4 nhóm AI crypto theo công dụng: ứng dụng, nhận thức, mô hình, tính toán

Số người xem bài viết (Post Views): 103

Có 7749 cái dự án AI ngoài kia, real cũng có mà pha kè cũng có, có ích cũng có mà vô dụng cũng có. Vậy thì cần phải có một cái phân loại để phân biệt được mục đích tồn tại của mấy con AI này phải không nhỉ?

Mình sẽ xếp mấy ông AI ra thành 4 nhóm dựa trên công dụng bao gồm:

+ Lớp ứng dụng

+ Lớp nhận thức

+ Lớp mô hình

+ Lớp tính toán

Từng lớp này là như thế nào, để mình giải thích ở bên dưới.

Table of Contents

1. Lớp tính toán (Lớp Infrastructure)

Lớp tính toán, hay còn gọi là lớp hạ tầng, đóng vai trò nền tảng cho các hệ thống AI hoạt động. Nó bao gồm các thành phần phần cứng và phần mềm cần thiết để hỗ trợ việc đào tạo, triển khai và chạy các mô hình AI trên lớp mô hình.

Lớp này cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu. Lớp này bao gồm các tài nguyên phần cứng giúp tăng tốc tính toán AI, bao gồm CPU, GPU (Bộ xử lý đồ họa) và các công cụ chuyên dụng khác có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả và ổn định.

=> Công dụng là cung cấp sức mạnh tư duy cho AI. Cái này giống như não bộ của bạn khỏe mạnh, chắc chắn từ trong ra ngoài, đại loại vậy.

Mấy ông AI thuộc về lớp này bao gồm @ionet, @rendernetwork, @Filecoin, @ArweaveEco, @nosana_ai,…

2. Lớp mô hình (Model)

Nằm trên lớp hạ tầng sẽ là lớp mô hình. Các mô hình AI thực tế được tạo ra và đào tạo ở lớp này bằng các thuật toán và các mạng lưới thần kinh nhân tạo.

Về cấu tạo thì lớp mô hình này là một khối bao gồm các mạng thần kinh nhân tạo (artificial neural networks – ANNs) xếp chồng lên nhau, kết nối chặt chẽ với nhau. Mỗi lớp mạng lưới thực hiện một phép toán cụ thể trên dữ liệu đầu vào và tạo ra dữ liệu đầu ra để truyền cho lớp tiếp theo trong quá trình học tập và dự đoán.

=> Công dụng là tạo (hay là dạy) các phương thức tư duy một cách hiệu quả cho AI. Cái này giống như cách sắp xếp các nơ-ron thần kinh kết nối với nhau sao cho não bộ có thể tư duy một cách thông suốt và hiệu quả nhất.

Mấy ông AI thuộc về mảng này gồm @bittensorcom, @ritualnet, @gizatechxyz, @AlloraNetwork,…

3. Lớp ứng dụng

Như cái tên của nó, đây là các app Web2 hoặc Web3 sử dụng AI hoặc các Agent (cái này để nói rõ hơn dở dưới nhé).

Lớp ứng dụng chịu trách nhiệm nhận dữ liệu đầu vào và đẩy dữ liệu đầu ra cho người dùng, dựa trên các mô hình và thuật toán AI cơ bản (có thể là ở lớp mô hình). Nó cho phép người dùng giao tiếp trực tiếp với hệ thống AI và nhận phản hồi theo cách giống con người nhất có thể.

Lấy ví dụ: Bạn sử dụng trợ lý giọng nói như Siri hoặc Alexa để phát nhạc. Lớp ứng dụng chịu trách nhiệm xử lý lệnh bằng giọng nói của bạn và tìm các bài hát thích hợp từ thư viện nhạc hay Spotify, và sử dụng các thuật toán AI cơ bản như nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ.

Còn như trong game, lấy ví dụ là @ParallelColony đi, đây là con game sử dụng AI Agent, giúp anh em có thể nói chuyện và ra lệnh bằng giọng nói với nhân vật trong game. Hệ thống AI sẽ xử lý giọng nói, suy luận và phản biện với bạn như một con người. Ngoài ra nhân vật đó có thể tự học hỏi và tự động đi kiếm lợi ích về cho bạn mà không cần phải ra lệnh nhiều lần.

=> Công dụng là cái “bộ mặt” của hệ thống AI để tương tác với người dùng, nhận và ra dữ liệu cho người dùng. Nếu so sánh với con người thì đây chính là nguyên cái hình thể con người.

Mấy ông AI thuộc lớp này bao gồm @ParallelColony, @worldcoin, @farcaster_xyz, @myshell_ai,…

4. Lớp nhận thức

Lớp bao gồm các Agent và các tư duy kỹ năng, có tư duy riêng và tự chủ động làm các nhiệm vụ được giao bởi người dùng.

Các app trong lớp ứng dụng có thể tự tạo từng bước cho quá trình tư duy của AI. Tuy nhiên càng về sau thì người ta nhận ra rằng, nếu để các app tự làm thì phát sinh sự kém hiệu quả trên toàn hệ thống, khi team dev của mỗi app bị quá tải trong việc tạo đi tạo lại các tích hợp, câu lệnh và logic chung khi làm việc chung với các ứng dụng khác.

Từ đó lớp nhận thức ra đời, nằm giữa các app trong lớp ứng dụng và lớp mô hình. Ở đây, các Agent giống như “người hầu” của người dùng, có thể tự học hỏi các kỹ năng và hành động thay cho người dùng mà không cần người dùng phải luôn kiểm soát, giúp cho hệ thống hoạt động hiệu quả hơn. Và đó cũng là lý do tại sao gọi lớp này là lớp “nhận thức”, vì nó có nhận thức riêng và hành động riêng của chính bản thân nó.

=> Công dụng là các “người hầu”, làm “hộ” cho người dùng, giúp người dùng tiết kiệm được thời gian, công sức và mang lại hiệu quả cao hơn.

Mấy ông AI thuộc mảng này bao gồm @Fetch_ai, @AIWayfinder, @autonolas, @PaalMind, @dainprotocol,…

[+++]

Lưu ý: Bài viết chỉ cung cấp góc nhìn và không phải là lời khuyên đầu tư.

Đọc các Sách chính thống về Blockchain, Bitcoin, Crypto

Để nhận ưu đãi giảm phí giao dịch, đăng ký tài khoản tại các sàn giao dịch sau:

👉 Nếu bạn cần Dịch vụ quảng cáo crypto, liên hệ Click Digital ngay. 🤗

Cảm ơn bạn đã đọc. Chúc bạn đầu tư thành công. 🤗

Giới thiệu token Saigon (SGN):

Đầu tư vào các công ty quảng cáo blockchain hàng đầu bằng cách MUA token Saigon (SGN) trên Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8/ (đừng lo lắng về tính thanh khoản, hãy trở thành nhà đầu tư sớm)
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về blockchain và crypto
Lợi nhuận sẽ dùng để mua lại SGN hoặc đốt bớt nguồn cung SGN để đẩy giá SGN tăng.
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter X: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

If you’d like to invest in top blockchain advertising companies, just BUY Saigon token (SGN) on Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8/ (do not worry about low liquidity, be the early investor)
Backed by Click Digital Company
Enhancing blockchain and crypto knowledge
The profits will be used to repurchase SGN or burn a portion of the SGN supply to drive up the SGN price.
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter X: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/