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「人工知能（AI）とWeb3：どのように関連しているのか？」

AIとは何ですか？簡単に言えば、人工知能（AI）とは、通常人間の思考と関連付けられる機能を機械が行う能力のことです。例えば、推論タスクの実行、数学の問題の解決、株式市場の取引などです。AIは、コンピュータ科学と堅牢なデータセットを組み合わせて、問題解決を可能にします。 AIはその創始以来、多くのハイプのサイクルを経験してきましたが、昨年のOpenAIのChatGPTのリリースにより、AIへの興奮と期待は新たな高みに達し、特に自然言語処理の分野で重要なマイルストーンとなりました。さらに、生成モデルは言語を超えた適応性を示し、ソフトウェアのコード、分子、自然画像など、さまざまなデータタイプの文法を学習する能力を示しています。 AIの応用は日々進化しており、本記事ではWeb3での役割とユースケースについて説明します。 Web3とは何ですか？ Web3は、相互接続されたオープンソースのアプリケーションのシリーズと定義されます。ブロックチェーンコンピューティングアーキテクチャによって動力を得て、これらのアプリケーションは分散化され、データとトランザクションがネットワークのノードによって安全に保護され、分散されるため、中央機関や仲介者の必要性がなくなります。 Web1（1990-2004）は静的で読み取り専用でした（例：Yahooニュース）、ユーザーは情報を消費するだけでした。Web2では相互作用性が導入されました（例：Facebook、YouTube）が、プライバシーの懸念（ターゲット広告のためにユーザーデータを悪用すること）と中央集権的な制御（特定のアカウントをブロックするなどの一方的な決定）を引き起こしました。Web3は分散化を目指し、ユーザーにブロックチェーンを通じた所有権とガバナンスを提供し、Web2の制約に対処し、よりユーザーがコントロール可能なインターネットを促進します。 Web3アプリケーションの例として、Braveブラウザがあります。これはWeb3の統合と暗号通貨の統合で評価されるChromiumベースのブラウザです。公開ブロックチェーン上で動作し、HTTPSよりも高速にデータを送受信する転送プロトコルであるIPFSを活用して、Braveはユーザーに暗号通貨を獲得する機能、ウォレットのリンク、NFTの探索、DAppへのシームレスなアクセスを提供します。堅牢なセキュリティ機能とオンラインセーフティへの重点を置いたBraveは、Web3愛好家にとって理想的なブラウジング体験を提供します。出典：https://www.businessinsider.com/personal-finance/what-is-web3?IR=T AIのWeb3での役割自律エージェント自律エージェントはリアルタイムデータと事前定義されたルールを提供され、Web3プラットフォームのスマートコントラクトの機能を向上させることができます。さらに、これらのエージェントは交渉し、トランザクションを実行し、個別のサービスを提供することができます。このようなエージェントの使用により、複雑なプロセスが自動化され、仲介者が最小限に抑えられ、Web3エコシステム全体が向上します。パーソナライゼーション Web3の文脈において、人工知能（AI）はデータ分析、相互作用パターン、および好みを通じて、個別のユーザーエクスペリエンスの作成に重要な役割を果たしています。AIは協調フィルタリング技術とコンテンツベースのフィルタリング技術を使用し、個別の推奨事項を生成し、Web3プラットフォームのさまざまな側面を向上させます。このようなパーソナライゼーションにより、コンテンツとインタラクションが個々のニーズと好みに合わせられるため、ユーザーエンゲージメントが深まり、分散型Web3体験が豊かになり、効率的なコンテンツの発見とキュレーションが容易になります。分散型データマーケットプレイス AIを活用することで、個人がデータの制御を強化する分散型データマーケットプレイスを作成することができます。AIアルゴリズムは、プライバシーを保ちながら選択的なデータ共有と収益化を可能にし、データの分析、分類、効率的かつ安全なトランザクションを容易にし、これらの分散型市場でのデータのバイヤーとセラーのマッチングを最適化します。分析と洞察機械学習や自然言語処理などのAI手法を活用することで、Web3ネットワークは広範なデータを効率的に処理し、分析することができます。これにより、ユーザーは予測分析、感情分析、個別の推奨事項などを活用して、分散型ダイナミクスの理解を深め、ランドスケープ内でのナビゲーションを改善することができます。セキュリティとプライバシー Web3エコシステムは、高度なAI技術を活用することで、サイバーセキュリティを向上させ、ユーザーデータのプライバシーを保護することができます。AIモデルは、広範なデータを分析して脆弱性、悪意のある行動、異常を特定することができます。機械学習アルゴリズムは、フィッシングやDDoS攻撃などのサイバー脅威を防ぐことができます。セキュリティを積極的に確保することにより、AIはWeb3プラットフォームやアプリケーションへのユーザーの信頼と自信を高めます。分散型自治組織（DAO） AIは分散型自治組織（DAO）の開発において重要な役割を果たしています。これらのブロックチェーンベースの組織は、投票、資金管理、運営を自動化し、AIを統合してWeb3のガバナンスモデルを最適化することで、より高い透明性と適応性を実現しています。 Web3でのAIの実世界の使用例…

「Ami Hever、UVeyeの共同創設者兼CEO – インタビューシリーズ」

עמיר חבר הוא המנכל והמייסד של UVeye, סטארט-אפ ראיה ממוחשבת בלמידה עמוקה, המציבה את התקן הגלובלי לבדיקת רכבים עם זיהוי שגיאות או איומים במהירות…

AWSは、大規模なゲーミング会社のために、Large Language Model (LLM) を使って有害なスピーチを分類するためのファインチューニングを行います

「ビデオゲーム業界は、世界中で30億人以上のユーザーベースを持っています1毎日大量のプレイヤーが仮想的にお互いとやり取りしています残念ながら、現実の世界と同様に、すべてのプレイヤーが適切に礼儀正しくコミュニケーションを取るわけではありません社会的責任を持ったゲーム環境を作り維持するために、AWSは努力しています…」

「テックの専門家たちは、ChatGPTのA.I.『幻覚』が消えることを疑い始める」

「これは修復できません」

生成AIの責任ある使用の緊急性

「責任ある生成AI（GenAI）がなぜ重要で緊急なのか、どう思いますか？」これは、政策立案者、研究者、ジャーナリスト、そして関心を持つ市民たちからの質問です急速な...

