$PI 為什麼派專注於AI？AI與區塊鏈有什麼關係

價值和生產是在世界上創造的。這種轉變不可避免地為人類帶來了新的挑戰。
隨著AI日益推動生產，傳統勞動已不再是財富分配的可靠基礎。這引發了一個關鍵問題：我們如何確保由AI創造的價值以一種能夠真正提高所有人整體生活質量的方式分配，而不是進一步集中在那些已經控制資本的人手中？
資本。
這是π計劃解決的核心問題。
π認為區塊鏈技術的終極效用是一種可審計、可擴展的機制，用於社會分配和再分配。在過去幾年中，π建立了一個廣泛分布的網絡作為實現這一目標的基礎。但僅僅擁有一個分散式網絡是不夠的。要實現這一終極效用，必須將現有的和新產生的真實生產都引入區塊鏈。
這樣做對現有的生產形式提出了重大挑戰。其中最大的障礙之一是身份、經過驗證的身份和經過驗證的所有權。
這些是大規模現實世界生產上鏈的先決條件。
P Network通過其KYC解決方案，在解決此問題方面投入了大量資源。
這使得身份驗證能夠實現全球規模應用，並為參與去中心化經濟活動提供信任基礎。
在新的生產方面，情況更加清晰。
下一代應用程序幾乎可以肯定要麼是 AI 動力驅動的，要麼是 AI 原生應用的。
然而，AI應用層仍處於早期階段。
如今，儘管人工智能行業正在積極探索更豐富的應用、新的社交網絡形式以及由AI輔助的工作流程，但大多數用戶與AI的交互仍然集中在聊天機器人上。
因此，在中短期，π在AI與區塊鏈交叉領域的重點在於AI應用層。
π Up Studio利用AI賦能應用程序開發，提供更簡單的開發者庫和工具，旨在讓第三方AI構建者能夠輕鬆集成並在其基礎上進行開發。
在策略層面，π結合了自下而上和自上而下的方法。像App Studio這樣的自下而上努力能夠創建大量應用程序。儘管信噪比可能很高，但這是可以預料的且可以接受的。同時，π通過π Network Ventures這一更偏向自上而下的高信號策略與之相輔相成。
每年都會投資於經過嚴格篩選的團隊，並以更加人性化的方法與他們合作。
在這兩種策略之間，還有介於兩者之間的舉措，例如黑客馬拉松、結合草根力量與更結構化指導的開發者計劃。這些策略共同致力於在π上推動、培育並擴大一個充滿活力的由AI驅動的應用生態系統。
展望未來，π在人工智能領域的參與還將擴展到人工智能基礎設施本身。這包括用於人工智能訓練、推理和強化學習的分散式計算。π在這方面處於獨特地位，因為它已經擁有超過35萬個計算節點的網絡，並且還有一個全球性的經過身份驗證的人工參與者網絡，這些參與者可以選擇加入以提供真實的人工輸入。
第三方客戶通過加密貨幣進行交易時，利用代幣進行交易地址的標記與激勵學習以獲取收益。
分散式AI訓練在全球仍處於研究階段。分散式AI訓練自然與分散式網絡相契合，並且可能有助於解決集中式訓練的一些局限性，如數據中心限制。
能源集中以及災難性遺忘或全球狀態瓶頸等問題。
儘管仍面臨重大挑戰，但這些正是需要持續研究和長期承諾才能解決的問題。
我們正在積極探索為什麼以及如何從完全集中式的人工智能訓練轉向更分散式的方法可以變得可行且高效。要將此轉化為對人工智能基礎設施的實質性貢獻，需要進行更深入的研究。人類參與也是π驗證者網絡所提供的關鍵組成部分。
一種獨特的資源，用於在AI系統中實現可擴展且真實的人機交互，通過基於區塊鏈的支付方式實現補償的本地處理。分散式計算、極高的人機交互和基於區塊鏈的協調這些元素共同為AI學習和基礎設施提供了新的方法。
解決世界上棘手的問題是全世界任何人的長期努力。這意味著盡早開始更為關鍵，因為任何真正具有防禦性的東西都需要時間來構建，無論是技術還是網絡效應。例如，π網絡取得了哪些能夠提供戰略優勢和防禦性的成果？我們的πKYC系統。它是一個由數百萬經過身份驗證的人和數十萬台計算機組成的大規模網絡。
以及數千萬用戶的關注度和參與度。
它們並非一夜之間興起，而是經過多年的建設以及整個社區的共同努力才得以實現。同樣，通過分散式系統有意義地為AI基礎設施做出貢獻極其困難，這正是為什麼必須盡早探索並持續長期投入的原因。