การรวมตัวกันของ NFTs และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่กำลังจะเกิดขึ้น

ซีอีโอของ IntoTheBlock กล่าวว่า การสร้างให้ AI มีความสามารถในวงจรชีวิตของ NFTs จะเปิดประตูสู่รูปแบบการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีอัจฉริยะ (Intelligent ownership) ซึ่งไม่เคยมีมาก่อน

Non-fungible tokens (NFT) กำลังจะกลายเป็นหนึ่งในแนวโน้มที่สำคัญที่สุดใน Ecosystem ของ Cryptocurrency โดย NFT รุ่นแรกนั้นมุ่งเน้นไปที่คุณสมบัติหลัก เช่น การเป็นเจ้าของสินทรัพย์ การถ่ายโอน การทำงานแบบอัตโนมัติ รวมไปถึงโครงสร้างพื้นฐานหลักของตลาด NFT

กระแสและการดีดของราคาที่เกิดขึ้นในตลาด NFT นั้นทำให้การแยกแยะระหว่างสัญญาณการซื้อที่ดีกับการเก็งกำไรระยะสั้นเป็นไปได้ยาก แม้แต่รูปแบบของ NFT ที่เรียบง่ายที่สุดก็ยังสามารถมึมูลค่าที่เหลือเชื่อได้ แต่เมื่อวงการมีการพัฒนามากขึ้น คุณค่าของ NFT ควรที่จะเริ่มเปลี่ยนจากภาพนิ่งหรือข้อความ ไปเป็นของสะสมที่มีลูกเล่นและเทคโนโลยีอัจฉริยะ ปัญญาประดิษฐ์หรือ Artificial Intelligence (AI) มีแนวโน้มที่กลายเป็น NFT ในรุ่นถัดไป

เรามีโอกาสได้เห็นการรวมตัวกันของ NFT และ AI ในรูปแบบของศิลปะในระบบกลไกดิจิทัลหรือ Generative Art ไปแล้ว อย่างไรก็ตาม ศักยภาพที่น่าจะเกิดขึ้นนั้นยิ่งใหญ่กว่ามาก การเพิ่มความสามารถของ AI ลงไปในวงจรของ NFTs จะเปิดประตู่สู่รูปแบบการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีอัจฉริยะแบบที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน

การเป็นเจ้าของด้วยเทคโนโลยีอัจฉริยะ (Intelligent ownership)

ปัจจุบัน NFT ยังคงเป็นชิ้นงานจริงในรูปแบบดิจิทัล เช่น งานศิลปะหรือของสะสม ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าสนใจ แต่ถือว่ายังเป็นแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น โดยวิธีคิดที่จะทำให้ NFT น่าสนใจยิ่งขึ้นก็คือ พื้นฐานการเป็นเจ้าของแบบดิจิทัล ซึ่งการเป็นเป็นเจ้าของสามารถใช้ประโยชน์ได้กว้างกว่าการเป็นของสะสม ในขณะที่การเป็นเจ้าของในโลกที่จับต้องได้ ส่วนใหญ่จะเป็นแสดงเป็นบันทึกในรูปของหนังสือสัญญา แต่การเป็นเจ้าของในโลกดิจิทัลแบบ On-Chain นั้นสามารถตั้งโปรแกรม เขียนได้ และแน่นอนว่าอัจฉริยะ

ความเป็นเจ้าของด้วยเทคโนโลยีอัจฉริยะนั้น มีความเป็นได้ที่ไม่มีที่สิ้นสุด เราจะมาอธิบายสิ่งนี้ในบริบทของของสะสมที่ยังคงเป็นหนึ่งในชิ้นงานที่รู้จักกันดีที่สุดของ NFT

