Fetch.ai è un progetto software open source volto a costruire infrastrutture per lo sviluppo di applicazioni moderne, decentralizzate e peer-to-peer (P2P). Fetch.ai sfrutta l'intelligenza artificiale e la tecnologia di automazione per fornire una varietà di strumenti e strutture per creare e connettere agenti intelligenti per eseguire compiti complessi nell'economia digitale. Un agente intelligente è un codice software autonomo che può agire per conto di un essere umano, un'organizzazione o una macchina. La rete di Fetch.ai è un protocollo cross-chain basato su Cosmos-SDK, che può implementare crittografia avanzata e logica di apprendimento automatico sulla catena. Fetch.ai ha anche una propria criptovaluta, chiamata FET, con una circolazione attuale di 746 milioni e un'offerta massima di 1,153 miliardi.
In qualità di azienda tecnologica che unisce profondamente tecnologie blockchain e intelligenza artificiale, Fetch.AI si propone di creare un'economia intelligente decentralizzata per raggiungere obiettivi distribuiti combinando intelligenza artificiale, blockchain e tecnologie IoT. L'obiettivo dell'azienda è fornire alle aziende e ai consumatori un modo completamente nuovo di gestire le interazioni economiche, consentendo transazioni più efficienti, sicure e intelligenti.
Grazie all'elevata intelligenza e all'architettura aperta di AI+blockchain, Fetch.AI ha un'ampia gamma di scenari applicativi, tra cui logistica, supply chain, finanza, energia, assistenza medica e molti altri settori. L'architettura tecnica di Fetch.AI è composta principalmente da due parti: la catena principale di Fetch.AI e l'agente intelligente di Fetch.AI. La catena principale di Fetch.AI è un registro distribuito basato sulla tecnologia blockchain, utilizzato per registrare transazioni e contratti intelligenti e garantire la sicurezza e l'affidabilità delle transazioni. L'agente intelligente Fetch.AI è uno smart contract con capacità di intelligenza artificiale in grado di eseguire autonomamente attività, coordinare risorse e interagire con altri agenti intelligenti, realizzando così interazioni economiche automatizzate, intelligenti e decentralizzate.
In questo articolo non entreremo troppo nei dettagli della catena principale. Ci concentreremo sull'architettura degli agenti autonomi (AEA) e sui meccanismi Colearn per dimostrare come l'intelligenza artificiale partecipa al funzionamento e all'applicazione dei dati del sistema blockchain.
Lascia che i nodi della rete si gestiscano da soli: Architettura dell'agente economico autonomo (AEA)
Sulla rete Fetch.ai, le persone o le aziende che possiedono dati sono rappresentate dai loro agenti, che si collegano con gli agenti delle persone o delle aziende che cercano dati. L'agenzia opera secondo l'Open Economic Framework (OEF). Funziona come un meccanismo di ricerca e scoperta in cui gli agenti che rappresentano le fonti di dati possono pubblicizzare i dati a cui hanno accesso. Allo stesso modo, le persone o le aziende che cercano dati possono utilizzare OEF per cercare agenti che hanno accesso ai dati rilevanti.
L'architettura AEA di Fetch.AI è un'architettura di agenti intelligenti distribuiti utilizzata per creare una rete di agenti intelligenti autonomi e collaborativi. AEA è l'acronimo di Agente Economico Autonomo. L'idea fondamentale è quella di combinare l'intelligenza artificiale e la tecnologia blockchain per costruire un'economia intelligente decentralizzata e realizzare un'interazione economica intelligente, autonoma e decentralizzata.
I componenti principali dell'architettura AEA includono principalmente i seguenti quattro moduli:
Agente AEA: l'agente AEA è un agente intelligente autonomo e programmabile, in grado di prendere decisioni, collaborare e apprendere in modo indipendente. È la componente fondamentale dell'AEA e rappresenta un'entità indipendente dotata della capacità di prendere decisioni e agire in modo indipendente. Ogni agente AEA ha il proprio indirizzo di portafoglio, identità e contratto intelligente e può interagire e collaborare con altri agenti.
Comunicazione AEA (connessione): la comunicazione AEA è un protocollo di comunicazione peer-to-peer basato sulla tecnologia blockchain, utilizzato per realizzare la trasmissione di informazioni e l'interazione tra agenti. La comunicazione AEA può garantire la sicurezza e l'affidabilità dell'interazione. L'AEA di Fetch.AI supporta molteplici metodi di connessione, tra cui le connessioni WebSocket e HTTP.
Abilità AEA: AEA Skill è un modulo collegabile utilizzato per estendere le funzioni e le capacità dell'agente AEA. Ogni competenza è composta da uno smart contract e da un pacchetto Python che implementa funzionalità specifiche dell'agente, come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico, il processo decisionale, ecc. Le competenze possono contenere più protocolli e modelli in modo che gli agenti possano comprendere e rispondere alle richieste di altri agenti.
