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Artificial Intelligence (AI)
Che cos'è l'Intelligenza Artificiale?
L'Intelligenza Artificiale (IA) è una tecnologia trasformativa che consente alle macchine di eseguire compiti che normalmente richiedono intelligenza umana. Ciò include capacità come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione dei problemi, la percezione e la comprensione del linguaggio. Il campo dell'IA comprende varie sottodiscipline, tra cui l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la robotica, tra le altre. I sistemi di IA sono progettati per analizzare dati, riconoscere schemi e prendere decisioni basate sulle informazioni che elaborano. Questa tecnologia è utilizzata in diversi settori, tra cui sanità, finanza, automotive e intrattenimento, per migliorare l'efficienza, migliorare il processo decisionale e automatizzare compiti di routine. L'importanza dell'IA risiede nel suo potenziale di rivoluzionare le industrie abilitando applicazioni e servizi più intelligenti. Si distingue per la sua capacità di apprendere e adattarsi continuamente, rendendola un componente critico nello sviluppo di sistemi autonomi e applicazioni intelligenti. Man mano che l'IA continua a evolversi, ci si aspetta che svolga un ruolo sempre più vitale nel plasmare il futuro della tecnologia e della società.
Quando e come è iniziata l'Intelligenza Artificiale?
L'Intelligenza Artificiale è nata a metà del XX secolo, con importanti traguardi che hanno segnato il suo sviluppo. Il termine "Intelligenza Artificiale" è stato coniato per la prima volta nel 1956 durante la Conferenza di Dartmouth, organizzata da John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Questa conferenza è spesso considerata la nascita dell'IA come campo di studio, dove i ricercatori si sono riuniti per discutere il potenziale delle macchine di simulare l'intelligenza umana. Nei decenni successivi, la ricerca sull'IA è progredita attraverso varie fasi, inclusa lo sviluppo di algoritmi precoci e la creazione delle prime reti neurali negli anni '60. L'attenzione iniziale era rivolta all'IA simbolica, che mirava a replicare il ragionamento umano attraverso sistemi basati su regole. Tuttavia, l'interesse è diminuito negli anni '70 e '80 durante periodi noti come "inverni dell'IA", caratterizzati da un ridotto finanziamento e scetticismo riguardo al potenziale della tecnologia. La rinascita dell'IA è iniziata negli anni '90 con i progressi nell'apprendimento automatico e la disponibilità di grandi set di dati, portando a scoperte nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale. Negli anni 2010, l'IA aveva guadagnato un notevole slancio, spinta dai miglioramenti nella potenza di calcolo e nello sviluppo di tecniche di deep learning, preparando il terreno per la sua applicazione diffusa in vari settori oggi.
Cosa ci riserva il futuro per l'Intelligenza Artificiale?
Secondo aggiornamenti ufficiali, l'Intelligenza Artificiale si sta preparando per un importante aggiornamento focalizzato sul miglioramento delle sue capacità di apprendimento automatico, previsto per il primo trimestre del 2024. Questo aggiornamento mira a migliorare la velocità di elaborazione e l'efficienza, consentendo un'analisi dei dati più complessa e decisioni in tempo reale. Inoltre, il progetto prevede il lancio di una nuova integrazione con diverse piattaforme blockchain nel secondo trimestre del 2024, che faciliterà la condivisione dei dati e l'interoperabilità tra diversi sistemi. Queste iniziative fanno parte di una strategia più ampia per espandere l'ecosistema e migliorare l'esperienza dell'utente, con progressi monitorati attraverso la loro roadmap ufficiale. Inoltre, il team sta attivamente coinvolgendo la comunità per decisioni di governance che plasmeranno i futuri sviluppi, assicurando che il contributo degli stakeholder venga considerato nell'evoluzione della piattaforma.
Cosa rende l'Intelligenza Artificiale unica?
L'Intelligenza Artificiale si distingue attraverso i suoi avanzati algoritmi di apprendimento automatico e architetture di reti neurali, che consentono un'elaborazione dei dati migliorata e capacità predittive. Il suo design incorpora meccanismi unici come l'apprendimento per rinforzo e l'elaborazione del linguaggio naturale, che supportano interazioni utente migliorate e processi decisionali. L'ecosistema presenta un robusto set di strumenti per sviluppatori, tra cui API e SDK, che facilitano l'integrazione senza soluzione di continuità e lo sviluppo di applicazioni su varie piattaforme. Inoltre, l'Intelligenza Artificiale beneficia di partnership strategiche con importanti aziende tecnologiche e istituzioni di ricerca, promuovendo l'innovazione e ampliando la sua portata all'interno dell'industria. Il modello di governance enfatizza il coinvolgimento della comunità e la trasparenza, assicurando che gli stakeholder abbiano voce in capitolo nell'evoluzione della tecnologia. Queste caratteristiche contribuiscono al ruolo distintivo dell'Intelligenza Artificiale nella trasformazione delle industrie automatizzando processi, migliorando l'efficienza e abilitando approfondimenti basati sui dati.
Cosa puoi fare con l'Intelligenza Artificiale?
