شرح مزيج التشفير الذكاء الاصطناعي: العلاقات وحالات الاستخدام والمستقبل

المؤلف: أبحاث الانعكاسية

ترجمة: سلسلة كتل العامية

في الآونة الأخيرة ، أصبحت صناعة الذكاء الاصطناعي موضوعا ساخنا لأسباب جيدة وسيئة. على الرغم من أنك قد تكون على دراية بالفعل بالجدل الأخير حول OpenAI وربما تكون قد استكشفت قدرات تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية ، فربما لم تفكر بعمق في كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القائمة على blockchain. في تقرير هذا الأسبوع ، سنغطي بعض التطبيقات الحالية التي تحاول تحقيق أقصى استفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و blockchain ، بالإضافة إلى بعض المعلومات حول هذه التطبيقات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.

1. ما هو الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) وما علاقته بالعملة المشفرة؟

قبل الغوص في التفاصيل والمزيد من التفاصيل الفنية للمشروع ، دعنا نغطي قليلا عن أساسيات التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وكيف قادتنا الفرق الموهوبة والمطورين الفرديين في الصناعة إلى ما نحن عليه اليوم.

دعنا نتحدث عن ChatGPT المألوف بالفعل ، والتكنولوجيا الأساسية ل ChatGPT وغيرها من النماذج القائمة على الدردشة التي تواجه المستهلك هي ما يسمى بنموذج اللغة الكبيرة (LLM). هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة هي في الأساس مزيج من تقنيات / خوارزميات التعلم العميق ومجموعات البيانات الكبيرة جدا التي تعمل معا لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي قادر على التنبؤ بالمعرفة وتلخيصها.

تجمع LLMs بين خوارزميات التعلم العميق ومجموعات البيانات الكبيرة للتنبؤ بالمعرفة وتلخيصها.

يستخدم تفاعل المستخدم مع LLMs معالجة اللغة الطبيعية ، وقد تم تصميم العديد من LLMs لهذا الغرض. يطرح المستخدمون أسئلة بلغة طبيعية ، وتستخدم روبوتات المحادثة التكنولوجيا وبيانات التدريب لتقديم أفضل الإجابات الممكنة.

تم بناء LLMs على نماذج الشبكات العصبية المعروفة باسم المحولات وهي بارعة في التنبؤ بالنص وفهم المعنى وراء الكلمات. نتيجة لذلك ، حققت روبوتات المحادثة مثل ChatGPT نجاحا كبيرا ، مما أدى إلى ثورة الذكاء الاصطناعي تقريبا. ستتم مناقشة الصلة المحتملة لهذه النماذج بالعملات المشفرة وسلاسل الكتل أدناه.

2. كيف يمكن أن تساعد العملات المشفرة في تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

صناعة العملات المشفرة هي موضوع تتم مناقشته على نطاق واسع على أساس يومي في الأخبار ووسائل الإعلام الرئيسية وعلى منصات التواصل الاجتماعي الأخرى. بدءا من ورقة بيضاء كتبها ساتوشي ناكاموتو في عام 2008 ، نمت الصناعة لتصبح سوقا بقيمة 1.5 تريليون دولار ، وأكبر المؤسسات المالية في العالم معرضة لخطر مجموعة من الموافقات أو الرفض من صناديق المؤشرات المتداولة.

غالبا ما يكون من الصعب وصف المزايا الكامنة في تقنية blockchain للغرباء ، ويرجع ذلك أساسا إلى أن الصناعة المالية ناضجة للغاية وسلسة بالفعل في معظم البلدان المتقدمة. خارج الولايات المتحدة، كما هي الحال في الولايات المتحدة، من السهل تفسير دور دفاتر الأستاذ غير المصرح بها للمعاملات المالية، لأنه لا تزال هناك مؤسسات مالية وحكومات فاسدة. تستمر قيمة العملات في جميع أنحاء العالم في الانخفاض ، ولا يزال غالبية سكان العالم يفتقرون إلى الوصول إلى البنية التحتية المصرفية ، والتي غالبا ما ينظر إليها على أنها مشكلة ثانوية في الولايات المتحدة.

العملات المشفرة هي وسيلة للبنوك لتكون غير مصرفية ، وهي تقنية توفر للأفراد الفرصة ليصبحوا مشرفين على عملياتهم المالية الخاصة ، وهو تغيير ثوري لا ينبغي الاستهانة به. يمكن للميزات المتأصلة في blockchain ، مثل الشفافية والأمن واللامركزية ، أن تسهل إلى حد كبير تخزين البيانات الذكاء الاصطناعي ومشاركتها واستخدامها. يعد الجمع بين الاثنين طريقة رائعة لتقليل معالجة البيانات أو إساءة استخدامها.

