人工智能:跨越命运的生态体系：AIMS人工智能矩阵系统_AIMEME价格

我们期待着以后，自己在某一天听到一个道理，或者某个人的一番话，就可以对人生产生根本性影响。

我们的生活太过平凡，太期待出现一个事物可以改变我们的命运，恰好，这个世界出现了人工智能，出现了可以改变这个世界的生态体系。

曾一度称之为蓝色巨人的IBM，巨人形象在渐渐消失，过去的3年时间，IBM收入连续下跌，利润一年低于一年。面对增长的窘境，IBM极力调整战略和发展方向，试图从多方面实现增长。作为人工智能的鼻祖，早期在人工智能上也有一定的突破，但是由于IBM的IT理念太过深入骨髓，很难走的很远。

从智慧地球到沃森机器人，IBM最初的理念和出发点都是站在未来的角度，但是一个庞大项目的实施，当然不能仅仅靠理想的假设。作为IBM引以为豪的项目，在残酷的现实面前，智慧地球和沃森机器人都失败了。

人工智能矩阵系统AIMatrixSystem的出现对现在目前的人工智能市场可能是一个好事。AIMatrixSystem面对多个行业的现状与弊端，如普遍存在的信息不对称、资源不共享、互动不通畅、响应不迅速、交易费用高昂、安全与稳定性较弱等一系列行业痛点，来引入人工智能技术、区块链技术，搭建一个基于区块链与人工智能的生态系统。人工智能矩阵系统将拥有基于TheOnionRouter的匿名P2P通信网络与匿名保护、抗量子攻击的ERP系统、多链融合的跨链支持，并且拥有增强型的DAG，为第三方提供开放的接口从而开发与运行DAPP。人工智能矩阵系统所构造的特色生态，将拥有无限扩展的应用场景。通过人工智能矩阵系统，我们还将重塑传统控制的方式而不需要完全依赖中化的数据采集，这将改善多个行业的传统运行模式，营造更完善的协同生态。

匿名团队LEOresearch通过空投赚取近100万美元:金色财经报道，据The Block报道，俄罗斯匿名团队 LEOresearch 通过空投活动赚取了近100万美元。LEOresearch 自 2020 年以来一直在加密领域开展业务。他们维护着一个 Telegram 频道，以及一个由 6,000 名成员组成的活跃聊天室，将加密信息推送给 56,000 多名俄语用户。

在加密牛市期间，LEOresearch 专注于通过投资代币销售和发行来赚钱。熊市中，他们将“空投狩猎”（Airdrop Farming）变成一项业务。据报道，该团队在 Blur 空投中赚取了大约 300,000 美元，通过 Arbitrum空投赚取大约 180,000 美元，Aptos 125,000 美元，Optimism 120,000 美元。[2023/4/7 13:48:59]

人工智能矩阵系统的应用场景

Voyager Digital可能面临61亿美元罚款:金色财经报道，监管机构表示，Voyager Digital可能因向其选民提供未注册证券而被罚款近61亿美元。此前Voyager Digital已投票支持推进拟议的破产计划，以支持币安收购的提议，而且破产管理方Stretto已将投票结果提交给纽约一家破产法庭，据悉在4月18日暂定的截止日期之前，还需要等待法院的进一步诉讼和任何条款的最终确定。（protos）[2023/3/2 12:38:48]

1.工业协同

在目前制造业领域中，数据采集、可靠性与安全性是比较大的难点。很多企业在生产中的数据采集主要依靠传统的手工作业方式，采集过程容易出现人为的错误并且效率低下，并且传统的工业系统都是集中控制的，从而会产生安全性与可靠性的问题。个别企业虽然引进了相关技术手段，并且应用了数据采集系统，但会由于系统本身的原因或者企业并没有选择最优的数据采集策略，而无法实现信息采集的实时性、精确性，各单元容易信息断层，无法安全有效的管理与生产无法有效把控。

NFT视频平台Glass完成500万美元种子轮融资，TCG Crypto和1kx领投:9月27日消息，基于Solana的NFT视频平台Glass宣布完成500万美元种子轮融资，TCG Crypto和1kx领投。Glass通过激励NFT投资者、创作者和粉丝购买NFT形式的视频，将创作者视频市场带入Web3领域。（Axios）[2022/9/27 5:54:58]

一些技术难点：

1）数据量巨大。任何系统与策略，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。单纯的采集数据容易完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与筛选，因为大量的原始工业数据无法直接存储，并且无法用于分析，在存储之前，必须对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。人工智能矩阵系统中不再需要中心化的采集数据，而是利用去中心化来将改变数据采集的方式，更智能地去采集与利用数据。

投资巨头T. Rowe Price已任命Blue Macellari为其数字资产战略负责人:金色财经消息，投资巨头 T. Rowe Price 已任命 Blue Macellari 为其数字资产战略负责人。根据周三在 LinkedIn 上的一篇帖子，她将领导该公司加密战略的开发和实施。?T. Rowe Price 成立于 1937 年，是一家美国投资公司，管理着超过 1.3 万亿美元的资产。它提供一系列涵盖股票、固定收益和另类资产类别的投资产品。?

