روند هوش مصنوعی در کریپتو: بهترین آلت کوین ها و مدل های یادگیری عمیق

La روند هوش مصنوعی جهش قابل توجهی در سال 2023 انجام داده است و درک ما از آنچه ممکن است را تغییر داده است. همانطور که در سال 2024 می کاوشیم، این پیشرفت ها فقط نظری نیستند. آنها عملی، تأثیرگذار و عمیقاً با بخش های مختلف، به ویژه ارزهای دیجیتال، در هم تنیده هستند.

در خط مقدم این انقلاب، مدل‌های یادگیری عمیق، الگوریتم‌های پیچیده قرار دارند که به نیروگاهی تبدیل شده‌اند. آخرین روندهای هوش مصنوعی. این مدل‌ها نه تنها صنایع سنتی را متحول می‌کنند، بلکه تأثیر عمیقی در فضای رمزنگاری دارند. این مقاله به بررسی هم افزایی بین هوش مصنوعی و رمزنگاری می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه روندهای هوش مصنوعی بر آینده ارزهای دیجیتال و فراتر از آن تأثیر می‌گذارند.

روند هوش مصنوعی: درک هیپ

در سال 2023، چشم انداز هوش مصنوعی شاهد مجموعه ای از پیشرفت ها بود که آنچه را که بسیاری اکنون از آن به عنوان انقلاب هوش مصنوعی یاد می کنند، تسریع کردند. سال با پیشرفت‌های قابل توجهی در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی، از چت‌بات‌ها گرفته تا تولید محتوا، همراه بود، که همگی به تبلیغات بی‌شمار پیرامون هوش مصنوعی امروز کمک کردند.

یک بازیگر کلیدی در این انقلاب ChatGPT OpenAI بود، یک هوش مصنوعی محاوره ای که قابلیت های بی سابقه ای را در پردازش زبان طبیعی نشان داد. موفقیت آن زمینه را برای پذیرش گسترده‌تر و ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌های روزمره ایجاد کرد و تعامل با ماشین‌ها را بی‌نظیرتر و شهودی‌تر از همیشه کرد.

به طور همزمان، بارد گوگل به عنوان یکی دیگر از چهره های برجسته در روایت هوش مصنوعی ظاهر شد. بارد با رقابت در قلمرو مدل‌های زبان پیشرفته، پتانسیل هوش مصنوعی را در درک و تولید متن‌های شبیه انسان به نمایش گذاشت و رقابت و نوآوری در پردازش زبان هوش مصنوعی را تقویت کرد.

روندهای هوش مصنوعی فراتر از ChatGPT

اما روند هوش مصنوعی در سال 2023 فراتر از ربات‌های چت بود. در حوزه تولید محتوا، ابزارهای هوش مصنوعی روش تولید و مصرف محتوای دیجیتال را متحول کردند. پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به سازندگان امکان تولید محتوای نوشتاری، طراحی گرافیک و حتی ساخت موسیقی با کارایی و خلاقیتی را می‌دادند که قبلاً دست نیافتنی بود. این دموکراتیزه سازی تولید محتوا راه های جدیدی را برای بیان و ارتباطات باز کرد و آن را به سنگ بنای تبلیغات هوش مصنوعی تبدیل کرد.

فناوری های تولید ویدئو و تصویر نیز شاهد پیشرفت های پیشگامانه ای بودند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به ایجاد تصاویر و انیمیشن‌های با کیفیت بالا شدند، که قبلاً در حوزه هنرمندان ماهر و ویرایشگران ویدیو بود. این تغییر نه تنها روند تولید محتوا را تسریع کرد، بلکه بحث های مهمی را در مورد نقش هوش مصنوعی در صنایع خلاق مطرح کرد.

این پیشرفت‌ها در چت‌بات‌ها، تولید محتوا و تولید بصری در مجموع به افزایش علاقه و سرمایه‌گذاری در فناوری‌های هوش مصنوعی کمک کرد. کسب‌وکارها، بزرگ و کوچک، شروع به بررسی این کردند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند عملیات خود را متحول کند، در حالی که مصرف‌کنندگان بیشتر به تجربیات مبتنی بر هوش مصنوعی در زندگی روزمره خود عادت کردند.

بنابراین، سال 2023 به عنوان یک لحظه مهم در تاریخ هوش مصنوعی است. سالی بود که قابلیت‌های هوش مصنوعی نه تنها مورد آزمایش قرار گرفت، بلکه در مقیاسی که قبلاً دیده نشده بود، مورد استفاده قرار گرفت. این زمینه را برای هیاهویی که هوش مصنوعی امروز از آن لذت می‌برد، آماده کرد - تبلیغاتی که ریشه در پیشرفت‌های ملموس و برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی دارد که همچنان واقعیت‌های دیجیتال و فیزیکی ما را شکل می‌دهند.

