Blockchain ve yapay zeka teknolojisini derinden birleştiren bir teknoloji şirketi olarak Fetch.AI, yapay zeka, blockchain ve Nesnelerin İnterneti teknolojilerini birleştirerek merkezi olmayan bir akıllı ekonomi oluşturmayı ve dağıtık hedeflere ulaşmayı hedefliyor. Şirketin amacı, işletmelere ve tüketicilere ekonomik olarak etkileşim kurmanın tamamen yeni bir yolunu sunarak daha verimli, güvenli ve daha akıllı işlemler sağlamaktır.
AI+ blok zincirinin son derece akıllı ve açık mimarisi sayesinde Fetch.AI, lojistik, tedarik zinciri, finans, enerji, tıbbi bakım ve diğer alanlar dahil olmak üzere çok çeşitli uygulama senaryolarına sahiptir. Fetch.AI'nin teknik mimarisi temel olarak iki bölümden oluşur: Fetch.AI ana zinciri ve Fetch.AI akıllı aracı. Fetch.AI ana zinciri, işlemleri ve akıllı sözleşmeleri kaydetmek ve işlemlerin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak için kullanılan, blockchain teknolojisine dayalı dağıtılmış bir defterdir. Fetch.AI akıllı aracı, otomatik, akıllı ve merkezi olmayan ekonomik etkileşimler elde etmek için görevleri özerk bir şekilde gerçekleştirebilen, kaynakları koordine edebilen ve diğer akıllı aracılarla etkileşim kurabilen yapay zeka özelliklerine sahip bir akıllı sözleşmedir.
Bu makale ana zincir hakkında çok fazla açıklama yapmıyor.Yapay zekanın blockchain sisteminin işleyişine ve veri uygulama sürecine nasıl katıldığını göstermek için otonom etmen mimarisi (AEA) ve grup öğrenme (Colearn) mekanizmalarını sökmeye odaklanacağız. .
Ağ düğümlerinin kendilerini yönetmesine izin verin: Otonom Ekonomik Aracı Mimarisi (AEA)
Fetch.ai ağında, verileri olan kişiler veya şirketler, veri arayan kişi veya şirketlerin temsilcileriyle iletişim kuran temsilcileri tarafından temsil edilir. Ajans, Açık Ekonomik Çerçeve (OEF) üzerinde çalışır. Bu, veri kaynaklarını temsil eden aracıların erişebildikleri verilerin reklamını yapabileceği bir arama ve keşif mekanizması görevi görür. Aynı şekilde, veri arayan bireyler veya şirketler, söz konusu verilere erişimi olan aracıları aramak için OEF'yi kullanabilir.
Fetch.AI'nin AEA mimarisi, otonom ve işbirliğine dayalı bir akıllı aracı ağı oluşturmak için kullanılan dağıtılmış bir akıllı aracı mimarisidir. AEA, Özerk Ekonomik Ajan anlamına gelir, **temel fikri, merkezi olmayan bir akıllı ekonomi oluşturmak ve akıllı, özerk ve merkezi olmayan bir ekonomi etkileşimi gerçekleştirmek için yapay zeka ve blockchain teknolojisini birleştirmektir. **
AEA mimarisinin temel bileşenleri temel olarak aşağıdaki dört modülü içerir:
**AEA aracısı (Temsilcisi): **AEA aracısı, otonom karar verme, otonom işbirliği ve otonom öğrenme yeteneğine sahip otonom, programlanabilir akıllı bir ajandır. AEA'nın temel bileşenidir ve şu yeteneklere sahip bağımsız bir varlığı temsil eder: bağımsız kararlar almak ve hareket etmek. Her AEA temsilcisinin kendi cüzdan adresi, kimliği ve akıllı sözleşmesi vardır ve diğer aracılarla etkileşime girebilir ve işbirliği yapabilir.
