Тенденція штучного інтелекту в криптовалюті: найкращі альткоїни та моделі глибокого навчання

Команда Тенденція AI у 2023 році зробив значний крок вперед, змінивши наше розуміння того, що можливо. Оскільки ми заглиблюємось у 2024 рік, ці досягнення не лише теоретичні; вони практичні, впливові та тісно переплетені з різними секторами, зокрема з криптовалютами.

На передньому краї цієї революції знаходяться моделі глибокого навчання, складні алгоритми, які стали рушійною силою останні тенденції штучного інтелекту. Ці моделі не тільки трансформують традиційні індустрії, але й справляють глибокий вплив на криптопростір. У цій статті досліджується взаємодія між штучним інтелектом і криптовалютами, розгадується, як тенденції штучного інтелекту впливають на майбутнє цифрових валют і не тільки.

Тенденція ШІ: розуміння ажіотажу

У 2023 році в області штучного інтелекту сталася низка проривів, які стали каталізатором того, що багато хто зараз називає революцією штучного інтелекту. Рік ознаменувався значним прогресом у різних областях штучного інтелекту, від чат-ботів до створення контенту, що сприяло величезному ажіотажу навколо штучного інтелекту сьогодні.

Ключовим гравцем у цій революції став ChatGPT від OpenAI, розмовний ШІ, який продемонстрував безпрецедентні можливості в обробці природної мови. Його успіх заклав основу для більш широкого визнання та інтеграції штучного інтелекту в повсякденні програми, зробивши взаємодію з машинами більш плавною та інтуїтивно зрозумілою, ніж будь-коли раніше.

Водночас Бард від Google став ще однією помітною фігурою в наративі ШІ. Змагаючись у сфері вдосконалених мовних моделей, Bard продемонстрував потенціал штучного інтелекту в розумінні та створенні тексту, схожого на людину, ще більше посилюючи конкуренцію та інновації в обробці мови штучного інтелекту.

AI Trends Beyond ChatGPT

Але тенденція AI у 2023 році вийшла за межі чат-ботів. У сфері створення контенту інструменти ШІ зробили революцію в тому, як ми створюємо та споживаємо цифровий контент. Платформи, керовані штучним інтелектом, дозволяли творцям створювати письмовий контент, розробляти графіку та навіть складати музику з ефективністю та креативністю, які раніше були недосяжними. Така демократизація створення контенту відкрила нові шляхи для самовираження та комунікації, зробивши його наріжним каменем ажіотажу ШІ.

Технології генерації відео та зображень також отримали революційний прогрес. Алгоритми штучного інтелекту стали спроможними створювати високоякісні візуальні ефекти та анімацію, що раніше належало кваліфікованим художникам і відеоредакторам. Ця зміна не тільки прискорила процес виробництва контенту, але й викликала важливі дискусії про роль штучного інтелекту в творчих галузях.

Ці розробки в чат-ботах, створенні контенту та генеруванні візуальних зображень спільно сприяли сплеску інтересу та інвестицій у технології ШІ. Компанії, як великі, так і малі, почали досліджувати, як штучний інтелект може революціонізувати їхню діяльність, а споживачі більше звикли до досвіду, керованого штучним інтелектом, у повсякденному житті.

Таким чином, 2023 рік став ключовим моментом в історії ШІ. Це був рік, коли можливості штучного інтелекту були не тільки перевірені, але й охоплені в небачених раніше масштабах. Це заклало основу для ажіотажу, яким користується ШІ сьогодні – ажіотажу, що ґрунтується на відчутних досягненнях і реальних програмах, які продовжують формувати наші цифрові та фізичні реалії.

Ключові тенденції ШІ

Коли ми заглиблюємося в тонкощі еволюції штучного інтелекту, виділяємо кілька ключових тенденцій штучного інтелекту, які малюють яскраву картину того, як штучний інтелект змінює технологічний ландшафт.

1. Досягнення в обробці природної мови (NLP):

У 2023 році технології НЛП досягли значних успіхів, прикладом яких є такі системи, як ChatGPT OpenAI і Google Bard. Ці платформи розширили здатність штучного інтелекту розуміти, інтерпретувати та генерувати людиноподібну мову, що призводить до більш складної та плавної взаємодії між людьми та машинами.

