È un'evoluzione logica per le piattaforme Web 3 incorporare le tecnologie nativeintelligenza artificiale(IA).

L'intelligenza artificiale sta influenzando ogni categoria di software, quindi il Web 3 T dovrebbe fare eccezione. Ma ci sono ostacoli tecnici fondamentali sugli Stacks Web 3 per l'adozione delle tecnologie AI.

In articoli precedenti su CoinDesk, ho discusso la rilevanza delle tecniche di intelligenza artificiale per la Finanza decentralizzata (DeFi) e i token non fungibili (NFT). Oltre a comprendere il loro chiaro valore, è importante vedere come l'intelligenza artificiale può entrare nello spazio Web 3 nel NEAR futuro e quali sono i principali ostacoli che attualmente impediscono che ciò si concretizzi.

Jesus Rodriguez è CTO e co-fondatore della piattaforma dati blockchain IntoTheBlock, nonché capo scienziato della società di intelligenza artificiale Invector Labs e attivo investitore, relatore e autore nel Cripto e dell'intelligenza artificiale.

"Il software sta divorando il mondo", ha affermato nel 2011 il gigante del capitale di rischio Marc Andreessen, sintetizzando l'idea che le aziende che operano nel mondo fisico stavano passando a ONE digitale e che il software ne sarebbe stato il pilastro.

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Ora, possiamo dire che “apprendimento automatico (ML) sta mangiando il software" per individuare una tendenza imminente in cui la maggior parte del software mondiale verrà riscritto con AI/ML come suoi elementi costitutivi CORE . Quando si pensa ai componenti onnipresenti delle applicazioni software, vengono in mente capacità come database e identità. L'intelligenza, sotto forma di modelli AI/ML, sta diventando costantemente un altro elemento costitutivo fondamentale delle moderne applicazioni software.

Al giorno d'oggi, le tendenze software, tra cui cloud computing, networking e sicurezza informatica, vengono reinventate con ML come cittadino di prima classe. Dato che Web 3 è la prossima iterazione di molte di queste tendenze software, ML probabilmente svolgerà un ruolo fondamentale nell'evoluzione delle tecnologie Web 3. Sviluppare una tesi sull'intersezione di ML e Web 3 richiede la comprensione sia della traiettoria di adozione delle capacità ML negli Stacks Web 3 sia di alcune delle sfide fondamentali.

Livelli di intelligenza Web 3

L'aggiunta del ML nel Web 3 non avverrà in modo atomico; piuttosto, sarà distribuita su diversi livelli dello stack del Web 3. L'intelligenza basata sul ML può emergere in tre livelli chiave del Web 3.

Blockchain intelligenti

L'attuale generazione di piattaforme blockchain si è concentrata sulla creazione di componenti di elaborazione distribuita chiave che consentono l'elaborazione decentralizzata delle transazioni finanziarie. Meccanismi di consenso, strutture mempool e oracoli sono alcuni di questi elementi costitutivi chiave. Proprio come i componenti CORE delle infrastrutture software tradizionali come networking e storage stanno diventando intelligenti, la prossima generazione di blockchain di livello 1 (base) e di livello 2 (companion) incorporerà in modo nativo capacità basate su ML. Ad esempio, possiamo pensare a un runtime blockchain che utilizza una previsione ML per le transazioni per abilitare un protocollo di consenso massicciamente scalabile.

Protocolli intelligenti

I contratti e i protocolli intelligenti sono un altro componente dello stack Web 3 che inizierà a incorporare funzionalità ML. DeFi sembra essere l'esempio prototipico di questa tendenza. Non siamo lontani dal vedere una generazione di market maker automatizzati DeFi (AMM) o protocolli di prestito che incorporano una logica più intelligente basata su modelli ML. Ad esempio, possiamo immaginare un protocollo di prestito che utilizza un punteggio intelligente per bilanciare i tipi di prestiti da diversi tipi di wallet.

Dapp intelligenti

Le applicazioni decentralizzate (dapp) sono destinate a diventare tra le soluzioni Web 3 più propense ad aggiungere rapidamente funzionalità basate su ML. Stiamo già assistendo a questa tendenza negli NFT, ma diventerà sempre più pervasiva. Gli NFT di prossima generazione passeranno da immagini statiche ad artefatti che mostrano un comportamento intelligente. Alcuni di questi NFT saranno in grado di cambiare il loro comportamento in base all'umore del loro pubblico o al profilo dei nuovi proprietari.

Dall'alto verso il basso, non dal basso verso l'alto

Nel considerare i livelli di intelligenza Web 3, potremmo ingenuamente supporre che un trend di adozione bottom-up sia il più logico. I runtime Blockchain possono diventare intelligenti e parte di quell'intelligenza può influenzare livelli superiori dello stack come i protocolli DeFi o gli NFT. Tuttavia, ci sono gravi limitazioni tecnologiche che costringerebbero a un'adozione top-down, anziché bottom-up, delle tecnologie ML negli Stacks Web 3.

La radice di questi ostacoli tecnologici risale all'architettura dell'attuale generazione di runtime blockchain. In linea di principio, le blockchain sono progettate attorno a un paradigma di elaborazione distribuita che coordina diversi nodi per eseguire calcoli che portano a un consenso sull'elaborazione delle transazioni.

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Questo approccio contrasta con i modelli ML all'avanguardia che richiedono calcoli complessi e di lunga durata per l'addestramento e l'ottimizzazione, progettati principalmente per architetture centralizzate. Questa frizione significa che l'incorporazione di capacità ML native in runtime blockchain, sebbene possibile, richiederà alcune iterazioni.

I protocolli DeFi hanno meno limitazioni nell'adottare le funzionalità ML in quanto possono fare affidamento su oracoli e agenti intelligenti esterni che possono trarre pieno vantaggio dalle piattaforme ML esistenti. E la limitazione è quasi inesistente per dapp e NFT. Da questa prospettiva, pensiamo che l'adozione delle funzionalità ML nelle soluzioni Web 3 Seguici probabilmente una traiettoria dall'alto verso il basso passando da dapp a protocolli a runtime blockchain anziché il contrario.

Intelligent Web3 è già qui

Lo scrittore di fantascienza William Gibson ha scritto: "Il futuro è già qui, solo che non è distribuito in modo uniforme" per spiegare la traiettoria delle tendenze Tecnologie futuristiche. L'idea si applica perfettamente all'intersezione tra AI e Web 3.

La rapida evoluzione della ricerca e Tecnologie ML nell'ultimo decennio si è tradotta in un numero schiacciante di piattaforme ML, framework e API che possono essere utilizzate per aggiungere capacità intelligenti alle soluzioni Web 3. Stiamo già assistendo a esempi isolati di intelligenza nelle applicazioni Web 3. quindi possiamo tranquillamente affermare che il Web 3 intelligente è già qui, solo che non è distribuito in modo uniforme.

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