő jellemzője az alapító, Dr. Ben Goertzel víziója, amely a mesterséges általános intelligenciát (AGI) kívánja előmozdítani – egy olyan korszakot, amelyben a mesterséges intelligencia képes lesz bármilyen feladat elvégzésére, amit az emberek, és potenciálisan több területen is felülmúlja az emberi intelligenciát.
Fetch.ai: Decentralizált ügynökök és adatgazdaság
Fetch.ai egy újabb innováció, amely a mesterséges intelligencia által működtetett ágensgazdaságon belül működik. Ez a projekt egy többágenses platformként lett kialakítva, amely lehetővé teszi az autonóm szoftverágensek számára, hogy felhasználók, szervezetek vagy eszközök nevében interakcióba lépjenek, tárgyaljanak és tranzakciókat bonyolítsanak le adatokkal, miközben a blokklánc technológiát kihasználva biztosítják a kommunikációs csatornákat.
Ennek az ökoszisztémának az egyik fő alkotóeleme az ágens keretrendszer (AEA). Feladatai közé tartozik az adatgyűjtés és -elemzés, az interakció más ágensekkel vagy adatforrásokkal, a döntések, a tranzakciók, valamint a gépi tanulásban vagy feladatoptimalizálásban való részvétel. Úgy tekinthetünk rájuk, mint a felhasználók nevében eljáró digitális ikrekre.
Ami kiemelkedik róla Fetch.ai a valós idejű, dinamikus adatáramlás lehetővé tétele az autonóm ágensek között. Ez előrelépés a hagyományos MI-folyamatokhoz képest, amelyek nemcsak központosítottak, hanem statikusak is. Például egy forgalmas város forgalomirányítási rendszere MI-ágenseket használhat élő forgalmi adatok vásárlására a városi érzékelőktől az ágensalapú gazdasági modellnek köszönhetően.
Gensyn: Decentralizált számítástechnika mesterséges intelligencia betanításához
Egy, a közelmúltban jelentést A McKinsey által végzett projektek azt mutatják, hogy a világméretű adatközpontoknak becslések szerint 6.7 billió dollárra lesz szükségük ahhoz, hogy lépést tartsanak a számítási teljesítmény iránti növekvő igényekkel. Gensyn ezt a fenyegető költségkockázatot decentralizált protokollján keresztül kezeli, amely a gépi tanuláson alapuló számításokra összpontosít.
A Gensyn lényegében lehetővé teszi a világ számítási kapacitásának egyetlen hálózatba való aggregálását. Ez egy decentralizált keretrendszeren keresztül lehetséges, amely lehetőséget biztosít bárki számára, aki tétlen számítási kapacitással rendelkezik, hogy a hálózathoz rendelje hozzá kapacitását, támogatva a mesterséges intelligencia innovátorait globálisan elérhető számítási kapacitással, amelyet bérelhetnek a nagy modellek betanításának skálázásához.
A Gensyn ökoszisztémája négy alapvető összetevőből áll: konzisztens gépi tanulási végrehajtás, bizalommentes ellenőrzés, peer-to-peer kommunikáció és decentralizált koordináció. Ezek a szempontok együttesen teszik lehetővé a decentralizált, ellenőrizhető gépi tanulást globális szinten.
Azt is érdemes megemlíteni, hogy ez a projekt még korai szakaszban van, jelenleg a Testnet érhető el. Három alkalmazást kínál, amelyeket a felhasználók kipróbálhatnak: az RL Swarmot, a BlockAssist-et és a Judge-ot.
Grass: Decentralizált adatgyűjtő hálózat
Sokszor, amikor internetszolgáltatásokért fizetünk, nem használjuk ki a teljes lefoglalt sávszélességet. Grass, korábban Grassdata, egy innovatív koncepciót vezetett be, amelyben a globális internetfelhasználók felhasználhatják a szabad sávszélességüket.
A projekt elosztott modelljén keresztül kelti életre ezt a narratívát, amely lehetővé teszi bárki számára, hogy egyszerű lépésekkel hozzájáruljon és jutalmat szerezzen, a kihasználatlan sávszélességet értékes erőforrássá alakítva a mesterséges intelligencia betanításához. Egyszerűen fogalmazva, a Grass egy decentralizált fizikai hálózatként (DepIN) működik a webes adatok eléréséhez, ahol a felhasználók csomópontokat futtathatnak a mindennapi eszközeikről, amelyek adatforrásként szolgálnak a mesterséges intelligencia és a webes intelligencia számára.
Ez az engedélymentes és elosztott megközelítés nemcsak a mesterséges intelligencia modell betanításában hoz forradalmi változást, hanem a mindennapi digitális erőforrások használatba vételében is. A felhasználók adatszolgáltatóként működhetnek, működtetve egy nyílt hálózatot, amely képes versenyezni a központosított webes robotokkal és adataggregátorokkal, amelyeket jelenleg néhány nagy technológiai vállalat irányít.
Összegzés
Ahogy a bevezetőben említettük, a mesterséges intelligencia fejlődése és elterjedése nem volt mentes a megszokott kihívásoktól. Ide tartozik az adatkezelés, a minőség és a növekvő számítási költségek. Azonban, ahogy azt a lista példái is kiemelik, jelentős előrelépés történt a decentralizált mesterséges intelligencia innováció területén. Ezek a projektek betekintést nyújtanak abba, hogy mit kínálnak a decentralizált architektúrák a mesterséges intelligencia számára, és fordítva; ez egy mindenki számára előnyös helyzet mind a blokklánc, mind a mesterséges intelligencia innovációi számára.
