Эволюция предсказательных способностей: от первобытного инстинкта до искусственного интеллекта
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человеческой эволюции. В древние времена мы полагались на чувства и интуицию, чтобы предсказать угрозы и возможности в окружающей среде, такие как распознавание моделей активности хищников, время появления добычи и сезонное наличие пищи, что было жизненно важным для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развилась в инструменты использования и планирования, такие как прогнозирование потребностей в выращивании сельскохозяйственных культур, убое и хранении мяса и т.д. В то же время человек начал предсказывать социальные сигналы, включая намерения, эмоции и поведение других. Затем мы разработали письменность, науку, математику, а также современные инструменты, такие как статистика, вычислительная техника, машинное обучение и искусственный интеллект, которые предназначены для повышения предсказательной способности человека.
Предсказательные рынки эволюционировали в важный экономический инструмент, использующий человеческие способности предсказания для прогнозирования результатов в экономической, политической и культурной сферах. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, предсказательные рынки обеспечивают точные прогнозы за счет экономических стимулов, поскольку участники делают ставки с использованием реальных средств.
На рынке выборов в США 2024 года прогнозные платформы привлекли почти 4 миллиарда долларов ставок, а их прогнозы на победу Трампа даже превзошли точность опросов общественного мнения, что подчеркивает экономическую ценность краудсорсинговых прогнозов.
Та же эволюция касается как спотовой, так и бессрочной торговли. От появления централизованных бирж, удовлетворяющих растущий в мире спрос на криптовалюту, до недавнего разрушительного развития некоторых новых платформ, предлагающих услуги самохранения и отсутствие необходимости в идентификации, при этом сохраняя торговый опыт, аналогичный централизованным биржам.
Прогностические способности являются核心ом эволюции человека. С ростом искусственного интеллекта и моделей машинного обучения, наша способность предсказывать события, цены на активы и волатильность значительно увеличивается, что приводит человечество к следующему этапу эволюции.
DeFi 3.0: новая эра умных финансов
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, торги, ставить, брать в заем и добывать доходы. По сути, это перевод криптоактивов на блокчейн для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 расширяет DeFi 1.0, вводя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие возникновению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi. Эта новая фаза включает в себя интеграцию крупных языковых моделей (LLM) и моделей машинного обучения (ML) в DeFi-продукты. От простой интеграции LLM (например, в качестве поддержки клиентов или помощника, который помогает пользователям ориентироваться в протоколе) до сложных многопроцессорных систем и систем машинного обучения, эти технологии основательно улучшают DeFi-продукты, такие как увеличение торговой прибыли, снижение неустойчивых потерь, повышение доходности поставщиков ликвидности, снижение рисков ликвидации бессрочных сделок и т. д.
Эволюция предсказательных систем
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов и изначально использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Эти ранние модели продемонстрировали определенную точность в краткосрочных прогнозах, но были ограничены проблемами переобучения и недостатка данных.
С ростом глубокого обучения и больших данных модели могут обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных медиа, что позволяет достигать более точных прогнозов и более широкого применения.
За последние пять лет появление моделей Transformer и многомодального ИИ стало значительным прорывом в технологии прогнозирования. Эти современные модели способны интегрировать более разнообразные источники данных, такие как эмоциональная информация из социальных сетей, данные о транзакциях в блокчейне, информация от оракулов, текущие новости и краудсорсинг прогнозов. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь точности прогнозирования результатов событий и цен на активы на уровне 80%-90%.
С увеличением совершенствования этих моделей растет потребность в интеграции предсказательных возможностей в DeFi-системы. Мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, наблюдая за тем, как участники рынка комбинируют системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Слияние DeFi и систем AI/ML
В области DeFi некоторые проекты уже начали интегрировать возможности прогнозирования на основе ИИ в свои продукты. Эти проекты, используя модели прогнозирования на основе ИИ, предоставляют пользователям более умные инвестиционные стратегии и инструменты управления рисками.
Например, некоторые проекты используют технологии ИИ для оптимизации стратегий торговли криптовалютами, утверждая, что их точность краткосрочного прогнозирования цен достигает 80%. Другие проекты применяют возможности прогнозирования ИИ для предоставления ликвидности, предсказывая колебания цен, чтобы уменьшить непостоянные потери и повысить доходность поставщиков ликвидности.
Также разрабатываются некоторые проекты, основанные на ИИ, которые создают инвестиционные тресты, способные автоматически распределять средства пользователей по высоконадежным прогнозируемым событиям или рынкам. Ранние тесты показали, что годовая доходность этих трестов может достигать трехзначных чисел.
В области спортивных ставок некоторые AI-управляемые предсказательные системы также добились значительных результатов. Например, на недавнем клубном чемпионате мира одна AI-предсказательная система достигла 232% доходности инвестиций благодаря агрессивной стратегии ставок.
Кроме того, некоторые проекты разрабатывают высоко универсальные модели прогнозирования волатильности. Эти модели могут использоваться не только для прогнозирования цен на активы, но и для прогноза вероятности ликвидации, времени жизни позиций по бессрочным контрактам, а также для установки оптимального диапазона предложения ликвидности. Сообщается, что производительность этих моделей на 25%-30% выше, чем у традиционных эталонных моделей.
Будущее
С учетом постоянного прогресса технологий, мы можем ожидать, что сочетание DeFi и ИИ приведет к большему количеству инноваций. Стремление к более высокой доходности и более низким рискам будет продолжать стимулировать создателей к интеграции большего количества физических активов в блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Прогнозные рынки могут стать основным источником информации, ИИ может выступать в роли маркет-мейкера, в то время как опытные человеческие участники будут дополнительно стимулировать коллективный интеллект. По мере того как инструменты становятся все более умными, прогнозные модели также станут более точными.
Чем больше обучаются эти системы, тем больше их ценность. И по мере увеличения их совместимости с другими частями Web3 эта тенденция станет все более необратимой.
В конечном счете, все в области криптовалют — это ставка на будущее. Поэтому те инфраструктуры и приложения, которые смогут более четко предсказать будущее, будь то через коллективный разум, более качественные данные или более точные модели, будут иметь значительное преимущество в конкуренции.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
2
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoTherapist
· 08-03 11:14
давайте разберем эту коллективную рыночную тревогу... наши торговые предки имели лучшее управление рисками, честно говоря
Посмотреть ОригиналОтветить0
BridgeTrustFund
· 08-03 10:54
Предсказать что-то бесполезное, от судьбы не убежать.
Децентрализованные финансы 3.0: AI-управляемая революция в интеллектуальных финансах и новая эпоха предсказательных возможностей
Эволюция предсказательных способностей: от первобытного инстинкта до искусственного интеллекта
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человеческой эволюции. В древние времена мы полагались на чувства и интуицию, чтобы предсказать угрозы и возможности в окружающей среде, такие как распознавание моделей активности хищников, время появления добычи и сезонное наличие пищи, что было жизненно важным для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развилась в инструменты использования и планирования, такие как прогнозирование потребностей в выращивании сельскохозяйственных культур, убое и хранении мяса и т.д. В то же время человек начал предсказывать социальные сигналы, включая намерения, эмоции и поведение других. Затем мы разработали письменность, науку, математику, а также современные инструменты, такие как статистика, вычислительная техника, машинное обучение и искусственный интеллект, которые предназначены для повышения предсказательной способности человека.
Предсказательные рынки эволюционировали в важный экономический инструмент, использующий человеческие способности предсказания для прогнозирования результатов в экономической, политической и культурной сферах. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, предсказательные рынки обеспечивают точные прогнозы за счет экономических стимулов, поскольку участники делают ставки с использованием реальных средств.
На рынке выборов в США 2024 года прогнозные платформы привлекли почти 4 миллиарда долларов ставок, а их прогнозы на победу Трампа даже превзошли точность опросов общественного мнения, что подчеркивает экономическую ценность краудсорсинговых прогнозов.
Та же эволюция касается как спотовой, так и бессрочной торговли. От появления централизованных бирж, удовлетворяющих растущий в мире спрос на криптовалюту, до недавнего разрушительного развития некоторых новых платформ, предлагающих услуги самохранения и отсутствие необходимости в идентификации, при этом сохраняя торговый опыт, аналогичный централизованным биржам.
Прогностические способности являются核心ом эволюции человека. С ростом искусственного интеллекта и моделей машинного обучения, наша способность предсказывать события, цены на активы и волатильность значительно увеличивается, что приводит человечество к следующему этапу эволюции.
