После ChatGPT слова «искусственный интеллект» и «машинное обучение» стали общепринятыми.

В этом руководстве основное внимание будет уделено блокчейнам, ориентированным на технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.

01. SingularityNET (AGI)

Доктор. Бен Герцель (1966 г.р.) — известный исследователь искусственного интеллекта и основатель SingularityNET. Он получил докторскую степень. получил степень доктора математики в Университете Темпл в 1989 году и с тех пор занимал различные академические и исследовательские должности, в том числе должность директора по исследованиям в Научно-исследовательском институте машинного интеллекта, директора программы когнитивных наук в Университете Западной Австралии и главного научного сотрудника. Hanson Robotics, гонконгской робототехнической компании.

SingularityNET (AGI) — это платформа, которая сочетает в себе технологию блокчейна с протоколами, специфичными для ИИ. Он построен на основе блокчейна Ethereum, а его токен AGI представляет собой токен ERC-20, который используется для облегчения транзакций на платформе.

Он функционирует как торговая площадка на основе ИИ, которая позволяет разработчикам делиться услугами ИИ и монетизировать их с помощью удобного интерфейса, который позволяет им выбирать агентов и услуги для своих нужд ИИ. Каждый алгоритм ИИ, разработанный отдельными лицами на платформе, называется ИИ-агентом. Каждый агент имеет уникальный идентификатор и может взаимодействовать с другими агентами и пользователями на платформе.

Платформа использует смарт-контракты для управления взаимодействием между агентами и пользователями на платформе и приходит к консенсусу, используя модифицированную версию алгоритма консенсуса Proof of Stake (PoS), называемую Алгоритм консенсуса Proof of Stake Delegated (PoSD).

В основе PoSD лежит система репутации, которая гарантирует, что агенты и службы заслуживают доверия и надежны. Агенты и службы с более высокой репутацией с большей вероятностью будут выбраны для выполнения данной задачи. Это означает, что заинтересованные стороны могут назначать свои доли узлам, которым они доверяют представлять свои интересы в сети, без необходимости самим активно участвовать в процессе проверки.

Некоторые из ключевых языков, используемых SingularityNET, включают Python, Java, JavaScript и Solidity.

02. Fetch.ai (ФЕТ)

Хумаюн Шейх — серийный предприниматель, получивший компьютерные науки в Манчестерском университете и степень магистра делового администрирования в INSEAD.

Fetch.ai построен на собственной цепочке блоков, называемой основной сетью Fetch.ai, и ее узлы приходят к консенсусу в соответствии с механизмом Proof-of-Stake and Useful Work (PoSU), который использует Стейкеры выполняют «полезную работу», которая затем оценивается на основе ее качества и вклада в сеть. Чем лучше качество работы, тем больше вознаграждений заработает участник.

Затем токен FET можно использовать внутри сети в основном для приобретения услуг, таких как обработка данных и многое другое.

Каждый отдельный агент ИИ внутри многоагентной системы Fetch.ai общается друг с другом посредством обработки естественного языка (NLP).

Fetch.ai в основном использует Python в качестве основного языка программирования.

03. Океанский протокол (ОКЕАН)

Брюс Пон и Трент МакКонахи — два соучредителя Ocean Protocol. Брюс Пон имеет более чем 20-летний опыт работы в технологической отрасли, ранее он работал в таких компаниях, как SAP и Avaya. Пон родом из Канады, но в настоящее время живет в Сингапуре. Трент МакКонахи — компьютерный ученый и эксперт по искусственному интеллекту. У него есть докторская степень. получил степень доктора компьютерных наук в Университете Ватерлоо и опубликовал множество исследовательских работ в области машинного обучения и децентрализованных систем. МакКонахи родом из Канады и в настоящее время живет в Берлине.

Протокол OCEAN — это платформа смарт-контрактов, развернутая в блокчейне основной сети Ethereum, а также в других сетях блокчейнов в сочетании с внешними сервисами, что делает его независимым от блокчейна.

Проект направлен на создание «экономики данных» с возможностями децентрализованного обмена и монетизации, а также с сохранением конфиденциальности и безопасности.

Любой может публиковать данные и создавать рынок данных или покупать данные, используя токен OCEAN. Владельцы токенов также могут голосовать за изменения в сети, такие как обновления протокола, изменения механизма консенсуса или модификации экономики токенов.