ลองจินตนาการภาพ Digital-art NFT ที่สามารถสนทนาได้ด้วยภาษาทั่วไปเพื่อตอบคำถาม อธิบายแรงบันดาลใจเบื้องหลังการสร้าง และปรับคำตอบเหล่านั้นให้เข้ากับบริบทการสนทนาที่เฉพาะเจาะจง นอกจากนี้เรายังสามารถจินตนาการถึง NFT ที่สามารถปรับให้เข้ากับความรู้สึก อารมณ์ และมอบประสบการณที่เติมเต็มอยู่ตลอดเวลา รวมไปถึงกระเป๋าสตางค์ NFT อัจฉริยะที่สามารถตัดสินความเป็นเจ้าของกรรมสิทธิ์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์สำหรับผู้ใช้งานที่กำหนด

หนึ่งในคำพูดที่โด่งดังของ คุณ William Gibson กล่าวไว้ว่า “อนาคตนั้นอยู่ที่นี่แล้ว แต่มันไม่ได้กระจายตัวอย่างทั่วถึง” เราจึงควรคิดถึงจุดตัดของการเป็นเจ้าของด้วยเทคโนโลยีอัจฉริยะ ว่าเป็นสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยี AI และ NFT โดย NFTs มีแนวโน้มที่จะพัฒนาขึ้นกลายเป็นการเป็นเจ้าของแบบดิจิทัล พร้อมกับความอัจฉริยะที่จะรวมอยู่ในนั้น

AI และ NFTs

เพื่อให้เข้าใจว่าเทคโนโลยีในปัจจุบันสามารถเปิดใช้งาน NFT อัจฉริยะนี้ได้อย่างไร เราควรทำความเข้าใจว่าอะไรเป็นจุดตัดระหว่าง AI และ NFT ในรุ่นปัจจุบัน การนำเสนอ NFT ในรูปแบบดิจิทัลจะอยู่ในรูปแบบ รูปภาพ วีดีโอ ข้อความ หรือเสียง ซึ่งการนำเสนอเหล่านี้จะสามารถเชื่อมโยงกับกฎรายละเอียดย่อยๆของ AI ที่แตกต่างกันอย่างยอดเยี่ยม

การเรียนรู้แบบ Deep learning หรือการเรียนรู้เชิงลึก เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่ต้องอาศัยโครงข่ายประสาทส่วนลึก (Deep neural network) เป็นวิธีการเพื่อกล่าวถึงความรู้จากชุดข้อมูล

แม้ว่าแนวคิดเบื้องหลังการ Deep learning มีมาตั้งแต่ช่วงปี 1970 แต่พวกเขาได้เห็นความนิยมที่เกิดขึ้นในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาด้วยจำนวน Framework และแพลตฟอร์มนับไม่ถ้วนที่เกิดขึ้นและถูกนำไปใช้ ซึ่งมีบางประเด็นสำคัญของการเรียนรู้แบบ Deep learning ที่อาจจะมีอิทธิพลอย่างเหลือเชื่อต่อการเปิดใช้ความสามารถของ NFT:

ด้าน Computer Vision : NFTs ในปัจจุบันส่วนใหญ่เป็นรูปภาพและวีดีโอ ดังนั้นจึงเหมาะสมมากที่จะใช้คอมพิวเตอร์ในการขยายขอบเขตของมัน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคนิคต่างๆ เช่น Convolutional Neural Network (CNN), Generative Adversarial Neural Network (GAN) และได้มีการขยายขอบเขตของ Computer Vision ไปเมื่อเร็วๆนี้ โดยการสร้างภาพ การจดจำวัตถุ การเข้าใจภาพ เป็นเทคนิคบางส่วนที่สามารถนำไปใช้กับเทคโนโลยี NFT ในรุ่นต่อไปได้ และ Generative art ก็ดูเหมือนจะเป็นโดเมนที่ชัดเจนในการรวม Computer vision เข้ากับ NFTs

