Sztuczna inteligencja (AI)

Czym jest sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence – AI)?

Sztuczna inteligencja (AI) to gałąź informatyki, której celem jest tworzenie maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. W przeciwieństwie do tradycyjnych maszyn lub programów komputerowych, które po prostu wykonują predefiniowane instrukcje, systemy AI są zaprojektowane do przetwarzania danych, podejmowania decyzji i uczenia się na podstawie wyników, naśladując funkcje poznawcze, które ludzie kojarzą z ludzkim umysłem, takie jak uczenie się i rozwiązywanie problemów. W dziedzinie kryptowalut technologie AI są wykorzystywane do ulepszania różnych aspektów technologii blockchain i aplikacji finansowych, optymalizując wszystko, od zautomatyzowanych systemów transakcyjnych po wykrywanie oszustw.

Sztuczna inteligencja w kryptowalutach nie tylko automatyzuje złożone zadania, ale także zapewnia zaawansowane możliwości analityczne. Sztuczna inteligencja może na przykład analizować trendy rynkowe i zachowania inwestorów, przewidywać zmiany warunków rynkowych, a nawet zarządzać aktywami w oparciu o dane historyczne i informacje w czasie rzeczywistym. Taka inteligentna automatyzacja pomaga usprawnić działania, zwiększyć dokładność i podejmować decyzje oparte na danych bez interwencji człowieka, oferując znaczną przewagę w szybko zmieniającym się świecie walut cyfrowych.

Jak działa sztuczna inteligencja (AI)?

U podstaw sztucznej inteligencji leżą algorytmy i modele, które umożliwiają jej uczenie się na podstawie danych. Algorytmy te przechodzą proces uczenia, podczas którego przetwarzane są ogromne ilości danych w celu umożliwienia rozpoznawania wzorców i nauki, jak samodzielnie przewidywać lub podejmować decyzje. Na przykład na rynkach kryptowalutowych systemy AI mogą być szkolone w zakresie historycznych danych cenowych, wolumenu obrotu i nastrojów rynkowych w celu prognozowania przyszłych ruchów cen i identyfikowania możliwości handlowych. Zdolność ta jest stale udoskonalana, gdy sztuczna inteligencja napotyka nowe dane, co pozwala jej skutecznie dostosowywać się do zmieniającej się dynamiki rynku.

Co więcej, sztuczna inteligencja integruje różne gałęzie technologii, w tym uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie i sieci neuronowe, aby zwiększyć swoje możliwości. Uczenie maszynowe umożliwia sztucznej inteligencji doskonalenie się w miarę upływu czasu bez jej wyraźnego zaprogramowania poprzez udostępnianie jej nowych danych. Głębokie uczenie, podzbiór uczenia maszynowego, wykorzystuje struktury podobne do ludzkiego mózgu zwane sieciami neuronowymi do interpretowania złożonych struktur danych i ustalania relacji. W kontekście kryptowalut oznacza to, że sztuczna inteligencja może pomóc w zabezpieczaniu transakcji, uwierzytelnianiu tożsamości użytkowników, optymalizacji operacji blockchain i zapewnianiu spersonalizowanych porad finansowych dla użytkowników, czyniąc ekosystem bezpieczniejszym, bardziej wydajnym i przyjaznym dla użytkownika.

Sztuczna inteligencja (AI) i jej zastosowania

1. Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej rewolucjonizuje opiekę nad pacjentami i działania administracyjne. Pomaga w diagnozowaniu chorób z dużą dokładnością dzięki technologii obrazowania i analizie danych. Narzędzia i aplikacje oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować dane historyczne w celu przewidywania wyników pacjentów, zarządzania planami leczenia pacjentów i monitorowania stanu zdrowia w czasie rzeczywistym. Ponadto sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w tworzeniu leków, przewidując wskaźnik ich sukcesu, przyspieszając w ten sposób proces rozwoju i obniżając koszty.

%1. Finanse

W sektorze finansowym sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do automatyzacji handlu, zarządzania ryzykiem, wykrywania oszustw i świadczenia usług dla klientów. Algorytmy mogą analizować dane rynkowe, aby przewidywać transakcje giełdowe i podejmować decyzje znacznie szybciej niż traderzy. Systemy sztucznej inteligencji monitorują i analizują również niezliczone transakcje, aby natychmiast zidentyfikować wzorce, które mogą wskazywać na nieuczciwe działania, zwiększając środki bezpieczeństwa w operacjach finansowych w czasie rzeczywistym.

%1. Sprzedaż detaliczna

Sprzedawcy detaliczni wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy obsługi klienta i usprawnienia działań. Sztuczna inteligencja pomaga w personalizacji doświadczeń zakupowych, analizując zachowania i preferencje klientów, a tym samym rekomendując produkty, które kupujący są bardziej skłonni kupić. Optymalizuje również zarządzanie zapasami i łańcuchy dostaw, przewidując trendy popytu, aby pomóc sklepom w wydajnym magazynowaniu i ograniczeniu marnotrawstwa.

