Еволюція прогностичних можливостей: від первісного інстинкту до штучного інтелекту
Прогнозування завжди було ключовою здатністю людської еволюції. У давні часи ми покладалися на відчуття та інтуїцію, щоб прогнозувати загрози та можливості в навколишньому середовищі, такі як виявлення моделей активності хижаків, час появи здобичі та постачання сезонної їжі, що є життєво важливим для виживання.
З часом ця модель прогнозування поступово розвинулася в інструменти використання та планування, такі як прогнозування потреб у вирощуваних культурах, забої та збереження м'яса тощо. Водночас люди почали прогнозувати соціальні сигнали, включаючи наміри, емоції та поведінку інших. Потім ми розвинули письмо, науку, математику, а також сучасні інструменти, такі як статистика, комп'ютерні технології, машинне навчання та штучний інтелект, які всі призначені для підвищення здатності людини до прогнозування.
Прогнозні ринки стали важливим економічним інструментом, який використовує людську здатність до прогнозування для передбачення результатів у економічній, політичній та культурній сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують точні прогнози завдяки економічним стимулам, оскільки учасники роблять ставки з реальними грошима.
У 2024 році на ринку виборів у США платформи прогнозування залучили близько 4 мільярдів доларів ставок, а їхні прогнози на перемогу Трампа навіть перевищили точність опитувань, що підкреслює економічну цінність краудсорсингового прогнозування.
Така ж еволюція стосується і торгівлі спотами, і постійними контрактами. Від зростання централізованих бірж, що задовольняють зростаючий у всьому світі попит на криптовалюту, до нещодавніх руйнівних розробок деяких нових платформ, які пропонують само-кастодіальне обслуговування без необхідності верифікації особи, при цьому зберігаючи досвід торгівлі, подібний до централізованих бірж.
Прогнозування є основою еволюції людства. З появою штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання наша здатність прогнозувати події, ціни активів та волатильність значно зростає, що веде людство до наступного етапу еволюції.
DeFi 3.0: Нова ера смарт-фінансів
DeFi 1.0 ввела смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте совершать переводы, торговать, ставить, занимать и получать доход от майнинга. По сути, это перевод криптоактивов в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 розширив 1.0, впровадивши інноваційну токеноміку та механізми розподілу винагород, щоб узгодити інтереси різних учасників у протоколі та сприяти виникненню нових ринків, що пропонують альтернативні джерела доходу.
DeFi 3.0 вводить штучний інтелект у сферу DeFi. Ця нова стадія включає інтеграцію великих мовних моделей (LLM) та моделей машинного навчання (ML) у продукти DeFi. Від простих інтеграцій LLM (наприклад, як служба підтримки клієнтів або асистент, що допомагає користувачам орієнтуватися в протоколі) до складних систем з багатьма агентами та систем машинного навчання, ці технології в корені поліпшують продукти DeFi, такі як збільшення торговельного прибутку, зменшення непостійних втрат, підвищення доходу для постачальників ліквідності, зниження ризику ліквідації в безперервній торгівлі тощо.
Еволюція системи прогнозування
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися з 2000-х років, спочатку їх використовували хедж-фонди для прогнозування цін на акції та товари. Ці ранні моделі демонстрували певну точність у короткострокових прогнозах, але були обмежені проблемами надмірної підгонки та обмеженими даними.
З появою глибокого навчання та великих даних моделі здатні обробляти більші набори даних, включаючи часові ряди, новини та неструктуровані дані з соціальних медіа, що дозволяє досягати більш точних прогнозів та ширшого застосування.
За останні п'ять років поява моделей Transformer та мультимодального ШІ стала важливим проривом у технології прогнозування. Ці передові моделі можуть інтегрувати більш різноманітні джерела даних, такі як емоції в соціальних мережах, дані про транзакції в блокчейні, інформацію з оракулів, новини в реальному часі та краудсорсингові прогнози. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності прогнозування результатів подій і цін активів на рівні 80%-90%.
Зі зростанням цих моделей потреба в інтеграції прогнозувальних можливостей у системи DeFi значно зросла. Ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0, свідками того, як учасники ринку поєднують системи ШІ/машинного навчання з додатками Web3.
Злиття DeFi та систем AI/ML
У сфері DeFi деякі проекти вже почали інтегрувати можливості прогнозування на основі ШІ у свої продукти. Ці проекти, використовуючи прогностичні моделі на основі ШІ, надають користувачам більш розумні інвестиційні стратегії та інструменти управління ризиками.
Наприклад, деякі проекти використовують технології ШІ для оптимізації стратегій торгівлі криптовалютою, стверджуючи, що їхня точність короткострокового прогнозування цін може досягати 80%. Інші проекти застосовують можливості прогнозування ШІ для надання ліквідності, передбачаючи цінові коливання, щоб зменшити невипадкові втрати та підвищити прибуток постачальників ліквідності.
