ينتقل الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من المتصفح إلى العالم الحقيقي. عنق الزجاجة؟ بيانات. نعلن اليوم عن جولة أولية بقيمة 15 مليون دولار بقيادة @a16zcrypto لبناء بنية تحتية تجمع بيانات عالية الجودة الذكاء الاصطناعي المادية وتنظمها وترخصها. احتضنتها ومبنية على @StoryProtocol.

لن تعيش الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي في متصفحك فقط. والحدود ليست الحوسبة أو النماذج. قريبا - ترقبوا.

صنع مجلس النواب التاريخ للتو من خلال تمرير تشريع رئيسي بشأن العملات المستقرة (قانون GENIUS) وهيكل السوق (قانون الوضوح) بطريقة ساحقة من الحزبين. هذه لحظة كبيرة للعملات المشفرة ولجميع الأمريكيين. نحن قريبون جدا من وضع قواعد شاملة واستباقية لأول مرة. المتابعة التالية: يذهب قانون العبقرية إلى مكتب الرئيس لتوقيعه. بعد ذلك ، يجب على مجلس الشيوخ تمرير قانون الوضوح. نعتقد أن تمرير هذه القوانين هو أفضل طريقة لضمان بقاء أمريكا رائدة العالم في العصر القادم للإنترنت. شكرا لجميع الرعاة المشاركين في مشاريع القوانين هذه والداعمين المذهلين على جانبي الممر في الكونجرس.

