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NFT是当下最具潜力的赛道，也是绝佳的炒作题材。NFT市场的炒作使得即使是最简单的NFT形式也能够捕捉到令人难以置信的价值，因此，我们很难区分市场上的信号和噪音。
随着时间和空间的发展，NFT的价值主张应该从静态图像或文本转变为更加动态和智能的收藏品。将NFT和人工智能（AI）融合，让AI能力加入到NFT的生命周期中，将为智能所有权的形式打开新的大门。
AI+NFT
为了理解智能NFT如何能够通过当今技术实现，我们应该了解一下哪些AI学科与当前这代的NFT有交集。
NFT的数字表示依赖于图像、视频、文本或音频等数字格式，这些表示巧妙地映射到不同的AI子学科。
人工智能之深度学习(DL)
深度学习的一些关键领域可能对NFT的智能能力产生难以置信的影响。当我们说AI时，通常会指出ML或深度学习（DL），深度学习是人工智能的一个领域，它依赖于深度神经网络从数据集中归纳知识。
尽管深度学习背后的理念早在20世纪70年代就已经存在，但在过去10年里，随着许多框架和平台的出现，它们出现了爆炸式增长，并推动了它的主流应用的发展。
计算机视觉
生成艺术似乎是一个将计算机视觉和NFT结合起来的清晰领域。今天的NFT主要与是关于图像和视频的，因此，它非常适合利用计算机视觉的进步来进一步的发展。
近年来，卷积神经网络（CNN）、生成式对抗神经网络（GAN）等技术，以及最近的转换器等技术突破了计算机视觉的界限。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。
自然语言理解
将语言理解叠加到现有NFT形式的想法似乎是一种丰富NFT交互性和用户体验的微不足道的机制。
语言是表达认知的基本形式，包括所有权形式。在过去十年中，自然语言理解（NLU）一直是深度学习领域一些最重要突破的核心。诸如GPT-3等模型供电的转换器等技术在NLU中已经达到了新的里程碑。问答、总结和情感分析等领域可能与新型的NFT相关。
语音识别
语音智能可以被认为是深度学习的第三个领域，可以对NFT产生直接影响。近年来，CNN和循环神经网络（RNN）等技术推动了语音智能领域的发展。语音识别或音调分析等功能可以为有趣的NFT形式提供动力。
毫无疑问，音频NFT似乎是语音智能方法的完美场景。
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