2. ШІ в автоматизації та робототехніці:

Роль штучного інтелекту в автоматизації вийшла за межі традиційного виробництва до сфери послуг, охорони здоров’я та логістики. Робототехніка на базі штучного інтелекту тепер більш вправна у виконанні складних завдань, від складних операцій до ефективного управління складом, демонструючи універсальність штучного інтелекту в різних практичних застосуваннях.

3. Аналіз даних і прийняття рішень за допомогою ШІ:

Компанії все більше використовують ШІ для прийняття рішень на основі даних. Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати величезні набори даних, щоб виявляти закономірності та ідеї, допомагаючи в таких сферах, як аналіз ринку, прогнозування поведінки клієнтів і управління ризиками, таким чином стаючи безцінним інструментом для бізнесу.

4. Етичний ШІ та управління:

Із зростанням впливу штучного інтелекту етичні міркування та управління стали більш критичними. Спільнота штучного інтелекту зосереджується на розробці етичних принципів і рамок для забезпечення відповідального використання штучного інтелекту, зокрема з точки зору конфіденційності, упередженості та прозорості.

5. ШІ у створенні контенту:

Штучний інтелект зробив революцію у створенні контенту, уможлививши створення письмового, візуального та звукового контенту в безпрецедентних масштабах. Інструменти для створення контенту на основі штучного інтелекту стають доступнішими, що дозволяє творцям створювати високоякісний контент з мінімальними зусиллями.

6. Персоналізований досвід ШІ:

Персоналізація стала ключовим напрямком розробки ШІ. Системи штучного інтелекту тепер краще оснащені, щоб пропонувати персоналізовані рекомендації та досвід у таких секторах, як електронна комерція, розваги та охорона здоров’я, підвищуючи залучення та задоволення користувачів.

7. ШІ та кібербезпека:

У міру розвитку кіберзагроз зростає і роль ШІ в кібербезпеці. Алгоритми ШІ використовуються для прогнозування, виявлення та реагування на кіберзагрози з більшою точністю та швидкістю, стаючи важливим компонентом сучасних стратегій кібербезпеки.

8. ШІ в охороні здоров'я:

Застосування штучного інтелекту в охороні здоров’я стрімко зростає, від діагностики та догляду за пацієнтами до відкриття ліків та епідеміології. AI дозволяє точніше діагностувати, персоналізувати плани лікування та покращити результати для пацієнтів.

Нові тенденції AI на 2024 рік

Ландшафт штучного інтелекту в 2024 році наповнюється інноваціями, відзначеними значними досягненнями та новими тенденціями штучного інтелекту. Двома найвизначнішими розробками в цій сфері є AGI та Grok, кожна з яких представляє унікальний крок у розвитку технології ШІ.

AGI: пошуки загального штучного інтелекту

Загальний штучний інтелект (AGI) стоїть на передньому краї тенденцій AI на 2024 рік. AGI — це зміна парадигми від поточних моделей AI, які чудово справляються з конкретними завданнями (часто називають штучним вузьким інтелектом або ANI), до більш цілісної форми інтелекту. схоже на людське пізнання. Метою AGI є створення машин, які можуть самостійно навчатися, міркувати та застосовувати знання в широкому діапазоні завдань і дисциплін, подібно до людини. Ця розробка є не лише технологічним стрибком, але й важливою філософською та етичною віхою на шляху ШІ.

Grok від xAI: новий претендент у розмовному штучному інтелекті

Grok, розроблений компанією Ілона Маска xAI, стає значним гравцем у тенденції ШІ розмовних ботів, схожих на ChatGPT OpenAI. Цей бот зі штучним інтелектом вирізняється розширеними можливостями обробки природної мови та здатністю брати участь у змістовних розмовах з урахуванням контексту.

Розробка Grok відображає зростаючу тенденцію штучного інтелекту до створення більш складних, інтуїтивно зрозумілих і зручних розмовних інтерфейсів. Ці інтерфейси не обмежуються лише програмами обслуговування клієнтів, але все більше стають невід’ємною частиною різних сфер, включаючи освіту, охорону здоров’я та персональну допомогу.

Ці тренди штучного інтелекту, AGI та Grok, є лише верхівкою айсберга року, який обіцяє експоненціальне зростання та інновації в галузі штучного інтелекту. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, він переосмислить те, як ми взаємодіємо з технологіями та як технології, у свою чергу, формують наш світ.

