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。
一、智能所有权
现今，NFT在艺术或收藏品等领域仍然是一个热点讨论词。
就目前的应用情况来看，NFT虽然引人注目，但其愿景非常有限。或许我们可以用另一种更有趣的方式来看待NFT，即将其视为数字所有权原词——所有权表示比收藏品更具广泛的应用价值。
虽然在物理世界中所有权主要表现为静态记录，但在数字链上世界中所有权可以是可编程的、可组合的，当然也可能是智能的。
拥有智能数字所有权的可能性是无限的，以收藏品来举例（收藏品仍然是NFT最著名的应用之一）：
设想一下，数字艺术NFT可以用自然语言回答问题进行交谈，以解释其创作背后的灵感，并将这些答案调整到特定的对话环境中。如果更进一步设想，NFT可以适应用户的感受、情绪并提供不断满足的体验呢。
我们应该考虑智能数字所有权与当今的人工智能和NFT技术的交叉点。因为NFT很可能会演变成一种原始的数字所有权，而AI肯定应该成为其中的一部分。
二、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IC外汇平台icmarketsvip.com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。
三、AI和NFT交叉点的三个关键类别
语言、视觉和语音智能方面的进步扩宽了NFT的视野，在AI和NFT的交叉点上释放的价值将影响NFT生态系统的多个方面。
在现在的NFT生态系统中，有三个基本类别可以通过整合人工智能功能来立即重新定义：
AI生成的NFT
这似乎是NFT生态系统中受益于AI技术最新进展的最明显的地方。利用计算机视觉、语言和语音等领域的深度学习方法，可以将NFT创建者的体验丰富到我们以前从未见过的水平。
今天，我们可以在生成艺术等领域看到这种趋势的表现，但它们在使用的人工智能方法以及它们处理的用例方面仍然相对受限。
在不久的将来，我们应该会看到AI生成的NFT的价值，它将超越生成艺术，扩展到更通用的非功能性工具类别，为利用最新的深度学习技术提供一个工具。
NFT的嵌入式AI
我们可以使用AI来生成NFT，但这并不意味着它们是智能的。
但如果它们能做到呢？将AI功能嵌入NFT是另一个市场维度——AI+NFT这两种迷人的技术趋势的交叉可以打开新的市场维度。想象一下结合语言和语音功能的NFT——可以与用户建立对话，回答有关其含义的问题或与特定环境进行交互。
AI优先的NFT基础设施
NFT深度学习方法的价值不仅体现在单个NFT层面，还体现在整个生态系统中。
在NFT市场、预言机或NFT数据平台等构建模块中加入AI功能可以为逐步实现NFT整个生命周期奠定基础。
NFT数据API或预言机，它们提供从链上数据集或NFT市场中提取的智能指标，使用计算机视觉方法向用户提出智能建议。数据和智能API将成为NFT市场的重要组成部分。