<يبدأ الفصل التالي: الترحيب بسانديب تشينشالي كرئيس تنفيذي الذكاء الاصطناعي> في الأسبوع الماضي ، شاركنا الفصل 2 من Story. تتمثل رؤيتنا في بناء البنية التحتية الأصلية لنظام الذكاء الاصطناعي لاقتصاد الملكية الفكرية الذي تبلغ قيمته سبعين تريليون دولار. واليوم، تمضي هذه الرؤية إلى الأمام. أنا متحمس للترحيب @SPChinchali كرئيس الذكاء الاصطناعي لدينا. عندما رأيت خلفية سانديب لأول مرة (دكتوراه في جامعة ستانفورد ، ناسا مختبر الدفع النفاث ، أستاذ UT أوستن ، مهندس مبكر في شركة ناشئة استحوذت عليها VMware) ، كنت أتوقع ملفا شخصيا تقنيا وأكاديميا عميقا. ما برز هو مدى وضوحه الذي ربط خبرته بما يجب بناؤه بالفعل. لقد أمضى أكثر من عقد من الزمان في العمل على واحدة من أصعب مشاكل الذكاء الاصطناعي: كيفية التقاط وهيكلة بيانات العالم الحقيقي الصحيحة لتدريب الأنظمة الذكية. لقد جمع البيانات طويلة الذيل ووصفها ، وقام بتدريب النماذج على الأجهزة المتطورة ، وواجه نفس القيود التي تواجهها مختبرات الذكاء الاصطناعي الآن. جاء إيمانه بالعملات المشفرة من تجربة مباشرة. لقد رأى أنه الأساس الوحيد القابل للتطبيق للحوافز والمصدر والتنسيق على نطاق واسع. بمرور الوقت ، أصبحت هذه القناعة أكثر حدة. بعد سنوات من العمل على هذه المشكلات في مختبرات الروبوتات ، وفي الفصول الدراسية ، وفي الشركات الناشئة ، توصل سانديب إلى استنتاج واضح: حلها يتطلب شيئا تم بناؤه لغرض آخر. عندما رأى ما بنيناه في Story ، نقر على الفور. كانت هذه هي القطعة المفقودة. وهو يجلب الناس معه. أحد الأشياء التي لاحظتها في وقت مبكر من محادثاتنا هو عدد المرات التي يتحدث فيها عن طلابه. ليس فقط بشكل عابر ، ولكن بفخر وفضول حقيقيين. يشير إلى ما يبنونه ، وما الذي يثيرهم ، وما هي الأسئلة التي يطرحونها. وبطريقة ما ، تعود هذه القصص دائما إلى ما نعمل عليه في Story. هذه العادة المتمثلة في نسج الأفكار عبر الأشخاص والتخصصات ليست أدائية. إنها فقط كيف يفكر. هذا الفضول والانفتاح جزء مما يجعله متواصلا قويا. إنه لا يقلل من التعقيد من أجل إمكانية الوصول. يبني الجسور. سواء كان يتحدث إلى الباحثين أو البنائين أو الشركاء ، فإنه يلتقي بالناس أينما كانوا ويقدمهم إلى الأمام. إنه بالضبط نوع العقلية التي تناسب اللحظة. اتجاه الذكاء الاصطناعي واضح بشكل متزايد. لم تعد المنافسة تتعلق بالحوسبة أو تصميم النموذج. يتم تركيز الحوسبة. يتم استنساخ النماذج في غضون أسابيع. ما لا يزال نادرا هو البيانات: خاصة بيانات العالم الحقيقي التي تم مسحها بواسطة IP والتي لا يمكن كشطها أو محاكاتها. في الأشهر القليلة الماضية ، جاءت إلينا فرق الذكاء الاصطناعي الرائدة بحثا عن بنية تحتية تجعل هذا النوع من البيانات قابلا للاستخدام. إنهم يريدون أنظمة يتم فيها تضمين المصدر والأذونات وتدفقات الإتاوات منذ البداية. القصة هي البنية التحتية الوحيدة المصممة خصيصا لتمكين ذلك على نطاق واسع. نقوم بتسجيل بيانات العالم الحقيقي كعنوان IP ، وتتبع دورة حياتها الكاملة من الالتقاط إلى التعليقات التوضيحية إلى التوليد الاصطناعي ، وتوجيه الإتاوات عبر جميع المساهمين. لقيادة هذا الجهد ، كنا بحاجة إلى أكثر من الخبرة الفنية. كنا بحاجة إلى شخص يمكنه مطابقة حجم وطموح ما نبنيه: شخص لديه مزيج نادر من التفكير العميق في الأنظمة والخبرة العملية والفضول الحقيقي. هذا هو سانديب. لقد بنى عبر الروبوتات والتعلم الآلي والبنية التحتية اللامركزية. بنفس القدر من الأهمية ، فهو يجلب الانفتاح والكرم الفكري الذي يجعله رابطا. إنه يستمع عن كثب ، ويرسم رؤى عبر المجالات ، ويؤسس كل شيء في الصورة الأكبر. هذا المزيج من الصرامة والوضوح والهدف هو بالضبط ما تتطلبه هذه اللحظة. سيقود سانديب استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة ب Story عبر البحث والمنتجات وتطوير النظام البيئي ، بما في ذلك إطلاق أساسيات جديدة للبيانات اللامركزية والتدريب. هذه خطوة مهمة إلى الأمام ل Story. نعتقد أن عنوان IP للبيانات سيحدد العصر التالي من الذكاء الاصطناعي. مع وجود سانديب على متن الطائرة ، فإن هذا المستقبل في متناول اليد. دعونا نبني. المزيد سيأتي الأسبوع المقبل.