Експерти прогнозують тенденції ШІ на 2024 рік

Поки ми орієнтуємося в ландшафт штучного інтелекту, що розвивається, думки експертів галузі дають цінне передбачення того, що чекає в майбутньому. Двоє видатних діячів, Стівен Ентоні та Вала Афшар, поділилися своїми прогнозами щодо тенденцій штучного інтелекту на 2024 рік, пропонуючи зазирнути в захоплюючі досягнення та зміни, яких ми можемо очікувати.
Стівен Ентоні, творець AI Top Rank, нещодавно поділився через X (раніше Twitter) своїми 15 прогнозами щодо тенденцій штучного інтелекту в 2024 році. Його прогнози охоплюють широкий спектр подій, що вказує на різноманітне та динамічне майбутнє ШІ. Він розміщені:

15 прогнозів щодо тенденцій AI у 2024 році:

• AGI
• Грек
• OpenAI
• Телепатія
• Персональний ШІ
• Синхронність
• Гуманоїдні роботи
• Безпілотні транспортні засоби
• Автоматизовані підприємства
• децентралізація
• цензура
• Конфіденційність
• GPTs
• xAI

Прогнози Вали Афшара: Тенденції ШІ на 2024 рік

Вала Афшар, головний цифровий евангеліст Salesforce, також поділилася глибокими словами розуміння в очікуване Тренди AI на 2024 рік, особливо підкреслюючи його поглиблення впливу на діловий світ і повсякденне споживче життя. Спираючись на дослідження Форрестера, прогнози Афшара підкреслюють майбутнє, глибоко переплетене з досягненнями ШІ.

Афшар прогнозує значну зміну залученості споживачів до генеративного ШІ, заявивши, що «60% скептиків використовуватимуть (і полюблять) генеративний ШІ, знаючи про це чи ні». Ця заява підкреслює трансформаційні зміни у взаємодії громадськості з ШІ, переходячи від скептицизму до широкого визнання та довіри.

У сфері бізнесу Афшар вважає штучний інтелект каталізатором підвищення продуктивності та креативності. Він зазначає: «Ініціативи корпоративного штучного інтелекту підвищать продуктивність і креативне вирішення проблем на 50%». Це свідчить про значне підвищення ефективності порівняно з нинішніми рівнями, коли проекти штучного інтелекту вже підвищили ефективність на 40%, особливо в задачах розробки програмного забезпечення.

Афшар також наголошує на зміні ролі ШІ в маркетингу та брендингу. Він підкреслює прихильність великих агентств щодо ШІ, кажучи: «10 найкращих агентств витратять 50 мільйонів доларів на партнерство для створення індивідуальних рішень ШІ для корпоративних клієнтів». Ці інвестиції демонструють зростаюче визнання потенціалу штучного інтелекту змінити стратегії брендів і залучення споживачів.

Ці ідеї Afshar розкривають ландшафт, де штучний інтелект є не просто технологічним інструментом, а фундаментальним компонентом, який змінює бізнес-стратегії, споживчий досвід і суспільні взаємодії у 2024 році.

Моделі глибокого навчання: очолює тенденцію ШІ

Моделі глибокого навчання відіграли ключову роль у революції штучного інтелекту, пропонуючи новаторські досягнення в різних секторах. У 2023 році деякі з найвідоміших і найвпливовіших моделей глибокого навчання включають:
Згорточні нейронні мережі (CNN): розроблені Янном Лекуном у 1988 році, CNN, також відомі як ConvNets, в основному використовуються для обробки зображень і виявлення об’єктів. Вони складаються з кількох шарів і спочатку були розроблені для розпізнавання таких символів, як поштові індекси та цифри.

Мережі довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM): тип рекурентної нейронної мережі, LSTM відомі своєю здатністю вивчати та запам’ятовувати довготривалі залежності, що робить їх надзвичайно корисними для прогнозування часових рядів, розпізнавання мовлення, композиції музики та навіть у фармацевтична розробка.

Генеративні змагальні мережі (GAN): ці генеративні алгоритми глибокого навчання розроблені для створення нових екземплярів даних, які нагадують навчальні дані. GAN складаються з генератора, який вчиться створювати підроблені дані, і дискримінатора, який вчиться розрізняти реальні та згенеровані дані. Їх почали частіше використовувати для покращення астрономічних зображень, імітації гравітаційних лінз для дослідження темної матерії та збільшення текстур із низькою роздільною здатністю у відеоіграх.

