Evolução da tecnologia de IA e análise da cadeia industrial

A indústria de inteligência artificial começou na década de 1950 e passou por várias ondas tecnológicas. Atualmente, os principais métodos de aprendizado de máquina são três grandes correntes: o conexionismo, o simbolismo e o behaviorismo, sendo o conexionismo, representado por redes neurais, a corrente dominante, também conhecida como aprendizado profundo.

A tecnologia de aprendizagem profunda passou por várias evoluções, desde as primeiras redes neurais, passando por redes neurais de retropropagação, RNN, CNN, GAN, até o desenvolvimento de modelos grandes modernos como o GPT, que utilizam a tecnologia Transformer. A tecnologia Transformer, ao aumentar os conversores, consegue codificar diferentes modalidades de dados em representações numéricas, permitindo assim a capacidade de processamento multimodal.

A indústria de IA passou por três importantes ondas tecnológicas:

1. Anos 60 do século 20: O desenvolvimento da técnica do simbolismo resolveu os problemas de processamento de linguagem natural geral e de diálogo homem-máquina. No mesmo período, surgiram os sistemas especialistas.

2. Anos 90: O Deep Blue da IBM derrotou o campeão de xadrez, marcando a chegada de um segundo auge na tecnologia de IA.

3. Desde 2006: O conceito de aprendizado profundo foi proposto e se desenvolveu rapidamente, marcando a chegada da terceira onda tecnológica.

Nos últimos anos, modelos de linguagem de grande escala, como o GPT, fizeram avanços significativos, levando a tecnologia de IA a uma nova fase de desenvolvimento. No entanto, é importante notar que o aprendizado profundo não é o único caminho para o desenvolvimento da IA, e outras rotas tecnológicas também estão em exploração contínua.

A cadeia de indústria de aprendizado profundo inclui principalmente:

1. Hardware: Chips de IA baseados em GPU
2. Serviços em nuvem: fornece capacidade de computação flexível e soluções de treinamento hospedadas
3. Dados: Coleta, rotulagem e armazenamento de dados de treinamento
4. Algoritmo: Design e otimização de modelos de aprendizado profundo
5. Aplicação: A aplicação da tecnologia de IA em diversos setores

Entre eles, GPU, dados e poder computacional são fatores chave que limitam o desenvolvimento de grandes modelos. À medida que a escala dos modelos continua a crescer, a demanda por poder computacional e dados também está aumentando rapidamente, impulsionando o desenvolvimento de toda a cadeia industrial.

A combinação da tecnologia blockchain com a IA pode gerar sinergias nas seguintes áreas:

1. Reestruturar a distribuição de valor na cadeia de indústria de IA através da economia de tokens
2. Utilizar uma rede descentralizada para compartilhar recursos de computação
3. Proteger a privacidade dos dados enquanto se realiza o treino de IA
4. Serviços de IA automatizados baseados em contratos inteligentes

De um modo geral, a fusão entre a tecnologia de IA e blockchain ainda está em estágios iniciais, mas já demonstra amplas perspectivas de aplicação. No futuro, com a contínua inovação em ambos os campos, espera-se que surjam mais cenários de aplicação inovadores.