لقد أمضيت مسيرتي المهنية في مطاردة سؤال واحد: كيف نجمع البيانات الصحيحة لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل في العالم الحقيقي؟ من مختبرات ستانفورد إلى الفصول الدراسية في UT Austin ، بحثت في كل مكان. الجواب ليس مختبرا آخر لنظام الذكاء الاصطناعي ، ولكنه blockchain مصمم للتعامل مع البيانات على أنها IP. لهذا السبب انضممت إلى @StoryProtocol كرئيس الذكاء الاصطناعي لهم. في جامعة ستانفورد ، درست "الروبوتات السحابية" ، كيف يمكن لأساطيل الروبوتات استخدام الحوسبة الموزعة للتعلم معا. حتى أنني قمت بتركيب كاميرا dashcam في سيارتي لحل هذه المشكلة: إذا كان بإمكان الروبوتات تحميل 5-10٪ فقط مما يراه ، فكيف نختار البيانات الأكثر قيمة؟ كان معظمها لقطات مملة للطرق السريعة. لكن <1٪ التقطوا مشاهد نادرة: Waymos ذاتية القيادة ، ومواقع البناء ، والبشر الذين لا يمكن التنبؤ بهم. هذه البيانات "طويلة الذيل" جعلت النماذج أكثر ذكاء. لقد قمت بتسميته يدويا ، حتى أنني دفعت لخدمة وضع العلامات في Google Cloud للتعليق على لقطاتي بمفاهيم متخصصة مثل "وحدة LIDAR" و "مركبة مستقلة" ، والنماذج المدربة التي تعمل على TPU بحجم USB. لكن الأوساط الأكاديمية تذهب إلى أبعد من ذلك. في UT Austin ، تحولت أسئلتي: → كيف نقوم بالتجميع الجماعي للبيانات النادرة لتحسين التعلم الآلي؟ → ما هي أنظمة الحوافز التي تعمل بالفعل؟ لقد جذبني ذلك إلى التشفير - سلاسل الكتل ، واقتصادات الرموز ، وحتى DePIN. لقد قمت بالتدوين ، وكتبت أوراقا عن التعلم الآلي اللامركزي ، لكنني ما زلت أتساءل: من الذي يبني هذه البنية التحتية بالفعل؟ بالصدفة التامة ، قابلت فريق القصة. دعيت لإلقاء محاضرة في مكتبهم في بالو ألتو. كانت الساعة 6 مساء ، كانت الغرفة لا تزال مكتظة. تجولت حول "الذكاء الاصطناعي الرمزي العصبي" وانتهيت بشريحة تسمى "اندفاعة من التشفير". تحول هذا الحديث إلى دور استشاري ، والذي تحول الآن إلى شيء أكبر بكثير. نحن في لحظة محورية. يتم حل الحوسبة في الغالب. يتم نسخ البنى النموذجية بين عشية وضحاها. الخندق الحقيقي هو البيانات. لم يتم كشط Reddit. ليست لغة لا نهاية لها. لكن البيانات الحقيقية التي تم تطهيرها وطويلة الذيل والتي تدرب الذكاء الاصطناعي المجسد - الروبوتات والسيارات والسيارات والأنظمة التي تتنقل في عالمنا الفوضوي. تخيل هذا: ألتقط مشهدا نادرا للقيادة على dashcam وأسجله على Story. صديق يسميها. يخلق عامل الذكاء الاصطناعي متغيرات اصطناعية. في سلسلة Story المهيكلة على الرسم البياني ، يصبح كل منها IP مرتبطا. تعود الإتاوات تلقائيا. يتقاضى الجميع رواتبهم ، كل خطوة يمكن تتبعها على السلسلة. لهذا السبب أشغل الآن منصب كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في Story لبناء القضبان لبيانات التدريب اللامركزية التي تم تخليصها من IP. حان الوقت لجعل البيانات عنوان IP الجديد. القصة هي المكان المناسب للقيام بذلك. سيأتي المزيد قريبا. لنذهب.

الجانب القانوني من القصة هو ما يجعلها قوية للغاية. بروح البناء في العراء ، إليك نظرة خاطفة على شيء نقوم بطهيه على جانب الترخيص. رخصة الشخص القابل للبرمجة (PPL 👥): أول إطار ترخيص قابل للبرمجة يركز على الأشخاص في العالم للاسم والصورة والتشابه. نظرا لأن الذكاء الاصطناعي يتحسن في تكرار البشر ، تصبح هويتك الرقمية أثمن أصولك. PPL يجعلها قابلة للبرمجة. يعتمد هذا على ترخيص الملكية الفكرية القابل للبرمجة (PIL 💊) الحالي ، وهو الإطار القانوني العالمي الذي أنشأناه مع أفضل مكاتب المحاماة للمحتوى الإبداعي. تعمل PIL بالفعل على تشغيل 200,000+ من أصول IP على Story وستستمر في التحديث والتحسين أيضا! قريبا.