04. iExec RLC

Жиль Федак получил докторскую степень. получил степень доктора компьютерных наук в Лионском университете во Франции и занимал исследовательские должности в нескольких учреждениях, в том числе во Французском национальном институте исследований в области компьютерных наук и управления (INRIA) и Калифорнийском университете в Беркли. Хайу Хэ получил докторскую степень. получил степень доктора компьютерных наук в Университете науки и технологий Китая и занимал исследовательские должности в нескольких учреждениях, в том числе в Китайской академии наук и Французском национальном институте исследований в области компьютерных наук и управления (INRIA).

iExec RLC — это децентрализованная платформа облачных вычислений платформа, построенная на блокчейне Ethereum.

iExec RLC использует Proof-of-Contribution (PoCo) в качестве механизма консенсуса. Это вариант Proof-of-Stake (PoS), в котором участники зарабатывают токены, предоставляя ресурсы сети, такие как вычислительная мощность или хранилище данных. Участники, которые вносят больше ресурсов, зарабатывают больше токенов и имеют большее влияние на управление сетью. Этот механизм предназначен для поощрения участия и обеспечения безопасности и децентрализации сети.

Solidity, Java, C++, Python, JavaScript и Go — вот некоторые из языков, используемых для написания смарт-контрактов на блокчейне Ethereum.

05. Числитель (ЯМР)

Ричард Крейб родился в Южной Африке и вырос в Зимбабве. Он учился в Кейптаунском университете, где изучал математику и информатику, а позже получил степень магистра статистики в Оксфордском университете.

Крейб работал количественным аналитиком в Bridgewater Associates Рэя Далио. В 2015 году Крейб основал Numerai с целью создания хедж-фонда нового типа, использующего возможности машинного обучения и краудсорсинговой аналитики. Компания базируется в Сан-Франциско и получила финансирование от нескольких известных венчурных фирм, включая Union Square Ventures и Andreessen Horowitz.

Numerai — это проект, построенный на основе платформы Ethereum, а его токен NMR — это токен ERC-20.

Numerai – это децентрализованный хедж-фонд, который позволяет специалистам по обработке и анализу данных создавать модели машинного обучения для прогнозирования фондового рынка. Платформа предоставляет набор финансовых данных специалистам по данным, которые затем используют его для обучения своих моделей. Затем модели оцениваются на тестовом наборе данных, и самые эффективные модели награждаются токенами NMR, которые можно обменять на другие криптовалюты или фиатную валюту.

Уникальная особенность Numerai заключается в том, что это децентрализованная платформа, которая работает без раскрытия базовых данных специалистам по данным. Это достигается с помощью метода, называемого гомоморфным шифрованием, который позволяет выполнять вычисления с зашифрованными данными без их расшифровки.

Гомоморфное шифрование восходит к 1970-м годам, когда Ривест, Адлеман и Дертоузос впервые представили концепцию вычислений с сохранением конфиденциальности. В 2009 году Крейг Джентри, исследователь из IBM, опубликовал свою статью под названием «Полностью гомоморфная схема шифрования», в которой предлагался способ выполнения произвольных вычислений с зашифрованными данными без раскрытия самих данных.

Numerai проводит еженедельные турниры, в которых представленные модели оцениваются по набору финансовых данных. Модели оцениваются на основе их способности предсказывать будущие движения рынка.

Представленные в Numerai модели написаны на Python и используют такие библиотеки, как PyTorch, TensorFlow и sci-kit-learn.

06. Вайот (ВАИ)

Кристоф Сургоут, основатель Vaiot. Он имеет степень магистра Варшавской школы экономики SGH и докторскую степень. степень Варшавского университета в области журналистики.

Vaiot — это проект, основанный на Polkadot, который использует алгоритмы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML) для создания виртуальных помощников для юридических и страховых компаний.

Его токен VAI используется механизмом консенсуса Proof-of-Stake (PoS) для проверки транзакций и создания новых блоков.

Когда пользователь запрашивает расценки на страхование, алгоритмы NLP Vaiot анализируют запрос пользователя и предоставляют персональные рекомендации по страхованию. Рекомендация основана на множестве факторов, включая возраст пользователя, местоположение и страховую историю. Затем Vaiot использует смарт-контракты для выполнения страхового полиса, обеспечивая его прозрачность, эффективность и полную автоматизацию.

Vaiot также использует безопасную и децентрализованную систему хранения данных для обеспечения конфиденциальности и безопасности пользовательских данных. Пользовательские данные шифруются и хранятся в сети с децентрализованными узлами, что гарантирует невозможность доступа к ним или манипулирования ими посторонними лицами.

Дополнительные источники:

  1. Бен Герцель: Общий искусственный интеллект | Подкаст Лекса Фридмана #103
  2. Ричард Крейб: WallStreetBets, Numerai и будущее торговли акциями | Подкаст Лекса Фридмана #159

Подпишитесь на DDIntel Здесь.

Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com

Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate