Là một công ty công nghệ kết hợp sâu sắc công nghệ chuỗi khối và trí tuệ nhân tạo, Fetch.AI đặt mục tiêu xây dựng một nền kinh tế thông minh phi tập trung và đạt được các mục tiêu phân tán bằng cách kết hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo, chuỗi khối và Internet vạn vật. Mục tiêu của công ty là cung cấp cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng một cách hoàn toàn mới để tương tác kinh tế, cho phép các giao dịch hiệu quả hơn, an toàn hơn và thông minh hơn.

Nhờ kiến ​​trúc mở và thông minh cao của chuỗi khối AI+, Fetch.AI có nhiều kịch bản ứng dụng, bao gồm hậu cần, chuỗi cung ứng, tài chính, năng lượng, chăm sóc y tế và các lĩnh vực khác. Kiến trúc kỹ thuật của Fetch.AI chủ yếu bao gồm hai phần: chuỗi chính Fetch.AI và tác nhân thông minh Fetch.AI. Chuỗi chính Fetch.AI là một sổ cái phân tán dựa trên công nghệ chuỗi khối, được sử dụng để ghi lại các giao dịch và hợp đồng thông minh, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của các giao dịch. Tác nhân thông minh Fetch.AI là một hợp đồng thông minh với khả năng trí tuệ nhân tạo có thể tự thực hiện các tác vụ, điều phối tài nguyên và tương tác với các tác nhân thông minh khác để đạt được các tương tác kinh tế tự động, thông minh và phi tập trung.

tiêu đề cấp đầu tiên

Để các nút mạng tự quản lý: Kiến trúc tác nhân kinh tế tự trị (AEA)

Trên mạng Fetch.ai, các cá nhân hoặc công ty có dữ liệu được đại diện bởi các đại lý của họ, những người liên hệ với đại lý của các cá nhân hoặc công ty đang tìm kiếm dữ liệu. Cơ quan này hoạt động dựa trên Khung kinh tế mở (OEF). Điều này hoạt động như một cơ chế tìm kiếm và khám phá nơi các tác nhân đại diện cho các nguồn dữ liệu có thể quảng cáo dữ liệu mà họ có quyền truy cập. Tương tự như vậy, các cá nhân hoặc công ty đang tìm kiếm dữ liệu có thể sử dụng OEF để tìm kiếm các tác nhân có quyền truy cập vào dữ liệu được đề cập.

Kiến trúc AEA của Fetch.AI là một kiến ​​trúc tác nhân thông minh phân tán để xây dựng các mạng tác nhân thông minh hợp tác và tự trị. AEA là viết tắt của Đại lý kinh tế tự trị,Ý tưởng cốt lõi của nó là kết hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ chuỗi khối để xây dựng một nền kinh tế thông minh phi tập trung và thực hiện tương tác kinh tế thông minh, tự trị và phi tập trung.

Các thành phần cốt lõi của kiến ​​trúc AEA chủ yếu bao gồm bốn mô-đun sau:

• Đại lý AEA (Đại lý):Tác nhân AEA là một tác nhân thông minh tự trị, có thể lập trình với khả năng ra quyết định tự trị, cộng tác tự chủ và học tập tự trị. Nó là thành phần cốt lõi của AEA và đại diện cho một thực thể độc lập có khả năng ra quyết định và hành động tự trị. Mỗi đại lý AEA có địa chỉ ví, danh tính và hợp đồng thông minh riêng, đồng thời có thể tương tác và hợp tác với các đại lý khác.

• Giao tiếp AEA (Kết nối):Giao tiếp AEA là một giao thức giao tiếp điểm-điểm dựa trên công nghệ chuỗi khối, được sử dụng để thực hiện truyền thông tin và tương tác giữa các đại lý. Giao tiếp AEA có thể đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của sự tương tác. AEA của Fetch.AI hỗ trợ nhiều phương thức kết nối, bao gồm kết nối WebSocket và HTTP.

• Kỹ năng AEA (Kỹ năng):Kỹ năng AEA là một mô-đun có thể cắm thêm được sử dụng để mở rộng chức năng và khả năng của một tác nhân AEA. Mỗi kỹ năng bao gồm một hợp đồng thông minh và gói Python để triển khai chức năng cụ thể của tác nhân, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, ra quyết định, v.v. Các kỹ năng có thể chứa nhiều giao thức và mô hình để các tác nhân có thể hiểu và phản hồi các yêu cầu từ các tác nhân khác.

