Fetch.AI хочет стать “Google автономных экономических агентов”

Fetch.AI хочет стать “Google автономных экономических агентов”. Свежий с задней стороны успешной продажи токенов Binance Launchpad, Coin Rivet имела возможность эксклюзивного визита в головной офис Fetch.AI, чтобы поговорить с командой о будущих целях проекта.
Поскольку проект продал свое распределение токенов и поднял 6 миллионов долларов за менее 10 секунд, команда теперь выглядит настроенной использовать этот капитал для своего амбициозного плана создания собственного блокчейна с встроенными возможностями искусственного интеллекта, чтобы пользователи и компании могли лучше ориентироваться на взаимосвязанный мир вокруг нас.
Не только о блокчейне
CTO и соучредитель Тоби Симпсон сказал, что проект не просто о блокчейне, заявив: “Там, где он становится интересным, - это когда вы начинаете комбинировать его с другими технологиями, такими как многоагентные системы, части ИИ и машинное обучение.
“Вы начинаете объединять их вместе, и вы можете начать строить вещи, которые были просто невозможны раньше. Именно так появился Fetch.AI, но это было 10 лет в создании”.
Далее он описал, как “люди на самом деле не хотят технологии, но хотят сделать что-то”, и как трудно это иногда бывает в нашей современной жизни. Он утверждает: “В эти дни вам нужно пять разных приложений, чтобы разобраться, как добраться из Кембриджа в Лондон, не оказывая себя стоять на случайной платформе, ожидающей поезда”.
Симпсон считает, что возможности, которые строит команда в Кембриге, могут помочь построить систему, в которой различные решения и системы, необходимые для такой поездки, могут быть оптимизированы и выполнены с помощью сети “автономных агентов”, собирающих данные и делая “прогнозы”, включенные протоколом Fetch.AI.
Затем технический директор показал мобильное приложение, над которым работала команда, которое может получить доступ к данным на основе местоположения с мобильного телефона, чтобы предоставить информацию сети Fetch.AI о местоположении и направлении “агента”, которая может быть использована для оценки таких вещей, как трафик, чтобы позволить другим агентам сделать больше обоснованные решения.
Примерами таких решений являются: “Должен ли я уйти сейчас, чтобы отправиться в свое путешествие, или я должен подождать еще 20 минут, чтобы тратить меньше времени, сидя в пробке?”
Автономные экономические агенты
Тоби продолжал объяснять: “Если мы сможем заставить этих автономных агентов - или автономных экономических агентов, как мы их называем - бегать и давать им полномочия решать проблемы от вашего имени, разговаривать друг с другом и уменьшать все трения, тогда у нас будет что-то действительно крутое”.
Хумаюн Шейх, генеральный директор проекта и ранний инвестор в ныне приобретенном Google DeepMind, сказал, что мы также должны “думать о децентрализации как о многоагентной системе, потому что то, что вы по существу делаете, так это то, что когда у вас есть децентрализованное решение, нет центрального управления как такового”.
Он далее сказал, что в типе мультиагентной системы, которую создает команда, “у вас есть различные заинтересованные стороны, и все эти заинтересованные стороны вроде как приходят к договоренности, чтобы доставить что-то, что является оптимальным для всех”.
Практическим примером, который он привел, было использование такого подхода для потенциальной оптимизации логистических потоков товаров, которые отгружаются от поставщика к конечным адресам поставки.
Humayun сказал, что многие из этих сетей в настоящее время неэффективны из-за сотен складов, заполненных инвентарем, и неоптимизированных маршрутов доставки, которые могут стоить потребителю в пределах 20- 30% от общей стоимости закупаемых товаров.
Решение “трилеммы блокчейн”
Дизайн блокчейна команды для достижения этого уровня децентрализации в своей собственной цепочке будет использовать механизм консенсуса Proof-of-Stake (PoS), который включает как децентрализованный случайный маяк, так и DAG (Directed Acyclic Graph).
Руководитель исследования Fetch.AI Джонатан Уорд считает, что это решение может достичь транзакционной способности “за пределами современных существующих систем без существенного ущерба для безопасности или децентрализации”.
Это решение известной трилеммы компромиссов между масштабируемостью, безопасностью и децентрализацией для открытых блокчейнов было названо прорывом командой, а Humayun сказал, что главная книга “лежит в основе развертывания “многоагентных систем”, где агенты AI выполняют большое количество низкоценных ”, например, использование торговых данных от датчика для принятия решений.
Ничего, кроме инструментов для принятия решений
Генеральный директор Fetch.AI далее сказал, что, по его мнению, “ИИ и машинное обучение - это не что иное, как инструменты для принятия решений”.
Генеральный директор пришел к выводу: “Что касается нас, мы не создаем ИИ. Мы создаем структуру, в которой вы можете использовать эти прогнозы для обеспечения самостоятельных решений. Когда вокруг бегут миллионы и миллиарды агентов, а также миллионы и миллиарды активов, которые хотят быть проданы, то, что вам нужно в середине, это Google агентов”.
Следите за новостями для второй части этого эксклюзивного интервью, которое скоро выйдет на Coin Rivet.