aelf 辞書: ブロックチェーンと AI のプロのように聞こえる用語とスラングのリスト

Web3 と暗号通貨の世界に初めて足を踏み入れた日を思い出してください。反射的に HODL、 NFT 、 DAO が何の略なのかを Google で検索したでしょうか。それとも、 BTC が「月に行く」と誰かが言ったときに、いったい何が起こっているのかと不思議に思ったでしょうか。

理解すべきことがたくさんありました。ちょうど皆さんが理解し始めたころ、 AI が登場し、私たちは別の学習曲線に進まざるを得なくなりました。「NLP」は、今日では神経言語プログラミングではなく、自然言語処理です。

このブロックチェーンと AI 用語集の用語とスラングのリストは A から Z まで網羅していますが、網羅的ではありません。このような会話が持ち上がったときに便利な参考資料となるはずです。

ブロックチェーン

エアドロップ:暗号通貨またはトークンの無料配布。プロモーション戦略として、または早期導入者への報酬として行われることが多い。

アルトコイン:ビットコインとイーサリアム以外の暗号通貨

ATH:史上最高値 - 暗号通貨がこれまでに到達した最高価格

バッグホルダー：価値が大幅に下がった暗号通貨を、回復することを期待して持ち続ける人

ビットコインマキシマリスト：ビットコインだけが重要な暗号通貨であり、他のものはすべて劣っていると信じる人

ブロック:ブロックチェーンに記録されたトランザクションの集合

ブロックチェーン:複数のコンピュータ間で取引を記録する分散型台帳

BTFD:安値で買え - 価格が下がったときに暗号通貨を買うように勧める

BUIDL : 「Build」の表現様式。特に市場低迷時には、価格投機だけに焦点を合わせるのではなく、有用なWeb3プロジェクトを構築することの重要性を強調しています。

強気相場:価格が上昇している、または上昇が予想される市場

バーン：暗号通貨トークンを破壊するプロセス。通常は供給を減らして価値を高めるために行われる。

コールドウォレット:仮想通貨をオフラインで保管し、セキュリティを強化する物理デバイス

コンセンサス:ブロックチェーンネットワーク上のノードがトランザクションの有効性について合意するプロセス

暗号通貨:セキュリティのために暗号化技術を使用するデジタル通貨または仮想通貨

DAO:分散型自律組織 -スマートコントラクトにルールがコード化され、完全にブロックチェーン上で運営される組織

dApp:分散型アプリケーション - ブロックチェーンネットワーク上で実行されるアプリケーション

DeFi:分散型金融 - ブロックチェーン技術に基づいて構築された金融アプリケーションで、多くの場合ピアツーピアのサービスを提供する

Degen : 「degenerate」の略で、適切な調査を行わずに、暗号通貨分野で高リスクの投機的な 取引や投資を行う人を指します。

ダイヤモンドハンズ：市場のボラティリティの中でも暗号通貨への投資を守り、売却を拒否する人

DYOR:自分で調査する - 投資を行う前に必ず調査することが重要

ERC-20:イーサリアムブロックチェーン上でトークンを作成するための技術標準

イーサリアム:スマートコントラクトと分散型アプリケーションの作成を可能にするブロックチェーンプラットフォーム

FOMO:見逃すことへの恐怖- 利益を生む可能性のある投資を逃してしまうことへの不安

フォーク:ブロックチェーンネットワークが分裂し、2つの別々のチェーンが生まれること

FUD:恐怖、不確実性、疑念 - 暗号通貨に関する否定的な情報が広まり、その価格に影響を与える

ガス:イーサリアムネットワーク上で取引やスマートコントラクトを実行するために必要な手数料

ジェネシスブロック:ブロックチェーン上で採掘された最初のブロック

HODL: Hold On for Dear Life - 元々は「Hold」のスペルミスだったが、現在は市場の変動にもかかわらず暗号通貨を保有することを意味する。

ICO:イニシャル・コイン・オファリング - 新しい暗号通貨プロジェクトが投資家にトークンを販売する資金調達方法

KYC:顧客確認 - 詐欺やマネーロンダリングを防ぐために顧客の身元を確認するプロセス

レイヤー1:基本レベルまたはメインのブロックチェーンアーキテクチャ。コンセンサスメカニズム、トランザクション処理、セキュリティ、データの可用性などのコア機能を担います。