• Giao thức AEA (Giao thức):Giao thức AEA là một cơ chế hợp tác để hợp tác và tương tác giữa các đại lý. Giao thức AEA xác định định dạng thông báo, luồng giao thức và quy tắc tương tác giữa các tác nhân, để nhận ra công việc hợp tác giữa các tác nhân. Giao thức là các quy tắc và hướng dẫn để liên lạc giữa các đại lý. Các giao thức xác định cách các tác nhân nên trao đổi thông tin, phản hồi các yêu cầu và xử lý lỗi. AEA của Fetch.AI hỗ trợ nhiều giao thức, bao gồm Ngôn ngữ giao tiếp tác nhân (ACL) của chính Fetch.AI và giao thức HTTP.

Hãy tưởng tượng một công ty đang tìm kiếm dữ liệu để đào tạo một mô hình dự đoán. Khi một đại lý của công ty kết nối với một đại lý đại diện cho một nguồn dữ liệu, nó sẽ yêu cầu đại lý đó cung cấp thông tin về các điều khoản thương mại. Sau đó, một đại lý làm việc thay mặt cho nhà cung cấp dữ liệu sẽ đưa ra các điều khoản mà họ sẵn sàng bán dữ liệu. Một đại lý bán quyền truy cập dữ liệu có thể tìm kiếm mức giá cao nhất có thể, trong khi một đại lý mua quyền truy cập dữ liệu muốn trả mức giá thấp nhất có thể. Nhưng cơ quan bán dữ liệu biết rằng nếu tính phí quá cao, họ sẽ bỏ lỡ thỏa thuận. Điều này là do các proxy tìm kiếm dữ liệu sẽ không chấp nhận các điều khoản và thay vào đó sẽ cố gắng mua dữ liệu từ một nguồn khác trên web. Nếu đại lý mua thấy các điều khoản có thể chấp nhận được, thì họ sẽ thanh toán cho đại lý bán theo giá đã thỏa thuận thông qua một giao dịch trên sổ cái Fetch.ai. Sau khi nhận được thanh toán, đại lý bán dữ liệu sẽ gửi dữ liệu được mã hóa qua mạng Fetch.ai.

tiêu đề cấp đầu tiên

Cốt lõi của việc làm cho các nút trở nên thông minh: Mô-đun kỹ năng AEA và cơ chế học nhóm (Colearn)

Trong số bốn mô-đun trên, mô-đun quan trọng nhất là mô-đun kỹ năng AEA, đây là mô-đun chính để làm cho các nút trở nên thông minh. Kỹ năng AEA là một mô-đun có thể cắm được để thực hiện chức năng tự học nhóm của các đại lý. Mỗi kỹ năng học tập bao gồm một hợp đồng thông minh và gói Python để thực hiện các loại nhiệm vụ học tập khác nhau, chẳng hạn như học tăng cường, học có giám sát, học không giám sát, v.v. Khi một tác nhân cần học, nó có thể lựa chọn kỹ năng học phù hợp với mình và lưu kết quả học ở trạng thái riêng. Các đại lý có thể tự điều chỉnh các hành vi và chiến lược dựa trên kết quả học tập, cho phép các tương tác kinh tế thông minh hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn.

Nguyên tắc học tập tập thể của Fetch.AI bao gồm các bước sau:

chia sẻ dữ liệu:Các tác nhân khác nhau thu thập dữ liệu của riêng họ và tải nó lên cơ sở dữ liệu dùng chung trong mạng chuỗi khối. Những dữ liệu này có thể là dữ liệu cảm biến, dữ liệu văn bản, dữ liệu hình ảnh, v.v. Tất cả các tác nhân tham gia học tập tập thể có thể truy cập dữ liệu trong cơ sở dữ liệu dùng chung và sử dụng những dữ liệu này để đào tạo.

Đào tạo người mẫu:Đại lý sử dụng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu được chia sẻ để đào tạo mô hình. Các mô hình có thể là mô hình học máy, mô hình học sâu hoặc các loại thuật toán khác. Các tác nhân có thể được đào tạo bằng các mô hình khác nhau để tìm hiểu các nhiệm vụ hoặc vấn đề khác nhau.

Lựa chọn mô hình:Sau khi đào tạo mô hình hoàn tất, tác nhân tải mô hình của nó lên mạng chuỗi khối. Tất cả các đại lý tham gia học tập tập thể có thể truy cập các mô hình này và chọn một mô hình phù hợp với họ theo nhu cầu của họ. Quá trình lựa chọn có thể dựa trên các yếu tố như hiệu suất của tác nhân, yêu cầu nhiệm vụ và các ràng buộc về tài nguyên.

