Nội dung
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Ở cấp độ cơ bản, có hai loại AI chính – AI hẹp và AI mạnh.
AI hẹp nhắm vào các nhiệm vụ cụ thể hoặc giới hạn như nhận dạng khuôn mặt, lọc thư rác hoặc chơi cờ. Mặt khác, AI mạnh sẽ có khả năng xử lý một loạt các nhiệm vụ thay vì một nhiệm vụ cụ thể. Nó có thể có nhận thức ở cấp độ con người và có thể hoàn thành bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. AI hẹp tồn tại đến ngày nay, trong khi AI mạnh vẫn chưa xuất hiện – do đó, nhiều chuyên gia đặt câu hỏi liệu nó có khả thi hay không.
Vì lý do này, cần xem xét kỹ hơn cách chúng có thể tương tác trong tương lai.
Sức mạnh tổng hợp của AI và blockchain
Cải tiến AI cho blockchain
Nền kinh tế dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là một tài sản ngày càng có giá trị không chỉ cần được lưu trữ an toàn mà còn cần được trao đổi. Các hệ thống AI hiệu quả phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, một số blockchain có thể lưu trữ với độ tin cậy cực kỳ cao.
Trao đổi dữ liệu phi tập trung nhằm tạo ra một nền kinh tế dữ liệu mới chạy trên nền tảng blockchain. Những trao đổi này sẽ giúp cho bất kỳ ai (hoặc điều gì) cũng có thể truy cập dữ liệu và lưu trữ dữ liệu. Khi kết nối với nền kinh tế dữ liệu này, các thuật toán AI có thể sử dụng một bộ dữ liệu đầu vào bên ngoài lớn hơn và học nhanh hơn. Trên hết, các thuật toán cũng có thể được trao đổi trong các thị trường này. Điều này sẽ làm cho chúng dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng hơn và có thể tăng tốc độ phát triển của chúng.
Trao đổi dữ liệu phi tập trung có khả năng cách mạng hóa không gian lưu trữ dữ liệu. Về cơ bản, bất kỳ ai cũng có thể thuê bộ lưu trữ cục bộ của họ với một khoản phí (được trả bằng token). Đổi lại, các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu hiện tại sẽ phải cải thiện dịch vụ của họ để duy trì tính cạnh tranh.
Một số trong những thị trường dữ liệu này đã hoạt động, mặc dù chúng đang ở giai đoạn bắt đầu. Bằng cách khuyến khích các nhà cung cấp dữ liệu và bộ lưu trữ để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu cao, các hệ thống AI cũng sẽ được hưởng lợi.
Siêu máy tính phi tập trung
Đào tạo AI không chỉ yêu cầu dữ liệu chất lượng mà từ đó các thuật toán có thể học mà còn có rất nhiều sức mạnh tính toán. Các thuật toán AI thường sử dụng một loại hệ thống máy tính được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN). ANN học cách thực hiện các nhiệm vụ bằng cách xem xét rất nhiều ví dụ. Các ANN này thường đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn để vượt qua hàng triệu thông số để thực hiện một nhiệm vụ được chỉ định.
Các hệ thống AI có thể được đào tạo trên các nền tảng điện toán này hiệu quả hơn nhiều và với ít chi phí hơn. Các trường hợp sử dụng ban đầu chủ yếu liên quan đến kết xuất đồ họa máy tính 3D, nhưng dần dần nó có thể chuyển sang AI.
Kiểm tra các quyết định AI
Quyết định được đưa ra bởi các hệ thống AI có thể khó hiểu đối với con người. Các thuật toán này có thể hoạt động với lượng dữ liệu phong phú đến mức mà bất kỳ con người nào cũng không thể kiểm tra và sao chép quá trình ra quyết định của chúng.
Nếu các quyết định được ghi lại dựa trên mọi điểm dữ liệu, có một quy trình kiểm tra rõ ràng để con người kiểm tra, điều này có thể làm tăng sự tin tưởng vào các quyết định được thực hiện bởi các thuật toán AI.
Kết luận
Nếu hai công nghệ này có thể phát huy hết tiềm năng của chúng, chắc chắn chúng sẽ tạo ra một tác động lâu dài. Trong khi nhiều công ty đang tận dụng chúng riêng biệt, có một số trường hợp sử dụng thú vị mà chúng có thể được kết hợp.
Khi cả hai công nghệ phát triển hơn nữa, nhiều sự đổi mới có thể được phát hiện thông qua việc khai thác đồng thời công nghệ blockchain và AI. Các kết quả tiềm năng rất khó đánh giá, nhưng khá chắc chắn rằng chúng sẽ dẫn đến những cải tiến trong nhiều khía cạnh của nền kinh tế của chúng ta.