L'Intelligenza Artificiale è ancora attiva o rilevante?
L'Intelligenza Artificiale rimane attiva attraverso significativi progressi e sviluppi in corso nel 2023. Gli aggiornamenti recenti includono il rilascio di nuovi algoritmi e framework mirati a migliorare le capacità di apprendimento automatico, con annunci notevoli fatti a settembre 2023 riguardo ai miglioramenti nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale. Il settore dell'IA continua a vedere una robusta attività di governance, con molteplici proposte e votazioni in corso per affinare le linee guida etiche e gli standard operativi. Inoltre, l'Intelligenza Artificiale mantiene una forte presenza in vari settori, tra cui sanità, finanza e sistemi autonomi, dimostrando la sua versatilità e integrazione nelle applicazioni del mondo reale. Le partnership con grandi aziende tecnologiche e startup illustrano ulteriormente la sua rilevanza, poiché le tecnologie IA sono sempre più integrate in prodotti e servizi, guidando innovazione ed efficienza. Questi indicatori supportano la sua continua rilevanza all'interno del settore tecnologico, evidenziando la domanda costante di soluzioni IA e il coinvolgimento attivo della comunità nel plasmare il suo futuro.
Per chi è progettata l'Intelligenza Artificiale?
L'Intelligenza Artificiale è progettata per una vasta gamma di utenti primari, tra cui sviluppatori, aziende e ricercatori, consentendo loro di sfruttare capacità computazionali avanzate per varie applicazioni. Fornisce strumenti e risorse essenziali, come kit di sviluppo software (SDK) e interfacce di programmazione delle applicazioni (API), per facilitare l'integrazione e il dispiegamento di soluzioni IA su diverse piattaforme e settori. I partecipanti secondari, come scienziati dei dati e praticanti di apprendimento automatico, interagiscono con la tecnologia attraverso progetti collaborativi e iniziative di ricerca, contribuendo allo sviluppo e al perfezionamento continuo di modelli e algoritmi di IA. Le istituzioni, comprese le organizzazioni educative e le imprese, utilizzano l'IA per migliorare l'efficienza operativa, guidare l'innovazione e migliorare i processi decisionali. Caterando a questi gruppi di utenti vari, l'Intelligenza Artificiale promuove un ecosistema collaborativo che favorisce la condivisione della conoscenza e il progresso tecnologico.
Come è protetta l'Intelligenza Artificiale?
L'Intelligenza Artificiale impiega un meccanismo di consenso che varia a seconda dell'implementazione specifica, spesso utilizzando il Proof of Stake (PoS) o il Delegated Proof of Stake (DPoS) per confermare le transazioni e mantenere l'integrità della rete. In questi modelli, i validatori sono responsabili della convalida delle transazioni e della creazione di nuovi blocchi, con requisiti che includono tipicamente una partecipazione minima nel token nativo della rete. Il protocollo utilizza tecniche crittografiche avanzate, come l'Algoritmo di Firma Digitale a Curva Ellittica (ECDSA) o Ed25519, per garantire autenticazione sicura e integrità dei dati. Questi primitivi crittografici aiutano a proteggere contro accessi non autorizzati e garantiscono che le transazioni siano verificabili e a prova di manomissione. L'allineamento degli incentivi è raggiunto attraverso ricompense di staking per i validatori, che incoraggiano una partecipazione onesta nella rete. Inoltre, meccanismi come il "slashing" sono implementati per penalizzare comportamenti malevoli, proteggendo così la rete da attacchi. Ulteriori misure di sicurezza includono audit regolari, processi di governance che coinvolgono la partecipazione della comunità e diversità dei client per mitigare i rischi associati a punti di fallimento singoli. Questi sforzi combinati contribuiscono alla resilienza e alla sicurezza complessiva della rete di Intelligenza Artificiale.
L'Intelligenza Artificiale ha affrontato controversie o rischi?
L'Intelligenza Artificiale ha affrontato diverse controversie e rischi, principalmente legati a preoccupazioni etiche, privacy dei dati e scrutinio normativo. Un incidente notevole si è verificato nel 2020 quando gli algoritmi di IA utilizzati nella tecnologia di riconoscimento facciale sono stati criticati per pregiudizi razziali e imprecisioni, portando a proteste pubbliche e richieste di regolamentazione. In risposta, varie aziende tecnologiche e organizzazioni hanno avviato revisioni interne e stabilito linee guida etiche per affrontare questi pregiudizi e migliorare la trasparenza. Inoltre, il rapido avanzamento delle tecnologie IA ha sollevato preoccupazioni riguardo alla perdita di posti di lavoro e al potenziale uso improprio dell'IA per scopi malevoli, come deepfake o sorveglianza automatizzata. Per mitigare questi rischi, molti sviluppatori di IA stanno ora implementando robusti quadri etici e partecipando a discussioni pubbliche per stabilire pratiche responsabili nell'IA. I rischi in corso nel settore dell'IA includono sfide normative, in particolare riguardo alle leggi sulla protezione dei dati e alla conformità con le normative emergenti. Le aziende stanno affrontando questi problemi attraverso un coinvolgimento proattivo con i responsabili politici e adottando le migliori pratiche nella governance dei dati e nelle misure di sicurezza. Audit regolari e iniziative di trasparenza vengono anche impiegati per garantire responsabilità e costruire fiducia pubblica nelle tecnologie IA.