روندهای کلیدی در هوش مصنوعی

همانطور که به پیچیدگی های تکامل هوش مصنوعی می پردازیم، چندین روند کلیدی هوش مصنوعی برجسته می شوند و تصویر واضحی از چگونگی تغییر شکل چشم انداز فناوری توسط هوش مصنوعی ترسیم می کنند.

1. پیشرفت در پردازش زبان طبیعی (NLP):

در سال 2023، فن‌آوری‌های NLP پیشرفت‌های چشمگیری داشتند که نمونه آن سیستم‌هایی مانند ChatGPT و Google Bard است. این پلتفرم‌ها توانایی هوش مصنوعی را برای درک، تفسیر و تولید زبان انسان‌مانند افزایش داده‌اند که منجر به تعاملات پیچیده‌تر و یکپارچه‌تر بین انسان‌ها و ماشین‌ها می‌شود.

2. هوش مصنوعی در اتوماسیون و رباتیک:

نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون فراتر از تولید سنتی به صنایع خدماتی، بهداشت و درمان و تدارکات گسترش یافته است. رباتیک که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است، اکنون در انجام وظایف پیچیده، از جراحی های پیچیده گرفته تا مدیریت کارآمد انبار، مهارت بیشتری دارد و تطبیق پذیری هوش مصنوعی را در کاربردهای عملی مختلف نشان می دهد.

3. تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی:

کسب و کارها به طور فزاینده ای از هوش مصنوعی برای تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده می کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های گسترده‌ای را برای کشف الگوها و بینش‌ها تجزیه و تحلیل کنند و در زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل بازار، پیش‌بینی رفتار مشتری و مدیریت ریسک کمک کنند، بنابراین به ابزاری ارزشمند برای کسب‌وکارها تبدیل می‌شوند.

4. هوش مصنوعی اخلاقی و حکمرانی:

با نفوذ فزاینده هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی و حکمرانی حیاتی تر شده اند. جامعه هوش مصنوعی بر توسعه دستورالعمل‌ها و چارچوب‌های اخلاقی برای اطمینان از استفاده مسئولانه هوش مصنوعی، به ویژه از نظر حریم خصوصی، تعصب و شفافیت تمرکز دارد.

5. هوش مصنوعی در ایجاد محتوا:

هوش مصنوعی ایجاد محتوا را متحول کرده است و امکان تولید محتوای نوشتاری، دیداری و شنیداری را در مقیاس های بی سابقه ای فراهم کرده است. ابزارهایی برای ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی در دسترس‌تر می‌شوند و به سازندگان اجازه می‌دهند با کمترین تلاش محتوای با کیفیت بالا تولید کنند.

6. تجربیات هوش مصنوعی شخصی:

شخصی سازی به یک تمرکز کلیدی در توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. سیستم‌های هوش مصنوعی اکنون برای ارائه توصیه‌ها و تجربیات شخصی در بخش‌هایی مانند تجارت الکترونیک، سرگرمی و سلامت مجهزتر شده‌اند و تعامل و رضایت کاربر را افزایش می‌دهند.

7. هوش مصنوعی و امنیت سایبری:

با تکامل تهدیدات سایبری، نقش هوش مصنوعی در امنیت سایبری نیز تغییر می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی، شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری با دقت و سرعت بیشتر استفاده می‌شوند و به یکی از اجزای ضروری استراتژی‌های امنیت سایبری مدرن تبدیل می‌شوند.

8. هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی:

کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی شاهد رشد تصاعدی است، از تشخیص و مراقبت از بیمار گرفته تا کشف دارو و اپیدمیولوژی. هوش مصنوعی تشخیص دقیق‌تر، برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده و نتایج بهتر بیمار را امکان‌پذیر می‌کند.

روندهای جدید هوش مصنوعی در سال 2024

چشم انداز هوش مصنوعی در سال 2024 مملو از نوآوری است که با پیشرفت های قابل توجه و روندهای نوظهور هوش مصنوعی مشخص شده است. دو مورد از قابل توجه ترین پیشرفت ها در این حوزه AGI و Grok هستند که هر کدام نشان دهنده یک گام منحصر به فرد در فناوری هوش مصنوعی هستند.

AGI: تلاش برای هوش مصنوعی عمومی

هوش عمومی مصنوعی (AGI) در خط مقدم روندهای هوش مصنوعی برای سال 2024 قرار دارد. AGI یک تغییر الگو از مدل‌های هوش مصنوعی فعلی است که در وظایف خاص (اغلب به عنوان هوش مصنوعی باریک یا ANI شناخته می‌شود) به شکل جامع‌تری از هوش سرآمد هستند. شبیه به شناخت انسان هدف AGI ایجاد ماشین هایی است که می توانند به طور مستقل یاد بگیرند، استدلال کنند و دانش را در طیف گسترده ای از وظایف و رشته ها، بسیار شبیه به یک انسان، به کار ببرند. این پیشرفت نه تنها یک جهش تکنولوژیکی بلکه یک نقطه عطف مهم فلسفی و اخلاقی در سفر هوش مصنوعی است.