Існують також проекти, що розробляють інвестиційні трести на основі ШІ, які здатні автоматично розподіляти кошти користувачів на події або ринки з високою ймовірністю прогнозу. Попередні тести показали, що річна прибутковість цих трестів може досягати тризначних чисел.
У сфері спортивних ставок деякі системи прогнозування на основі ШІ також досягли значних результатів. Наприклад, на нещодавньому клубному чемпіонаті світу одна система прогнозування на основі ШІ досягла 232% прибутковості інвестицій завдяки агресивній стратегії ставок.
Крім того, деякі проекти розробляють високоефективні моделі прогнозування волатильності. Ці моделі можна використовувати не лише для прогнозування цін на активи, а також для прогнозування ймовірності ліквідації, тривалості утримання позицій у безстрокових контрактах, а також для визначення оптимального діапазону надання ліквідності тощо. Згідно з повідомленнями, ці моделі демонструють результати на 25%-30% кращі, ніж традиційні бенчмаркові моделі.
Перспективи на майбутнє
З розвитком технологій ми можемо передбачити, що поєднання DeFi та ШІ принесе більше інновацій. Прагнення до вищих доходів і нижчих ризиків буде продовжувати спонукати розробників вводити більше реальних активів у блокчейн. Існуючі джерела доходу DeFi будуть продовжувати оптимізуватися, ставати більш доступними.
Прогнозні ринки мають потенціал стати основним джерелом інформації, а ШІ може виступати в ролі маркет-мейкера на ринку, тоді як досвідчені людські учасники ще більше стимулюватимуть колективну мудрість. Зі зростанням інтелекту інструментів прогностичні моделі також стануть точнішими.
Чим більше ці системи навчаються, тим більша їхня цінність. І з посиленням їхньої комбінованості з іншими частинами Web3 ця тенденція стане все більш невідворотною.
В кінцевому підсумку все в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому ті інфраструктури та застосування, які можуть чіткіше передбачити майбутнє, будь то через колективний розум, якісніші дані або більш точні моделі, матимуть значну перевагу в конкуренції.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CryptoTherapist
· 08-03 11:14
давайте розберемося в цьому колективному ринковому занепокоєнні... наші торгові предки мали кращий ризик-менеджмент, чесно кажучи
Децентралізовані фінанси 3.0: AI-движущий розумний фінансовий революція та нова ера прогнозування
Еволюція прогностичних можливостей: від первісного інстинкту до штучного інтелекту
Прогнозування завжди було ключовою здатністю людської еволюції. У давні часи ми покладалися на відчуття та інтуїцію, щоб прогнозувати загрози та можливості в навколишньому середовищі, такі як виявлення моделей активності хижаків, час появи здобичі та постачання сезонної їжі, що є життєво важливим для виживання.
З часом ця модель прогнозування поступово розвинулася в інструменти використання та планування, такі як прогнозування потреб у вирощуваних культурах, забої та збереження м'яса тощо. Водночас люди почали прогнозувати соціальні сигнали, включаючи наміри, емоції та поведінку інших. Потім ми розвинули письмо, науку, математику, а також сучасні інструменти, такі як статистика, комп'ютерні технології, машинне навчання та штучний інтелект, які всі призначені для підвищення здатності людини до прогнозування.
Прогнозні ринки стали важливим економічним інструментом, який використовує людську здатність до прогнозування для передбачення результатів у економічній, політичній та культурній сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують точні прогнози завдяки економічним стимулам, оскільки учасники роблять ставки з реальними грошима.
У 2024 році на ринку виборів у США платформи прогнозування залучили близько 4 мільярдів доларів ставок, а їхні прогнози на перемогу Трампа навіть перевищили точність опитувань, що підкреслює економічну цінність краудсорсингового прогнозування.
Така ж еволюція стосується і торгівлі спотами, і постійними контрактами. Від зростання централізованих бірж, що задовольняють зростаючий у всьому світі попит на криптовалюту, до нещодавніх руйнівних розробок деяких нових платформ, які пропонують само-кастодіальне обслуговування без необхідності верифікації особи, при цьому зберігаючи досвід торгівлі, подібний до централізованих бірж.
Прогнозування є основою еволюції людства. З появою штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання наша здатність прогнозувати події, ціни активів та волатильність значно зростає, що веде людство до наступного етапу еволюції.
DeFi 3.0: Нова ера смарт-фінансів
DeFi 1.0 ввела смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте совершать переводы, торговать, ставить, занимать и получать доход от майнинга. По сути, это перевод криптоактивов в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 розширив 1.0, впровадивши інноваційну токеноміку та механізми розподілу винагород, щоб узгодити інтереси різних учасників у протоколі та сприяти виникненню нових ринків, що пропонують альтернативні джерела доходу.
