Fetch.ai je open source softwarový projekt zaměřený na budování infrastruktury pro vývoj moderních, decentralizovaných a peer-to-peer (P2P) aplikací. Fetch.ai využívá umělou inteligenci a automatizační technologii k poskytování různých nástrojů a rámců pro vytváření a propojování inteligentních agentů pro provádění složitých úkolů v digitální ekonomice. Inteligentní agent je autonomní softwarový kód, který může jednat jménem člověka, organizace nebo stroje. Síť Fetch.ai je cross-chain protokol založený na Cosmos-SDK, který může implementovat pokročilou kryptografii a logiku strojového učení v řetězci. Fetch.ai má také svou vlastní kryptoměnu zvanou FET s aktuálním oběhem 746 milionů a maximální nabídkou 1,153 miliardy.
Jako technologická společnost, která hluboce kombinuje blockchain a technologie umělé inteligence, se Fetch.AI snaží vybudovat decentralizovaný inteligentní ekonomický systém, který dosáhne distribuovaných cílů kombinováním umělé inteligence, blockchainu a technologií internetu věcí. Cílem společnosti je nabídnout podnikům a spotřebitelům zcela nový způsob ekonomických interakcí, což umožní efektivnější, bezpečnější a inteligentnější transakce.
Díky vysoké inteligenci a otevřené architektuře AI + blockchain se aplikace Fetch.AI velmi široce uplatňuje v různých oblastech, včetně logistiky, dodavatelského řetězce, financí, energetiky a zdravotnictví. Technická architektura Fetch.AI se skládá ze dvou částí: hlavní blockchain Fetch.AI a inteligentní agenti Fetch.AI. Hlavní blockchain Fetch.AI je distribuovaná účetní kniha založená na technologii blockchain, určená k zaznamenávání transakcí a chytrých smluv a k zajištění bezpečnosti a spolehlivosti transakcí. Inteligentní agenti Fetch.AI jsou chytré smlouvy s umělou inteligencí, které jsou schopny samostatně vykonávat úkoly, koordinovat zdroje a interagovat s ostatními inteligentními agenty, čímž umožňují automatizaci, inteligenci a decentralizaci ekonomických interakcí.
O části hlavního blockchainu se v tomto článku nebude podrobněji hovořit, zaměříme se na rozbor architektury autonomních agentů (AEA) a mechanismu kolektivního učení (Colearn), abychom ukázali, jak umělá inteligence zapojuje do provozu systému blockchain a aplikaci dat.
Umožnění autonomní správy uzlů: architektura autonomních ekonomických agentů (AEA)
Na síti Fetch.ai jednotlivci nebo společnosti, které mají data, reprezentuje jejich agent, který se spojí s agentem jednotlivců nebo společností hledajících data. Agenti fungují na otevřeném ekonomickém rámci (OEF). To slouží jako mechanismus pro vyhledávání a objevování, což znamená, že agenti reprezentující zdroje dat mohou inzerovat, jaká data mají k dispozici. Stejně tak mohou jednotlivci nebo společnosti hledající data prohledávat agenty, kteří mají přístup k relevantním datům pomocí OEF.
Architektura AEA Fetch.AI je distribuovaná architektura inteligentních agentů určená k vytvoření autonomní spolupracující sítě inteligentních agentů. AEA představuje Autonomous Economic Agent (autonomní ekonomický agent), jehož klíčovou myšlenkou je spojit umělou inteligenci a technologii blockchain, aby se vytvořil decentralizovaný inteligentní ekonomický systém, který umožní inteligentní, autonomní a decentralizované ekonomické interakce.
Hlavní komponenty architektury AEA zahrnují následující čtyři moduly:
Agent AEA: Agent AEA je autonomní, programovatelný inteligentní agent s schopností autonomního rozhodování, autonomní spolupráce a autonomního učení. Je to klíčová komponenta AEA, představující nezávislou entitu s schopností autonomně rozhodovat a jednat. Každý agent AEA má svou vlastní adresu peněženky, identifikační značku a chytrou smlouvu, může interagovat a spolupracovat s ostatními agenty.
Komunikace AEA: Komunikace AEA je protokol pro komunikaci peer-to-peer založený na technologii blockchain, určený k realizaci přenosu a interakce informací mezi agenty. Komunikace AEA může zajistit bezpečnost a spolehlivost interakcí. AEA Fetch.AI podporuje různé způsoby připojení, včetně WebSocket a HTTP připojení.
