AI与NFT融合：智能数字所有权变革

NFT正成为加密生态圈又一现象级概念。第一代NFT主要关注关键资产，例如所有权表示、转让、自动化以及构建NFT市场基础设施的核心构建模块。

NFT的爆火使得这个市场鱼龙混杂，一个极其简单的NFT形式都能获得令人难以置信的价值。不过，随着行业的发展，NFT的价值主张应该从静态图像、静态文本转变为更为动态、更为智能的收藏品。人工智能(AI)很可能会对下一波NFT产生巨大的影响。

我们已经看到NFT和AI的结合在生成艺术方面的表现。然而，它们的潜力远不止于此。NFT和AI的融合，将AI功能加入到NFT的生命周期中，为我们开启了智能所有权形式这扇新的大门。

智能所有权

当前NFT仍然主要集中在艺术或收藏品等领域，虽然引人注目但应用场景相对单一。我们可以用一种更为有趣的方式来看待NFT，那就是原生数字所有权。所有权表示要比收藏品拥有更广泛的应用前景。

在物理世界中，所有权主要表现为静态记录的形式，而在数字链上世界，所有权是可编程、可组合的，当然还是智能的。

有了智能数字所有权，NFT的想象空间是无限的。以NFT最著名的应用之一——收藏品为例：想象一下，数字艺术NFT可以用自然语言进行对话、回答问题、解释他背后的创作灵感，并将这些答案匹配到特定的对话语境中。我们还可以设想，NFT可以适应你的感受和心情，并不断提供令人满意的体验。如果智能NFT钱包能够在与网站交互的过程中决定呈现何种所有权，以改善特定用户的体验，这样的场景如何？

正如William Gibson所说，“未来已来，只是分布不均”。我们应该认真思考智能数字所有权与当前的AI和NFT技术相结合的可能。NFT极有可能演变成为一种原生数字资产所有权，并且智能是其中不可或缺的一部分。

AI和NFT

要了解智能NFT如何通过当前的技术得以实现，我们首先应该了解AI学科与现在的NFT有何交集。当前，NFT的数字表现主要依赖于图像、文本、视频、音频等数字格式，这些表现形式可以巧妙地对应AI的一些子学科。

深度学习是人工智能的一个重要领域，它依靠深度神经网络，从数据集中归纳提取信息。尽管深度学习背后的逻辑早在上世纪70年代就已经出现，直至近十年，大量框架和平台的出现才推动深度学习得以快速发展。深度学习的一些关键领域可能对NFT的智能能力产生不可估量的影响，比如：

计算机视觉：NFT现在主要是图像、视频形式，因此它可以和计算机视觉的发展完美结合。近年来，卷积神经网络(CNN)、生成式对抗神经网络(GAN)以及最近的转换器等技术已经突破了计算机视觉的边界。图像生成、物体识别、场景理解等计算机视觉技术可以应用于下一波NFT技术中。生成艺术似乎是目前将计算机视觉和NFT相结合的一个明确领域。

自然语言理解：语言是表达认知的一种基本形式，其中包括所有权的形式。在过去十年，自然语言理解(NLU)一直是深度学习领域最重要的突破核心之一。在NLU，像GPT-3这样的转换器驱动模型技术已经达到了新的里程碑高度。问题回答、总结和情感分析等领域可能与新型NFT产生关联。将语言理解叠加到现有NFT形式上的想法，似乎是丰富NFT交互性和用户体验的一种较为容易解决的方式。

语言识别：语音智能可以被认为是深度学习影响NFT的第三个领域。在过去的几年中，诸如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等技术已经在语音智能领域取得了进展。语音识别或语调分析等功能可以为有趣的NFT形式提供技术支持。音频NFT无疑是语音智能的完美场景。

AI和NFT结合的三个关键类别

语言、视觉和语音智能的进