Grok By xAI: یک رقیب جدید در هوش مصنوعی مکالمه

Grok که توسط شرکت xAI ایلان ماسک توسعه یافته است، به عنوان یک بازیگر مهم در روند هوش مصنوعی ربات‌های مکالمه، شبیه به ChatGPT OpenAI ظاهر می‌شود. این ربات هوش مصنوعی با قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی و توانایی‌اش برای شرکت در مکالمات معنادار و آگاه از زمینه، خود را متمایز می‌کند.

توسعه Grok منعکس کننده روند رو به رشد هوش مصنوعی برای ایجاد رابط های مکالمه پیچیده تر، بصری و کاربرپسند است. این رابط‌ها فقط به برنامه‌های خدمات مشتری محدود نمی‌شوند، بلکه به طور فزاینده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله آموزش، مراقبت‌های بهداشتی و کمک‌های شخصی یکپارچه می‌شوند.

این روندهای هوش مصنوعی، AGI و Grok، تنها نوک کوه یخ در سالی هستند که نوید رشد و نوآوری نمایی در هوش مصنوعی را می دهد. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، قرار است نحوه تعامل ما با فناوری و اینکه چگونه فناوری به نوبه خود دنیای ما را شکل می دهد، دوباره تعریف کند.

کارشناسان روندهای هوش مصنوعی در سال 2024 را پیش بینی می کنند

همانطور که ما در چشم انداز در حال تحول هوش مصنوعی حرکت می کنیم، بینش کارشناسان صنعت، آینده نگری ارزشمندی را در مورد آینده ارائه می دهد. دو چهره قابل توجه، استفان آنتونی و والا افشار، پیش‌بینی‌های خود را برای روندهای هوش مصنوعی در سال 2024 به اشتراک گذاشته‌اند و نگاهی اجمالی به پیشرفت‌ها و تغییرات هیجان‌انگیزی که می‌توانیم انتظارش را داشته باشیم، ارائه کرده‌اند.
استفان آنتونی، خالق رتبه برتر هوش مصنوعی، اخیراً از طریق X (توئیتر سابق) 15 پیش‌بینی خود را برای روندهای هوش مصنوعی در سال 2024 به اشتراک گذاشته است. پیش‌بینی‌های او طیف گسترده‌ای از پیشرفت‌ها را در بر می‌گیرد و آینده‌ای متنوع و پویا را برای هوش مصنوعی نشان می‌دهد. او + نوشته شده در:

15 پیش بینی برای روندهای هوش مصنوعی در سال 2024:

• AGI
• گروک
• OpenAI
• ارتباط افکار با یکدیگر
• هوش مصنوعی شخصی
• همزمانی
• ربات های انسان نما
• وسایل نقلیه خودران
• مشاغل خودکار
• عدم تمرکز
• سانسور
• حریم خصوصی
• GPT ها
• xAI

پیش بینی های والا افشار: روندهای هوش مصنوعی در سال 2024

والا افشار، مدیر مبشر دیجیتالی Salesforce، نیز مطالب عمیقی را به اشتراک گذاشته است بینش به پیش بینی شده روندهای هوش مصنوعی در سال 2024، به ویژه تأثیر عمیق آن را در دنیای تجارت و زندگی روزمره مصرف کننده برجسته می کند. پیش‌بینی‌های افشار برگرفته از تحقیقات فورستر، آینده‌ای عمیقاً در هم تنیده با پیشرفت‌های هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

افشار تغییر قابل توجهی در تعامل مصرف‌کننده با هوش مصنوعی مولد پیش‌بینی می‌کند و می‌گوید: «۶۰ درصد افراد بدبین از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند (و دوست دارند) چه بدانند چه ندانند. این بیانیه بر یک تغییر دگرگون کننده در تعامل عمومی با هوش مصنوعی تاکید می کند که از شک و تردید به پذیرش و اتکای گسترده حرکت می کند.

افشار در حوزه تجارت، هوش مصنوعی را به عنوان کاتالیزوری برای افزایش بهره وری و خلاقیت پیش بینی می کند. او خاطرنشان می کند: "ابتکارات هوش مصنوعی سازمانی بهره وری و حل خلاقانه مشکلات را تا 50 درصد افزایش می دهد." این نشان دهنده افزایش قابل توجهی نسبت به سطوح فعلی است، جایی که پروژه های هوش مصنوعی در حال حاضر تا 40 درصد بهبود در کارایی به ویژه در وظایف توسعه نرم افزار داشته اند.

افشار همچنین بر نقش در حال تحول هوش مصنوعی در بازاریابی و برندسازی تاکید می کند. او تعهد آژانس‌های بزرگ به هوش مصنوعی را برجسته می‌کند و می‌گوید: «10 آژانس برتر 50 میلیون دلار برای ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی برای مشتریان سازمانی هزینه خواهند کرد.» این سرمایه‌گذاری نشان‌دهنده شناخت روزافزون پتانسیل هوش مصنوعی برای متحول کردن استراتژی‌های برند و تعامل مصرف‌کننده است.