Összehasonlító táblázat decentralizált mesterséges intelligencia platformokhoz
| NetPoulSafe projekt | Fő hangsúly | Ami kiemelkedik |
| OORT | Decentralizált mesterséges intelligencia alapú adatfelhő, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok gyűjtését, feldolgozását és pénzzé tételét | Közösségvezérelt DataHub és peremhálózat (Deimos) több mint 330 ezer közreműködővel és ellenőrizhető adatkészletekkel |
| Bittensor | Blokklánc hálózat decentralizált mesterséges intelligencia betanításhoz és következtetésekhez | Ösztönzött alhálózatok, amelyek napi TAO-kibocsátással jutalmazzák a minőségi AI-kimeneteket |
| Óceáni jegyzőkönyv | Piactér mesterséges intelligenciára kész adatokhoz és számításokhoz | Számításból adatba adatvédelmi modell, amely lehetővé teszi a biztonságos adatmegosztást a nyers adatkészletek felfedése nélkül |
| SingularityNET | Piactér mesterséges intelligencia szolgáltatásokhoz és API-khoz | Interoperábilis MI-ágensek monetizálása; úttörő jövőkép a mesterséges általános intelligenciáról (AGI) |
| Fetch.ai | Többágenses mesterséges intelligencia alapú gazdaság az autonóm adatcseréhez | Valós idejű adategyeztetés autonóm ügynökökön (AEA-kon) keresztül |
| Gensyn | Decentralizált számítási hálózat gépi tanuláshoz | Globális számítási ellátás megbízhatóság nélküli ellenőrzése és összesítése mesterséges intelligencia betanításához |
| Grass | Decentralizált sávszélesség- és adatgyűjtő hálózat | A tétlen internetes sávszélességet AI-alapú betanítási adatforrásokká alakítja |
Gyakran ismételt kérdések
Mi a decentralizált mesterséges intelligencia?
A decentralizált MI olyan mesterséges intelligencia rendszerekre utal, amelyek elosztott ökoszisztémákra, például blokkláncra vagy peer-to-peer infrastruktúrákra épülnek. A globális közösségek veszik át az adatok, a számítás és a modellezés szerepét, szemben a centralizált környezettel, ahol a nagyvállalatok ellenőrzik ezeket a funkciókat.
Miben különbözik a decentralizált mesterséges intelligencia a hagyományos MI platformoktól?
A hagyományos, központosított adatközpontokra és átláthatatlan adatgyűjtési technikákra támaszkodó társaikkal ellentétben a decentralizált mesterséges intelligencia az adatforrásokat, a számítási teljesítményt és a modellképzést a különböző ökoszisztéma-résztvevők között osztja el. Ez javítja az átláthatóságot, a biztonságot és az inkluzivitást.
Miért fontos az adatminőség-ellenőrzés a mesterséges intelligencia fejlesztése során?
Az adatok minősége közvetlen hatással van a mesterséges intelligencia modellek pontosságára és méltányosságára. Mint ilyen, a mesterséges intelligencia adatfolyamainak ellenőrizhetőnek, etikus forrásból származónak és biztonságosan megoszthatónak kell lenniük.
Hogyan keresnek a résztvevők a decentralizált mesterséges intelligencia ökoszisztémákban?
Többféleképpen is lehet keresni ezekkel az ökoszisztémákkal, beleértve az értékes erőforrások, például az adatok és a számítási teljesítmény hozzájárulását. A legtöbb DeAI platform ösztönző mechanizmusokkal rendelkezik, ahol a felhasználók pénzzé tehető jutalmakat kaphatnak.
Mely decentralizált mesterséges intelligencia projektek vezetik jelenleg a területet?
A kiemelkedő szereplők közé tartozik az OORT (adatfelhő), a Bittensor (mesterséges intelligencia hálózat), az Ocean Protocol (mesterséges intelligencia által támogatott adatpiac), a SingularityNET (mesterséges intelligencia szolgáltatási központ), a Fetch.ai (ügynökgazdaság), a Gensyn (decentralizált számítástechnika) és a Grass (adatgyűjtő hálózat).
Jogi nyilatkozat
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Gregory, a lengyelországi digitális nomád nemcsak pénzügyi elemző, hanem különféle online magazinok értékes munkatársa is. A pénzügyi szektorban szerzett rengeteg tapasztalattal, meglátásaival és szakértelmével számos publikációban szerzett elismerést. Szabadidejét hatékonyan kihasználva Gregory jelenleg a kriptovalutákról és a blokkláncról szóló könyv megírásának szenteli magát.
További cikkek
Gregory, a lengyelországi digitális nomád nemcsak pénzügyi elemző, hanem különféle online magazinok értékes munkatársa is. A pénzügyi szektorban szerzett rengeteg tapasztalattal, meglátásaival és szakértelmével számos publikációban szerzett elismerést. Szabadidejét hatékonyan kihasználva Gregory jelenleg a kriptovalutákról és a blokkláncról szóló könyv megírásának szenteli magát.