Tích hợp mô hình:hệ thống tiền thưởng:

hệ thống tiền thưởng:Trong quá trình học hỏi tập thể, các đại lý có thể nhận được phần thưởng bằng cách đóng góp dữ liệu và mô hình của riêng họ. Phần thưởng có thể được phân bổ dựa trên các yếu tố như hiệu suất của đại lý, đóng góp và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Cơ chế khen thưởng có thể khuyến khích các đại lý tham gia tích cực vào quá trình học hỏi tập thể và cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Giả sử có hai đại lý A và B cần hợp tác để hoàn thành một nhiệm vụ, chẳng hạn như vận chuyển hàng hóa.Đại lý A chịu trách nhiệm giao hàng và Đại lý B chịu trách nhiệm cung cấp dịch vụ vận tải. Trong tương tác ban đầu, cả tác nhân A và tác nhân B đều có thể áp dụng chiến lược hành vi ngẫu nhiên để hoàn thành nhiệm vụ, chẳng hạn như chọn ngẫu nhiên tuyến đường vận chuyển hoặc phương thức vận chuyển.

Khi quá trình tương tác diễn ra, tác nhân A và tác nhân B có thể tìm hiểu dữ liệu lịch sử tương tác bằng cách học các kỹ năng và điều chỉnh các chiến lược hành vi một cách tự động theo kết quả học tập. Ví dụ, đại lý A có thể tìm hiểu các thông tin như nguồn cung cấp hàng hóa và chi phí vận chuyển thông qua các kỹ năng học tập, để độc lập lựa chọn chiến lược hợp tác tối ưu theo nhu cầu hàng hóa và giá cả thị trường hiện tại. Đặc vụ B cũng có thể tìm hiểu thông tin như hiệu quả và chi phí của các tuyến đường vận chuyển và phương thức vận chuyển thông qua các kỹ năng học tập, để lựa chọn độc lập chiến lược vận chuyển tối ưu theo điều kiện giao thông hiện tại và giá năng lượng.

Khi sự tương tác tiếp tục và kết quả học tập được cập nhật liên tục, Tác nhân A và Tác nhân B có thể dần dần tối ưu hóa các chiến lược hành vi của chính họ để đạt được các tương tác kinh tế hiệu quả hơn, thông minh hơn và bền vững hơn. Quá trình tự học này có thể được lặp lại và tối ưu hóa liên tục để đạt được lợi ích kinh tế và giá trị xã hội tốt hơn.

Cần lưu ý rằng chức năng tự học đòi hỏi tác nhân phải có đủ năng lực tính toán và tài nguyên dữ liệu để đạt được hiệu quả học tập tốt. Do đó, trong các ứng dụng thực tế, cần phải lựa chọn các kỹ năng học tập phù hợp và phân bổ nguồn lực theo tình hình thực tế và nhu cầu của tác nhân, để đạt được hiệu quả học tập tốt nhất.

Tác nhân kinh tế tự trị cốt lõi (AEA) của Fetch.ai đạt được các mục tiêu về trí thông minh, quyền tự chủ và phân cấp về mặt tương tác kinh tế. Ưu điểm của nó nằm ở sự tích hợp sâu sắc giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ chuỗi khối, đồng thời hiện thực hóa thiết kế của các tác nhân kinh tế tự trị. .Mức độ thông minh. Ngoài ra, cơ chế Collearn của Fetch.AI khuyến khích sự tham gia tích cực của các tác nhân để cải thiện hiệu suất của toàn bộ hệ thống bằng cách chia sẻ dữ liệu và mô hình.

tiêu đề cấp đầu tiên

Summary

người giới thiệu:

người giới thiệu:

[ 1 ] Fetch.AI Developer Documentation

[ 2 ] Melanie Mitchell: AI 3.0 

[ 3 ] Alexey Potapov: Basic Atomese Features required

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Bài viết này chỉ dành cho thông tin nghiên cứu và không cấu thành bất kỳ lời khuyên hay khuyến nghị đầu tư nào. Cơ chế dự án được giới thiệu trong bài viết này chỉ đại diện cho ý kiến ​​​​cá nhân của tác giả và không quan tâm đến tác giả của bài viết này hoặc nền tảng này. Các khoản đầu tư vào chuỗi khối và tiền kỹ thuật số phải chịu nhiều sự không chắc chắn khác nhau như rủi ro thị trường, rủi ro chính sách và rủi ro kỹ thuật rất cao. Giá của các mã thông báo trên thị trường thứ cấp dao động dữ dội. Các nhà đầu tư nên đưa ra quyết định thận trọng và tự chịu rủi ro đầu tư. Tác giả của bài viết này hoặc nền tảng này không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào do các nhà đầu tư gây ra khi sử dụng thông tin được cung cấp trong bài viết này.