این بینش‌های افشار چشم‌اندازی را نشان می‌دهد که در آن هوش مصنوعی نه تنها یک ابزار فن‌آوری، بلکه یک جزء اساسی است که استراتژی‌های کسب‌وکار، تجربیات مصرف‌کننده و تعاملات اجتماعی را در سال ۲۰۲۴ تغییر می‌دهد.

مدل‌های یادگیری عمیق: پیشرو در روند هوش مصنوعی

مدل‌های یادگیری عمیق در پیشبرد انقلاب هوش مصنوعی بسیار مهم بوده و پیشرفت‌های پیشگامانه‌ای را در بخش‌های مختلف ارائه می‌کنند. در سال 2023، برخی از شناخته شده ترین و تاثیرگذارترین مدل های یادگیری عمیق عبارتند از:
شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): که توسط Yann LeCun در سال 1988 توسعه یافتند، CNNها که به عنوان ConvNets نیز شناخته می‌شوند، عمدتاً برای پردازش تصویر و تشخیص اشیا استفاده می‌شوند. آنها از چندین لایه تشکیل شده اند و در ابتدا برای تشخیص کاراکترهایی مانند کدهای پستی و ارقام طراحی شده بودند.

شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM): نوعی شبکه عصبی مکرر، LSTM‌ها به دلیل توانایی‌شان در یادگیری و به خاطر سپردن وابستگی‌های طولانی‌مدت شناخته می‌شوند، و آنها را در پیش‌بینی سری‌های زمانی، تشخیص گفتار، آهنگسازی و حتی در توسعه دارویی

شبکه‌های متخاصم مولد (GAN): این الگوریتم‌های یادگیری عمیق مولد برای ایجاد نمونه‌های داده جدید که شبیه داده‌های آموزشی هستند طراحی شده‌اند. GAN ها از یک مولد تشکیل شده اند که یاد می گیرد داده های جعلی تولید کند و یک تفکیک کننده که یاد می گیرد بین داده های واقعی و تولید شده تمایز قائل شود. آنها شاهد افزایش استفاده در بهبود تصاویر نجومی، شبیه سازی لنزهای گرانشی برای تحقیقات در مورد ماده تاریک، و ارتقاء بافت های با وضوح پایین در بازی های ویدیویی بوده اند.

این مدل‌ها تنها چند نمونه از فناوری‌های یادگیری عمیق در خط مقدم انقلاب هوش مصنوعی را نشان می‌دهند. کاربردهای آن‌ها از افزایش تشخیص تصویر و گفتار تا ایجاد نوآوری در بازی و تحقیقات علمی را شامل می‌شود، که بر تأثیر تحول‌آفرین یادگیری عمیق در چشم‌انداز هوش مصنوعی امروزی تأکید می‌کند.

اخبار یادگیری ماشین: آخرین تحولات

با همگام شدن با پیشرفت‌های یادگیری عمیق، حوزه وسیع‌تر یادگیری ماشینی نیز با افزایش نوآوری و کاربرد مواجه است. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین نه تنها فناوری‌های موجود را تقویت می‌کند، بلکه راه را برای فرصت‌های جدید هموار می‌کند.

یکی از مهم ترین پیشرفت ها، بهبود الگوریتم های یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارت است. این پیشرفت‌ها به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بدون دخالت انسان، از داده‌های بدون ساختار یاد بگیرند و استنباط کنند و مرزهای جدیدی را در تحقیقات و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی باز کند.

یکی دیگر از پیشرفت های قابل توجه ادغام یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. این ترکیب تجزیه و تحلیل‌های پیچیده‌تر و پیش‌بینی‌کننده‌تری را امکان‌پذیر می‌کند و به کسب‌وکارها و سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بینش عمیق‌تری در مورد رفتار مصرف‌کننده، روندهای بازار و کارایی عملیاتی به دست آورند.

علاوه بر این، تمرکز فزاینده ای بر توضیح بیشتر و شفاف تر کردن مدل های یادگیری ماشینی شده است. این حرکت به سمت هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی بسیار مهم است، جایی که درک فرآیند تصمیم گیری سیستم های هوش مصنوعی به اندازه خود تصمیم ها مهم است.

علاوه بر این، زمینه یادگیری تقویتی رشد قابل توجهی داشته است. این حوزه از یادگیری ماشینی، که بر این موضوع تمرکز دارد که چگونه عوامل باید در محیطی اقداماتی را انجام دهند تا برخی از مفهوم پاداش تجمعی را به حداکثر برسانند، در حال تبدیل شدن به طور فزاینده ای در سناریوهای دنیای واقعی مانند روباتیک و سیستم های کنترل خودکار.