「ユーザーエクスペリエンスの向上に役立つAIの6つの異なる方法」

ユーザーエクスペリエンス（UX）は成功したデジタルプラットフォームの中心にあります人工知能（AI）の力によって、それは大幅に向上することができますこの関係が表す潜在的な範囲を示すために、AIがウェブサイトを最適なエクスペリエンスを提供する方向に誘導する方法の例をお話ししましょう本物の… AIがユーザーエクスペリエンスを向上させるための6つの異なる方法詳細を読む»

AIモデルは、患者のがんがどこで発生したかを判断するのに役立つことができます

OncoNPCモデルからの予測により、医師は難治性の腫瘍に対してターゲット治療を選択することが可能になる可能性があります

AIマニア：バブルがはじける方向に向かっているのか？

仮想通貨ブームの後、人工知能（AI）の世界はベンチャーキャピタリスト（VC）の関心の大きな急増を経験しました。しかし、仮想通貨からAIに焦点が移るにつれて、AIブームの持続可能性に関する懸念が浮上しました。AIブームが終わりに近づいている兆候が表面化しており、AIバブルの崩壊の可能性があります。本記事では、AI市場の現状、GPUへの過度な依存、知的財産の不足、市場の飽和の兆候について掘り下げます。また読む：中国の10億ドルの賭け：Baiduの14.5億ドルのAIファンドが新たな自己依存のAI時代を示す AIがVCの関心で仮想通貨を追い越す 2022年の暗号通貨の低迷に続いて、VCは安息地を求め、それを人工知能で見つけました。OpenAIが2022年末にリリースしたChatGPTは、AIがVC市場での支配の始まりを示しました。この突破口により、Google、Microsoft、FacebookなどのテックジャイアントもAIブームに参入し、AIスタートアップの成長をさらに後押ししました。また読む：KPMGがAIに20億ドル以上を賭け、120億ドルの収益を目指す AI資金洪水：スタートアップに数億ドルが注ぎ込まれる AIスタートアップは、驚異的な投資ラウンドで巨額の資金を調達しました。Jasper AI、Anthropic、Inflection AIなどは、数十億ドルの資本を調達した数少ない例です。PitchBookの調査によると、AI市場は急速に休眠中の研究分野から投資家にとって利益の出る遊び場に変貌しました。また読む：AWSとAccelが「ML Elevate 2023」を開始し、インドのAIスタートアップエコシステムを支援 GPU不足：高性能ハードウェアを追い求める印象的な投資にもかかわらず、AIスタートアップは重大な課題に直面しています。それは、重要なGPUの不足です。調達された資金のほとんどは、NvidiaやAMDなどの企業から高性能GPUを獲得するために使われます。この激しい競争は供給チェーンの問題を悪化させ、そのような支出の長期的な実現可能性についての懸念を引き起こしています。また読む：中国の強力なNvidia AIチップの隠れた市場知的財産（IP）の潜在的な不足多くのAIプラットフォームは、OpenAIなどの既存プレーヤーのAPIに大きく依存しており、知的財産の制御や所有権がほとんどありません。需要が減退すると、Jasper AIなどのスタートアップはレイオフを余儀なくされ、頑丈なプロダクトの堀を持たないビジネスの脆弱性がさらに浮き彫りにされます。市場の飽和と性能の低下の兆候市場の飽和は、ChatGPT、Bard、BingなどのAIチャットボットへの関心が初めて低下していることから明らかになっています。GPT-4のパフォーマンスの増加した不正確さに関する報告は、AIバブルの持続可能性についての懸念を引き起こしています。スタンフォード大学の研究によると、GPT-3.5とGPT-4のパフォーマンスは時間の経過とともに低下していることから、潜在的な転換点を示しています。また読む：チップデザインへの政府の介入：インドの半導体志向にとって利益か損失か？私たちの意見 AIは確かにさまざまな産業を革新し、投資家の熱狂を引き起こしましたが、市場の飽和と外部APIへの依存はAIバブルについての懸念を引き起こしています。GPUへの過度の需要とAIモデルのパフォーマンスの低下は、バブルにさらなる重みを加えています。AIマニアは、業界レポートや潜在的な破産がバーストにつながる可能性があるため、現実的なチェックを受ける可能性があります。AIの未来を待ちながら、投資家や開発者は市場を注意深く観察し、将来の課題を乗り越え、持続可能な機会を見つける必要があります。

「Rasterioを使用してラスターを回転させる」

ラスターデータは通常の画像データに似ていますただし、各ピクセルは地球の表面上の位置に関連付けられていますこれは事を複雑にしますデータを回転させたい場合、…を考慮する必要があります

「ChatGPTを使ってデータサイエンスを学ぶ方法（もし最初からやり直せるなら）」

「2018年に自己学習でプログラミングとデータサイエンスを始めた時、数え切れないほどのオンラインコースに登録しましたコースを完了し、証明書を取得するたびに、一瞬の感覚を得るのでした...」

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