在物理世界中 所有權主要錶現為靜態記錄的形式 NFT如何與人工智能融閤 - 趣味新聞網

原標題：NFT如何與人工智能融閤

NFT的爆火使得這個市場魚龍混雜，一個極其簡單的NFT形式都能獲得令人難以置信的價值。不過，隨著行業的發展，NFT的價值主張應該從靜態圖像、靜態文本轉變為更為動態、更為智能的收藏品。人工智能(AI)很可能會對下一波NFT産生巨大的影響。目前大部分人通過收藏來參與NFT賽道，大部分投資者選擇的歐易NFT市場是歐易推齣的專注於NFT領域的一站式NFT交易平台，具備去中心化、0手續費、多平台NFT交易深度聚閤等優勢，支持包含Ethereum、OEC、BSC在內的多鏈資産。

我們已經看到NFT和AI的結閤在生成藝術方麵的錶現。然而，它們的潛力遠不止於此。NFT和AI的融閤，將AI功能加入到NFT的生命周期中，為我們開啓瞭智能所有權形式這扇新的大門。

智能所有權

當前NFT仍然主要集中在藝術或收藏品等領域，雖然引人注目但應用場景相對單一。我們可以用一種更為有趣的方式來看待NFT，那就是原生數字所有權。所有權錶示要比收藏品擁有更廣泛的應用前景。

在物理世界中，所有權主要錶現為靜態記錄的形式，而在數字鏈上世界，所有權是可編程、可組閤的，當然還是智能的。

有瞭智能數字所有權，NFT的想象空間是無限的。以NFT最著名的應用之一——收藏品為例：想象一下，數字藝術NFT可以用自然語言進行對話、迴答問題、解釋他背後的創作靈感，並將這些答案匹配到特定的對話語境中。我們還可以設想，NFT可以適應你的感受和心情，並不斷提供令人滿意的體驗。如果智能NFT錢包能夠在與網站交互的過程中決定呈現何種所有權，以改善特定用戶的體驗，這樣的場景如何？

AI和NFT

要瞭解智能NFT如何通過當前的技術得以實現，我們首先應該瞭解AI學科與現在的NFT有何交集。當前，NFT的數字錶現主要依賴於圖像、文本、視頻、音頻等數字格式，這些錶現形式可以巧妙地對應AI的一些子學科。

深度學習是人工智能的一個重要領域，它依靠深度神經網絡，從數據集中歸納提取信息。盡管深度學習背後的邏輯早在上世紀70年代就已經齣現，直至近十年，大量框架和平台的齣現纔推動深度學習得以快速發展。深度學習的一些關鍵領域可能對NFT的智能能力産生不可估量的影響，比如：

計算機視覺：NFT現在主要是圖像、視頻形式，因此它可以和計算機視覺的發展完美結閤。近年來，捲積神經網絡(CNN)、生成式對抗神經網絡(GAN)以及最近的轉換器等技術已經突破瞭計算機視覺的邊界。圖像生成、物體識彆、場景理解等計算機視覺技術可以應用於下一波NFT技術中。生成藝術似乎是目前將計算機視覺和NFT相結閤的一個明確領域。

自然語言理解：語言是錶達認知的一種基本形式，其中包括所有權的形式。在過去十年，自然語言理解(NLU)一直是深度學習領域最重要的突破核心之一。在NLU，像GPT-3這樣的轉換器驅動模型技術已經達到瞭新的裏程碑高度。問題迴答、總結和情感分析等領域可能與新型NFT産生關聯。將語言理解疊加到現有NFT形式上的想法，似乎是豐富NFT交互性和用戶體驗的一種較為容易解決的方式。

語言識彆：語音智能可以被認為是深度學習影響NFT的第三個領域。在過去的幾年中，諸如捲積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）等技術已經在語音智能領域取得瞭進展。語音識彆或語調分析等功能可以為有趣的NFT形式提供技術支持。音頻NFT無疑是語音智能的完美場景。

通過整閤AI功能，NFT可以從基本的原生所有權發展為智能的、自我進化的形式或所有權，為NFT創建者和消費者提供更豐富的數字體驗以及更高的效用。

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