برترین روندهای هوش مصنوعی در کریپتو

ارزهای دیجیتال هوش مصنوعی، ارزهای دیجیتالی هستند که از فناوری‌های هوش مصنوعی برای بهبود جنبه‌های مختلف عملکرد و اکوسیستم خود استفاده می‌کنند. این ارزهای دیجیتال برای بهبود امنیت، کارایی معاملات، دقت پیش‌بینی بازار و تجربه کلی کاربر، هوش مصنوعی را ادغام می‌کنند. بر اساس دانش و روندهای ذکر شده در بالا، سرمایه‌گذاران می‌توانند پیش‌بینی کنند که کدام توکن‌های هوش مصنوعی می‌توانند رشد عمده‌ای داشته باشند.

ارزهای رمزنگاری شده هوش مصنوعی چیست؟

ارزهای دیجیتال هوش مصنوعی ادغام جدیدی از فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) با پلتفرم‌های بلاک چین و ارزهای دیجیتال هستند. آنها در اصل توکن های رمزنگاری هستند که برای تقویت پروژه ها، برنامه ها و خدمات مرتبط با هوش مصنوعی در پلتفرم های بلاک چین استفاده می شوند.

این ارزهای دیجیتال معمولاً با پروژه‌های غیرمتمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی مرتبط هستند و جنبه‌های مختلف زندگی را خودکار می‌کنند و مقیاس‌پذیری را بهبود می‌بخشند. ادغام هوش مصنوعی در این پروژه ها فقط یک تازگی نیست. اساساً عملکرد آنها را افزایش می دهد. هوش مصنوعی به خودکارسازی و بهینه سازی فرآیندها کمک می کند، به شناسایی تراکنش های جعلی کمک می کند و به ایجاد مدل های پیش بینی کمک می کند. علاوه بر این، ایجاد سازمان‌های مستقل غیرمتمرکز (DAO) و قراردادهای هوشمند را که مستقل از مداخله انسانی عمل می‌کنند، تسهیل می‌کند.

سکه‌های هوش مصنوعی به‌عنوان دروازه‌هایی به این پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کنند و به کاربران امکان می‌دهند محصولات یا خدمات ارائه شده را خریداری کرده و از آن‌ها استفاده کنند. ادغام هوش مصنوعی در سرمایه گذاری های بلاک چین، راه حل های هوشمندی را برای دنیای ارزهای دیجیتال به ارمغان می آورد و استحکام فناوری بلاک چین را با قابلیت های تحلیلی پیشرفته هوش مصنوعی ترکیب می کند.

در اصل، ارزهای رمزنگاری شده هوش مصنوعی نشان دهنده همگرایی دو فناوری پیشرفته است: بلاک چین و هوش مصنوعی. این ترکیب، امکانات بی‌شماری را برای نوآوری در فضای ارزهای دیجیتال، از افزایش امنیت و کارایی تا معرفی عملکردهای کاملاً جدیدی که قبلاً دست نیافتنی بودند، باز می‌کند. همانطور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، انتظار می رود نقش آن در دنیای ارزهای دیجیتال رشد کند و منجر به پلتفرم های مالی دیجیتال پیچیده تر، ایمن و کاربرپسندتر شود.

این ارزهای دیجیتال پیشتاز روند هوش مصنوعی هستند

بخش زیر برخی از بزرگترین آلتکوین های هوش مصنوعی را که بر اساس ارزش بازار رتبه بندی شده اند برجسته می کند. این توکن ها خط مقدم تقاطع بین هوش مصنوعی و ارز دیجیتال را نشان می دهند که هر کدام رویکرد و سهم منحصر به فردی در این زمینه دارند.

Injective INJ: The AI ​​Trend Leader توسط بازار

Injective یک بلاک چین است که برای ساخت برنامه های مالی غیرمتمرکز (DeFi) قوی و قابل تعامل طراحی شده است. این برنامه بر روی تکرار برخی خدمات مالی سنتی از طریق قراردادهای هوشمند، از جمله مبادلات غیرمتمرکز (DEX)، پروتکل‌های وام/قرض، و بازارهای مشتقات تمرکز دارد.

Injective که در سال 2018 توسط اریک چن و آلبرت چون تأسیس شد، به نقاط عطف کلیدی دست یافت، از جمله انتشار شبکه اصلی در اواخر سال 2021 و قابلیت‌های قرارداد هوشمند در اواخر سال 2022. این پروژه از طرف سرمایه‌گذاران بزرگ ارزهای دیجیتال مانند Binance و گروه‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر مانند Pantera و پرش کریپتو.

نقش اصلی Injective ارائه ماژول های نرم افزاری برای توسعه دهندگان برای ایجاد راه حل های DeFi است. اکوسیستم آن از قابلیت همکاری طبیعی پشتیبانی می کند و به پروتکل های DeFi اجازه می دهد تا تعامل داشته باشند و به نقدینگی یکدیگر دسترسی داشته باشند. همچنین از مزایده های دسته ای مکرر برای رسیدگی به مشکلات پیشرو در DEX ها استفاده می کند.