Dovednosti AEA: Dovednosti AEA jsou modulární a plug-and-play, určené k rozšíření funkcí a schopností agentů AEA. Každá dovednost zahrnuje chytrou smlouvu a balíček Python pro implementaci specifických funkcí agentů, jako je zpracování přirozeného jazyka, strojové učení, rozhodování atd. Dovednosti mohou zahrnovat více protokolů a modelů, aby agenti mohli chápat a reagovat na žádosti od jiných agentů.
Protokol AEA: Protokol AEA je mechanismus spolupráce pro realizaci spolupráce a interakce mezi agenty. Protokol AEA definuje formát zpráv, procesy protokolu a pravidla interakce mezi agenty, čímž umožňuje spolupráci mezi agenty. Protokol je pravidla a pokyny pro komunikaci mezi agenty. Protokol definuje, jak by agenti měli vyměňovat informace, reagovat na žádosti a řešit chyby. AEA Fetch.AI podporuje různé protokoly, včetně vlastního jazyka komunikace agentů Fetch.AI (ACL) a protokolu HTTP.
Představte si, že společnost hledá data k trénování prediktivního modelu. Když se agent společnosti připojí k agentovi, který reprezentuje zdroj dat, požádá ho o informace o obchodních podmínkách. Poté agent, který pracuje pro poskytovatele dat, předloží podmínky, za kterých je ochoten data prodat. Agent prodávající přístup k datům může usilovat o co nejvyšší cenu, zatímco agent kupující přístup k datům chce zaplatit co nejnižší cenu. Avšak agent prodávající data ví, že pokud si řekne příliš vysokou cenu, může o obchod přijít. To je proto, že agent hledající data tyto podmínky nepřijme, ale pokusí se koupit data z jiného zdroje v síti. Pokud agent nakupující skutečně považuje podmínky za přijatelné, zaplatí agentovi prodávajícímu dohodnutou cenu prostřednictvím transakce na knize Fetch.ai. Po přijetí platby prodávající agent odešle šifrovaná data prostřednictvím sítě Fetch.ai.
Kromě počátečního nastavení je celý proces plně automatizován a prováděn agenty Fetch.ai. To znamená, že zaměstnanci společnosti mohou pracovat bez přerušení, zatímco prediktivní modely mohou shromažďovat relevantní anonymní data. Získáním dat mohou společnosti, které nakupují informace, efektivněji trénovat své modely, které pak mohou použít k přesnějším prognózám. Tyto prognózy mohou být použity v jakémkoli odvětví.
Klíč k inteligenci uzlů: Modul dovedností AEA a mechanismus kolektivního učení (Colearn)
Mezi těmito čtyřmi moduly je nejdůležitější modul dovedností AEA, což je klíčový modul, který umožňuje uzlům mít inteligenci. Dovednosti AEA jsou modulární a plug-and-play, určené k implementaci funkce kolektivního samoučení agentů. Každá učební dovednost zahrnuje chytrou smlouvu a balíček Python pro implementaci různých typů učebních úloh, jako je učení posilováním, učení s učitelem, učení bez učitele atd. Když agent potřebuje učit se, může si vybrat dovednost, která mu vyhovuje, a uložit výsledky učení do svého stavu. Agenti mohou autonomně upravit své chování a strategii na základě výsledků učení, čímž dosáhnou inteligentnějších, efektivnějších a udržitelnějších ekonomických interakcí.
Principy kolektivního učení Fetch.AI zahrnují následující kroky:
Sdílení dat: Různí agenti shromažďují svá vlastní data a nahrávají je do sdílené databáze v blockchainové síti. Tato data mohou být senzory, textová data, obrazová data atd. Všichni agenti zapojení do kolektivního učení mají přístup k datům ve sdílené databázi a mohou tato data použít k trénování.
Trénink modelu: Agenti používají data ze sdílené databáze k trénování modelu. Model může být modelem strojového učení, modelem hlubokého učení nebo jiným typem algoritmu. Agenti mohou používat různé modely pro trénink, aby se učili různé úkoly nebo problémy.
Výběr modelu: Po dokončení trénování modelu agenti nahrávají své modely do blockchainové sítě. Všichni agenti zapojení do kolektivního učení mohou tyto modely používat a vybírat si model, který vyhovuje jejich potřebám. Proces výběru může být založen na výkonu agenta, požadavcích úkolu, omezeních zdrojů a dalších faktorech.
Integrace modelu: Po výběru modelu mohou agenti integrovat svůj model se svými dovednostmi, aby lépe splnili své úkoly. Dovednosti mohou být moduly pro zpracování specifických typů úkolů, jako je obchodování s kryptoměnami, řízení logistiky atd. Agenti mohou používat více dovedností a modelů pro zpracování úkolů.
