В мире, где технологии развиваются семимильными шагами, блокчейн и искусственный интеллект (ИИ) стали двумя наиболее революционными силами нашего времени.

С одной стороны, блокчейн обещает революцию в способах управления и проверки данных децентрализованным образом, в то время как ИИ представляется как мозг, который может оптимизировать и улучшить эту экосистему в геометрической прогрессии.

Но, что произойдёт, когда эти два технологических гиганта объединятся? Как агенты ИИ трансформируют будущее блокчейна и какие последствия это имеет для нас?

Что такое агенты ИИ

Агенты искусственного интеллекта (ИИ) – это программы, которые могут взаимодействовать с окружающей средой, собирать данные и использовать их для автономного выполнения задач для достижения заранее определенных целей.

Эти агенты способны анализировать окружающую среду, учиться на своём опыте и принимать решения на основе доступной информации. В отличие от традиционных ботов, которые следуют предопределенным правилам, агенты ИИ способны адаптироваться и совершенствоваться с течением времени, что делает их идеальными для широкого спектра приложений, включая экосистему блокчейна.

Ярким примером ИИ-агента может быть ИИ-агент в контакт-центре, который может автономно выполнять следующие задачи:

• Автоматически задавать вопросы клиенту.
• Искать информацию во внутренних документах.
• Предоставлять решения по запросам.
• Определять, можете ли вы решить вопрос самостоятельно или следует передать его решение человеку.

Автономность агентов ИИ

Здесь мы должны принять во внимание очень важный термин: автономность агентов ИИ.

Автономность агентов искусственного интеллекта (ИИ) – это фундаментальная концепция, определяющая их способность действовать независимо и принимать решения без прямого вмешательства человека.

Эта автономность проявляется в способности ИИ-агента взаимодействовать с окружающей средой, собирать и обрабатывать информацию, а также выполнять действия для достижения определенных целей – и всё это автономно.

Но, автономность не означает, что агент ИИ действует без направления или цели; Вместо этого цели и общие правила устанавливаются разработчиками или пользователями, но агент имеет свободу и возможность выбирать наиболее подходящие действия для достижения этих целей.

Конечно, автономность агентов ИИ зависит от нескольких ключевых компонентов. Прежде всего, решающее значение имеет восприятие окружающей среды.

Агенты ИИ могут использовать физические интерфейсы, такие как датчики в случае роботов, или программные интерфейсы, такие как текстовые запросы в случае чат-ботов, для сбора данных об окружающей среде.

Эта информация необходима агенту для понимания контекста и принятия обоснованных решений. Например, автономное транспортное средство использует различные датчики, такие как камеры, радары и лидары, для обнаружения препятствий и дорожных условий, что позволяет ему безопасно и эффективно перемещаться.

После того, как ИИ-агент собрал необходимую информацию, он приступает к процессу анализа и принятия решений. Этот процесс включает оценку собранных данных и выбор наиболее подходящих действий для достижения поставленных целей.

Агенты ИИ используют алгоритмы и модели машинного обучения для анализа данных и прогнозирования наилучших результатов.

Например, агент ИИ в контакт-центре может анализировать слова и тон голоса клиента, чтобы определить наилучший ответ или решение на его запрос. Способность принимать обоснованные решения и адаптироваться к меняющимся ситуациям является важнейшим аспектом автономности ИИ-агента.

Непрерывное обучение агентов ИИ

Кроме того, автономность агентов ИИ повышается за счет их способности к непрерывному обучению. Многие агенты ИИ созданы так, чтобы учиться на собственном опыте и со временем улучшать свою эффективность. Это достигается с помощью механизмов обратной связи и корректировки их внутренних моделей.

Например, агент ИИ, который классифицирует электронные письма как спам или не спам, может учиться на своих ошибках и корректировать свои критерии классификации, чтобы снизить количество ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов.

Эта способность к непрерывному обучению позволяет агентам ИИ адаптироваться к новым моделям и ситуациям, со временем повышая свою эффективность и результативность.

Автономность агентов ИИ также подразумевает способность выполнять задачи независимо и скоординированно. Во многих случаях агенты ИИ могут разбивать сложные задачи на более мелкие, более управляемые подзадачи и выполнять их последовательно или одновременно.

Например, агент ИИ в логистической системе может координировать забор и доставку посылок, эффективно управляя несколькими транспортными средствами и маршрутами.

Способность координировать и выполнять задачи автономно и эффективно имеет решающее значение для автономности агентов ИИ.

Проблемы в создании агентов ИИ

Однако, автономность агентов ИИ не лишена своих проблем и этических соображений.

Одной из основных проблем является обеспечение конфиденциальности и безопасности данных. Для эффективной работы агентам ИИ необходим доступ к большим объемам данных, что может представлять угрозу конфиденциальности и безопасности. Организациям крайне важно внедрять надёжные меры защиты данных и соблюдать соответствующие нормативные акты.

Кроме того, автономное принятие решений агентами ИИ может привести к предвзятым или неточным результатам, что может иметь негативные последствия.

Например, система рекомендаций по продуктам, основанная на исторических данных, может закреплять существующие предубеждения. Для снижения этих рисков важно внедрить механизмы человеческого контроля и проверки, а также обеспечить прозрачность и объяснимость решений, принимаемых агентами ИИ.

