$PI Pourquoi se concentrer sur l'IA ? Quel est le lien entre l'IA et la blockchain

La valeur et la production sont créées dans le monde. Cette transition apporte inévitablement de nouveaux défis à l'humanité.
Alors que l'IA pousse de plus en plus la production, le travail traditionnel n'est plus une base fiable pour la répartition de la richesse. Cela soulève une question clé : comment pouvons-nous assurer que la valeur créée par l'IA soit répartie d'une manière qui améliore réellement la qualité de vie globale de tous, plutôt que de continuer à se concentrer entre les mains de ceux qui contrôlent déjà le capital ?
Capital.
C'est la problématique centrale que le plan π cherche à résoudre.
π considère que l'utilité ultime de la technologie blockchain est un mécanisme auditable et évolutif pour la distribution et la redistribution sociales. Au cours des dernières années, π a construit un réseau largement distribué comme base pour atteindre cet objectif. Mais posséder simplement un réseau décentralisé ne suffit pas. Pour réaliser cette utilité ultime, il faut intégrer dans la blockchain la production réelle existante et nouvelle.
Ce faisant, cela pose de grands défis aux formes de production actuelles. Parmi les obstacles majeurs, il y a l'identité, l'identité vérifiée et la propriété vérifiée.
Ce sont des prérequis pour la mise en chaîne à grande échelle de la production du monde réel.
P Network, grâce à sa solution KYC, investit massivement dans la résolution de ces problèmes.
Cela permet une vérification d'identité à l'échelle mondiale et établit une base de confiance pour la participation à une économie décentralisée.
Dans le domaine de la nouvelle production, la situation est plus claire.
Les applications de la prochaine génération seront presque certainement alimentées par l'IA ou seront des applications natives à l'IA.
Cependant, la couche applicative IA en est encore à ses débuts.
Aujourd'hui, bien que l'industrie de l'intelligence artificielle explore activement des applications plus riches, de nouvelles formes de réseaux sociaux et des workflows assistés par l'IA, la majorité des interactions des utilisateurs avec l'IA restent concentrées sur les chatbots.
Ainsi, à court et moyen terme, l'accent de π dans le domaine croisé IA et blockchain sera mis sur la couche applicative IA.
π Up Studio utilise l'IA pour habiliter le développement d'applications, offrant une bibliothèque et des outils plus simples pour les développeurs, afin de permettre aux constructeurs d'IA tiers de s'intégrer facilement et de développer dessus.
Au niveau stratégique, π combine une approche bottom-up et top-down. Des efforts bottom-up comme App Studio peuvent créer une multitude d'applications. Bien que le rapport signal/bruit puisse être élevé, cela reste prévisible et acceptable. Parallèlement, π complète cette approche par π Network Ventures, une stratégie plus orientée top-down avec un signal élevé.
Chaque année, elle investit dans des équipes soigneusement sélectionnées et collabore avec elles de manière plus humaine.
Entre ces deux stratégies, il existe aussi des initiatives intermédiaires, comme des hackathons, ou des programmes pour développeurs combinant la force de la base avec une orientation plus structurée. Ces stratégies visent collectivement à promouvoir, nourrir et étendre un écosystème d'applications dynamique, alimenté par l'IA, sur π.
À l'avenir, la participation de π dans le domaine de l'intelligence artificielle s'étendra également à l'infrastructure elle-même. Cela inclut le calcul distribué pour l'entraînement, le raisonnement et l'apprentissage par renforcement de l'IA. π occupe une position unique dans ce domaine, avec un réseau de plus de 350 000 nœuds de calcul, ainsi qu'un réseau mondial d'acteurs vérifiés pouvant choisir de rejoindre pour fournir des entrées humaines réelles.
Les clients tiers effectuant des transactions en cryptomonnaie utilisent des jetons pour marquer les adresses de transaction et inciter l'apprentissage afin d'en tirer profit.
L'entraînement distribué de l'IA reste en phase de recherche mondiale. Naturellement, il s'aligne avec les réseaux distribués et pourrait aider à surmonter certaines limitations de l'entraînement centralisé, comme les contraintes des centres de données.
Les problèmes liés à la concentration d'énergie, à l'oubli catastrophique ou aux goulets d'étranglement d'état global.
Malgré les défis importants, ce sont des questions qui nécessitent une recherche continue et un engagement à long terme pour être résolues.
Nous explorons activement pourquoi et comment passer d'un entraînement d'IA entièrement centralisé à une approche plus distribuée peut devenir faisable et efficace. Pour transformer cela en une contribution substantielle à l'infrastructure de l'IA, des recherches plus approfondies sont nécessaires. La participation humaine est également une composante clé fournie par le réseau de validateurs de π.
Une ressource unique pour réaliser une interaction homme-machine évolutive et authentique dans les systèmes d'IA, via un paiement basé sur la blockchain pour une compensation locale. Le calcul distribué, une interaction homme-machine extrêmement avancée et la coordination basée sur la blockchain offrent ensemble de nouvelles méthodes pour l'apprentissage de l'IA et l'infrastructure.
Résoudre les problèmes complexes du monde est un effort à long terme pour toute personne dans le monde. Cela signifie qu'il est crucial de commencer le plus tôt possible, car tout ce qui est véritablement défendable nécessite du temps pour se construire, que ce soit en termes de technologie ou d'effets de réseau. Par exemple, quels résultats de π Network peuvent offrir un avantage stratégique et une défense ? Notre système πKYC. C'est un réseau à grande échelle composé de millions de personnes vérifiées et de centaines de milliers d'ordinateurs.
Et l'attention et la participation de dizaines de millions d'utilisateurs.
Ils ne sont pas apparus du jour au lendemain, mais ont été réalisés après des années de construction et d'efforts communautaires. De même, contribuer de manière significative à l'infrastructure de l'IA via des systèmes distribués est extrêmement difficile, c'est pourquoi il est essentiel d'explorer dès que possible et d'investir à long terme.