Protocollo AEA: il protocollo AEA è un meccanismo di collaborazione utilizzato per ottenere collaborazione e interazione tra agenti. Il protocollo AEA definisce il formato del messaggio, il flusso del protocollo e le regole di interazione tra agenti, realizzando così un lavoro collaborativo tra agenti. I protocolli sono le regole e le linee guida per la comunicazione tra agenti. Il protocollo definisce il modo in cui gli agenti devono scambiarsi informazioni, rispondere alle richieste e gestire gli errori. L'AEA di Fetch.AI supporta più protocolli, tra cui l'Agent Communication Language (ACL) di Fetch.AI e il protocollo HTTP.
Immagina che un'azienda stia cercando dati per addestrare un modello predittivo. Quando l'agente di un'azienda si collega al broker che rappresenta la fonte dei dati, gli chiederà di fornire informazioni sui termini dello scambio. L'agente, lavorando per conto del fornitore dei dati, proporrà quindi le condizioni alle quali è disposto a vendere i dati. Un agente che vende l'accesso ai dati potrebbe cercare di pagare il prezzo più alto possibile, mentre un agente che acquista l'accesso ai dati potrebbe voler pagare il prezzo più basso possibile. Tuttavia, l'agenzia che vende i dati sa che se applica un prezzo troppo alto perderà l'affare. Questo perché l'agente che cerca i dati non accetterà queste condizioni e tenterà invece di acquistare i dati da un'altra fonte sul web. Se l'agente di acquisto ritiene che le condizioni siano accettabili, pagherà all'agente di vendita il prezzo concordato tramite una transazione sul registro Fetch.ai. Una volta ricevuto il pagamento, l'agente che vende i dati invierà i dati crittografati tramite la rete Fetch.ai.
A parte la configurazione iniziale, l'intero processo è completamente automatizzato ed eseguito dall'agente Fetch.ai. Ciò significa che i dipendenti dell'azienda possono lavorare senza interruzioni, mentre i modelli predittivi possono accumulare dati rilevanti e anonimi. Grazie all'accesso ai dati, l'azienda che acquista le informazioni è in grado di addestrare in modo più efficiente il proprio modello, che può quindi essere utilizzato per fare previsioni più accurate. Tali previsioni possono essere utilizzate in qualsiasi settore.
Il nucleo per rendere intelligenti i nodi: modulo di abilità AEA e meccanismo di apprendimento di gruppo (Colearn)
Tra i quattro moduli sopra menzionati, il più importante è il modulo di abilità AEA, che è il modulo chiave che rende il nodo intelligente. Le competenze AEA sono moduli collegabili utilizzati per implementare le capacità di apprendimento autonomo di gruppo degli agenti. Ogni competenza di apprendimento è composta da uno smart contract e da un pacchetto Python per implementare diversi tipi di attività di apprendimento, come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, ecc. Quando un agente ha bisogno di imparare, può scegliere le competenze di apprendimento più adatte a lui e salvare i risultati dell'apprendimento nel proprio stato. Gli agenti possono adattare autonomamente i propri comportamenti e strategie in base ai risultati di apprendimento, dando vita a interazioni economiche più intelligenti, più efficienti e più sostenibili.
Il principio di apprendimento collettivo di Fetch.AI include i seguenti passaggi:
Condivisione dei dati: diversi agenti raccolgono i propri dati e li caricano su un database condiviso nella rete blockchain. Questi dati possono essere dati di sensori, dati di testo, dati di immagini, ecc. Tutti gli agenti che partecipano all'apprendimento collettivo possono accedere ai dati nel database condiviso e utilizzarli per l'addestramento.
Addestramento del modello: l'agente utilizza i dati nel database condiviso per addestrare il modello. Il modello può essere un modello di apprendimento automatico, un modello di apprendimento profondo o un altro tipo di algoritmo. L'agente può essere addestrato utilizzando modelli diversi per apprendere compiti o problemi diversi.
Selezione del modello: una volta completato l'addestramento del modello, l'agente carica il suo modello sulla rete blockchain. Tutti gli agenti che partecipano all'apprendimento collettivo possono accedere a questi modelli e scegliere quello più adatto alle loro esigenze. Il processo di selezione può basarsi su fattori quali le prestazioni dell'agente, i requisiti delle attività, i vincoli di risorse, ecc.
Integrazione del modello: una volta selezionato un modello, l'agente può integrarlo con le proprie competenze per completare al meglio i propri compiti. Le competenze possono essere moduli che gestiscono specifici tipi di attività, come il trading di criptovalute, la gestione della logistica, ecc. Gli agenti possono utilizzare più competenze e modelli per svolgere le attività.