**AEA İletişimi (Bağlantı): **AEA İletişimi, aracılar arasında bilgi aktarımını ve etkileşimi gerçekleştirmek için kullanılan, blok zinciri teknolojisine dayalı, noktadan noktaya bir iletişim protokolüdür. AEA iletişimi, etkileşimin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlayabilir. Fetch.AI'nin AEA'sı, WebSocket ve HTTP bağlantıları dahil olmak üzere birden çok bağlantı yöntemini destekler.
**AEA becerisi (Becerisi): **AEA becerisi, AEA aracılarının işlevlerini ve yeteneklerini genişletmek için kullanılan takılabilir bir modüldür. Her beceri, doğal dil işleme, makine öğrenimi, karar verme vb. gibi aracının belirli işlevlerini uygulamak için bir akıllı sözleşme ve bir Python paketinden oluşur. Beceriler, aracıların diğer aracılardan gelen istekleri anlayabilmesi ve bunlara yanıt verebilmesi için birden fazla protokol ve model içerebilir.
**AEA protokolü (Protokol): **AEA protokolü, temsilciler arasında işbirliği ve etkileşim için bir işbirliği mekanizmasıdır. AEA protokolü, aracılar arasındaki işbirliğine dayalı çalışmayı gerçekleştirmek için aracılar arasındaki mesaj formatını, protokol akışını ve etkileşim kurallarını tanımlar. Protokoller, aracılar arasındaki iletişim için kurallar ve yönergelerdir. Protokoller, aracıların nasıl bilgi alışverişinde bulunacağını, isteklere nasıl yanıt vereceğini ve hataları nasıl ele alacağını tanımlar. Fetch.AI'nin AEA'sı, Fetch.AI'nin kendi Aracı İletişim Dili (ACL) ve HTTP protokolü dahil olmak üzere birden çok protokolü destekler.
Bir şirketin tahmine dayalı bir model eğitmek için veri aradığını hayal edin. Bir şirketin acentesi, bir veri kaynağını temsil eden bir acenteye bağlandığında, ondan ticari şartlar hakkında bilgi isteyecektir. Veri sağlayıcı adına çalışan bir temsilci, verileri satmaya istekli olduğu şartları sunacaktır. Verilere erişim satan bir temsilci mümkün olan en yüksek fiyatı ararken, verilere erişim satın alan bir aracı mümkün olan en düşük fiyatı ödemek isteyebilir. Ancak verileri satan ajans, çok fazla ücret alırsa anlaşmayı kaçıracağını biliyor. Bunun nedeni, veri arayan proxy'lerin şartları kabul etmeyecek ve bunun yerine web'deki başka bir kaynaktan veri satın almaya çalışacak olmasıdır. Satın alma temsilcisi şartları kabul edilebilir bulursa, Fetch.ai defterindeki bir işlem aracılığıyla satış temsilcisine kararlaştırılan fiyatı ödeyecektir. Ödemeyi aldıktan sonra, verileri satan aracı, şifrelenmiş verileri Fetch.ai ağı aracılığıyla gönderecektir.
İlk kurulum dışında, tüm süreç tamamen otomatiktir ve Fetch.ai aracıları tarafından gerçekleştirilir. Bu, şirket çalışanlarının kesintisiz çalışabileceği ve tahmine dayalı modellerin ilgili anonimleştirilmiş verileri toplayabileceği anlamına gelir. Verilere erişerek, bilgi satın alan şirketler modellerini daha verimli bir şekilde eğitebilir ve bu daha sonra daha doğru tahminler yapmak için kullanılabilir. Bu tür tahminler herhangi bir endüstride kullanılabilir.
Düğümleri akıllı hale getirmenin özü: AEA beceri modülü ve grup öğrenme (Colearn) mekanizması
Yukarıdaki dört modül arasında en önemlisi, düğümleri akıllı hale getirmek için anahtar modül olan AEA beceri modülüdür. AEA becerisi, aracıların grup otonom öğrenme işlevini gerçekleştirmek için kullanılan takılabilir bir modüldür. Her öğrenme becerisi, pekiştirmeli öğrenme, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme vb. gibi farklı türde öğrenme görevlerini uygulamak için bir akıllı sözleşme ve bir Python paketi içerir. Bir etmen öğrenme ihtiyacı duyduğunda kendisine uygun öğrenme becerilerini seçebilir ve öğrenme sonuçlarını kendi halinde kaydedebilir. Aracılar, öğrenme sonuçlarına dayalı olarak davranışları ve stratejileri otonom olarak ayarlayarak daha akıllı, daha verimli ve daha sürdürülebilir ekonomik etkileşimler sağlayabilir.