据LinkedIn 称，Macellari 从加密对冲基金Dunamis Trading加入 T. Rowe?，在那里她帮助推出了“市场中立”加密交易策略。她之前曾在 Elliott Investment Management、TD Securities 和 Lone Star Funds 等多家投资公司担任新兴市场策略师和专家。?

与其他一些投资公司相比，??T. Rowe 对加密货币更加谨慎。[2022/8/11 12:19:28]

2）可靠性的问题。传统工业控制是集中控制的，如果出现网络的问题或者系统问题，那么将会影响到全局造成严重损失，需要很复杂的机制来规避这个问题。现有终端是有物理的决策条件的，而且不够智能化。在人工智能矩阵系统的生态体系中，我们可以使在每个节点实现自制，使原来没有能力做决策的终端，可以具备决策能力。去中心化，如在整个网络断电的情况下，每个节点都可以自觉地控制，每个节点都可以由自己来决定下面如何操作，我们可以利用人工智能与区块链的特性来完成工业控制系统中做不到的事情。

美国华盛顿州奇兰县已批准将比特币挖矿的电费提高 29%:金色财经报道，Watcher.Guru发推称，美国华盛顿州奇兰县已批准将比特币挖矿的电费提高 29%。[2022/6/10 4:16:10]

3）安全性问题。在工业领域通信环境下，存在广泛的安全性问题。在人工智能矩阵系统的生态体系中，如果有了信息对称，每一个节点都可以去验证可靠性。每当一个节点收到一条命令，都可以验证这条命令是否是被认可的、交易记录是否真实的。这将大大提高安全系数，从而提高对信息的利用率。

在工业控制系统中的应用

一个基于区块链技术的新型工业去中心化智能系统

工业控制系统以其自身的特殊性，对在系统中的设备信息交互在实时性和安全性中都有严格的要求，并且由于大多数工业系统都属于资源受限的嵌入式设备系统，所以其本身的处理性能也是受到限制，尽量减少信息处理量，同时保证所有信息交换的准确性和实时性成为一大难题，因为我们提出应用区块链技术来解决相关的技术问题，并就以下几个方面进行解释和说明：

1）多层次的网络结构

不同于用于加密货币的区块链应用，在货币系统中所有的节点都可以是处于同层次的节点。而工业系统中，由于物理形态组织形式的不同，节点会处于不同的工作层次，如不同设备主体上的传感器，控制系统，执行机构等，另一方面还有设备与设备之间的层次，不同功能的设备集合间的层次等。所以基于这样，我们将区块链的主链和支链概念引入，用于描述不同的层次的设备信息交换记录。一个主链可以有若干个支链，每一个支链用于不同的设备层级，直至分到若干层级(这里我们设计为不超过四个层级，过多层级会造成性能损失，其证明工作是一个研究方向)。每一个子层中的链被视为一个节点，将自身做为一个交易信息记录向上一层链进行申报，从而保证全系统的信息交换等价平衡。

2）去中心化命令系统

可将控制系统与控制系统，控制系统与执行机构间的所有信息交换都看作是一个交易事务记录。在同一层次的系统中保持一条主链的存在，使系统中所有的设备都可以根据主链信息去了解同一系统中其它设备的状态记录直至最新的状态。同时可以根据其它系统的最新状态而决定自身需要和其设备进行的信息交换形态。换一种说法，就是每一个设备对于外部设备都是一个独立个体，并不需要实时进行申明自己状态和对其它设备发出的命令进行逻辑判断后进行回应;而其它设备也不需要专门进行状态查询再后再对目标设备进行信息交换，其本身就可以根据主链信息得到目标设备信息，从而减少网络占用，进行高速命令传播。区别于传统的区块链用于无限制结点数量的网络结构和工作证明机制，我们采用一种新型的基于随机概率模型的选择结点工作证明结构(RandomlyselectednodeofPoW)，从而保证所有的控制命令都是保证能正确传播，并在经过极小延迟后加入到主链中。

3）智能合约

如果将所有系统中的信息交换都看作是交易事务记录的集合，那么在这个集合之中还要有不同类型的子集，类型的不同决定了其本身的特性不同。每条记录是否满足这些特性要求关乎节点间的协议能否达成，包含有执行协议的并有特性检查要求的记录，我们称之为合约。由于区块链的分布式特性，每一个设备都可以掌握系统中所有设备的过往状态直至最新，所以具备这样的特性之后，我们可以引入人工智能(AIMATRIXSYSTEM)的方式对在没有与目标设备进行任何信息交互的情况下做出对于目标设备的执行合约。同时为了提高合约的准确率(包括对目标设备状态的判断，执行能力的预判等)同时我们可以引入机器学习的机制，让合约的生成达到更高的准确率;为了用于高安全，高可靠要求的工业系统，合约的执行规则准确性由相应的形式化方法(FormalMethode)保证，在资源允许的情况下，可使用验证器进行形式化验证。为了便于和现有系统结合，并提高安全性，我们设计系统仍然可保留目标设备的自我检查和决断机制，从而防止安全事故的发生。

在人工智能的这一步上，IBM以失败告终。过去两年，从数据来看，其实并不乐观。在未来的路上，AIMS人工智能矩阵系统，会一步一步前行，走向最终。

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