Artificial Intelligence (AI) FAQ – Metriche Chiave e Approfondimenti sul Mercato
Dove posso acquistare Artificial Intelligence (AI)?
Artificial Intelligence (AI) è ampiamente disponibile sugli exchange di criptovalute centralized. La piattaforma più attiva è PancakeSwap V2 (BSC), dove la coppia di trading AI/WBNB ha registrato un volume di 24 ore superiore a $0.154911.
Qual è l'attuale volume di trading giornaliero di Artificial Intelligence?
Nelle ultime 24 ore, il volume di trading di Artificial Intelligence si attesta a $0.154911 .
Qual è lo storico della fascia di prezzo di Artificial Intelligence?
Massimo Storico (ATH): $0.000081
Minimo Storico (ATL): $0.00000000
Artificial Intelligence è attualmente scambiato ~99.95% al di sotto del suo ATH
.
Come si sta comportando Artificial Intelligence rispetto al mercato crypto più ampio?
Negli ultimi 7 giorni, Artificial Intelligence ha diminuito del 17.32%, sottoperformando il mercato crypto complessivo che ha registrato un calo del 2.12%. Ciò indica un ritardo temporaneo nell'azione del prezzo di AI rispetto allo slancio del mercato più ampio.
Tendenze Panoramica di mercato
#1629
101.62%
#1742
93.7%
#869
55.15%
#2372
51.71%
#158
35.39%
#2289
-59.59%
#1204
-34.64%
#1916
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Artificial Intelligence Fondamenti
| Whitepaper |
|---|
| Stato di sviluppo | Working product |
|---|---|
| Meccanismo di consenso | Not mineable |
| Algoritmo | None |
| Portafoglio hardware | Sì |
| iniziato |
1 October 2021
over 4 years ago |
|---|
| Sito web | artificialintelligence.finance |
|---|
| Codice fonte | github.com |
|---|---|
| Tipo de activo | Token |
| Indirizzo del Contratto |
| Esploratori (1) | bscscan.com |
|---|
| Etichette |
|
|---|
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What is Market depth?
Market depth is a metric, which is showing the real liquidity of the markets. Due to rampant wash-trading and fake activity - volume currently isn't the most reliable indicator in the crypto space.
What is it measuring?
It's measuring 1% or 10% section of the order book from the midpoint price (1%/10% of the buy orders, and 1%/10% of the sell orders).


Why it is important to use only 1% or 10%?
It's important, because measurement of the whole order book is going to give false results due to extreme values, which can make false illusion of liquidity for a given market.
How to use it?
By default Market depth is showing the most liquid markets sorted by Combined Orders (which is a sum of buy and sell orders). This way it provides the most interesting information already. Left (green) side of the market depth bar is showing how many buy orders are open, and right (red) side of the bar is showing how many sell orders are open (both can be recalculated to BTC, ETH or any fiat we have available on the site).


Confidence
Due to rampant malicious practices in the crypto exchanges environment, we have introduced in 2019 and 2020 new ways of evaluating exchanges and one of them is - Confidence. Because it's a new metric - it's essential to know how it works.
Confidence is weighted based on 3 principles:
Based on the liquidity from order books (75%) - including overall liquidity and market depth/volume ratio, volumes included, if exchange is low volume (below 2M USD volume 24h)
Based on web traffic (20%) - using Alexa rank as a main indicator of site popularity
Based on regulation (5%) - researching and evaluating licensing for exchange - by respective institutions
Adding all of these subscores give overall main result - Confidence
Confidence is mainly based on liquidity, because it's the most important aspect of cryptocurrency exchanges. Without liquidity there is no trading, illiquid markets tend to collapse in the long term. Besides liquidity - there is also an additional factor in calculation of score - market depth/volume ratio. If volume is huge (especially when it’s growing much faster than liquidity), and market depth seems to not keep pace with - it's reducing overall score. Exchanges that keep market makers liquidity with expanding volume are those that keep all ratios in-tact and have overall score above 75-80% (it means that they have all liquidity ratios above minimum requirements, high web traffic participation, and are often regulated).
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What is Market depth?
Market depth is a metric, which is showing the real liquidity of the markets. Due to rampant wash-trading and fake activity - volume currently isn't the most reliable indicator in the crypto space.
What is it measuring?
It's measuring 1% or 10% section of the order book from the midpoint price (1%/10% of the buy orders, and 1%/10% of the sell orders).


Why it is important to use only 1% or 10%?
It's important, because measurement of the whole order book is going to give false results due to extreme values, which can make false illusion of liquidity for a given market.
What is showing Historical Market Depth?
Historical Market Depth is showing the history of liquidity from the markets for a given asset. It’s a measure of combined liquidity from all integrated markets on the coinpaprika’s market depth module.
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