Fetch.AI'nin toplu öğrenme ilkesi aşağıdaki adımları içerir:
Veri Paylaşımı: Farklı temsilciler kendi verilerini toplar ve bunu blockchain ağındaki paylaşılan bir veritabanına yükler. Bu veriler sensör verileri, metin verileri, görüntü verileri vb. olabilir. Toplu öğrenmeye katılan tüm aracılar, paylaşılan veri tabanındaki verilere erişebilir ve bu verileri eğitim için kullanabilir.
Model Eğitimi: Aracı, model eğitimi için paylaşılan veritabanındaki verileri kullanır. Modeller, makine öğrenimi modelleri, derin öğrenme modelleri veya diğer algoritma türleri olabilir. Temsilciler, farklı görevleri veya sorunları öğrenmek için farklı modeller kullanılarak eğitilebilirler.
Model seçimi: Model eğitimi tamamlandıktan sonra aracı, modelini blockchain ağına yükler. Kolektif öğrenmeye katılan tüm aracılar bu modellere erişebilir ve ihtiyaçlarına göre kendilerine uygun olanı seçebilir. Seçim süreci aracı performansı, görev gereksinimleri ve kaynak kısıtlamaları gibi faktörlere dayalı olabilir.
Model Entegrasyonu: Bir model seçildikten sonra, aracı kendi görevlerini daha iyi gerçekleştirmek için modeli kendi becerileriyle entegre edebilir. Beceriler, kripto para ticareti, lojistik yönetimi vb. gibi belirli görev türlerini ele alan modüller olabilir. Aracılar, görev işleme için birden fazla beceri ve model kullanabilir.
Ödül Mekanizması: Toplu öğrenme sürecinde aracılar kendi veri ve modelleriyle katkıda bulunarak ödül alabilirler. Ödüller, temsilci performansı, katkı ve kaynak kullanım verimliliği gibi faktörlere göre dağıtılabilir. Ödül mekanizmaları, aracıları toplu öğrenmeye aktif olarak katılmaya ve genel sistem performansını iyileştirmeye teşvik edebilir.
**Mal taşımak gibi bir görevi tamamlamak için işbirliği yapması gereken iki ajan A ve B olduğunu varsayalım. **Malları sağlamaktan Ajan A sorumludur ve taşıma hizmetini sağlamaktan Ajan B sorumludur. İlk etkileşimde, hem A aracısı hem de B aracısı, görevi tamamlamak için rastgele bir ulaşım rotası veya ulaşım modu seçmek gibi rastgele bir davranış stratejisi benimseyebilir.
Etkileşim ilerledikçe, aracı A ve aracı B becerileri öğrenerek etkileşim geçmişi verilerini öğrenebilir ve öğrenme sonuçlarına göre davranış stratejilerini otonom olarak ayarlayabilir. Örneğin, ajan A, mevcut mal talebine ve piyasa fiyatlarına göre en uygun işbirliği stratejisini bağımsız olarak seçmek için, öğrenme becerileri yoluyla mal tedariki ve nakliye maliyetleri gibi bilgileri öğrenebilir. Ajan B ayrıca, mevcut trafik koşullarına ve enerji fiyatlarına göre en uygun ulaşım stratejisini bağımsız olarak seçmek için, öğrenme becerileri yoluyla ulaşım yollarının ve ulaşım yöntemlerinin verimliliği ve maliyeti gibi bilgileri de öğrenebilir.