Ці моделі представляють лише кілька прикладів технологій глибокого навчання, які є передовими революціями ШІ. Їх застосування варіюється від покращення розпізнавання зображень і мови до стимулювання інновацій в іграх і наукових дослідженнях, підкреслюючи трансформаційний вплив глибокого навчання в сучасному ландшафті ШІ.

Новини машинного навчання: останні розробки

Йдучи в ногу з прогресом глибокого навчання, ширша сфера машинного навчання також переживає сплеск інновацій і застосувань. Останні розробки в області машинного навчання не тільки вдосконалюють існуючі технології, але й відкривають шлях до нових можливостей.

Однією з найбільш значущих подій є вдосконалення алгоритмів неконтрольованого та напівконтрольованого навчання. Ці досягнення дозволяють машинам навчатися та робити висновки на основі неструктурованих даних без втручання людини, відкриваючи нові межі в дослідженнях і застосуваннях ШІ.

Ще одна помітна розробка — інтеграція машинного навчання з аналітикою великих даних. Ця комбінація забезпечує більш складну та прогнозну аналітику, дозволяючи компаніям і організаціям отримати глибше розуміння поведінки споживачів, ринкових тенденцій і операційної ефективності.

Крім того, все більше уваги приділяється тому, щоб зробити моделі машинного навчання більш зрозумілими та прозорими. Цей рух до пояснюваного штучного інтелекту (XAI) має вирішальне значення в таких секторах, як охорона здоров’я та фінанси, де розуміння процесу прийняття рішень систем штучного інтелекту є таким же важливим, як і самі рішення.

Крім того, сфера навчання з підкріпленням зазнала значного зростання. Ця сфера машинного навчання, яка зосереджена на тому, як агенти повинні виконувати дії в середовищі, щоб максимізувати деяке поняття сукупної винагороди, стає все більш актуальною в реальних сценаріях, таких як робототехніка та автоматизовані системи керування.

Найкращі тенденції штучного інтелекту в криптовалюті

Криптовалюти штучного інтелекту — це цифрові валюти, які використовують технології штучного інтелекту для покращення різних аспектів своєї функціональності та екосистеми. Ці криптовалюти інтегрують штучний інтелект для підвищення безпеки, ефективності торгівлі, точності прогнозування ринку та загальної взаємодії з користувачем. Спираючись на знання та згадані вище тенденції ШІ, інвестори можуть спробувати передбачити, які токени ШІ можуть спостерігати значне зростання.

Що таке AI криптовалюти?

Криптовалюти штучного інтелекту – це нова інтеграція технологій штучного інтелекту (ШІ) з блокчейном і платформами криптовалют. По суті, це криптотокени, які використовуються для забезпечення проектів, програм і послуг, пов’язаних зі штучним інтелектом, на платформах блокчейн.

Ці криптовалюти зазвичай асоціюються з децентралізованими проектами на основі штучного інтелекту, автоматизуючи різні аспекти життя та покращуючи масштабованість. Інтеграція штучного інтелекту в ці проекти – це не просто новинка; це значно розширює їх функціональні можливості. AI допомагає автоматизувати й оптимізувати процеси, допомагає виявляти шахрайські транзакції та сприяє створенню прогнозних моделей. Крім того, це полегшує створення децентралізованих автономних організацій (DAO) і розумних контрактів, які працюють незалежно від втручання людини.

Монети ШІ служать шлюзами до цих керованих ШІ платформ, дозволяючи користувачам купувати та використовувати пропоновані продукти чи послуги. Інтеграція штучного інтелекту в блокчейн-проекти приносить розумні рішення у світ криптовалют, поєднуючи надійність технології блокчейну з розширеними аналітичними можливостями штучного інтелекту.

По суті, криптовалюти штучного інтелекту являють собою конвергенцію двох передових технологій: блокчейн і штучний інтелект. Ця комбінація відкриває безліч можливостей для інновацій у сфері криптовалют, від підвищення безпеки та ефективності до впровадження абсолютно нових функцій, які раніше були недоступними. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, очікується, що його роль у світі криптовалют зростатиме, що призведе до створення більш складних, безпечних і зручних цифрових фінансових платформ.

Ці криптовалюти лідирують у тренді ШІ

У наступному розділі буде висвітлено деякі з найбільших штучних альткоїв, упорядкованих за ринковою капіталізацією. Ці токени є авангардом перетину між штучним інтелектом і криптовалютою, кожен зі своїм унікальним підходом і внеском у цю сферу.

