什麼是自主 AI 參數網及其在加密領域的用途？

在 CES 2025 上，通過人工智能 (AI) 愛好者 Robert Scoble 的視角，我們搶先一睹了去中心化 AI 的發展前景。在他的一次回顧中，Scoble 向科技界介紹了他所說的“機器人和人類在未來如何協同工作”，至少可以說，通過一個有趣的概念：自主人工智能參數網。

自主人工智能輔助網絡（para-networks）是自主運行的結構，深深植根於去中心化技術。就像區塊鏈一樣，這些網絡旨在使人工智能系統能夠實時保存、驗證和訪問數據。

區塊鏈網絡就像數字賬本，通過分散的參與者羣體（稱爲節點）驗證和記錄交易來工作。然後，這些交易被鎖定到無法更改的數據鏈中。 

現在，參數網絡的工作方式幾乎dent，但它們的重點不再只是“數據”，而是知識——機器人的操作數據或人工智能的分析結果。它就像“Google”或機器人的“網絡”，但具有更defi和準確的信息源。

但誰能確保流經這些網絡的信息準確且安全？這就是知識挖掘者概念的由來。

知識挖掘者：機器人技術的數據驗證

“知識礦工”的概念借鑑了區塊鏈的加密貨幣挖掘模型；它們驗證並維護 Paranet 內數據的完整性。這些礦工不是解決密碼難題，而是驗證和構建知識資產——機器人和人工智能用來做出決策的標準化信息包。 

以倉庫中的機器人爲例，該機器人正在將有關其已完成任務的數據上傳到 Paranet。知識挖掘者將通過調查任務是否達到預先defi的標準以及最重要的是是否被準確記錄來驗證這些信息。然後，這些經過驗證的數據將被添加到 Paranet 中，其他機器人和人工智能系統可以訪問該 Paranet。 

知識挖掘者還充當網絡事實檢查者。Parabot用來生成響應的數據

將他們視爲一個專家團隊，在每一條信息到達您之前都會對其進行仔細檢查。它們確保通過網絡存儲和共享的數據是相關且無錯誤的，並過濾掉任何錯誤信息。

去中心化知識圖：工作中的 Paranet

實現這些礦工如何工作的最佳示例是查看 OriginTrail 的去中心化知識圖（DKG）網絡。它作爲知識資產的共享全球知識圖譜，結合區塊鏈和知識圖譜技術，使基於關鍵標準的可信人工智能應用成爲可能。

根據 OriginTrail 的說法，paranet 的功能，包括其知識資產參數、激勵模型、父區塊鏈和服務提供，都是由其運營商defi的。

運營者可以是個人、組織或分散的自治組織。而且由於 DKG 的本質是無需許可的，任何開發者都可以在區塊鏈上啓動 Paranet 網絡。

Paranets：機器人和人類如何一起工作

Robert Scoble 承認他一直與 Otonoma 的 Jim Harding 一起花時間瞭解paranet 的工作原理。哈丁將他的系統描述爲一種“智能協議”，它將在人類和機器人之間創建互連網絡。他解釋說，這些機器人的設計目的是在最複雜的環境中工作。

Robotaxi 網絡的模型，該網絡將依靠類似的協議來協調自動駕駛車輛和人類操作員。

埃森哲與哈丁合作，計劃利用該技術製造人形機器人，幫助製造業解決人員不足等問題。

CES 報告#28。

@Accenture的後臺看到一個非常重要的新機器人/人類編排系統。

這是第一部分。

這就是未來機器人和人類的合作方式。

我很幸運，創作者吉姆·哈丁上週讓我參觀了他在西雅圖的家…… pic.twitter.com/hUK3QQ5gVW

— 羅伯特·斯科布爾 (@Scobleizer) 2025 年 1 月 8 日

當被問及該協議除了“幫助人類”之外還能提供什麼時，哈丁表示，機器人需要一個不像互聯網那樣有缺陷的網絡。

“我們都意識到，不僅人類使用互聯網，機器人和人工智能也使用互聯網……他們需要一個交談的地方，他們需要一些幫助來知道如何在倉庫裏做事。簡而言之，這基本上就是 paranet 的含義。”Harding 解釋道。

他還表示，網絡不一定安全，機器人需要一個信息基於事實的網絡。 “您需要有一個可編程智能網絡，它知道到底發生了什麼。 ”

搜索...