تزریقی منحصر به فرد نقطه فروش ادغام یکپارچه هوش مصنوعی در چارچوب عملیاتی آن، بهینه سازی فعالیت های تجاری است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به کار گرفته‌شده توسط Injective Protocol برای اطمینان از قیمت‌گذاری بهینه برای معامله‌گران مشتقات طراحی شده‌اند و به ایجاد یک محیط بسیار نقدشونده با حداقل کارمزد معاملاتی کمک می‌کنند. این ادغام هوش مصنوعی در چارچوب آن، نقش مهمی در افزایش تجربه و کارایی معاملات کلی بر روی پلتفرم ایفا می کند.

علاوه بر عملکردها و اهداف اصلی Injective که قبلاً ذکر شد، این ادغام هوش مصنوعی پیشرفت قابل توجهی را در حوزه فناوری DeFi و بلاک چین نشان می دهد. استفاده Injective از الگوریتم های هوش مصنوعی برای بهینه سازی قیمت در معاملات مشتقات، آن را به عنوان یک پلتفرم پیشگام در تقاطع هوش مصنوعی و ارز دیجیتال قرار می دهد.

نمودار (GRT)

Graph یک بازیکن مهم در فضای ارزهای دیجیتال هوش مصنوعی است که به عنوان یک پروتکل نمایه سازی برای جستجوی داده ها عمل می کند. شبکه مانند اتریوم، آربیتروم و IPFS. این نقش حیاتی در تقویت بسیاری از برنامه‌های کاربردی در DeFi و اکوسیستم Web3 گسترده‌تر ایفا می‌کند.

Graph به ایجاد و انتشار APIهای باز معروف به زیرگراف ها اجازه می دهد که با استفاده از GraphQL برای بازیابی داده های بلاک چین پرس و جو شوند. این قابلیت به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته است، با بیش از 3,000 زیرگراف که توسط هزاران توسعه‌دهنده برای برنامه‌های غیرمتمرکز مختلف (DApps) از جمله Uniswap، Synthetix، Aragon و غیره استفاده شده است.

گراف دارای یک جامعه جهانی قوی است، با بیش از 200 گره ایندکسر و بیش از 2,000 متصدی به عنوان بخشی از برنامه متصدی آن. سرمایه قابل توجهی برای توسعه شبکه از VC های استراتژیک و افراد با نفوذ در جامعه بلاک چین، از جمله Coinbase Ventures و ParaFi Capital جمع آوری کرده است.

از نظر توکنومیک، The Graph از Graph Token (GRT)، یک توکن ERC-20 در بلاک چین اتریوم استفاده می کند. GRT یک نشانه کاری است که توسط Indexers، Curators و Delegators برای ارائه خدمات نمایه سازی و سرپرستی به شبکه استفاده می شود. شرکت‌کنندگان در شبکه می‌توانند درآمدی متناسب با میزان کاری که انجام می‌دهند و سهم GRT خود کسب کنند، که مشوق مشارکت فعال و مشارکت در توسعه و نگهداری شبکه است.

شبکه رندر (RNDR): یک رقیب جدید در روند هوش مصنوعی

شبکه رندر (RNDR) یک پلت فرم رندر غیرمتمرکز است که برای استفاده از چرخه‌های GPU استفاده نشده برای تولید رسانه طراحی شده است. این سازندگان محتوا را با ارائه دهندگان GPU پیوند می دهد، استفاده از منابع را بهینه می کند و امکان دسترسی مقرون به صرفه به قدرت GPU را فراهم می کند. توکن شبکه رندر، RNDR، گره‌ها را تشویق می‌کند تا قدرت محاسباتی خود را به اشتراک بگذارند و رندر محتوای مجازی کارآمد و تعامل با محیط‌های سه‌بعدی را تسهیل کند.

Render Network از طریق فرآیندی عمل می‌کند که شامل ارسال شغل توسط سازندگان محتوا، مکانیزم قیمت‌گذاری پویا، توزیع کارآمد کار در بین ارائه‌دهندگان GPU و اعتبارسنجی غیرقابل اعتماد برای اطمینان از کیفیت خروجی‌های رندر شده است.

یک جنبه محوری از شبکه رندر تکامل مشارکت آن با سرویس ابری غیرمتمرکز io.net است. هدف این همکاری گسترش تامین‌کنندگان GPU متمرکز بر هوش مصنوعی و ایجاد بزرگترین شبکه زیرساخت فیزیکی غیرمتمرکز (DePIN) برای هوش مصنوعی است. ادغام شبکه Render با io.net قابلیت‌های آن را فراتر از رندر کردن به برنامه‌های یادگیری ماشینی گسترش می‌دهد و تعهد آن را برای برآورده کردن نیازهای روزافزون هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برجسته می‌کند.

این گسترش به برنامه‌های هوش مصنوعی نشان‌دهنده یک گام مهم برای شبکه Render است که نشان‌دهنده استفاده گسترده‌تر برای تامین‌کنندگان GPU توزیع‌شده آن است. با تسهیل رشد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، Render Network خود را در خط مقدم روندهای هوش مصنوعی ارزهای دیجیتال قرار می‌دهد و پتانسیل فناوری بلاک چین را در پشتیبانی از نیازهای محاسباتی پیشرفته نشان می‌دهد.