メインネット:実際の取引が行われる主要なブロックチェーンネットワーク、または「ライブ環境」

時価総額:時価総額 - 暗号通貨の総額。価格と流通量を掛けて算出されます。

マイニング:トランザクションを検証してブロックチェーンに追加するプロセス。多くの場合、暗号通貨で報酬が支払われます。

NFT:非代替性トークン - 特定のアイテムまたはコンテンツの所有権を表す固有のデジタル資産

ノード:ブロックチェーンネットワークに接続され、トランザクションの検証と中継を行うコンピュータ

Oracle:ブロックチェーン上のスマートコントラクトに現実世界のデータを提供するサービス

紙のウォレット:暗号通貨の秘密鍵を物理的にプリントアウトしたもので、オフラインでの保管に使用されます。

ピアツーピア（P2P）：中央の仲介者なしで2者間で直接やりとりすること

秘密鍵:暗号通貨の保有資産にアクセスし管理するために使用される秘密コード

プルーフ・オブ・ステーク（PoS）：保有するコインの数と「ステーク」する意思に基づいてバリデーターが選ばれるコンセンサスメカニズム

プルーフ・オブ・ワーク（PoW）：マイナーが複雑な数学的問題を解決してトランザクションを検証し、新しいブロックを作成するコンセンサスメカニズム

ポンプ＆ダンプ：暗号通貨の価格を人為的に高騰させ（ポンピング）、その後売却して利益を得る（ダンプ）スキーム

量子コンピューティング：ブロックチェーンで使用される暗号化アルゴリズムのセキュリティに影響を与える可能性のある将来の技術

Rekt:暗号通貨取引で大きな経済的損失を被った人を表すために使用される用語

サトシ・ナカモト：ビットコインの匿名の創始者

シットコイン:ほとんど価値がない、または詐欺とみなされる暗号通貨

スマートコントラクト:契約条件がコード行に直接書き込まれた自動実行型契約

ステーブルコイン:安定した価値を維持するように設計された暗号通貨。多くの場合、米ドルなどの法定通貨に固定されています。

テストネット:メインネットでリリースする前にテストや開発の目的で使われるブロックチェーンネットワーク

トークン:既存のブロックチェーン上に構築されたデジタル資産。多くの場合、プロジェクト内の特定のユーティリティや価値を表します。

TPS（1秒あたりのトランザクション数） ：ブロックチェーンネットワークの速度を測定するために使用される指標

月まで：暗号通貨の価格が急騰する様子を表す用語

ウォレット:暗号通貨を保管、送信、受信するために使用されるソフトウェアまたはハードウェアアプリケーション

クジラ:大量の暗号通貨を保有し、市場に影響を与える可能性のある個人または団体

ホワイトリスト: ICOやトークンセールでよく使用される承認された参加者のリスト

イールドファーミング： DeFiプロトコルで暗号通貨をロックすることで利息や報酬を得る行為

ゼロ知識証明: 基礎となる情報を明かすことなく、一方が他方に対して文が真実であることを証明できる暗号化方法。

人工知能

AI:人工知能 - 機械、特にコンピュータシステムによる人間の知能プロセスのシミュレーション

AGI:汎用人工知能 - 人間が実行できるあらゆる知的タスクを理解または学習する能力を備えた仮想のAI

アルゴリズム: AI、ニューラル ネットワーク、またはコンピュータ プログラムに与えられる、自己学習を支援するための一連のルールまたは指示。また、特にコンピュータによる計算やその他の問題解決操作で従うべきプロセスまたは一連のルールでもあります。

整合: AIシステムが人間の価値観や目標に沿った形で設計・開発されるようにするプロセス

擬人化:人間の特徴や行動をAIシステムに当てはめる

バックプロパゲーション:ニューラルネットワークのトレーニングで、出力の誤差に基づいて重みとバイアスを調整するアルゴリズム。

バイアス:不公平または差別的な結果につながる AI システムの体系的なエラー

ビッグデータ: 高度な分析ツールを必要とする大規模で複雑なデータセット。AI や機械学習アプリケーションでよく使用されます。

ブラックボックス:内部の仕組みが簡単に理解または解釈できないAIシステム

チャットボット:特にインターネット上で人間のユーザーとの会話をシミュレートするように設計された AI プログラム

認知コンピューティング:人間と自然に推論、学習、対話できるシステムの構築に重点を置いた AI の分野

コンピュータビジョン:画像や動画などの視覚情報を機械が解釈して理解できるようにするAIの分野

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像や動画の認識タスクによく使用されるニューラルネットワークの一種