ความเข้าใจภาษามนุษย์ (Natural Language Understanding): ภาษาเป็นรูปแบบพื้นฐานในการแสดงความรู้ความเข้าใจ รวมถึงรูปแบบการเป็นเจ้าของด้วย โดยความเข้าใจในภาษามนุษย์ หรือ Natural Language Understanding (NLU) เป็นหนึ่งในศูนย์กลางของความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่สุดใน Deep learning ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา เทคนิคต่างๆ เช่น โมเดล GPT-3 ได้บรรลุเป้าหมายใหม่ใน NLU โดยประเด็นต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การสรุป และการวิเคราะห์ความรู้สึก อาจเกี่ยวข้องกับ NFT รูปแบบใหม่ แนวคิดในการเสริมความเข้าใจในส่วนของภาษาให้กับ NFTs ที่มีอยู่ ดูเหมือนจะเป็นกลไกเล็กๆน้อยๆ ในการเสริมสร้างการโต้ตอบและประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ NFTs

การรู้จำเสียง (Speech recognition): ความอัจฉริยะในด้านเสียงถือได้ว่าเป็นเทคโนโลยีอีกหมวดหมู่หนึ่งของ Deep learning ที่สามารถส่งผลกระทบต่อ NFTs ได้ในทันที โดยใช้เทคนิค เช่น CNNs และ Recurrent Neutral Networks (RNN) ซึ่งได้พัฒนาการรู้จำเสียงอัจฉริยะในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความสามารถ เช่น การรู้จำเสียง หรือการวิเคราะห์โทนเสียง สามารถขับเคลื่อนรูปแบบที่น่าสนใจของ NFT และ Audio-NFT ดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่เหมาะเจาะกับเทคโนโลยีการรู้จำเสียงนี้อย่างไม่น่าแปลกใจ

3 หมวดหมู่หลักที่สามารถเกิดขึ้นจากการรวมกันของ AI และ NFTs

ความก้าวหน้าทางภาษา การวางวิสัยทัศน์ และการรู้จำเสียงเหล่านี้ช่วยขยายขอบเขตของ NFTs การรวมกันของ AI และ NFTs จะส่งผลกระทบต่อ Ecosystem ของ NFT ในหลายมิติ ซึ่ง Ecosystem ของ NFT ในปัจจุบัน มีหมวดหมู่พื้นฐาน 3 ประเภทหลักที่สามารถทำใหม่ได้ทันที โดยการผสมผสานความสามารถของ AI

NFT ที่สร้างโดย AI (AI-generated NFTs): ดูเหมือนว่าจะเป็นมิติที่ชัดเจนที่สุดใน Ecosystem ของ NFT ที่จะได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดของเทคโนโลยี AI นี้ โดยการใช้ประโยชน์จากวิธีการ Deep learning ในด้านต่างๆ เช่น Computer vision, ภาษา, และคำพูด สามารถช่วยสร้างประสบการณ์ให้กับผู้สร้าง NFT ให้อยู่ในระดับที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน ในวันนี้ เราสามารถเห็นสิ่งต่างๆเหล่านี้ได้ชัดเจนใน Generative art แต่ยังคงมีข้อจำกัดค่อนข้างมาก ทั้งในแง่ของวิธีการที่ AI ใช้ และในกรณีการใช้งานที่พวกเขาจัดการ

ในอนาคตอันใกล้นี้ เราควรจะได้เห็น NFT ที่ถูกสร้างโดย AI ขยายจาก Generative art ไปสู่ NFT ประเภทอื่นมากขึ้น ซึ่งเป็นเครื่องมือในการใช้ประโยชน์จากวิธีการ Deep learning โดยตัวอย่างของข้อเสนอนี้สามารถเห็นได้ในศิลปินดิจิทัล อาทิเช่น Refik Anadol ผู้ซึ่งกำลังทดลองใช้วิธีการ Deep learning ในการสร้างผลงาน NFTs โดยสตูดิโอของ Anadol เป็นผู้บุกเบิกในการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น GANs รวมไปถึงการใช้ Quantum Computing ในการฝึกแบบจำลองในหลายร้อยล้านภาพและคลิปเสียง เพื่อสร้างภาพที่น่าตื่นตาตื่นใจ ซึ่ง NFTs เป็นหนึ่งในกลไกล่าสุดที่ Anadol สำรวจ