Injective INJ: Лідер тенденцій AI за ринковою капіталізацією

Injective — це блокчейн, розроблений для створення надійних і сумісних програм децентралізованого фінансування (DeFi). Він зосереджений на відтворенні певних традиційних фінансових послуг за допомогою смарт-контрактів, включаючи децентралізовані біржі (DEX), протоколи кредитування/позичання та ринки деривативів.

Заснована в 2018 році Еріком Ченом і Альбертом Чоном компанія Injective досягла ключових віх, включаючи випуск основної мережі наприкінці 2021 року та можливості смарт-контрактів наприкінці 2022 року. Проект заручився підтримкою великих криптоінвесторів, таких як Binance, і груп венчурного капіталу, таких як Pantera та Jump Crypto​.

Основна роль Injective — пропонувати програмні модулі для розробників для створення рішень DeFi. Його екосистема підтримує природну сумісність, дозволяючи протоколам DeFi взаємодіяти та отримувати доступ до ліквідності один одного. Він також використовує часті пакетні аукціони для вирішення першочергових проблем у DEX.

Ін'єктивні створеного Головною перевагою є бездоганна інтеграція штучного інтелекту в операційну систему, що оптимізує торговельну діяльність. Алгоритми штучного інтелекту, які використовує Injective Protocol, розроблені для забезпечення оптимального ціноутворення для трейдерів деривативів, створюючи високоліквідне середовище з мінімальними торговими комісіями. Ця інтеграція штучного інтелекту в його структуру відіграє вирішальну роль у покращенні загального досвіду торгівлі та ефективності на платформі.

На додаток до основних функцій і цілей Injective, згаданих раніше, ця інтеграція AI знаменує значний прогрес у сфері DeFi і технології блокчейн. Використання Injective алгоритмів штучного інтелекту для оптимізації цін у торгівлі деривативами позиціонує його як піонерську платформу на перетині штучного інтелекту та криптовалюти.

Графік (GRT)

Graph є важливим гравцем у сфері криптовалют ШІ, функціонуючи як протокол індексації для запиту даних для мереж як Ethereum, Arbitrum і IPFS. Він відіграє важливу роль у забезпеченні багатьох програм у DeFi та ширшій екосистемі Web3.

Graph дозволяє створювати та публікувати відкриті API, відомі як підграфи, які можна запитувати за допомогою GraphQL для отримання даних блокчейну. Ця функціональність широко використовується, тисячі розробників розгорнули понад 3,000 підграфів для різних децентралізованих програм (DApps), включаючи Uniswap, Synthetix, Aragon та інші.

The Graph має сильну глобальну спільноту з понад 200 вузлами індексування та понад 2,000 кураторами в рамках програми кураторів. Він залучив значні кошти на розвиток мережі від стратегічних венчурних капіталовкладачів і впливових осіб у спільноті блокчейнів, включаючи Coinbase Ventures і ParaFi Capital.

З точки зору токеноміки, The Graph використовує Graph Token (GRT), токен ERC-20 у блокчейні Ethereum. GRT — це робочий маркер, який використовується індексаторами, кураторами та делегаторами для надання послуг індексування та курування в мережі. Учасники мережі можуть отримувати прибуток, пропорційний обсягу виконаної роботи та їхній сумі прибутку, що стимулює активну участь і внесок у розвиток і підтримку мережі.

Мережа візуалізації (RNDR): новий претендент у тенденції AI

Render Network (RNDR) — це децентралізована платформа візуалізації, призначена для використання невикористаних циклів графічного процесора для виробництва медіа. Він з’єднує творців контенту з постачальниками GPU, оптимізуючи використання ресурсів і забезпечуючи економічно ефективний доступ до потужності GPU. Маркер Render Network, RNDR, стимулює вузли додавати свою обчислювальну потужність, сприяючи ефективній візуалізації віртуального вмісту та взаємодії з захоплюючим 3D-середовищем.

Render Network працює за допомогою процесу, який включає подання завдань творцями контенту, динамічний механізм ціноутворення, ефективний розподіл завдань між постачальниками GPU та надійну перевірку для забезпечення якості відтворених результатів.