Etkileşim devam ettikçe ve öğrenme sonuçları sürekli olarak güncellendikçe, Ajan A ve Ajan B, daha verimli, daha akıllı ve daha sürdürülebilir ekonomik etkileşimler elde etmek için kendi davranış stratejilerini kademeli olarak optimize edebilir. Bu kendi kendine öğrenme süreci, daha iyi ekonomik faydalar ve sosyal değer elde etmek için sürekli olarak yinelenebilir ve optimize edilebilir.
Kendi kendine öğrenme işlevinin, iyi bir öğrenme etkisi elde etmek için aracının yeterli bilgi işlem gücüne ve veri kaynaklarına sahip olmasını gerektirdiğine dikkat edilmelidir. Bu nedenle, pratik uygulamalarda, en iyi öğrenme etkisini elde etmek için aracının gerçek durumuna ve ihtiyaçlarına göre uygun öğrenme becerilerinin ve kaynak tahsisinin seçilmesi gerekir.
Fetch.ai'nin çekirdek Özerk Ekonomik Temsilcisi (AEA), ekonomik etkileşim açısından istihbarat, özerklik ve ademi merkeziyetçilik hedeflerine ulaşıyor. Avantajı, yapay zeka ve blockchain teknolojisinin derin entegrasyonunda ve otonom ekonomik ajanların tasarımının gerçekleştirilmesinde yatmaktadır.Bu AEA ajanları bağımsız olarak öğrenebilir, kararlar alabilir ve merkezi olmayan bir ortamda özgürce etkileşim kurabilir, ekonomik etkileşimin etkinliğini ve verimliliğini artırabilir. Zeka derecesi. Ek olarak, Fetch.AI'nin Collearn mekanizması aracıları aktif olarak katılmaya ve verileri ve modelleri paylaşarak tüm sistemin performansını iyileştirmeye teşvik eder.
Ancak, Fetch.AI aynı zamanda bazı zorluklar da sunar. Birincisi, kendi kendine öğrenme işlevi, yüksek bilgi işlem gücü ve veri kaynakları gerektirir; bu da, kısıtlı kaynaklara sahip ortamlarda uygulamasını sınırlayabilir. İkincisi, Fetch.AI'nin teknik mimarisi ve işlevleri nispeten karmaşıktır ve daha yüksek teknik eşikler ve öğrenme maliyetleri gerektirir, bu da geniş uygulama alanını etkileyebilir.
Özet
İleriye bakıldığında, Fetch.AI için beklentiler hala umut verici. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, performansı ve verimliliği artırmak ve daha fazla uygulama senaryosunu ve ihtiyacını karşılamak için daha fazla AI ve blockchain teknolojisi sunabilir. Aynı zamanda, mahremiyetin korunmasına ve veri güvenliğine giderek daha fazla değer verildiğinden, Fetch.AI'nin ademi merkeziyetçilik ve güvenlik özellikleri daha fazla ilgi görebilir ve başvuru alabilir. Bazı zorluklara rağmen, Fetch.AI'nin yapay zeka ve blok zincir alanındaki yenilikçiliği ve potansiyeli hala dikkatimizi ve keşfimizi hak ediyor.
Referanslar:
[1] Fetch.AI Geliştirici Belgeleri
[2] Melanie Mitchell: AI 3.0
[3] Alexey Potapov: Gerekli Temel Atom Özellikleri
Feragatname: Bu makale yalnızca araştırma bilgisi içindir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi veya tavsiyesi teşkil etmez. Bu makalede tanıtılan proje mekanizması, yalnızca yazarın kişisel görüşünü temsil eder ve bu makalenin yazarı veya bu platformla hiçbir ilgisi yoktur. Blockchain ve dijital para birimi yatırımları, son derece yüksek piyasa riski, politika riski ve teknik risk gibi çeşitli belirsizliklere tabidir.İkincil piyasada token fiyatları şiddetli bir şekilde dalgalanmaktadır.Yatırımcılar dikkatli kararlar almalı ve yatırım risklerini bağımsız olarak üstlenmelidir. Bu makalenin yazarı veya bu platform, bu makalede verilen bilgileri kullanan yatırımcıların neden olacağı zararlardan sorumlu değildir.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Fetch.AI Yorumu: Cosmos tabanlı akıllı açık altyapı
Blockchain ve yapay zeka teknolojisini derinden birleştiren bir teknoloji şirketi olarak Fetch.AI, yapay zeka, blockchain ve Nesnelerin İnterneti teknolojilerini birleştirerek merkezi olmayan bir akıllı ekonomi oluşturmayı ve dağıtık hedeflere ulaşmayı hedefliyor. Şirketin amacı, işletmelere ve tüketicilere ekonomik olarak etkileşim kurmanın tamamen yeni bir yolunu sunarak daha verimli, güvenli ve daha akıllı işlemler sağlamaktır.