NFT ที่ถูกฝังด้วย AI (NFTs’ embedded-AI): เราสามารถใช้ AI เพื่อสร้าง NFT ได้ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่า มันจะกลายเป็นเทคโนโลยีอัจฉริยะ แต่ถ้าสามารถเป็นไปได้ล่ะ? การฝังความสามารถของ AI ลงไปใน NFT เป็นมิติทางการตลาดอีกหนึ่งอย่างที่สามารถเกิดขึ้นได้โดยการผสมผสานระหว่างแนวโน้มเทคโนโลยีที่น่าสนใจทั้งสองนี้ ลองจินตนาการภาพ NFT ที่รวมเข้ากับความสามารถด้านภาษาและคำพูดเพื่อใช้สร้างบทสนทนากับผู้ใช้งาน ตอบคำถามเกี่ยวกับความหมายหรือโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมจำเพาะ แพลตฟอร์มอย่าง Alethea AI และ Fetch.ai กำลังเริ่มสำรวจหมวดหมู่นี้

โครงสร้างพื้นฐาน NFT ที่เน้น AI เป็นหลัก (AI-first NFT infrastructures): คุณค่าของวิธีการ Deep learning สำหรับ NFT ไม่เพียงแต่จะสะท้อนให้เห็นในระดับ NFT เท่านั้น แต่ยังสะท้อนถึง Ecosystem ทั้งหมดอีกด้วย การผสมผสานความสามารถด้าน AI เข้ากับโครงสร้างต่างๆ เช่น NFT marketplace, Oracles, หรือแพลตฟอร์มข้อมูล NFT สามารถเตรียมรากฐานเพื่อค่อยๆเปิดใช้งานเทคโนโลยีอัจฉริยะนี้ในวงจรทั้งหมดของ NFT ลองนึกภาพ NFT data APIs หรือ Oracles ที่มีตัวบ่งชี้อัจฉริยะที่ดึงมาจากชุดข้อมูล On-chain หรือ NFT marketplace โดยใช้วิธีการ Computer vision เพื่อให้คำแนะนำอันชาญฉลาดแก่ผู้ใช้งาน โดยข้อมูลและเทคโนโลยีอัจฉริยะ APIs จะกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของตลาด NFT

AI กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของซอฟต์แวร์ทั้งหมด และ NFT ก็เป็นหนึ่งในนั้น ด้วยการรวมความสามารถของ AI เข้ากับ NFT จะทำให้ NFT สามารถพัฒนาจากความเป็นเจ้าของ ไปการครอบครองเทคโนโลยีอัจฉริยะ ที่พัฒนาตนเองได้ หรือการเป็นเจ้าของที่มอบประสบการณ์ดิจิทัลที่สมบูรณ์แบบยิ่งขึ้นและให้ประโยชน์ที่สูงขึ้นสำหรับผู้สร้างและผู้ใช้งาน NFT โดยยุคของ NFT อัจฉริยะนั้นไม่จำเป็นต้องอาศัยความก้าวหน้าทางเทคนิคที่ล้ำสมัย เพราะความก้าวหน้าล่าสุดในด้าน Computer vision, ความเข้าใจภาษามนุษย์, และการรู้จำเสียง รวมกับความยืดหยุ่นของเทคโนโลยี NFT ได้นำเสนอภูมิทัศน์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทดลองเพื่อนำข้อมูลอัจฉริยะมาสู่ Ecosystem ของ NFT แล้ว

Credit: Link


Signal Later

บริการส่งสัญญาณซื้อขายสกุลเงินดิจิทัล โดยนักวิเคราะห์ผู้เชี่ยวชาญ มีประสบการณ์ในวงการ Cryptocurrency มาแล้วกว่า 6 ปี พร้อมทีมงานคุณภาพ และเทคโนโลยี AI ที่ทันสมัย คิดค้นโดย Signal Later เพื่อทำให้คุณมั่นใจว่า จะได้รับสัญญาณที่รวดเร็ว แม่นยำ เพื่อทำกำไรและลดการขาดทุน ตลอด 24 ชั่วโมง

สนใจเลือกแพ็คเกจ

Leave a Reply

Your email address will not be published.