%1. Motoryzacja

Przemysł motoryzacyjny wykorzystuje sztuczną inteligencję w rozwoju pojazdów autonomicznych. Systemy sztucznej inteligencji przetwarzają dane z czujników pojazdu i źródeł zewnętrznych w celu bezpiecznej nawigacji, rozpoznając obiekty, warunki drogowe i znaki drogowe, podejmując w ten sposób decyzje dotyczące jazdy w czasie rzeczywistym. Technologia ta jest wykorzystywana nie tylko w samochodach autonomicznych, ale także w celu zwiększenia bezpieczeństwa w samochodach prowadzonych przez ludzi.

%1. Edukacja

Sztuczna inteligencja przekształca sektor edukacyjny, personalizując doświadczenia edukacyjne w oparciu o indywidualne potrzeby uczniów. Nauczyciele AI zapewniają dodatkowe wsparcie uczniom, oferując dostosowane materiały edukacyjne, oceniając zadania, a nawet identyfikując obszary, w których uczniowie mogą mieć trudności. Co więcej, sztuczna inteligencja może usprawnić zadania administracyjne, automatyzując procesy rejestracji i wdrażania, a także analizując dane uczniów, aby pomóc instytucjom w ulepszaniu strategii nauczania i wyników.

%1. Telekomunikacja

W telekomunikacji sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do optymalizacji zarządzania siecią poprzez konserwację predykcyjną, która pomaga w przewidywaniu awarii sprzętu i planowaniu terminowej konserwacji. Sztuczna inteligencja usprawnia również obsługę klienta dzięki chatbotom, które obsługują rutynowe zapytania i skargi, poprawiając w ten sposób czas reakcji i zadowolenie klientów.

%1. Rozrywka

Branża rozrywkowa wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostosowywania doświadczeń użytkowników na platformach streamingowych, takich jak Netflix i Spotify, analizując nawyki oglądania lub słuchania w celu rekomendowania filmów, seriali lub muzyki. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do tworzenia środowisk gier, generując realistyczne i interaktywne scenariusze, które dynamicznie reagują na działania gracza.

%1. Produkcja

Sztuczna inteligencja w produkcji poprawia wydajność i bezpieczeństwo produkcji. Przewiduje awarie maszyn, skraca czas przestojów i wydłuża żywotność maszyn dzięki konserwacji predykcyjnej. Roboty oparte na sztucznej inteligencji współpracują z ludźmi, wykonując powtarzalne lub niebezpieczne zadania, zwiększając tempo produkcji i poprawiając bezpieczeństwo w miejscu pracy.

Najlepsze projekty krypto wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI)

1. SingularityNET (AGIX)

SingularityNET to zdecentralizowany rynek usług AI. Pozwala każdemu tworzyć, udostępniać i zarabiać na technologiach AI na dużą skalę. Platforma wykorzystuje swój natywny token – AGIX, do ułatwiania transakcji w ramach swojego ekosystemu.

%1. Fetch.ai (FET)

Fetch.ai wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia autonomicznych agentów do różnych zadań gospodarczych, w tym dystrybucji energii i zarządzania łańcuchem dostaw. Platforma ma na celu optymalizację wykorzystania zasobów przy minimalnym udziale człowieka.

%1. The Graph (GRT)

The Graph wykorzystuje sztuczną inteligencję do indeksowania i wyszukiwania danych z blockchainów, podobnie jak wyszukiwarki indeksują strony internetowe. Pomaga to deweloperom tworzyć i uruchamiać zdecentralizowane aplikacje bardziej efektywnie.

%1. Ocean Protocol (OCEAN)

Ocean Protocol zapewnia zdecentralizowaną wymianę danych, która umożliwia dostawcom danych i konsumentom bezpieczne udostępnianie danych i zarabianie na nich, przy użyciu sztucznej inteligencji do zarządzania i selekcjonowania zbiorów danych.

%1. Numeraire (NMR)

Numeraire wspiera platformę Numerai, fundusz hedgingowy, który pozyskuje predykcyjne modele finansowe za pomocą turniejów i nagradza analityków danych swoim tokenem za tworzenie skutecznych modeli.

%1. Theta Network (THETA)

Theta Network integruje sztuczną inteligencję w swoich zdecentralizowanych usługach przesyłania strumieniowego wideo, optymalizując dostarczanie danych i zaangażowanie widzów poprzez uczenie się preferencji widzów i usprawnianie dostarczania treści.

%1. Velas (VLX)

Velas wykorzystuje sztuczną inteligencję do utrzymania swojego ekosystemu blockchain, optymalizując czas przetwarzania i bezpieczeństwo, aby zapewnić wydajną walidację transakcji i skalowalność sieci.

%1. Bittensor (TAO)

Bittensor umożliwia modelom sztucznej inteligencji dzielenie się wiedzą i wspólne uczenie się, tworząc zdecentralizowaną sieć dla modeli uczenia maszynowego, aby wspólnie ulepszać i ewoluować.