AI+ blok zincirinin son derece akıllı ve açık mimarisi sayesinde Fetch.AI, lojistik, tedarik zinciri, finans, enerji, tıbbi bakım ve diğer alanlar dahil olmak üzere çok çeşitli uygulama senaryolarına sahiptir. Fetch.AI'nin teknik mimarisi temel olarak iki bölümden oluşur: Fetch.AI ana zinciri ve Fetch.AI akıllı aracı. Fetch.AI ana zinciri, işlemleri ve akıllı sözleşmeleri kaydetmek ve işlemlerin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak için kullanılan, blockchain teknolojisine dayalı dağıtılmış bir defterdir. Fetch.AI akıllı aracı, otomatik, akıllı ve merkezi olmayan ekonomik etkileşimler elde etmek için görevleri özerk bir şekilde gerçekleştirebilen, kaynakları koordine edebilen ve diğer akıllı aracılarla etkileşim kurabilen yapay zeka özelliklerine sahip bir akıllı sözleşmedir.
Bu makale ana zincir hakkında çok fazla açıklama yapmıyor.Yapay zekanın blockchain sisteminin işleyişine ve veri uygulama sürecine nasıl katıldığını göstermek için otonom etmen mimarisi (AEA) ve grup öğrenme (Colearn) mekanizmalarını sökmeye odaklanacağız. .
Ağ düğümlerinin kendilerini yönetmesine izin verin: Otonom Ekonomik Aracı Mimarisi (AEA)
Fetch.ai ağında, verileri olan kişiler veya şirketler, veri arayan kişi veya şirketlerin temsilcileriyle iletişim kuran temsilcileri tarafından temsil edilir. Ajans, Açık Ekonomik Çerçeve (OEF) üzerinde çalışır. Bu, veri kaynaklarını temsil eden aracıların erişebildikleri verilerin reklamını yapabileceği bir arama ve keşif mekanizması görevi görür. Aynı şekilde, veri arayan bireyler veya şirketler, söz konusu verilere erişimi olan aracıları aramak için OEF'yi kullanabilir.
Fetch.AI'nin AEA mimarisi, otonom ve işbirliğine dayalı bir akıllı aracı ağı oluşturmak için kullanılan dağıtılmış bir akıllı aracı mimarisidir. AEA, Özerk Ekonomik Ajan anlamına gelir, **temel fikri, merkezi olmayan bir akıllı ekonomi oluşturmak ve akıllı, özerk ve merkezi olmayan bir ekonomi etkileşimi gerçekleştirmek için yapay zeka ve blockchain teknolojisini birleştirmektir. **
AEA mimarisinin temel bileşenleri temel olarak aşağıdaki dört modülü içerir:
Bir şirketin tahmine dayalı bir model eğitmek için veri aradığını hayal edin. Bir şirketin acentesi, bir veri kaynağını temsil eden bir acenteye bağlandığında, ondan ticari şartlar hakkında bilgi isteyecektir. Veri sağlayıcı adına çalışan bir temsilci, verileri satmaya istekli olduğu şartları sunacaktır. Verilere erişim satan bir temsilci mümkün olan en yüksek fiyatı ararken, verilere erişim satın alan bir aracı mümkün olan en düşük fiyatı ödemek isteyebilir. Ancak verileri satan ajans, çok fazla ücret alırsa anlaşmayı kaçıracağını biliyor. Bunun nedeni, veri arayan proxy'lerin şartları kabul etmeyecek ve bunun yerine web'deki başka bir kaynaktan veri satın almaya çalışacak olmasıdır. Satın alma temsilcisi şartları kabul edilebilir bulursa, Fetch.ai defterindeki bir işlem aracılığıyla satış temsilcisine kararlaştırılan fiyatı ödeyecektir. Ödemeyi aldıktan sonra, verileri satan aracı, şifrelenmiş verileri Fetch.ai ağı aracılığıyla gönderecektir.