شبکه تتا (THETA)

شبکه تتا، یک شبکه مبتنی بر بلاک چین برای پخش ویدئو، در سال 2019 راه اندازی شد تا فرآیند ارائه محتوای ویدئویی را متمرکز و بهینه کند. هیئت مشاوره آن شامل استیو چن، یکی از بنیانگذاران یوتیوب، و جاستین کان، یکی از بنیانگذاران توییچ است. توکن اصلی شبکه، THETA، برای وظایف حاکمیتی استفاده می‌شود و توسط بازیگران اصلی مانند گوگل و سونی اروپا پشتیبانی می‌شود.

هدف تتا بهبود صنعت پخش ویدیو با پرداختن به مسائل تمرکز، زیرساخت و هزینه‌ها، سود کاربران نهایی و سازندگان محتوا است. تیم Theta که توسط Mitch Liu و Jieyi Long تأسیس شده است، تجربه زیادی در بازی، صنایع ویدیویی و سیستم های توزیع شده به ارمغان می آورد. تخصص آنها در توسعه Theta که شامل برنامه های غیرمتمرکز (DApps) بر روی پلت فرم آن است، بسیار مهم است.

چیزی که تتا را منحصربه‌فرد می‌کند، رویکرد آن به غیرمتمرکز کردن جریان ویدئو، تحویل داده‌ها و محاسبات لبه‌ای است که این فرآیندها را کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر می‌کند. این شبکه دارای دو توکن بومی است: تتا (THETA) برای حاکمیت و سوخت تتا (TFUEL) برای عملیات. مدل تتا به بینندگان برای به اشتراک گذاری منابع شبکه پاداش می دهد و یک پلت فرم منبع باز با قدرت های حاکمیتی برای دارندگان توکن ارائه می دهد.

کاربرد هوش مصنوعی تتا به طور قابل توجهی از طریق مشارکت آن با FedML، یک پلت فرم یادگیری ماشینی مشترک/فدرال و هوش مصنوعی پیشرفته، پیشرفت کرده است. این همکاری بر روی استفاده از شبکه Theta’s Edge که توسط هزاران گره غیرمتمرکز اداره می‌شود، برای یادگیری ماشینی مشترک و موارد استفاده از هوش مصنوعی متمرکز است. این مشارکت بر هوش مصنوعی تولیدی و توصیه محتوا تأکید می‌کند، امکان آموزش مشارکتی مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ و حفظ حریم خصوصی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی برای توصیه‌های محتوای شخصی‌شده را فراهم می‌کند.

شبکه Oasis (ROSE)

شبکه Oasis که با نام رمز خود ROSE نیز شناخته می شود، یک پلت فرم بلاک چین متمرکز بر حریم خصوصی است. این برای پشتیبانی از برنامه های غیرمتمرکز (dApps) و موارد مختلف استفاده از بلاک چین، با تاکید بر حفظ حریم خصوصی و مدیریت مقیاس پذیر و ایمن طراحی شده است.

این پروژه به طور فعال از فناوری هوش مصنوعی از طریق مشارکت ها و ابتکارات مختلف برای افزایش حریم خصوصی و حاکمیت داده ها در اکوسیستم بلاک چین خود استفاده می کند. بنابراین، Oasis در حال همکاری با Personal.ai برای توسعه خطوط لوله برای هوش مصنوعی است که از داده های فردی محافظت می کند. هدف این همکاری توسعه مدل‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای است که از داده‌های فردی محافظت می‌کند. این امر با اجازه دادن به آموزش هوش مصنوعی با داده‌های یک فرد تنها از طریق دسترسی قابل تأیید و رضایت به دست می‌آید، بنابراین از سازندگان و جوامع آنلاین آنها محافظت می‌کند.

نکته قابل توجه این است که این پروژه با واحد هوش مصنوعی متا پلتفرم شرکت تشکیل داده است. این مشارکت در جهت توسعه قابلیت های هوش مصنوعی است، اگرچه جزئیات خاصی از ابتکارات یا پروژه های تحت این اتحاد در منبع ذکر شده ارائه نشده است. چنین همکاری با یک شرکت فناوری بزرگ نشان دهنده سرمایه گذاری قابل توجهی در ادغام فناوری هوش مصنوعی در اکوسیستم Oasis است.

پرسش‌های متداول: گرایش‌های هوش مصنوعی

این روند جدید هوش مصنوعی چیست؟

آخرین روند هوش مصنوعی، همگرایی هوش مصنوعی با فناوری بلاک چین است که منجر به توسعه ارزهای رمزنگاری شده هوش مصنوعی و برنامه های کاربردی غیرمتمرکز هوش مصنوعی می شود.

روندهای فعلی در هوش مصنوعی 2024 چیست؟

روندهای کلیدی شامل هوش مصنوعی مولد، یادگیری ماشینی مشارکتی، هوش مصنوعی در امور مالی غیرمتمرکز، و پیشرفت در امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی است.

