Доцент бізнес-школи Мейса при Техаському університеті A&M Корок Рей оголосив про плани заснувати Інститут дослідження Біткоїна. Про це повідомляє Bitcoin Magazine.
Вчений звернув увагу на потенціал Біткоїна, який можна використати для забезпечення безпечних багатосторонніх обчислень. Як приклад він запропонував розглянути гравців у покер, які домовляються про стан конкретної гри, як основну форму обчислень.
Потім він розширив цей приклад, включивши в нього глибокі нейронні мережі та навчання з підкріпленням на основі штучних інтелектуальних агентів, які могли б колективно виконувати обчислення в контексті блокчейну Біткоїна.
«Кінцевим варіантом використання Біткоїна, скажімо, через сто, двісті або п'ятсот років, будуть не люди, а машини... оскільки ми перебуваємо на хвилі масового технологічного прогресу, я вважаю, що найбільшою можливістю буде глибока інтеграція між машинами та всією мережею Біткоїна на різних рівнях. Дослідницький інститут Біткоїна покликаний об'єднати ці дві сфери досліджень і розробок та поєднати Біткоїн з багатьма основними досягненнями в галузі штучного інтелекту», – пояснив Рей.
Він також запропонував залучити найкращих розробників до роботи над Біткоїном.
Поєднання Біткоїна та штучного інтелекту (ШІ) відкриває цікаві можливості для інновацій та покращення ефективності у цифровому просторі. ШІ може використовуватися для аналізу великих обсягів даних з блокчейну Біткоїна для виявлення тенденцій, прогнозування змін цін і навіть автоматизації торгових стратегій, забезпечуючи трейдерам перевагу у прийнятті обґрунтованих рішень.
Крім того, ШІ може автоматизувати та оптимізувати взаємодії між користувачами й Біткоїн-мережею, наприклад, через смарт-контракти або сприяння в управлінні активами, що зробить використання BTC більш зручним та ефективним.
Є безліч прикладів успішної інтеграції ШІ та Біткоїн-сфери. Нещодавно чат-бот ChatGPT «навчився» успішно здійснювати біткоїн-платежі за допомогою Lighting Network.
Зокрема штучний інтелект впорався із використанням популярного Lightning-протоколу LND та зумів коректно ретранслювати API-запити відповідно до бажання користувача.