C'è una ragione per cui la maggior parte dell'AI on-chain si sente ancora immatura anche quando la tecnologia dietro di essa sembra avanzata. Il problema non sono i modelli o il calcolo. È l'ambiente in cui l'AI è collocata.
La maggior parte delle blockchain sono progettate per dimenticare.
Ogni transazione è finale. Ogni interazione è autonoma. Una volta che l'esecuzione termina, il contesto scompare. Quel design aveva senso quando le blockchain erano costruite per la registrazione e il trasferimento di valore tra umani. Ha molto meno senso quando l'utente è un sistema autonomo che dovrebbe imparare nel tempo.
L'intelligenza dipende dalla continuità.
Gli esseri umani non diventano più intelligenti perché eseguono azioni più velocemente. Migliorano perché le esperienze si accumulano. I risultati passati influenzano le scelte future. Si formano schemi. La memoria plasma il comportamento.
L'AI funziona allo stesso modo.
Se un agente si sveglia con una lavagna vuota ogni volta che agisce, non sta apprendendo. Sta ripetendo.
Perché i sistemi senza stato limitano l'intelligenza
In un sistema senza stato, ogni decisione è isolata. Un agente AI può analizzare gli input e produrre output, ma non può sviluppare un senso di progresso. I successi non rinforzano il comportamento. I fallimenti non cambiano strategia.
Ecco perché molti demo di AI sembrano impressionanti la prima volta e poco interessanti la seconda. Non migliorano perché non possono ricordare.
Gli sviluppatori cercano di risolvere questo spingendo la memoria fuori dalla catena. I database memorizzano la storia. Gli script ricollegano il contesto. Ma questo crea sistemi fragili in cui l'intelligenza esiste al di fuori della catena, mentre l'esecuzione avviene su di essa.
Il risultato è un cervello diviso.
Vera intelligenza richiede memoria e azione per vivere nello stesso ambiente.
Trattare la memoria come infrastruttura
È qui che l'idea della prima infrastruttura AI inizia a diventare importante.
Se si presume che gli agenti AI esisteranno come partecipanti a lungo termine, allora la memoria non può essere opzionale. Deve far parte del sistema stesso e non un'aggiunta.
Vanar affronta questo trattando la memoria come qualcosa di persistente e referenziabile piuttosto che come storage statico. Con myNeutron, il contesto può sopravvivere oltre una singola esecuzione. Le interazioni lasciano tracce che hanno importanza in seguito.
Questo cambia come si comportano gli agenti.
Un agente che può fare riferimento alla propria storia non ha bisogno di essere programmato esplicitamente per ogni scenario. Può adattare il comportamento in base a ciò che è accaduto prima. È così che inizia l'apprendimento.
Contesto sopra i dati grezzi
La memoria non riguarda il memorizzare tutto. Riguarda il memorizzare significato.
La maggior parte delle blockchain già memorizzano dati, ma i dati da soli non creano intelligenza. Il contesto lo fa. Comprendere perché qualcosa è accaduto è più importante che registrare che è accaduto.
Concentrandosi sul contesto semantico piuttosto che sui record grezzi, Vanar consente all'AI di costruire una narrazione delle proprie azioni. Questo è più vicino a come funziona la memoria umana ed è più utile per il processo decisionale.
L'agente non sta più reagendo solo al presente. Sta agendo con consapevolezza del suo passato.
Perché questo è importante prima dell'automazione
C'è una tentazione in Web3 di affrettarsi verso l'automazione. Lascia che l'agente agisca. Lascia che esegua. Lascia che scaldi.
Ma l'automazione senza memoria è pericolosa.
Un agente che non può ricordare gli errori passati li ripeterà. Un agente che non può riconoscere schemi interpreterà erroneamente i segnali. Scalare quel comportamento moltiplica solo il rischio.
La memoria agisce come una forza stabilizzante. Rallenta il comportamento avventato e consente un miglioramento graduale.
Ecco perché concentrarsi prima sulla continuità ha senso, anche se sembra meno emozionante rispetto ai demo di automazione.
La visione a lungo termine dell'intelligenza
Molti progetti misurano i progressi in base alle funzionalità spedite o alle transazioni elaborate. L'intelligenza progredisce in modo diverso.
Cresce lentamente. Si compone. Richiede pazienza.
L'infrastruttura che supporta questo tipo di crescita può sembrare deludente all'inizio. Non ci sono metriche istantanee che catturano l'apprendimento nel tempo. Il valore emerge più tardi quando i cambiamenti di comportamento diventano evidenti.
Questo è uno dei motivi per cui la prontezza dell'AI è spesso fraintesa. Non si annuncia ad alta voce. Si rivela attraverso la coerenza.
Costruire per ciò che viene dopo la fase demo
L'AI sulla catena è ancora nelle fasi iniziali. La maggior parte dei sistemi è nella fase di sperimentazione. È normale.
Ciò che conta è quali progetti si stanno preparando per ciò che verrà dopo.
Una volta che l'AI supera i demo, i requisiti cambieranno. I sistemi non saranno giudicati da quanto siano intelligenti, ma da quanto bene si adattano. La memoria smetterà di essere opzionale. La continuità diventerà attesa.
Le catene che assumevano che l'intelligenza fosse una caratteristica di breve durata faranno fatica ad adattarsi. Le catene che assumevano che gli agenti persistessero saranno già allineate.
Un tipo di progresso più silenzioso
Vanar non ha l'impressione di correre per dimostrare qualcosa. Ha l'impressione di prepararsi a supportare qualcosa che non è ancora completamente qui.
Quella preparazione è facile da trascurare in un mercato guidato dall'attenzione. Ma l'infrastruttura tende ad essere valutata dopo che diventa necessaria, non prima.
Quando l'AI inizia a comportarsi meno come un demo e più come un partecipante, la memoria sarà la linea di demarcazione.
I sistemi che ricordano miglioreranno.
I sistemi che dimenticano si ripeteranno.
E col tempo quella differenza diventa impossibile da ignorare.