$PI Por que a π se concentra em IA? Qual é a relação entre IA e blockchain

Valor e produção são criados no mundo. Essa transformação inevitavelmente traz novos desafios para a humanidade.
À medida que a IA impulsiona cada vez mais a produção, o trabalho tradicional deixou de ser uma base confiável para a distribuição de riqueza. Isso levanta uma questão crucial: como podemos garantir que o valor criado pela IA seja distribuído de uma forma que realmente melhore a qualidade de vida de todos, e não se concentre ainda mais nas mãos daqueles que já controlam o capital?
Capital.
Essa é a questão central que o π busca resolver.
O π acredita que a utilidade final da tecnologia blockchain é um mecanismo auditável e escalável para a distribuição e redistribuição social. Nos últimos anos, o π construiu uma rede amplamente distribuída como base para alcançar esse objetivo. Mas possuir apenas uma rede distribuída não é suficiente. Para realizar essa utilidade final, é necessário incorporar na blockchain toda a produção real existente e nova.
Fazer isso apresenta um grande desafio às formas atuais de produção. Um dos maiores obstáculos é a identidade, a identidade verificada e a propriedade verificada.
Esses são pré-requisitos para colocar em cadeia a produção do mundo real em grande escala.
A P Network investiu muitos recursos na resolução desse problema por meio de sua solução KYC.
Isso permite que a verificação de identidade seja aplicada em escala global e forneça uma base de confiança para participar de atividades econômicas descentralizadas.
No que diz respeito às novas formas de produção, a situação é mais clara.
As próximas gerações de aplicações provavelmente serão movidas por IA ou nativas de IA.
No entanto, a camada de aplicações de IA ainda está em estágio inicial.
Hoje, embora a indústria de inteligência artificial esteja explorando ativamente aplicações mais ricas, novas formas de redes sociais e fluxos de trabalho assistidos por IA, a maior parte da interação dos usuários com IA ainda se concentra em chatbots.
Portanto, no curto a médio prazo, o foco do π na interseção entre IA e blockchain está na camada de aplicações de IA.
O π Up Studio usa IA para capacitar o desenvolvimento de aplicações, oferecendo bibliotecas e ferramentas mais simples para desenvolvedores, com o objetivo de facilitar a integração e o desenvolvimento por terceiros construtores de IA.
Na estratégia, o π combina abordagens de baixo para cima e de cima para baixo. Esforços de baixo para cima, como o App Studio, podem criar uma grande quantidade de aplicações. Embora a relação sinal-ruído possa ser alta, isso é previsível e aceitável. Ao mesmo tempo, o π complementa essa estratégia com o π Network Ventures, uma abordagem mais de cima para baixo, com sinais mais fortes.
Investimos anualmente em equipes cuidadosamente selecionadas e colaboramos com elas de uma forma mais humanizada.
Entre essas duas estratégias, há também iniciativas intermediárias, como hackathons e programas de desenvolvedores que combinam força de base com orientações mais estruturadas. Essas estratégias trabalham juntas para impulsionar, cultivar e expandir um ecossistema vibrante de aplicações de IA no π.
Olhar para o futuro, a participação do π na área de inteligência artificial se expandirá para a infraestrutura de IA em si. Isso inclui computação distribuída para treinamento, inferência e aprendizagem por reforço de IA. O π está em uma posição única nesse aspecto, pois já possui uma rede com mais de 350.000 nós de computação e uma rede global de participantes humanos verificados, que podem optar por se juntar para fornecer entradas humanas reais.
Clientes de terceiros podem usar criptomoedas para transacionar, marcando endereços de transação com tokens e incentivando o aprendizado para obter lucros.
O treinamento distribuído de IA ainda está em fase de pesquisa global. Naturalmente, o treinamento distribuído de IA combina com redes distribuídas e pode ajudar a resolver algumas limitações do treinamento centralizado, como restrições de data centers.
Problemas como concentração de energia, esquecimento catastrófico ou gargalos de estado global.
Apesar dos desafios significativos, esses são problemas que exigem pesquisa contínua e compromisso de longo prazo para serem resolvidos.
Estamos explorando ativamente por que e como a transição de treinamentos de IA totalmente centralizados para métodos mais distribuídos pode se tornar viável e eficiente. Para transformar isso em uma contribuição substancial para a infraestrutura de IA, é necessário aprofundar a pesquisa. A participação humana também é uma parte fundamental da rede de validadores do π.
Um recurso único para possibilitar interações humano-máquina escaláveis e autênticas em sistemas de IA, por meio de pagamentos baseados em blockchain para compensação local. Computação distribuída, interações humanas extremamente avançadas e coordenação baseada em blockchain juntos oferecem novas abordagens para o aprendizado de IA e infraestrutura.
Resolver problemas complexos do mundo é um esforço de longo prazo de qualquer pessoa no mundo. Isso torna o início precoce ainda mais importante, pois qualquer coisa verdadeiramente defensável leva tempo para ser construída, seja por tecnologia ou por efeitos de rede. Por exemplo, que resultados a rede π alcançou que podem oferecer vantagens estratégicas e defesas? Nosso sistema πKYC. É uma rede de milhões de pessoas verificadas e dezenas de milhares de computadores.
E o interesse e participação de dezenas de milhões de usuários.
Eles não surgiram do dia para a noite, mas foram resultado de anos de construção e do esforço conjunto de toda a comunidade. Da mesma forma, contribuir de forma significativa para a infraestrutura de IA por meio de sistemas distribuídos é extremamente difícil, e é por isso que é necessário explorar cedo e investir continuamente a longo prazo.