Mechanismus odměn: Během procesu kolektivního učení mohou agenti získávat odměny za přispění svými daty a modely. Odměny mohou být přidělovány na základě výkonu agenta, úrovně příspěvku, efektivity využití zdrojů a dalších faktorů. Mechanismus odměn může povzbudit agenty k aktivní účasti na kolektivním učení a zlepšit výkon celého systému.
Předpokládejme, že existují dva agenti A a B, kteří musí spolupracovat na splnění úkolu, například na přepravě zboží. Agent A je odpovědný za dodání zboží a agent B je odpovědný za poskytování dopravy. V počáteční interakci mohou agent A a agent B přijmout náhodné strategie chování k dokončení úkolu, jako je náhodný výběr dopravní trasy nebo způsobu dopravy.
Jak interakce pokračuje, agent A a agent B se mohou učit z historických dat interakce prostřednictvím učebních dovedností a na základě výsledků učení si autonomně přizpůsobit své strategie chování. Například agent A se může učením dozvědět informace o množství zboží a nákladech na dopravu, aby si autonomně zvolil optimální strategii spolupráce na základě aktuální poptávky po zboží a tržních cen. Agent B se také může učením dozvědět informace o efektivitě a nákladech na dopravní trasy a způsoby dopravy, aby si autonomně zvolil optimální strategii dopravy na základě aktuální dopravní situace a cen energie.
Jak interakce pokračuje a výsledky učení se neustále aktualizují, agenti A a B mohou postupně optimalizovat své strategie chování, čímž dosáhnou efektivnějších, inteligentnějších a udržitelnějších ekonomických interakcí. Tento proces samoučení může být neustále iterován a optimalizován, aby dosáhl lepších ekonomických výnosů a společenské hodnoty.
Je důležité poznamenat, že funkce samoučení vyžaduje, aby agenti měli dostatečnou výpočetní kapacitu a datové zdroje, aby dosáhli dobrých učebních výsledků. Proto je v praktických aplikacích nezbytné vybrat vhodné vzdělávací dovednosti a konfiguraci zdrojů podle skutečné situace a potřeb agentů, aby dosáhli optimálních učebních výsledků.
Jádro autonomních ekonomických agentů Fetch.ai (AEA) dosahuje cílů inteligentní, autonomní a decentralizované ekonomické interakce. Jejich výhodou je hluboká integrace umělé inteligence a technologie blockchain a implementace návrhu autonomních ekonomických agentů, kteří se mohou autonomně učit, rozhodovat a volně interagovat v decentralizovaném prostředí, což zvyšuje efektivitu a úroveň inteligence ekonomických interakcí. Kromě toho mechanismus kolektivního učení Fetch.AI (Colearn) povzbuzuje agenty k aktivní účasti, aby zlepšili výkon celého systému sdílením dat a modelů.
Fetch.AI však čelí také některým výzvám. Za prvé, její funkce samoučení má vysoké nároky na výpočetní kapacitu a datové zdroje, což může omezit její použití v prostředích s omezenými zdroji. Za druhé, technická architektura a funkce Fetch.AI jsou relativně složité, což vyžaduje vyšší technickou úroveň a náklady na učení, což může mít dopad na její široké využití.
Shrnutí
Výhled do budoucnosti stále vypadá slibně pro Fetch.AI. S neustálým rozvojem technologií by mohlo zavést více technologií AI a blockchainu za účelem zlepšení výkonu a efektivity, aby vyhovělo více aplikačním scénářům a požadavkům. Zároveň, s rostoucím důrazem na ochranu soukromí a bezpečnost dat, by decentralizované a bezpečné vlastnosti Fetch.AI mohly získat více pozornosti a využití. I přes některé výzvy si inovace a potenciál Fetch.AI v oblasti AI a blockchainu stále zaslouží naši pozornost a prozkoumání.
Reference:
[1] Dokumentace pro vývojáře Fetch.AI
[2] Melanie Mitchell: AI 3.0
[3] Alexey Potapov: Základní vlastnosti Atomese vyžadované
Zřeknutí se odpovědnosti: Tento článek slouží pouze jako výzkumný odkaz a nepředstavuje žádné investiční poradenství nebo doporučení. Mechanismus projektů uvedený v tomto článku představuje pouze osobní názory autora a nemá žádné zájmy vůči autorovi nebo této platformě. Investice do blockchainu a digitálních měn s sebou nese vysoké tržní riziko, riziko politiky, technologické riziko a další nejistoty, ceny tokenů na sekundárním trhu se silně kolísají, investoři by měli být opatrní při rozhodování a nezávisle nést investiční riziko. Autor tohoto článku nebo tato platforma nenese odpovědnost za jakékoli ztráty investora způsobené používáním informací poskytnutých v tomto článku.