Ключовий аспект Render Network еволюція є його партнерство з децентралізованим хмарним сервісом io.net. Ця співпраця спрямована на розширення постачальників графічних процесорів, орієнтованих на штучний інтелект, і створення найбільшої в світі мережі децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN) для штучного інтелекту. Інтеграція Render Network з io.net розширює її можливості за межі візуалізації до додатків машинного навчання, підкреслюючи її прагнення задовольнити зростаючі потреби ШІ та машинного навчання.

Це розширення додатків штучного інтелекту є значним кроком для Render Network, що вказує на ширший варіант використання для її постачальників розподілених GPU. Сприяючи розвитку штучного інтелекту та машинного навчання, Render Network позиціонує себе в авангарді тенденцій штучного інтелекту криптовалюти, демонструючи потенціал технології блокчейн у підтримці розширених обчислювальних потреб.

Theta Network (THETA)

Theta Network, мережа потокового відео на основі блокчейну, була запущена в 2019 році для децентралізації та оптимізації процесу доставки відеоконтенту. До його консультативної ради входять Стів Чен, співзасновник YouTube, і Джастін Кан, співзасновник Twitch. Власний токен мережі, THETA, використовується для завдань управління та підтримується такими великими гравцями, як Google і Sony Europe.

Theta прагне покращити індустрію потокового відео, вирішуючи проблеми централізації, інфраструктури та витрат, приносячи користь кінцевим користувачам і творцям контенту. Команда Theta, заснована Мітчем Лю та Джіей Лонгом, має багатий досвід у сфері ігор, відеоіндустрії та розподілених систем. Їхній досвід має вирішальне значення для розробки Theta, яка включає децентралізовані програми (DApps) на своїй платформі.

Унікальним Theta є її підхід до децентралізації потокового відео, доставки даних і периферійних обчислень, що робить ці процеси більш ефективними та рентабельними. Мережа має два нативних токени: Theta (THETA) для управління та Theta Fuel (TFUEL) для операцій. Модель Theta винагороджує глядачів за спільний доступ до мережевих ресурсів і пропонує платформу з відкритим кодом із повноваженнями управління для власників токенів.

Застосування штучного інтелекту Theta значно вдосконалилося завдяки партнерству з FedML, спільною/об’єднаною платформою машинного навчання та периферійним штучним інтелектом. Ця співпраця зосереджена на використанні Edge Network Theta, якою керують тисячі децентралізованих вузлів, для спільного машинного навчання та використання ШІ. Партнерство наголошує на генеративному штучному інтелекті та рекомендаціях щодо вмісту, що дозволяє широкомасштабне спільне навчання моделям штучного інтелекту із збереженням конфіденційності та розгортання моделей штучного інтелекту для персоналізованих рекомендацій вмісту.

Мережа Oasis (ROSE)

Oasis Network, також відома під назвою ROSE, є блокчейн-платформою, орієнтованою на конфіденційність. Він розроблений для підтримки децентралізованих програм (dApps) і різних сценаріїв використання блокчейну, наголошуючи на конфіденційності та масштабованій, безпечній обробці даних.

Проект активно використовує технологію ШІ через різні партнерства та ініціативи для підвищення конфіденційності та суверенітету даних у своїй екосистемі блокчейн. Таким чином, Oasis співпрацює з Personal.ai для розробки конвеєрів для ШІ, які захищають індивідуальні дані. Співпраця спрямована на розробку розмовних моделей AI, які захищають індивідуальні дані. Він досягає цього, дозволяючи навчання штучного інтелекту з даними особи лише за допомогою перевіреного дозволеного доступу, таким чином захищаючи творців та їхні онлайн-спільноти.

Примітно, що проект уклав альянс із підрозділом штучного інтелекту Meta Platforms Inc. Це партнерство спрямоване на розвиток можливостей штучного інтелекту, хоча конкретні подробиці ініціатив або проектів у рамках цього альянсу не були надані в цитованому джерелі. Така співпраця з великою технологічною компанією вказує на значні інвестиції в інтеграцію технології ШІ в екосистему Oasis​.

Поширені запитання: AI Trends

Що це за новий тренд ШІ?

Останньою тенденцією штучного інтелекту є конвергенція штучного інтелекту з технологією блокчейн, що призводить до розробки криптовалют штучного інтелекту та децентралізованих програм ШІ.

Які сучасні тенденції розвитку штучного інтелекту до 2024 року?

Основні тенденції включають генеративний штучний інтелект, спільне машинне навчання, штучний інтелект у децентралізованих фінансах і прогрес у кібербезпеці на основі штучного інтелекту.