روند جدید هوش مصنوعی چیست؟

یک روند قابل توجه استفاده از هوش مصنوعی برای توصیه محتوای شخصی، یادگیری فدرال، و افزایش تجارب پخش ویدیو و بازی است.

فناوری های نوظهور هوش مصنوعی چیست؟

فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی شامل هوش مصنوعی کوانتومی، هوش مصنوعی عصبی نمادین، هوش مصنوعی لبه‌ای و برنامه‌های غیرمتمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی است.

آخرین روندهای طراحی هوش مصنوعی چیست؟

گرایش‌های طراحی هوش مصنوعی بر رابط‌های کاربر محور، هوش مصنوعی در صنایع خلاقانه مانند مد و معماری، و ادغام هوش مصنوعی در طراحی تجربه کاربر تمرکز دارند.

روند فعلی هوش مصنوعی چیست؟

روندهای فعلی شامل هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال، امور مالی غیرمتمرکز، و استفاده روزافزون از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی پیش بینی است.

روندهای جدید هوش مصنوعی چیست؟

روندهای جدید شامل هوش مصنوعی در فناوری بلاک چین، مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی در بخش‌های مختلف و کاربردهای هوش مصنوعی در محاسبات لبه و شبکه‌های تحویل محتوا است.

آخرین تحولات در یادگیری ماشین چیست؟

پیشرفت‌ها شامل پیشرفت‌هایی در یادگیری فدرال، امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی، و رشد یادگیری بدون نظارت و تقویتی است.

روندهای فعلی صنعت هوش مصنوعی چیست؟

صنعت هوش مصنوعی شاهد روندهایی مانند هوش مصنوعی در خدمات مالی، مراقبت های بهداشتی و سرگرمی است، با تاکید روزافزون بر هوش مصنوعی اخلاقی و حکمرانی هوش مصنوعی.

چگونه هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف رواج دارد؟

هوش مصنوعی در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، آموزش و سرگرمی، با برنامه‌های کاربردی از ابزارهای تشخیصی گرفته تا یادگیری شخصی و توصیه‌های محتوا در حال پیشرفت است.

روندهای اخیر یادگیری ماشین چیست؟

روندهای اخیر شامل افزایش پلتفرم های یادگیری ماشین بدون کد و کم کد، یادگیری ماشینی تعبیه شده (TinyML) و افزایش استفاده از یادگیری ماشین در عملیات تجاری (MLOps) است.

چه نوآوری هایی در فناوری یادگیری عمیق در حال ظهور هستند؟

نوآوری ها شامل پیشرفت در معماری شبکه های عصبی، یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی، و استفاده از یادگیری عمیق در سیستم های مستقل و روباتیک است.

روند پیشرفت هوش مصنوعی در زمان های اخیر چگونه است؟

روند هوش مصنوعی به سمت برنامه های یکپارچه تر و غیرمتمرکزتر با تمرکز بر افزایش تجربیات کاربر و گسترش قابلیت های هوش مصنوعی در صنایع مختلف در حال تکامل است.

پنج نوآوری برتر هوش مصنوعی چیست؟

نوآوری های برتر هوش مصنوعی شامل هوش مصنوعی در بلاک چین، پیشرفت در هوش مصنوعی مولد، راه حل های امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی، یادگیری فدرال، و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در تشخیص مراقبت های بهداشتی است.

امروزه چگونه از یادگیری عمیق در هوش مصنوعی استفاده می شود؟

یادگیری عمیق قدرت تشخیص تصویر و گفتار را تقویت می کند، تجزیه و تحلیل پیش بینی را هدایت می کند، در سیستم های مستقل عمل می کند. همچنین تجربیات کاربر را در پلتفرم های دیجیتال مختلف شخصی سازی می کند.

فناوری های نوظهور هوش مصنوعی چیست؟

فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی شامل محاسبات کوانتومی در هوش مصنوعی، برنامه‌های بلاک چین مبتنی بر هوش مصنوعی، مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در محاسبات لبه‌ای هستند.

پنج پیشرفت هوش مصنوعی برای تماشا چیست؟

پیشرفت‌هایی که باید تماشا کرد شامل هوش مصنوعی در امور مالی غیرمتمرکز، مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی پیش‌بینی‌کننده، زیرساخت‌های شهر هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، و نوآوری‌هایی در هوش مصنوعی برای پایداری محیط‌زیست است.

تصویر ویژه از iStock

سلب مسئولیت: مقاله فقط برای اهداف آموزشی ارائه شده است. این بیانگر نظرات NewsBTC در مورد خرید، فروش یا نگهداری هر گونه سرمایه گذاری نیست و طبیعتاً سرمایه گذاری خطراتی را به همراه دارد. به شما توصیه می شود قبل از تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری، تحقیقات خود را انجام دهید. از اطلاعات ارائه شده در این وب سایت کاملاً با مسئولیت خود استفاده کنید.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/