İlk kurulum dışında, tüm süreç tamamen otomatiktir ve Fetch.ai aracıları tarafından gerçekleştirilir. Bu, şirket çalışanlarının kesintisiz çalışabileceği ve tahmine dayalı modellerin ilgili anonimleştirilmiş verileri toplayabileceği anlamına gelir. Verilere erişerek, bilgi satın alan şirketler modellerini daha verimli bir şekilde eğitebilir ve bu daha sonra daha doğru tahminler yapmak için kullanılabilir. Bu tür tahminler herhangi bir endüstride kullanılabilir.
Düğümleri akıllı hale getirmenin özü: AEA beceri modülü ve grup öğrenme (Colearn) mekanizması
Yukarıdaki dört modül arasında en önemlisi, düğümleri akıllı hale getirmek için anahtar modül olan AEA beceri modülüdür. AEA becerisi, aracıların grup otonom öğrenme işlevini gerçekleştirmek için kullanılan takılabilir bir modüldür. Her öğrenme becerisi, pekiştirmeli öğrenme, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme vb. gibi farklı türde öğrenme görevlerini uygulamak için bir akıllı sözleşme ve bir Python paketi içerir. Bir etmen öğrenme ihtiyacı duyduğunda kendisine uygun öğrenme becerilerini seçebilir ve öğrenme sonuçlarını kendi halinde kaydedebilir. Aracılar, öğrenme sonuçlarına dayalı olarak davranışları ve stratejileri otonom olarak ayarlayarak daha akıllı, daha verimli ve daha sürdürülebilir ekonomik etkileşimler sağlayabilir.
Fetch.AI'nin toplu öğrenme ilkesi aşağıdaki adımları içerir:
**Mal taşımak gibi bir görevi tamamlamak için işbirliği yapması gereken iki ajan A ve B olduğunu varsayalım. **Malları sağlamaktan Ajan A sorumludur ve taşıma hizmetini sağlamaktan Ajan B sorumludur. İlk etkileşimde, hem A aracısı hem de B aracısı, görevi tamamlamak için rastgele bir ulaşım rotası veya ulaşım modu seçmek gibi rastgele bir davranış stratejisi benimseyebilir.
Etkileşim ilerledikçe, aracı A ve aracı B becerileri öğrenerek etkileşim geçmişi verilerini öğrenebilir ve öğrenme sonuçlarına göre davranış stratejilerini otonom olarak ayarlayabilir. Örneğin, ajan A, mevcut mal talebine ve piyasa fiyatlarına göre en uygun işbirliği stratejisini bağımsız olarak seçmek için, öğrenme becerileri yoluyla mal tedariki ve nakliye maliyetleri gibi bilgileri öğrenebilir. Ajan B ayrıca, mevcut trafik koşullarına ve enerji fiyatlarına göre en uygun ulaşım stratejisini bağımsız olarak seçmek için, öğrenme becerileri yoluyla ulaşım yollarının ve ulaşım yöntemlerinin verimliliği ve maliyeti gibi bilgileri de öğrenebilir.
