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多重因素推动ASC人工智能出圈,步入发展快车道

摘要:ASC人工智能3.0从"新"出发,于主网上线之际,发布ASC白皮书V3.0,以全新的技术架构、切实的应用场景等多重因素,推动ASC人工智能出圈,步入发展快车道。
随着万物互联时代的到来,感知规模呈爆炸式增加,连接形式也愈加多样化和复杂化,数据和计算成为AI人工智能发展的关键。而区块链作为实现AI智能化的桥梁与技术驱动力,面临着新的机遇与挑战。如今,ASC人工智能3.0从“新”出发,于主网上线之际,发布ASC白皮书V3.0,以全新的技术架构、切实的应用场景等多重因素,推动ASC人工智能出圈,步入发展快车道。

ASC人工智能3.0:不变的是生态愿景

ASC旨在搭建一个以区块链为底层的AI资源协作生态平台,激励数据所有者共享数据,激励应用开发者创造出更多有价值的应用,以满足市场的所有参与者的需求,并使得整个生态系统更加稳定、丰富。通过对资源的正义使用创造价值,不是由开采消耗的硬件资源和电力所创造的加密货币的名义价值,通过参与ASC生态,为人工智能产业及技术发展做出贡献,并提出一个全新的人工智能生态系统,价值可以共享,而非独占。这不仅仅是通过投机性消费来创造利益,而是试图为合理地使用资源所获得的价值提供正当回报。

ASC目的在于将AI和区块链进行完美结合,将AI应用开发过程和使用,拆分为不同角色,打造一个全民都可以参与的AI平台。于技术层面,ASC通过对现有区块链系统进行升级改造,利用外挂Docker容器的方案突破AI应用编程语言、运行环境和应用复杂的限制,使得AI应用能够利用区块链技术来进行数据、服务等资源的高效流通。


 
为了实现人工智能,需要推动数据的创建、流通及奖励机制,为此ASC将推出一个AI资源协作生态平台来获取和提供数据学习。ASC生成的所有流通数据将被记录在区块链上,以保证透明有力的奖惩体系,希望通过生态系统成员的主动参与和奖励,让海量数据更容易获得,提高数据的可重用性,通过优质通用数据的积累和利用,为人工智能的发展尽绵薄之力。

ASC人工智能3.0:技术架构之上赋能AI

为使ASC实现其技术目标,即在垂直市场上培育卓越的AI应用程序,并传播功能强大且向善的人工智能,ASC不仅仅是一个出色的AI资源市场,使狭窄的AI算法和服务与使用者相匹配,ASC网络还必须包含一定百分比的AI代理,这些AI代理可以执行抽象的通用AI任务。然后,这些较低级别的AI代理可以由其他AI代理转包,这些AI代理可执行更多特定于应用程序的任务并提供最终用户解决方案,并且可以比任何一个特定应用程序领域学习更通用的规则。

为此,ASC实验室的AI技术团队一直在追求各种AI R&D项目,在许多情况下,它们都在继续并扩大已经进行的AI R&D。随着时间的流逝,我们希望社区做出的贡献具有增强的智能性和适用性,这将使ASC实验室的大部分开发工作都摆脱了理论与经济负担。
ASC核心技术框架
 
ASC采用与可扩展的软件工程兼容的方式进行了相当规模的人工智能深入研究,这种技术和科学努力在许多方面都是独一无二的,除大型科技公司之外屈指可数。此外,虽然大型科技公司专注于利用其大型专有数据存储深层神经网络技术,但ASC的研发部门正在基于公用的认知架构中追求AI。

这项研发工作产生的AI服务将为精明的ASC使用者提供直接价值,他们知道如何在其软件平台上直接使用这些服务,并且将作为分包商的间接价值提供给在ASC生态平台上运行的其他AI代理。此类AI代理可能缺少更高级的功能,因此需要向ASC lab AI团队创建的AI代理提交查询,以增强其功能。

ASC人工智能3.0:更广阔的应用场景

在ASC最新发布的白皮书V3.0中,可以印证ASC人工智能3.0更广阔的应用场景:除了此前公布的AI资源市场及虚拟个人助理之外,更新增了AI服务、AI Mining、AI深度学习、AI云计算等多组应用场景。

ASC人工智能平台第一阶段主要侧重于吸引AI开发者共同建设底层的AI资源市场,让开发者和需求者充分利用开放的AI资源,交易各自所需的AI生产要素,进一步推动人工智能的发展。除此之外,选择了网络分析、生物数据分析、概率图形模型和严肃游戏三个重点领域进行高级AI服务的初步工作。

大数据时代已经教会了我们“网络视角”:事物之间的联系通常和事物本身一样有趣。ASC的应用分布式人工智能专家将开发各种网络分析工具,每种工具都有自己的实际应用,处理类似领域的多发情况,例如网络的演进,其中动态随着时间的推移网络关系的展开是使用进化计算和神经网络,这两个产生和预测网络的结果影响。ASC特别关注导致网络增长和衰退的原因,因此可以提前预测,例如:在一个竞争特别激烈的市场中,明年将需要哪些商品和服务。由此,各类AI服务面向服务的用户越多,ASC平台上的活跃度就会越多,从而推动AI人工智能市场高效增长。
ASC飞轮
 
为了深度学习资源使用的公平和高效,ASC汇集了大量临时闲置的挖矿设备(如GPU矿池)等,形成AI深度学习的硬件池。这里汇集的硬件资源是个人或机构(矿场)拥有的GPU、FPGA、ASIC和DSP等设备,这些硬件基于ASC的标准接口连接到平台上。同时,可以为提供大型矿场或具有良好价值资源的参与者提供定制化解决方案,为对稳定性要求较高的资源消费者提供稳定的性能和高品质的服务。这些技术能够最大程度地实现资源的公平使用,解决AI硬件时间分配的不平等现象,同时也为ASC生态系统的参与者提供了更大的价值。

走向真正意义上的AI人工智能的路径还很长,而ASC人工智能平台在做的事情就是打造一个AI协同智能平台,将用户在不同AI人工智能场景的行为数据打通,以用户为中心,将人、物、服务三张网打造为一张网,为AI人工智能用户带来更好的体验。于主网上线之际,ASC发布白皮书V3.0,以全新的技术架构、切实的应用场景等多重因素,推动ASC人工智能出圈,想必大有可为。
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