Meccanismo di ricompensa: durante il processo di apprendimento collettivo, gli agenti possono ottenere ricompense contribuendo con i propri dati e modelli. I premi possono essere distribuiti in base a fattori quali le prestazioni dell'agente, il contributo e l'efficienza nell'utilizzo delle risorse. Il meccanismo di ricompensa può incoraggiare gli agenti a partecipare attivamente all'apprendimento collettivo e a migliorare le prestazioni dell'intero sistema.
Supponiamo che ci siano due agenti A e B che devono collaborare per portare a termine un compito, come ad esempio il trasporto di merci. L'agente A è responsabile della fornitura delle merci, mentre l'agente B è responsabile della fornitura dei servizi di trasporto. Nell'interazione iniziale, sia l'agente A che l'agente B possono adottare strategie di comportamento casuali per completare il compito, come ad esempio la scelta casuale di un percorso o di una modalità di trasporto.
Man mano che l'interazione procede, l'agente A e l'agente B possono apprendere i dati storici dell'interazione attraverso capacità di apprendimento e adattare autonomamente le strategie comportamentali in base ai risultati dell'apprendimento. Ad esempio, l'agente A può apprendere informazioni quali i costi di fornitura e trasporto dei beni attraverso l'apprendimento di competenze e quindi selezionare autonomamente la strategia di cooperazione ottimale in base alla domanda attuale dei beni e ai prezzi di mercato. L'agente B può anche apprendere informazioni quali l'efficienza e il costo dei percorsi e delle modalità di trasporto attraverso l'apprendimento di competenze, in modo da selezionare autonomamente la strategia di trasporto ottimale in base alle condizioni del traffico e ai prezzi dell'energia attuali.
Man mano che l'interazione prosegue e i risultati dell'apprendimento vengono costantemente aggiornati, l'agente A e l'agente B possono gradualmente ottimizzare le loro strategie comportamentali, ottenendo così interazioni economiche più efficienti, intelligenti e sostenibili. Questo processo di apprendimento autonomo può essere continuamente ripetuto e ottimizzato per ottenere maggiori benefici economici e valore sociale.
È opportuno notare che la funzione di apprendimento autonomo richiede che l'agente disponga di potenza di calcolo e risorse dati sufficienti per ottenere buoni risultati di apprendimento. Pertanto, nelle applicazioni pratiche, è necessario selezionare competenze di apprendimento e configurazioni di risorse appropriate in base alla situazione reale e alle esigenze dell'agente per ottenere il miglior effetto di apprendimento.
L'agente economico autonomo (AEA) di Fetch.ai raggiunge gli obiettivi di intelligenza, autonomia e decentralizzazione nelle interazioni economiche. I suoi vantaggi risiedono nella profonda integrazione tra intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, nonché nella progettazione di agenti economici autonomi. Questi agenti dell'AEA possono apprendere, prendere decisioni e interagire liberamente in un ambiente decentralizzato, migliorando l'efficienza e l'intelligenza delle interazioni economiche. Inoltre, il meccanismo di apprendimento automatico di Fetch.AI incoraggia gli agenti a partecipare attivamente e a migliorare le prestazioni dell'intero sistema condividendo dati e modelli.
Tuttavia, Fetch.AI presenta anche alcune sfide. In primo luogo, la sua funzione di apprendimento autonomo richiede elevate risorse di dati e potenza di calcolo, il che potrebbe limitarne l'applicazione in ambienti con risorse limitate. In secondo luogo, l'architettura tecnica e le funzioni di Fetch.AI sono relativamente complesse e richiedono barriere tecniche e costi di apprendimento più elevati, il che potrebbe incidere sulla sua ampia applicazione.
Riepilogo
Guardando al futuro, Fetch.AI ha ancora delle prospettive brillanti. Con il continuo sviluppo della tecnologia, potrebbero essere introdotte altre tecnologie di intelligenza artificiale e blockchain per migliorare le prestazioni e l'efficienza e soddisfare più scenari e necessità applicative. Allo stesso tempo, poiché la protezione della privacy e la sicurezza dei dati ricevono sempre più attenzione, le funzionalità decentralizzate e sicure di Fetch.AI potrebbero ricevere maggiore attenzione e applicazione. Nonostante alcune sfide, l'innovazione e il potenziale di Fetch.AI nel campo dell'intelligenza artificiale e della blockchain meritano ancora la nostra attenzione e la nostra esplorazione.
Riferimenti:
[1] Documentazione per gli sviluppatori di Fetch.AI
[2] Melanie Mitchell: AI 3.0
[3] Alexey Potapov: Caratteristiche di base di Atomese richieste
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