chainbase erste Phase~AI isst die Daten auf der Blockchain
chainbase bedeutet umgekehrt „Basis der Kette“, der Name ist imposant und ambitioniert. Was ist also diese Grundlage (Infrastruktur)? chainbase glaubt, dass es sich um Datenstandards handelt, die das Problem der Interoperabilität lösen, das durch unterschiedliche Datenstrukturen auf verschiedenen Blockchains verursacht wird. Und warum ist Interoperabilität notwendig? Weil die Daten auf der Blockchain letztendlich von AI verarbeitet werden sollen; wenn die Standards unterschiedlich sind, wird die Effizienz niedrig sein.
chainbase gehört zu den Infrastrukturen, und es ist notwendig, zurück zu den wirtschaftlichen Theorien zu gehen, es wird definitiv profitabel sein; jeder weiß, dass wir Infrastruktur-Verrückte sind (keine Wunder, dass Tencent interessiert ist, die Gene der Infrastruktur-Verrückten).
Ist chainbase also wirklich beeindruckend? Oder ist die Arbeit in der Infrastruktur im Web3 genauso profitabel wie die Infrastrukturarbeit im realen Leben? Infrastruktur und Standards scheinen beide zentralisiert zu sein; ist es passend, in einem dezentralisierten Raum zentrale Dinge zu machen? Mit so vielen Fragen, lass uns eine nach der anderen besprechen. In dieser Folge sprechen wir zunächst über das Thema, dass AI Daten benötigt.
2024 ist ein entscheidendes Jahr für AI, denn eine Sache hat zu einem dramatischen Rückgang der Bewertung von AI geführt, nämlich der Beweis, dass AI derzeit nicht in der Lage ist, Bewusstsein zu erzeugen. Es gibt zwei Hauptkräfte, die das Bewusstsein erforschen: Die eine Seite glaubt, dass das menschliche Gehirn die Quelle des Bewusstseins ist und erforscht die chemischen und elektrischen Signale des Gehirns; dieses europäische Team hat über mehrere Milliarden in 10 Jahren investiert und nichts erreicht. Die andere Seite vermutet, dass das Bewusstsein mit der Anzahl der Neuronen zusammenhängt und versucht, die Anzahl der Neuronen in neuronalen Netzwerken exponentiell zu erhöhen, um das Bewusstsein im Rahmen von natürlichen Sprachmodellen zu finden. Aber auch sie haben nichts erreicht.
Dies hat dazu geführt, dass der Vorstellungshorizont von AI plötzlich von potenziellen silikonbasierten Lebensformen auf große natürliche Sprachmodelle zurückgegangen ist. Das heißt, es hat sich von Transformers zurück zu Baidu und Google verwandelt. Die Tatsache, dass AI Daten benötigt, könnte plötzlich viel weniger wichtig sein; was bringt es, wenn sie sie konsumiert? Die Funktionalitätssteigerung scheint vorerst keinen Wendepunkt zu haben; ein besser funktionierendes Werkzeug ist das Maximum.
