Логичным шагом в развитии платформ Web 3 является включение собственныхискусственный интеллект(ИИ).

ИИ влияет на каждую категорию программного обеспечения, поэтому Web 3 T должен быть исключением. Но существуют фундаментальные технические препятствия в отношении Stacks Web 3 для принятия технологий ИИ.

В предыдущих статьях в CoinDesk я обсуждал актуальность методов ИИ для децентрализованных Финансы (DeFi) и невзаимозаменяемых токенов (NFT). Помимо понимания их явной ценности, важно увидеть, как ИИ может войти в пространство Web 3 в NEAR будущем, и какие основные препятствия в настоящее время мешают этому материализоваться.

Хесус Родригес — технический директор и соучредитель блокчейн-платформы данных IntoTheBlock, а также главный научный сотрудник компании Invector Labs, занимающейся разработкой ИИ, а также активный инвестор, спикер и автор в области Криптo и искусственного интеллекта.

«Программное обеспечение пожирает мир», — заявил в 2011 году венчурный капиталист Марк Андрессен, обобщив идею о том, что компании, работающие в физическом мире, переходят в ONE, и что программное обеспечение станет их краеугольным камнем.

Читать дальше: Что такое Web 3 и почему о нем все говорят?

Теперь мы можем сказать, что «машинное обучение (ML) пожирает программное обеспечение», чтобы обозначить надвигающуюся тенденцию, в которой большая часть мирового программного обеспечения будет переписана с использованием AI/ML в качестве CORE строительных блоков. Когда вы думаете о вездесущих компонентах программных приложений, на ум приходят такие возможности, как базы данных и идентификация. Интеллект в форме моделей AI/ML неуклонно становится еще одним основополагающим строительным блоком современных программных приложений.

В наши дни тенденции в области программного обеспечения, включая облачные вычисления, сетевые технологии и кибербезопасность, переосмысливаются с ML как гражданином первого класса. Учитывая, что Web 3 является следующей итерацией многих из этих тенденций в области программного обеспечения, ML, вероятно, сыграет основополагающую роль в эволюции технологий Web 3. Разработка тезиса о пересечении ML и Web 3 требует понимания как траектории принятия возможностей ML в Stacks Web 3, так и некоторых фундаментальных проблем.

Уровни интеллекта Web 3

Добавление МО в Web 3 не произойдет как единое целое; скорее, оно будет распределено по разным слоям стека Web 3. Интеллект на основе МО может появиться на трех ключевых слоях Web 3.

Интеллектуальные блокчейны

Текущее поколение блокчейн-платформ сосредоточено на создании ключевых распределенных вычислительных компонентов, которые обеспечивают децентрализованную обработку финансовых транзакций. Механизмы консенсуса, структуры пулов памяти и оракулы являются некоторыми из этих ключевых строительных блоков. Так же, как CORE компоненты традиционных программных инфраструктур, таких как сетевое взаимодействие и хранение, становятся интеллектуальными, следующее поколение блокчейнов уровня 1 (базовый) и уровня 2 (сопутствующий) будет изначально включать возможности, управляемые МО. Например, мы можем представить себе среду выполнения блокчейна, которая использует прогнозирование МО для транзакций, чтобы обеспечить широкомасштабный протокол консенсуса.

Интеллектуальные протоколы

Смарт-контракты и протоколы — еще один компонент стека Web 3, который начнет включать возможности машинного обучения. DeFi, похоже, является прототипическим примером этой тенденции. Мы недалеки от того, чтобы увидеть поколение автоматизированных маркет-мейкеров DeFi (AMM) или кредитных протоколов, которые включают более интеллектуальную логику на основе моделей машинного обучения. Например, мы можем представить себе кредитный протокол, который использует интеллектуальную оценку для балансировки типов кредитов из разных типов кошельков.

Интеллектуальные dapps

Децентрализованные приложения (dapps) скорее всего станут одними из наиболее вероятных решений Web 3 для быстрого добавления функций на основе машинного обучения. Мы уже наблюдаем эту тенденцию в NFT, но она будет становиться все более распространенной. NFT следующего поколения перейдут от статических изображений к артефактам, демонстрирующим интеллектуальное поведение. Некоторые из этих NFT смогут менять свое поведение в зависимости от настроения своей аудитории или профиля новых владельцев.

Сверху вниз, а не снизу вверх

При рассмотрении слоев интеллекта Web 3 мы могли бы наивно предположить, что тенденция принятия снизу вверх наиболее логична. Среды выполнения блокчейна могут стать интеллектуальными, и часть этого интеллекта может влиять на более высокие слои стека, такие как протоколы DeFi или NFT. Тем не менее, существуют серьезные технологические ограничения, которые заставят внедрять технологии машинного обучения в Stacks Web 3 сверху вниз, а не снизу вверх.

Корень этих технологических препятствий прослеживается в архитектуре текущего поколения сред выполнения блокчейнов. В принципе, блокчейны разработаны вокруг парадигмы распределенных вычислений, которая координирует различные узлы для выполнения вычислений, которые приводят к консенсусу относительно обработки транзакций.

Читать дальше: Web 3 — это долгая битва, за которую стоит бороться

Этот подход контрастирует с современными моделями МО, которые требуют сложных, длительных вычислений для обучения и оптимизации, которые были разработаны в основном для централизованных архитектур. Это трение означает, что включение собственных возможностей МО в среду выполнения блокчейна, хотя и возможно, потребует некоторых итераций.

Протоколы DeFi имеют меньше ограничений от использования функций ML, поскольку они могут полагаться на оракулы и внешние интеллектуальные агенты, которые могут в полной мере использовать существующие платформы ML. И для dapps и NFT ограничений практически не существует. С этой точки зрения мы считаем, что принятие возможностей ML в решениях Web 3, скорее всего, будет Социальные сети по траектории сверху вниз, идущей от dapps к протоколам и к средам выполнения блокчейнов, а не наоборот.

Интеллектуальный Web3 уже здесь

Писатель-фантаст Уильям Гибсон писал: «Будущее уже здесь — оно просто неравномерно распределено», чтобы объяснить траекторию футуристических Технологии тенденций. Эта идея идеально применима к пересечению ИИ и Web 3.

Быстрое развитие исследований и Технологии МО за последнее десятилетие привело к появлению огромного количества платформ, фреймворков и API МО, которые можно использовать для добавления интеллектуальных возможностей в решения Web 3. Мы уже видим отдельные примеры интеллекта в приложениях Web 3, поэтому можно с уверенностью сказать, что интеллектуальный Web 3 уже здесь, просто неравномерно распределен.

Читать дальше: Создание On-Ramp для Web 3