$PI ¿Por qué Pi se enfoca en AI? ¿Cuál es la relación entre AI y blockchain?

El valor y la producción se crean en el mundo. Esta transformación inevitablemente trae nuevos desafíos para la humanidad.
A medida que AI impulsa cada vez más la producción, el trabajo tradicional ya no es una base confiable para la distribución de la riqueza. Esto plantea una cuestión clave: ¿cómo podemos garantizar que el valor creado por AI se distribuya de una manera que realmente mejore la calidad de vida de todos, en lugar de concentrarse aún más en aquellos que ya controlan el capital?
Capital.
Esta es la cuestión central que el plan π busca resolver.
π considera que la utilidad última de la tecnología blockchain es un mecanismo auditable y escalable para la distribución y redistribución social. En los últimos años, π ha construido una red ampliamente distribuida como base para lograr este objetivo. Pero tener solo una red descentralizada no es suficiente. Para alcanzar esta utilidad última, es necesario incorporar en la blockchain toda la producción real existente y nueva.
Hacer esto presenta importantes desafíos para las formas de producción existentes. Uno de los mayores obstáculos es la identidad, la identidad verificada y la propiedad verificada.
Estos son los requisitos previos para poner en la cadena de bloques una producción del mundo real a gran escala.
P Network, a través de su solución KYC, ha invertido muchos recursos en resolver este problema.
Esto permite que la verificación de identidad tenga aplicaciones a escala global y brinde una base de confianza para participar en actividades económicas descentralizadas.
En cuanto a la nueva producción, la situación es aún más clara.
Las aplicaciones de próxima generación serán casi con certeza impulsadas por AI o serán aplicaciones nativas de AI.
Sin embargo, la capa de aplicaciones de AI todavía está en sus primeras etapas.
Hoy en día, aunque la industria de la inteligencia artificial está explorando activamente aplicaciones más diversas, nuevas formas de redes sociales y flujos de trabajo asistidos por AI, la mayoría de los usuarios interactúan con AI principalmente a través de chatbots.
Por lo tanto, en el corto y mediano plazo, el enfoque de π en la intersección entre AI y blockchain está en la capa de aplicaciones de AI.
π Up Studio aprovecha AI para potenciar el desarrollo de aplicaciones, ofreciendo bibliotecas y herramientas para desarrolladores más sencillas, con el objetivo de que terceros creadores de AI puedan integrar fácilmente y desarrollar sobre ellas.
A nivel estratégico, π combina enfoques de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo. Esfuerzos como App Studio, que son de abajo hacia arriba, pueden crear una gran cantidad de aplicaciones. Aunque la relación señal-ruido puede ser alta, esto es previsible y aceptable. Al mismo tiempo, π complementa esto con π Network Ventures, una estrategia más de arriba hacia abajo con señales altas.
Cada año invierte en equipos cuidadosamente seleccionados y colabora con ellos de manera más humana.
Entre estas dos estrategias, también hay iniciativas intermedias, como hackatones y programas para desarrolladores que combinan el poder de las comunidades con una guía más estructurada. Estas estrategias trabajan juntas para impulsar, cultivar y expandir un ecosistema vibrante de aplicaciones impulsadas por AI en π.
De cara al futuro, la participación de π en el campo de la inteligencia artificial se extenderá también a la infraestructura misma de AI. Esto incluye computación distribuida para entrenamiento, inferencia y aprendizaje por refuerzo de AI. π está en una posición única en este aspecto, ya que cuenta con una red de más de 350,000 nodos de computación y una red global de participantes verificados que pueden optar por unirse para aportar entradas humanas reales.
Los clientes de terceros que realizan transacciones con criptomonedas utilizan tokens para marcar direcciones de transacción y motivar el aprendizaje para obtener beneficios.
El entrenamiento distribuido de AI aún está en etapa de investigación a nivel global. Naturalmente, el entrenamiento distribuido de AI encaja con las redes distribuidas y puede ayudar a resolver algunas limitaciones del entrenamiento centralizado, como restricciones en centros de datos.
Problemas como la concentración de energía, el olvido catastrófico o los cuellos de botella en el estado global.
Aunque todavía enfrentamos desafíos importantes, estos son problemas que requieren investigación continua y compromiso a largo plazo para resolverse.
Estamos explorando activamente por qué y cómo la transición de un entrenamiento de AI completamente centralizado a métodos más distribuidos puede volverse factible y eficiente. Para convertir esto en una contribución sustantiva a la infraestructura de AI, se necesita una investigación más profunda. La participación humana también es un componente clave que ofrece la red de validadores de π.
Un recurso único para lograr interacciones humano-máquina escalables y auténticas en sistemas de AI, mediante compensaciones en pagos basados en blockchain. La computación distribuida, la interacción humano-máquina de alto nivel y la coordinación basada en blockchain juntos ofrecen nuevas formas para el aprendizaje y la infraestructura de AI.
Resolver los problemas complejos del mundo es un esfuerzo a largo plazo para cualquier persona en el planeta. Esto hace que comenzar lo antes posible sea aún más crucial, ya que cualquier cosa verdaderamente defensible requiere tiempo para construirse, ya sea en tecnología o en efectos de red. Por ejemplo, ¿qué logros ha alcanzado π Network que puedan ofrecer ventajas estratégicas y defensivas? Nuestro sistema πKYC. Es una red a gran escala compuesta por millones de personas verificadas y cientos de miles de computadoras.
Y la atención y participación de decenas de millones de usuarios.
No surgieron de la noche a la mañana, sino que fueron el resultado de años de construcción y del esfuerzo conjunto de toda la comunidad. Del mismo modo, contribuir de manera significativa a la infraestructura de AI mediante sistemas distribuidos es extremadamente difícil, y por eso es fundamental explorar y mantener una inversión a largo plazo desde temprano.