データ拡張:回転、反転、色の変更などの変換を既存のデータに適用して、新しいトレーニングデータを作成するプロセス

ディープラーニング:複数の層を持つ人工ニューラルネットワークを使用して大量のデータから学習する機械学習のサブセット

データマイニング：大規模なデータセットからパターンを発見するプロセス。AI による分析でよく使用されます。

埋め込み:単語、フレーズ、その他のデータを高次元空間内の数値ベクトルとして表現する方法

創発的行動: AI システム内の複雑な相互作用から生じる予期しない、または意図しない行動

エキスパートシステム: 特定の分野における人間の専門家の意思決定能力を模倣する AI プログラム

説明可能なAI（XAI）： AIシステムをより透明かつ理解しやすいものにするための技術の開発に重点を置いたAIの分野

敵対的生成ネットワーク (GAN): 2 つのニューラル ネットワークが互いに競合して現実的なデータを生成する AI モデルの一種。

GPT (Generative Pre-trained Transformer) : 人間のようなテキストを生成するために使用される大規模言語モデルの一種

幻覚:入力とは無関係な、あるいは意味のない出力を生成するAI

ヒューリスティック: 従来の方法では解決が遅すぎる場合に、問題をより速く解決するために使用される手法

IoT（モノのインターネット） ：データを収集して交換する物理デバイスのネットワーク。自動化のためにAIと統合されることが多い。

推論: 訓練されたAIモデルを使用して新しいデータに対して予測や分類を行うプロセス

Jupyter Notebook : 機械学習や AI 実験のコーディング、視覚化、文書化に使用されるオープンソースの Web アプリケーション

K-Means : 教師なし機械学習で使用される一般的なクラスタリングアルゴリズム

ナレッジグラフ: 現実世界のエンティティとその関係を構造的に表現したもの。AI で理解と検索機能を強化するためによく使用されます。

大規模言語モデル (LLM):膨大なテキストとコードのデータセットでトレーニングされた AI モデル。テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成、情報に基づいた質問への回答が可能です。

機械学習（ML） ：アルゴリズムがデータから学習して意思決定や予測を行うAIの分野

モデル: 機械学習アルゴリズムをデータでトレーニングした結果。予測を行うために使われる。

自然言語処理（NLP）：機械が自然な人間の言語を理解、解釈、生成できるようにすることに重点を置いたAIの分野

ニューラルネットワーク:人間の脳にヒントを得たコンピューティングシステムで、相互接続されたノード（ニューロン）で構成され、情報を処理して伝達します。

オーバーフィッティング:機械学習において、モデルがトレーニングデータを学習しすぎて、新しい未知のデータに対してパフォーマンスが低下する現象。

プロンプトエンジニアリング: AIモデルから望ましい応答を引き出すための効果的なプロンプトを設計および作成するプロセス

Python : AIや機械学習プロジェクトで広く使用されている人気のプログラミング言語

量子機械学習：量子コンピューティングと機械学習アルゴリズムを組み合わせて、計算効率の向上を目指す分野

強化学習:エージェントが環境内で報酬信号を最大化するための行動を取ることを学習する機械学習の一種

教師あり学習:アルゴリズムがラベル付けされたトレーニングデータから学習し、新しいデータに対して予測や分類を行う機械学習の一種。

トランスフォーマー:自然言語処理タスクに革命をもたらしたニューラルネットワークアーキテクチャの一種

転移学習:機械学習の技術の1つで、事前学習済みのモデルを新しいタスクの開始点として使用し、時間とリソースを節約します。

チューリングテスト:機械が人間と同等か、あるいは区別がつかないような知的な行動をとる能力があるかどうかをテストする

教師なし学習:アルゴリズムがラベル付けされていないデータから学習し、データ内のパターンや構造を発見する機械学習の一種。

アンダーフィッティング: 機械学習における問題。モデルが単純すぎてデータの根本的なパターンを捉えられず、トレーニングと新規データの両方でパフォーマンスが低下する。

重み: ニューラルネットワーク内のパラメータ。トレーニング中に調整され、誤差を最小限に抑え、モデルの予測を改善する。

YOLO (You Only Look Once) : コンピュータビジョンのタスクで広く使用されている、画像を1回のパスで処理するリアルタイムの物体検出アルゴリズム

ゼロショット学習: 関連するタスクやクラスの情報を使用して、明示的にトレーニングされたことのないクラスについてモデルが予測を行うことができる機械学習パラダイム

一般的なスラングや略語について理解できたと思いますが、それらの多くはレイヤー 1 AI ブロックチェーンとしての aelf を適切に表しています。AI テクノロジーをプラットフォームに組み込んで以来、aelf はデジタル プラットフォーム上でユーザーが生成したあらゆる問い合わせに回答する直感的な AI チャットボットと、 Web3 開発者向けにスマート コントラクトの作成を簡素化する GPT-4 などの NLP モデルを提供してきました。

カスタマイズ可能なマルチチェーン構造で構成される aelf インフラストラクチャは、特に AI 分野における分散型アプリケーションの未来を推進するように設計されています。革新的な AEDPoS コンセンサス メカニズムとスケーラビリティへの重点により、aelf は AI とブロックチェーンのシームレスな融合への道を開き、その結果、魅力的な Web3 ソリューションを現実世界に応用できるようになります。

aelfについて

AI 強化レイヤー 1 ブロックチェーン ネットワークである aelf は、堅牢な C# プログラミング言語を活用して、洗練された多層アーキテクチャ全体の効率性と拡張性を実現します。2017 年に設立され、グローバル ハブをシンガポールに置いている aelf は、業界のパイオニアであり、最先端の AI 統合とモジュール式レイヤー 2 ZK ロールアップ テクノロジーを備えたブロックチェーンの進化でアジアをリードし、開発者とエンド ユーザーの両方にとって使いやすい、効率的で低コストで非常に安全なプラットフォームを実現しています。aelf は、その進歩的なビジョンに沿って、エコシステム内でイノベーションを促進し、Web3 と AI テクノロジーの採用を推進することに尽力しています。

aelf の詳細については、ホワイトペーパー V2.0を参照してください。

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