Типология агентов ИИ

Существует несколько типов агентов ИИ, каждый из которых имеет определенные возможности и области применения:

1. Простые реактивные агенты: эти агенты действуют строго в соответствии с предопределенными правилами и непосредственными данными. Они подходят для простых задач, таких как сброс паролей.
2. Реактивные агенты на основе моделей: похожи на простые реактивные агенты, но с более продвинутым механизмом принятия решений. Прежде чем принять решение, они оценивают результаты и последствия.
3. Агенты, ориентированные на цели: эти агенты обладают более надёжными способностями к рассуждению. Они сравнивают различные подходы для достижения желаемого результата, всегда выбирая наиболее эффективный путь.
4. Агенты, ориентированные на полезность: они используют сложный алгоритм рассуждений для максимизации желаемого результата. Они проверяют различные сценарии и соответствующие им значения полезности.
5. Обучающиеся агенты: они постоянно учатся на своем предыдущем опыте, чтобы улучшить свои результаты. Со временем они адаптируют своё поведение и обучаются на основе собранных данных.
6. Иерархические агенты: это организованная группа интеллектуальных агентов, организованная по уровням. Агенты более высокого уровня разбивают сложные задачи на более мелкие и поручают их агентам более низкого уровня.

Применение агентов ИИ в экосистеме блокчейна

В любом случае экосистема блокчейна может извлечь большую выгоду из автономности и интеллекта агентов ИИ.

Эти агенты способны предложить широкий спектр приложений, которые преобразуют способ нашего взаимодействия с технологией блокчейна.

Некоторые из наиболее примечательных приложений перечислены ниже:

Автоматизация торговли в DeFi с помощью агентов ИИ

В секторе децентрализованных финансов (DeFi) агенты ИИ играют решающую роль, отслеживая рынки и совершая сделки в режиме реального времени. Эти агенты могут выявлять и использовать возможности, которые человек не смог бы обнаружить из-за скорости и сложности криптовалютных рынков.

Кроме того, агенты ИИ могут управлять рисками, оценивая уязвимости в кошельках или смарт-контрактах, помогая пользователям избегать значительных потерь.

Например, агент ИИ может выполнять анализ рыночных условий в режиме реального времени, выявлять новые тенденции и автоматически совершать сделки, максимизируя прибыль и минимизируя риски.

Создание генеративного искусства и интерактивных NFT

Агенты ИИ также производят революцию в мире цифрового искусства и NFT (невзаимозаменяемых токенов). Они могут создавать уникальные цифровые произведения искусства и интерактивные NFT (iNFT или dNFT), которые развиваются на основе взаимодействия с пользователем.

Например, коллекционер может владеть iNFT/dNFT, который меняет свой внешний вид или характер при каждом взаимодействии, что делает его интерактивным и динамичным опытом. Эти агенты используют методы генерации изображений и модели глубокого обучения для создания уникальных произведений искусства, открывая новые возможности для художников и коллекционеров в пространстве блокчейна.

Упрощение взаимодействия с блокчейном

Для новичков технология блокчейн может казаться сложной и непонятной. Агенты ИИ могут упростить взаимодействие, автоматизируя такие процессы, как управление криптовалютными кошельками, одобрение транзакций или взаимодействие со смарт-контрактами. Это делает технологию блокчейн более доступной и способствует её массовому внедрению.

Например, агент ИИ может провести пользователя через процесс настройки кошелька, объяснить основы транзакций блокчейна и помочь в выполнении сложных операций, причем всё это интуитивно понятно и не требует дополнительных технических знаний.

Упрощение платежей

Традиционные платёжные системы, такие как кредитные карты, не предназначены для обработки микроплатежей или частых транзакций.

Криптовалюты с их низкой стоимостью и быстрыми транзакциями предлагают идеальное решение. Агенты на базе искусственного интеллекта могут обрабатывать платежи между сторонами мгновенно и без вмешательства человека, что упрощает реализацию моделей оплаты по требованию и беспроблемных переводов.

Например, агент ИИ может управлять автоматическими платежами за использование услуг в режиме реального времени, таких как доступ к данным или выполнение задач в облаке, упрощая и ускоряя транзакции.

Проблемы интеграции агентов ИИ

Несмотря на многочисленные преимущества, интеграция агентов ИИ в экосистему блокчейна также сопряжена со значительными трудностями.

Некоторые из этих проблем включают в себя:

• Регулирование и соответствие требованиям: существующие правила, такие как «Знай своего клиента» (KYC) и «О борьбе с отмыванием денег» (AML), предназначены для людей. Агенты ИИ, работающие автономно, могут попадать в серые зоны регулирования. Для решения этой проблемы разрабатываются такие решения, как кошельки с несколькими подписями и доверенные среды выполнения (TEE), которые обеспечивают несколько уровней безопасности и контроля.
• Безопасность и контроль: управление закрытыми ключами имеет решающее значение для безопасности транзакций в блокчейне. Агенты ИИ, имеющие доступ к этим ключам, могут представлять угрозу безопасности. Такие решения, как многосторонние вычисления (MPC) и сегментация ключей, обеспечивают безопасное распределенное управление ключами, снижая риск атак и неправомерного использования.
• Прозрачность и контролируемость: прозрачность и неизменность блокчейна имеют важное значение для обеспечения доверия и подотчетности. Агенты ИИ должны работать прозрачно, регистрируя все свои действия в блокчейне. Это позволяет проводить аудит и мониторинг деятельности, что имеет решающее значение для инвесторов и регулирующих органов.

Но, в любом случае агенты ИИ трансформируют экосистему блокчейна, автоматизируя сложные задачи, повышая безопасность и способствуя внедрению децентрализованных технологий.

По мере преодоления проблем регулирования и безопасности эти игроки обещают открыть новые возможности в области децентрализованных финансов, цифрового искусства, платежей и многого другого.

Интеграция агентов ИИ в экосистему блокчейна – важный шаг на пути к более автоматизированному и эффективному будущему, в котором технология блокчейна станет более доступной и будет использоваться более широкой аудиторией.