作者:0xCousin，IOBC首都
简介:
人工智能:最先进的生产力
AI(人工智能)是一种使计算机系统能够模仿人类智能并执行智能任务的技术。它涵盖几个子领域，包括:
2.深度学习:深度学习是机器学习的一个分支，模拟人脑神经网络的工作模式。它利用多层神经网络处理复杂数据，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重大突破。
4.计算机视觉:计算机视觉旨在使计算机系统能够“看到”并理解图像和视频。它涉及图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等技术。
随着AI技术的发展，有很多应用场景可以通过使用AI来实现降低成本、提高效率和安全性。总之能更好的服务人类。例如:
自动驾驶:AI技术用于开发自动驾驶汽车，通过感知环境、做出决策和控制车辆来提高道路安全和驾驶效率。
医疗:AI在医学图像识别、疾病诊断和治疗规划中发挥着重要作用，帮助医生提供更准确的诊断和个性化的治疗方案。
金融服务:AI广泛应用于金融领域，包括风险评估、信用评分、投资策略和反欺诈，以提高金融机构的效率和准确性。
智能家居:AI应用于智能家居设备，使家居设备可以通过语音或手势控制，提高家居的便利性和舒适性。
自然语言处理:AI技术使机器能够理解和处理人类语言，包括语音识别、语义理解和自动翻译。广泛应用于智能助手(如Siri、Alexa和Google Assistant)和虚拟机器人(如机器人客服)中，通过语音和文本交互提供个性化服务和支持。
娱乐和游戏:AI在游戏开发中起着重要的作用，包括智能敌人的设计、游戏难度的适配和逼真的图形效果。
今年最火的ChatGPT是基于生成式预训练Transformer的聊天机器人模型。GPT是OpenAI开发的基于Transformer架构的语言模型。ChatGPT的目标是通过对大量文本数据进行预训练，学习语言的统计规律和语义理解，从而生成类似人类的自然语言反应。
Transformer架构:Transformer是一种基于自注意机制的神经网络架构，在处理序列数据时可以建立长距离依赖关系。Transformer由若干编解码层组成，每层由多头注意机制和前馈神经网络组成。注意机制允许模型在生成输出时关注输入序列中的不同位置，从而更好地理解上下文信息。
ChatGPT的生成过程包括两个阶段:编码器输入阶段和解码器生成阶段。在编码器输入阶段，模型接收用户输入，并将其转换为隐藏表示，以捕获输入的语义信息。在解码器生成阶段，模型使用编码器的隐藏表示和先前生成的标志来生成下一个响应标志，直到达到特定的停止条件。
Crypto:区块链是最公平的生产关系。
关于这一点没有必要赘述。从根本上说，Crypto发展到现在规模的核心是区块链能够增进社会公平，代表最公平的生产关系。当然，首先公平需要在一个相对普遍的价值框架下讨论才有意义。
总之，基于区块链技术的密码可以优化资源配置，实现社区自治，代表最公平的社会生产关系。
人工智能和密码的融合
AI和Crypto的融合可能会带来一些有趣的应用探索。
因为AI在数据分析处理、模型训练等方面已经发展的相当成熟。，AI做投资是有先例的:
密码市场在支持AI介入投资方面有着得天独厚的优势:24小时无缝运行、匿名、无KYC、链条上完全闭环、无物理接触。如果我们为加密市场开发一个人工智能交易者，我们可以在加密市场操作链中套利，量化和趋势分析这些对冲策略。然后设计一些机器学习和数据分析的模型，让这个AI交易员不断提高对密码市场的理解，或许还能创造出一个可以持续盈利的AI交易员。
使用AI进行自动化交易:AI的自动化交易算法是加密货币交易的重要工具之一。通过编写智能合约和交易机器人，可以实现自动化的加密货币交易。这些机器人可以按照预设的规则和策略执行交易，减少人为因素的干扰，提高交易的效率和准确性。例如，利用AI算法，交易机器人可以根据市场情况自动执行买入或卖出操作，以获得最佳交易结果。
2.数据贡献和隐私保护
使用加密来保护人工智能数据贡献者的隐私:区块链的加密和匿名也有助于保护用户的隐私。加密货币的数据共享和隐私保护机制为AI算法提供了更多的数据资源，同时保证了用户个人信息的安全。
ZKML(零知识机器学习)是一种将零知识证明应用于机器学习的技术。ZKML可以解决AI模型/输入的隐私保护和推理过程的可验证性问题，并使用zkSNARK证明机器学习推理的正确性。
目前已经有一些围绕ZKML的应用探索。DeFi direction，fully on chain AI trading bot-rocky bot已经上线，可以在没有中央政府授权的情况下，用链内的AI模型预测ETH价格，自行做出投资决策；在游戏方向，模数实验室推出了一款基于ZKML的象棋游戏Leela，所有用户都可以与一个由ZK验证的AI模型支持的机器人对弈。
4.AI+区块链:一个自我完善的区块链协议。
当然，在AI和Crypto融合的道路上还有很多挑战。例如，到目前为止，还没有人完成将现有的AI操作移植到这些自动生成证明的语言中的工作，尽管Giza正在努力将预先训练好的ONNX模型移植到Cario中进行可验证的推理。
AI和Crypto的融合可能会给数字化带来智能化的变革。人工智能的应用使得密码更加智能和高效，而密码可以为人工智能算法提供更加真实和全面的数据和可信的运行环境。
参考文件:
https://www.rockybot.app/
https://www.leelavstheworld.xyz/
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