Historique du développement de la technologie AI et analyse de la chaîne industrielle

Depuis le début des années 1950, l'industrie de l'intelligence artificielle a connu plusieurs vagues technologiques. Les principales méthodes d'apprentissage automatique actuelles se divisent en trois courants : le connexionnisme, le symbolisme et le béhaviorisme, dont le connexionnisme, représenté par les réseaux neuronaux, domine et est également appelé apprentissage profond.

Les technologies d'apprentissage profond ont connu plusieurs évolutions, des premiers réseaux de neurones aux réseaux de neurones à propagation avant, RNN, CNN, GAN, pour finalement évoluer vers des modèles modernes tels que ceux utilisant la technologie Transformer comme GPT. La technologie Transformer, en ajoutant des convertisseurs, permet de coder des données de différentes modalités en représentations numériques, réalisant ainsi une capacité de traitement multimodal.

L'industrie de l'IA a connu trois vagues technologiques importantes :

1. Années 1960 : le développement de la technologie symbolique a résolu les problèmes de traitement du langage naturel général et de dialogue homme-machine. Les systèmes experts sont également nés à cette époque.

2. Années 1990 : IBM Deep Blue bat le champion d'échecs, marquant le début d'un deuxième essor de la technologie AI.

3. Depuis 2006 : le concept d'apprentissage profond a été proposé et s'est rapidement développé, marquant l'arrivée de la troisième vague technologique.

Au cours des dernières années, les grands modèles de langage tels que GPT ont réalisé des avancées révolutionnaires, propulsant la technologie de l'IA dans une nouvelle phase de développement. Mais il est également important de noter que l'apprentissage profond n'est pas le seul chemin pour le développement de l'IA, d'autres voies technologiques sont également en cours d'exploration.

La chaîne de valeur de l'industrie de l'apprentissage profond comprend principalement :

1. Matériel : puces AI principalement basées sur des GPU
2. Services cloud : fournir des solutions d'entraînement flexibles et d'hébergement de calcul.
3. Données : collecte, annotation et stockage des données d'entraînement
4. Algorithme : Conception et optimisation des modèles d'apprentissage profond
5. Application : Déploiement de la technologie AI dans divers secteurs

Parmi eux, le GPU, les données et la puissance de calcul sont des facteurs clés limitant le développement des grands modèles. À mesure que l'échelle des modèles continue d'augmenter, la demande en puissance de calcul et en données croît rapidement, stimulant le développement de l'ensemble de la chaîne industrielle.

La combinaison de la technologie blockchain et de l'IA peut créer des synergies dans les aspects suivants :

1. Restructurer la distribution de la valeur de la chaîne d'industrie de l'IA par l'économie des tokens.
2. Utiliser un réseau décentralisé pour partager des ressources de puissance de calcul
3. Réaliser la formation de l'IA tout en protégeant la vie privée des données
4. Services AI automatisés basés sur des contrats intelligents

Dans l'ensemble, la fusion de l'IA et de la technologie blockchain en est encore au stade précoce, mais elle montre déjà un large éventail de perspectives d'application. À l'avenir, avec l'innovation continue dans ces deux domaines, il est prévu de donner naissance à davantage de scénarios d'application révolutionnaires.