Etkileşim devam ettikçe ve öğrenme sonuçları sürekli olarak güncellendikçe, Ajan A ve Ajan B, daha verimli, daha akıllı ve daha sürdürülebilir ekonomik etkileşimler elde etmek için kendi davranış stratejilerini kademeli olarak optimize edebilir. Bu kendi kendine öğrenme süreci, daha iyi ekonomik faydalar ve sosyal değer elde etmek için sürekli olarak yinelenebilir ve optimize edilebilir.
Kendi kendine öğrenme işlevinin, iyi bir öğrenme etkisi elde etmek için aracının yeterli bilgi işlem gücüne ve veri kaynaklarına sahip olmasını gerektirdiğine dikkat edilmelidir. Bu nedenle, pratik uygulamalarda, en iyi öğrenme etkisini elde etmek için aracının gerçek durumuna ve ihtiyaçlarına göre uygun öğrenme becerilerinin ve kaynak tahsisinin seçilmesi gerekir.
Fetch.ai'nin çekirdek Özerk Ekonomik Temsilcisi (AEA), ekonomik etkileşim açısından istihbarat, özerklik ve ademi merkeziyetçilik hedeflerine ulaşıyor. Avantajı, yapay zeka ve blockchain teknolojisinin derin entegrasyonunda ve otonom ekonomik ajanların tasarımının gerçekleştirilmesinde yatmaktadır.Bu AEA ajanları bağımsız olarak öğrenebilir, kararlar alabilir ve merkezi olmayan bir ortamda özgürce etkileşim kurabilir, ekonomik etkileşimin etkinliğini ve verimliliğini artırabilir. Zeka derecesi. Ek olarak, Fetch.AI'nin Collearn mekanizması aracıları aktif olarak katılmaya ve verileri ve modelleri paylaşarak tüm sistemin performansını iyileştirmeye teşvik eder.
Ancak, Fetch.AI aynı zamanda bazı zorluklar da sunar. Birincisi, kendi kendine öğrenme işlevi, yüksek bilgi işlem gücü ve veri kaynakları gerektirir; bu da, kısıtlı kaynaklara sahip ortamlarda uygulamasını sınırlayabilir. İkincisi, Fetch.AI'nin teknik mimarisi ve işlevleri nispeten karmaşıktır ve daha yüksek teknik eşikler ve öğrenme maliyetleri gerektirir, bu da geniş uygulama alanını etkileyebilir.
Özet
İleriye bakıldığında, Fetch.AI için beklentiler hala umut verici. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, performansı ve verimliliği artırmak ve daha fazla uygulama senaryosunu ve ihtiyacını karşılamak için daha fazla AI ve blockchain teknolojisi sunabilir. Aynı zamanda, mahremiyetin korunmasına ve veri güvenliğine giderek daha fazla değer verildiğinden, Fetch.AI'nin ademi merkeziyetçilik ve güvenlik özellikleri daha fazla ilgi görebilir ve başvuru alabilir. Bazı zorluklara rağmen, Fetch.AI'nin yapay zeka ve blok zincir alanındaki yenilikçiliği ve potansiyeli hala dikkatimizi ve keşfimizi hak ediyor.
Referanslar:
[1] Fetch.AI Geliştirici Belgeleri
[2] Melanie Mitchell: AI 3.0
[3] Alexey Potapov: Gerekli Temel Atom Özellikleri
Feragatname: Bu makale yalnızca araştırma bilgisi içindir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi veya tavsiyesi teşkil etmez. Bu makalede tanıtılan proje mekanizması, yalnızca yazarın kişisel görüşünü temsil eder ve bu makalenin yazarı veya bu platformla hiçbir ilgisi yoktur. Blockchain ve dijital para birimi yatırımları, son derece yüksek piyasa riski, politika riski ve teknik risk gibi çeşitli belirsizliklere tabidir.İkincil piyasada token fiyatları şiddetli bir şekilde dalgalanmaktadır.Yatırımcılar dikkatli kararlar almalı ve yatırım risklerini bağımsız olarak üstlenmelidir. Bu makalenin yazarı veya bu platform, bu makalede verilen bilgileri kullanan yatırımcıların neden olacağı zararlardan sorumlu değildir.