引言
在數位時代，人工智慧（AI）已成為推動科技革新和社會進步的關鍵力量。 AI的發展不僅是科技的進步，更是人類智慧的延伸。 AI在過去一段時間創投產業和資本市場最為熱門的話題。
對於這個主題，我們將分三篇文章分享我們的研究成果，本文是其中的第一篇，將帶您穿越AI的歷史長廊，探索其核心技術概念，並展望去中心化AI的未來。
我們也歡迎這個方向的創業者和專案方與我們聯繫。
AI的發展歷史
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一門研究如何透過電腦和軟體模擬、延伸和擴展人類智慧的學科，是對從環境中接收感知並執行動作的智能體（Intelligent Agent) 的研究。
人工智慧的概念最早可以追溯到1956年的達特茅斯會議，這標誌著AI研究的正式開始。從那時起，AI經歷了幾個重要的發展階段：
• 起步階段（1950s-1960s）：早期研究主要集中在符號主義AI，試圖透過邏輯和符號處理模擬人類思維。這時期的AI研究受限於運算能力，但奠定了AI的理論基礎。
• 探索與應用（1970s-1980s）：專家系統的興起，這些系統透過編碼人類專家知識在特定領域進行問題解決。這時期的AI開始在醫療、金融等領域展現其應用潛力。
• AI的復甦（1990s-2000s）：網路的普及和大數據的出現為AI提供了豐富的資料資源，推動了AI的發展。這段時期的AI技術開始應用於醫療診斷、金融分析等領域，顯示出其廣泛的應用潛力。
• 深度學習時代（2010s-至今）：深度學習革命，以卷積神經網路和循環神經網路為代表的深度學習模型在影像辨識、語音辨識等領域取得突破。這時期的AI技術廣泛應用於自動駕駛、智慧助理、個人化推薦等商業領域，實現了大規模商業化。
AI的核心技術概念
AI的核心技術概念涵蓋了從基礎演算法到複雜系統建構的多個面向：
• 機器學習：透過資料訓練演算法，使系統能夠在沒有明確編程的情況下進行學習和改進。機器學習演算法的進步，尤其是支援向量機和決策樹等方法的改進，顯著提升了AI系統的效能。
• 深度學習：基於神經網路的大規模機器學習方法，通常具有多層網路結構。例如，卷積神經網路（CNN）用於影像識別，循環神經網路（RNN）和Transformer用於自然語言處理。
• 自然語言處理（NLP）：使電腦能夠理解、解釋和產生人類語言的技術。 NLP技術的發展，如機器翻譯、情緒分析和聊天機器人，大大提高了人機互動的自然度和效率。
• 電腦視覺：使電腦能夠從影像或影片中獲取、處理和理解視覺資訊的技術。電腦視覺技術的進步，如臉部辨識、自動駕駛和醫療影像分析，為AI在安防、交通、醫療等領域的應用提供了技術支援。
什麼是去中心化AI
-
去中心化AI代表了AI和區塊鏈的結合，透過分散式運算資源和資料儲存來實現AI模型的訓練和使用。
-
去中心化AI的興起主要得益於生成式AI的廣泛應用和現實世界的熱情推動，各類項目也因此加速進入這個領域。
人工智慧與區塊鏈的協同作用
人工智慧與區塊鏈有許多的協同效應。兩者的結合為產業發展帶來了新的機遇，包括但不限於：
• 賦能方式：提升合約決策，引進經濟模型，利用Token激勵生態參與者貢獻。這種結合不僅提高了AI模型的效率，也透過經濟激勵機制促進了生態的健康發展。
• NFT市場與DeFi市場：在NFT市場生成與鑑定，在DeFi市場監控借貸風險。 AI技術的應用提高了這些市場的效率和安全性，同時也為AI技術的發展提供了新的應用情境。
去中心化AI的架構主要分為四層：模型層、訓練層、資料層、算力層。
模型層支援去中心化AI模型的開發、共享和交易；訓練層透過智慧合約降低AI模型訓練的成本；資料層利用區塊鏈儲存和管理資料；算力層則提供分散式運算資源，支援AI模型的高效訓練和推理。
結語
AI技術的發展不僅推動了科技進步，也為商業領域帶來了革命性的改變。隨著科技的不斷進步，AI正逐漸滲透到我們生活的各個層面。區塊鏈與人工智慧的結合而成的去中心化AI也是目前的熱點之一，並具有廣泛的市場前景。