DeFi 3.0 вводить штучний інтелект у сферу DeFi. Ця нова стадія включає інтеграцію великих мовних моделей (LLM) та моделей машинного навчання (ML) у продукти DeFi. Від простих інтеграцій LLM (наприклад, як служба підтримки клієнтів або асистент, що допомагає користувачам орієнтуватися в протоколі) до складних систем з багатьма агентами та систем машинного навчання, ці технології в корені поліпшують продукти DeFi, такі як збільшення торговельного прибутку, зменшення непостійних втрат, підвищення доходу для постачальників ліквідності, зниження ризику ліквідації в безперервній торгівлі тощо.
Еволюція системи прогнозування
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися з 2000-х років, спочатку їх використовували хедж-фонди для прогнозування цін на акції та товари. Ці ранні моделі демонстрували певну точність у короткострокових прогнозах, але були обмежені проблемами надмірної підгонки та обмеженими даними.
З появою глибокого навчання та великих даних моделі здатні обробляти більші набори даних, включаючи часові ряди, новини та неструктуровані дані з соціальних медіа, що дозволяє досягати більш точних прогнозів та ширшого застосування.
За останні п'ять років поява моделей Transformer та мультимодального ШІ стала важливим проривом у технології прогнозування. Ці передові моделі можуть інтегрувати більш різноманітні джерела даних, такі як емоції в соціальних мережах, дані про транзакції в блокчейні, інформацію з оракулів, новини в реальному часі та краудсорсингові прогнози. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності прогнозування результатів подій і цін активів на рівні 80%-90%.
Зі зростанням цих моделей потреба в інтеграції прогнозувальних можливостей у системи DeFi значно зросла. Ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0, свідками того, як учасники ринку поєднують системи ШІ/машинного навчання з додатками Web3.
Злиття DeFi та систем AI/ML
У сфері DeFi деякі проекти вже почали інтегрувати можливості прогнозування на основі ШІ у свої продукти. Ці проекти, використовуючи прогностичні моделі на основі ШІ, надають користувачам більш розумні інвестиційні стратегії та інструменти управління ризиками.
Наприклад, деякі проекти використовують технології ШІ для оптимізації стратегій торгівлі криптовалютою, стверджуючи, що їхня точність короткострокового прогнозування цін може досягати 80%. Інші проекти застосовують можливості прогнозування ШІ для надання ліквідності, передбачаючи цінові коливання, щоб зменшити невипадкові втрати та підвищити прибуток постачальників ліквідності.
Існують також проекти, що розробляють інвестиційні трести на основі ШІ, які здатні автоматично розподіляти кошти користувачів на події або ринки з високою ймовірністю прогнозу. Попередні тести показали, що річна прибутковість цих трестів може досягати тризначних чисел.
У сфері спортивних ставок деякі системи прогнозування на основі ШІ також досягли значних результатів. Наприклад, на нещодавньому клубному чемпіонаті світу одна система прогнозування на основі ШІ досягла 232% прибутковості інвестицій завдяки агресивній стратегії ставок.
Крім того, деякі проекти розробляють високоефективні моделі прогнозування волатильності. Ці моделі можна використовувати не лише для прогнозування цін на активи, а також для прогнозування ймовірності ліквідації, тривалості утримання позицій у безстрокових контрактах, а також для визначення оптимального діапазону надання ліквідності тощо. Згідно з повідомленнями, ці моделі демонструють результати на 25%-30% кращі, ніж традиційні бенчмаркові моделі.
Перспективи на майбутнє
З розвитком технологій ми можемо передбачити, що поєднання DeFi та ШІ принесе більше інновацій. Прагнення до вищих доходів і нижчих ризиків буде продовжувати спонукати розробників вводити більше реальних активів у блокчейн. Існуючі джерела доходу DeFi будуть продовжувати оптимізуватися, ставати більш доступними.
Прогнозні ринки мають потенціал стати основним джерелом інформації, а ШІ може виступати в ролі маркет-мейкера на ринку, тоді як досвідчені людські учасники ще більше стимулюватимуть колективну мудрість. Зі зростанням інтелекту інструментів прогностичні моделі також стануть точнішими.
Чим більше ці системи навчаються, тим більша їхня цінність. І з посиленням їхньої комбінованості з іншими частинами Web3 ця тенденція стане все більш невідворотною.
В кінцевому підсумку все в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому ті інфраструктури та застосування, які можуть чіткіше передбачити майбутнє, будь то через колективний розум, якісніші дані або більш точні моделі, матимуть значну перевагу в конкуренції.