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SingularityNET(シンギュラリティネット)



SingularityNET(シンギュラリティネット)

SingularityNETとは、AIに特化した分散型のオープンマーケットです。 複雑な仕事を一つのAIでは解決できない場合、AIが自分でできない部分を仮想通貨支払いで他のAIに外注し仕事を完結できるように、AI同士でサービスの連携を容易に実現できるようにしたネットワークの構築を目指しています。 例えば「Aと言う文書を要約してほしいというリクエスト」をSingularityNETに出します。 ところがこの文書要約ノードが文書中に解決できない問題に出くわした場合、他のノードに外注することができます。 仮にこのAと言う文書中にビデオが埋め込まれていたとしたら、これをビデオ要約ノードに受注額の一部を払って外注する。あるいはロシア語の引用がでてきたらこれをロシア語から英語に翻訳するノードに外注します。このノードは翻訳が終わったら文書要約ノードに送り返すという仕組みです。 開発者は、SingularityNETにサービスを追加し、サービスを活用したいユーザーは、AGIトークンを対価にサービスの利用ができます。 また、SingularityNETでは、サービス同士の交換も可能としています。

SingularityNET(シンギュラリティネット)概要

名称SingularityNET
通貨単位AGI
発行日2018年1月18日
Blockchainイーサリアム
ウェブサイトSingularityNET
コードGitHub
WhitePaperホワイトペーパー
Twitterツイッター
Telegramテレグラム
Facebookフェイスブック
Blogブログ
Bitcointalk(フォーラム)Bitcoin Forum
開発者Dr. Ben Goertzel(ベン・ゴアールツル)
 
取引所
バイナンス
bitfinex
KuCoin
時価総額ランキング19位(2018年8月1日現在)
最大供給量1,000,000,000AGI
現在供給量539,673,260AGI(2018年7月28日現在)

目次 SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.1  チームメンバー SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.2  AI開発の障壁を解決する SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.3  今後のAI市場規模 SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.4  AIの可能性は無限 用語解説

SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.1

チームメンバー 創業者であるベン・ゲーツェル氏は、人工知能の世界的権威でオープンコグ(open cog: 人工知能のオープンソースフレームワークを構築するプロジェクト)の会長を務めています。 また、AIロボットソフィアを開発したハンソン・ロボティクス社で主任研究者として勤務。 ソフィアは2016年に発言した「人類を滅ぼす」という話で話題になりました。
2017年10月にサウジアラビアの市民権を取得。ロボットで初のことです。現在は、ソフィアの開発者でもありhuman-like robot(人間的なロボット)開発を牽引しているDavid Hanson氏とともに世界中を飛び回っていて、国連の会議に出席して質問に答えたり、さまざまなカンファレンスやサミットなどに出席。 このソフィアが、SingularityNetの顔となって活躍しています。
SingularityNetのメンバーは、ダボス会議(世界経済フォーラムの年次総会)に参加したことをブログで発表しました。この会議は、スイス・ジュネーブに本拠を置く非営利財団、世界経済フォーラムが毎年1月に、スイス東部の保養地ダボスで開催する年次総会です。 世界経済フォーラムは1971年に発足し、各国の競争力を指数化し公表してグローバル化に対応した経営環境を推進しています。この会議では毎年、世界を代表する政治家や実業家が一堂に会し、世界経済や環境問題など幅広いテーマで討議しますが、各界から注目され、世界に強い影響力を持っています。日本からも首相や著名な経済学者などが参加しています。

SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.2

AI開発の障壁を解決する 現在AI技術の開発には、いくつもの問題を抱えています。 特定の分野や特定の企業内といった閉鎖された空間でしか行われておらず、データを互いに通信しプロセスを調整する方法がありません。そのため、すべてが手作業で行われなければならず、利用する際も発生する費用が高いです。 また、AIを作り出し、他のAIに接続、それをマーケットに提供できる人がほとんどいません。これにより、AIはあまりにも高価になり、またとても複雑なものにしています。 SingularityNETはこのような問題を解決するよう設計されています。 (AI技術の共有) ➤ AIのそれぞれのアルゴリズムをまとめることで、データを交換し、AI間での処理を調整し、コミュニケーションの問題を解決する、シンプルなプロトコルを作り出しました。 (開発費の調達) ➤AI同士が繋がっているエコノミーは、SinguralityNETのマーケットから生まれ出され、このマーケットでは様々なAIサービスが発見、売買することができます。 (AI同士が情報交換する) ➤AIサービスが相互に結合しやすくすることで、SinguralityNETでは、とても低いコストで自動化処理ボックスを提供することができます。 SingularityNETは誰でもAIサービスを作成、共有、収益化することができるようになります。

SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.3

今後のAI市場規模 AIの応用領域は非常に広範囲であり、市場予測は調査会社によって大きく異なりますが、どの調査会社も今後市場は拡大すると予想しています。 今日のAI成長の制限要因は、前述で述べたことが要因として考えられ、個々のAIの強みと能力を活用する能力が大幅に制限されています。 AI技術の大量採用が始まったことにより、ほぼすべての業界がAI技術を開発し、導入するために競争していますが、現在、最大の成長はまだ実現していません。 透明性市場調査によると、世界の人工知能市場は、2017年の2,334億ドルから2025年には3兆1,000億ドルに拡大すると予測されています。 これから拡大されるAI分野に特化したSingularityNET(シンギュラリティネット)は、技術進歩への糸口となります。

SingularityNET(シンギュラリティネット)のココが凄い.4

AIの可能性は無限 それぞれの人工知能は、インターネットを介して様々なビッグデータにアクセスできます。そのため、文献の翻訳や病気の新しい治療法の発見のような比較的に身近な課題だけではなく、犯罪率の減少や地球温暖化問題への有効な解決策など、社会的な問題の解決にも利用することができます。 AI技術の用途は無限で、今後成長する分野として注目を集めています。 SingularityNETはイーサリアムのブロックチェーンを基礎として、無数の人工知能をネットワークで結ぶためのシステムを構築しようとしています。

用語解説

Singularity(シンギュラリティ)
Singularity(シンギュラリティ)は技術的特異点といい、2045年に人工知能が発達し、人間の知性を超えることによって、人間の生活に大きな変化が起こるという概念を指します。シンギュラリティという概念は、人工知能の権威であるレイ・カーツワイル博士により提唱された「未来予測の概念」でもあります。 レイ・カーツワイル博士は、少なくとも2045年までには人間と人工知能の能力が逆転するシンギュラリティ(技術特異点)に到達すると提唱しています。
Pre-Singularity(プレ・シンギュラリティ)
Pre-Singularity(プレ・シンギュラリティ)は前特異点といい、全人類の知能よりもAIの知能の方が上回るときとされるシンギュラリティ(特異点)の前段階という意味で、プレ・シンギュラリティと定義されています。
AGIトークン
人工知能には、顔面認識、自然言語の解析、音声認識、ビッグデータの解析などそれぞれ独自の特徴があります。SingularityNETはブロックチェーンを基盤にした人工知能のネットワークに、人間が外部から課題を与えると、ブロックチェーンのネットワーク内の人工知能が勝手に協力関係を構築し、課題を解決するというシステムです。そして、課題解決の貢献度にしたがって、人工知能、設計者にAGIトークンが支払われます。
AI(Artificial Intelligence)
AIとは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語で「人工知能」と訳されます。研究者によって解釈は千差万別で厳密な定義はなく、一般的な解釈として、「人工的に人間の知能を模倣するための概念および技術」と理解すると良いかもしれません。 AIには、「コンピューターが人間のように“学習”し、知識をもとに“推測”する」ことが求められ、そのために複雑なプラットフォームやアルゴリズムが用いられています。 AIにはブームとなる時期があります。 第1次ブームは1956年〜1960年代、第2次ブームは1980年代に起こりました。 しかし、いずれも本来の人工知能の実力が理解されないまま、限界が見えた段階からブームが去っていきます。 2010年頃から第3次ブームが起こり、GoogleもAIの開発のために多額の研究費を投じています。
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