DeFi 3.0: новая эра умных финансов
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, торги, ставить, брать в заем и добывать доходы. По сути, это перевод криптоактивов на блокчейн для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 расширяет DeFi 1.0, вводя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие возникновению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi. Эта новая фаза включает в себя интеграцию крупных языковых моделей (LLM) и моделей машинного обучения (ML) в DeFi-продукты. От простой интеграции LLM (например, в качестве поддержки клиентов или помощника, который помогает пользователям ориентироваться в протоколе) до сложных многопроцессорных систем и систем машинного обучения, эти технологии основательно улучшают DeFi-продукты, такие как увеличение торговой прибыли, снижение неустойчивых потерь, повышение доходности поставщиков ликвидности, снижение рисков ликвидации бессрочных сделок и т. д.
Эволюция предсказательных систем
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов и изначально использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Эти ранние модели продемонстрировали определенную точность в краткосрочных прогнозах, но были ограничены проблемами переобучения и недостатка данных.
С ростом глубокого обучения и больших данных модели могут обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных медиа, что позволяет достигать более точных прогнозов и более широкого применения.
За последние пять лет появление моделей Transformer и многомодального ИИ стало значительным прорывом в технологии прогнозирования. Эти современные модели способны интегрировать более разнообразные источники данных, такие как эмоциональная информация из социальных сетей, данные о транзакциях в блокчейне, информация от оракулов, текущие новости и краудсорсинг прогнозов. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь точности прогнозирования результатов событий и цен на активы на уровне 80%-90%.
С увеличением совершенствования этих моделей растет потребность в интеграции предсказательных возможностей в DeFi-системы. Мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, наблюдая за тем, как участники рынка комбинируют системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Слияние DeFi и систем AI/ML
В области DeFi некоторые проекты уже начали интегрировать возможности прогнозирования на основе ИИ в свои продукты. Эти проекты, используя модели прогнозирования на основе ИИ, предоставляют пользователям более умные инвестиционные стратегии и инструменты управления рисками.
Например, некоторые проекты используют технологии ИИ для оптимизации стратегий торговли криптовалютами, утверждая, что их точность краткосрочного прогнозирования цен достигает 80%. Другие проекты применяют возможности прогнозирования ИИ для предоставления ликвидности, предсказывая колебания цен, чтобы уменьшить непостоянные потери и повысить доходность поставщиков ликвидности.
Также разрабатываются некоторые проекты, основанные на ИИ, которые создают инвестиционные тресты, способные автоматически распределять средства пользователей по высоконадежным прогнозируемым событиям или рынкам. Ранние тесты показали, что годовая доходность этих трестов может достигать трехзначных чисел.
В области спортивных ставок некоторые AI-управляемые предсказательные системы также добились значительных результатов. Например, на недавнем клубном чемпионате мира одна AI-предсказательная система достигла 232% доходности инвестиций благодаря агрессивной стратегии ставок.
Кроме того, некоторые проекты разрабатывают высоко универсальные модели прогнозирования волатильности. Эти модели могут использоваться не только для прогнозирования цен на активы, но и для прогноза вероятности ликвидации, времени жизни позиций по бессрочным контрактам, а также для установки оптимального диапазона предложения ликвидности. Сообщается, что производительность этих моделей на 25%-30% выше, чем у традиционных эталонных моделей.
Будущее
С учетом постоянного прогресса технологий, мы можем ожидать, что сочетание DeFi и ИИ приведет к большему количеству инноваций. Стремление к более высокой доходности и более низким рискам будет продолжать стимулировать создателей к интеграции большего количества физических активов в блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Прогнозные рынки могут стать основным источником информации, ИИ может выступать в роли маркет-мейкера, в то время как опытные человеческие участники будут дополнительно стимулировать коллективный интеллект. По мере того как инструменты становятся все более умными, прогнозные модели также станут более точными.
Чем больше обучаются эти системы, тем больше их ценность. И по мере увеличения их совместимости с другими частями Web3 эта тенденция станет все более необратимой.
В конечном счете, все в области криптовалют — это ставка на будущее. Поэтому те инфраструктуры и приложения, которые смогут более четко предсказать будущее, будь то через коллективный разум, более качественные данные или более точные модели, будут иметь значительное преимущество в конкуренции.