Що таке нова тенденція штучного інтелекту?

Значною тенденцією є використання штучного інтелекту для персоналізованих рекомендацій вмісту, інтегрованого навчання та покращення потокового відео та ігрового досвіду.

Що таке новітні технології штучного інтелекту?

Технології штучного інтелекту, що розвиваються, охоплюють квантовий штучний інтелект, нейросимволічний штучний інтелект, периферійний штучний інтелект та децентралізовані програми, керовані штучним інтелектом.

Які останні тенденції дизайну ШІ?

Тенденції дизайну штучного інтелекту зосереджені на орієнтованих на користувача інтерфейсах, штучному інтелекті в творчих галузях, таких як мода та архітектура, а також на інтеграції штучного інтелекту в дизайн взаємодії з користувачем.

Які сучасні тенденції AI?

Сучасні тенденції включають штучний інтелект у криптовалюті, децентралізовані фінанси та все більше використання штучного інтелекту в аналізі даних і прогнозному моделюванні.

Які нові тенденції штучного інтелекту?

Нові тенденції включають штучний інтелект у технології блокчейн, передові моделі машинного навчання в різних секторах, а також додатки штучного інтелекту в периферійних обчисленнях і мережах доставки контенту.

Які останні розробки в машинному навчанні?

Розробки включають прогрес у федеративному навчанні, кібербезпеці на основі штучного інтелекту та розвиток неконтрольованого навчання та навчання з підкріпленням.

Які сучасні тенденції індустрії ШІ?

Індустрія штучного інтелекту спостерігає такі тенденції, як штучний інтелект у фінансових послугах, охороні здоров’я та розвагах, із зростаючим акцентом на етичному штучному інтелекті та управлінні ним.

Як ШІ розвивається в різних секторах?

Штучний інтелект розвивається в таких сферах, як охорона здоров’я, фінанси, освіта та розваги, із різноманітними додатками від інструментів діагностики до персоналізованого навчання та рекомендацій щодо вмісту.

Які останні тенденції машинного навчання?

Останні тенденції включають зростання кількості платформ машинного навчання без коду та з низьким кодом, вбудованого машинного навчання (TinyML) і все більшого використання машинного навчання в бізнес-операціях (MLOps).

Які інновації з’являються в технології глибокого навчання?

Інновації включають досягнення в архітектурі нейронних мереж, глибоке навчання для обробки природної мови та застосування глибокого навчання в автономних системах і робототехніці.

Як розвивається тенденція ШІ останнім часом?

Тенденція штучного інтелекту розвивається в напрямку більш інтегрованих і децентралізованих програм, зосереджуючись на покращенні взаємодії з користувачем і розширенні можливостей ШІ в різних галузях.

П’ять найкращих інновацій у сфері штучного інтелекту?

Найпопулярніші інновації штучного інтелекту включають штучний інтелект у блокчейні, прогрес у генеративному штучному інтелекті, рішення кібербезпеки на основі штучного інтелекту, об’єднане навчання та програми штучного інтелекту в діагностиці охорони здоров’я.

Як глибоке навчання використовується в штучному інтелекті сьогодні?

Глибоке навчання забезпечує розпізнавання зображень і мови, керує прогнозною аналітикою, працює в автономних системах. Він також персоналізує роботу користувачів на різних цифрових платформах.

Які нові технології ШІ?

Нові технології штучного інтелекту включають квантові обчислення в штучному інтелекті, блокчейн-додатки на основі штучного інтелекту, передові моделі машинного навчання для аналізу великих даних і штучний інтелект у периферійних обчисленнях.

Які п'ять проривів у галузі штучного інтелекту варто спостерігати?

Прориви, які варто спостерігати, включають штучний інтелект у децентралізованих фінансах, передові моделі обробки природної мови, штучний інтелект у прогностичній охороні здоров’я, керовану штучним інтелектом інфраструктуру розумного міста та інновації в штучному інтелекті для екологічної стійкості.

Вибране зображення з iStock

Відмова від відповідальності: стаття надається виключно в освітніх цілях. Він не відображає думки NewsBTC щодо того, чи варто купувати, продавати чи утримувати будь-які інвестиції, і, природно, інвестування несе ризики. Рекомендуємо провести власне дослідження, перш ніж приймати будь-які інвестиційні рішення. Використовуйте інформацію, надану на цьому веб-сайті, виключно на свій страх і ризик.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/