أحد الاحتمالات القوية هو في مجال إدارة البيانات وأمنها. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات للتعلم والتحسين. من خلال الاستفادة من تقنية blockchain ، يمكن مشاركة هذه البيانات بشكل آمن وشفاف عبر مختلف المنصات وأصحاب المصلحة. لا يضمن هذا سلامة البيانات فحسب ، بل يفتح أيضا آفاقا جديدة للبحث والتطوير التعاوني الذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى كسر صوامع البيانات التي غالبا ما تعيق الابتكار. يؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي مع blockchain إلى إنشاء منظمات مستقلة لامركزية شرعية (DAOs). تحكمها عقود ذكية ومدعومة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي ، يمكن ل DAOs هذه العمل بشكل مستقل واتخاذ القرارات وتنفيذ المعاملات دون تدخل بشري. ومع ذلك ، في تاريخ العملة المشفرة ، لم تكن إدارة DAOs مثالية ، حيث أن العواطف البشرية والحوافز المالية غالبا ما تحجب الغرض الأصلي من DAOs. يمكن أن يؤدي تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تحويل الصناعات من خلال أتمتة العمليات وتقليل الحاجة إلى الوسطاء وزيادة الكفاءة وخفض التكاليف.

مجال واعد آخر هو استخدام blockchain لتحفيز توليد ومشاركة البيانات الذكاء الاصطناعي. من خلال الترميز ، يمكن للأفراد والمؤسسات كسب مكافآت لتسهيل توفير بيانات قيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يخلق نظاما بيئيا الذكاء الاصطناعي أكثر تعاونا وشمولية. DeFi هو أيضا مستفيد كبير محتمل من الذكاء الاصطناعي ، مع إمكانية إنشاء ما يسمى الذكاء الاصطناعي اللامركزية (DeAI). ويمكن لهذا النهج أن يضفي الطابع الديمقراطي على التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الأفراد والكيانات الصغيرة من الوصول إلى الأدوات والخدمات الذكاء الاصطناعي التي كانت مملوكة في السابق للشركات الكبيرة فقط. إن التقارب بين العملات المشفرة الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحويل العديد من جوانب حياتنا الرقمية ، ليس فقط جعل الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارا ، ولكن أيضا أكثر أمانا وشفافية وربما أكثر كفاءة. لذلك ، دعونا نلقي نظرة على الأعمال والقدرات الحالية لصناعة الذكاء الاصطناعي.

4. كسر الحاجز غير الشفاف للذكاء الاصطناعي

بمقارنة الإصلاح الشامل للنظام المالي للعملة المشفرة مع الثورة الذكية لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، يمكننا العثور على بعض أوجه التشابه ذات الصلة للغاية وتقديم حجة للجمع بين الاثنين.

في الوقت الحالي ، تجري العديد من الشركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI و Deepmind و Anthropic وغيرها الكثير أبحاثها وعملياتها خلف الأبواب المغلقة.

5. الفرص الحالية في العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي

الآن بعد أن غطينا بعض الأساسيات حول التآزر بين الذكاء الاصطناعي والعملة المشفرة ، يمكننا إلقاء نظرة فاحصة على بعض المشاريع الرائدة في هذا المجال. في حين أن معظم هذه المشاريع لا تزال تعمل بنشاط لإطلاق شبكاتها ، واكتساب قاعدة مستخدمين مخلصين ، وجذب انتباه مجتمع التشفير الأوسع ، إلا أنهم جميعا في طليعة الصناعة وهم ممثلون جيدون لهذا المجال سريع النمو.

1. Bittensor ، وهي شبكة من نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية:

Bittensor هو مشروع شبكة الذكاء الاصطناعي لامركزي شائع. الهدف هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الفضاء الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء العديد من أسواق السلع اللامركزية أو “الشبكات الفرعية” التي ستسمح لها بمنافسة الشركات العملاقة الكبيرة مثل OpenAI. تخضع الشبكة لعمال المناجم والمدققين ، ويقدم عمال المناجم نماذج الذكاء الاصطناعي ويتلقون مكافآت ، ويضمن المدققون دقة النموذج. يتفاعل المستخدمون مع الشبكة من خلال المدققين ويحصلون على إجابات عن طريق توزيع مخرجات عمال المناجم.

على عكس المؤسسات الأخرى ، تعتمد Bittensor على آلية لامركزية لتطوير النموذج وتستخدم بنية إجماع Yuma فريدة لتخصيص الموارد لشبكات فرعية مختلفة. يهدف هذا الهيكل إلى تحسين جودة نماذج الذكاء الاصطناعي وتعزيز التطبيق اللامركزي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

2. عكاش، منصة سحابية فائقة مفتوحة المصدر:

شبكة أكاش هي منصة سحابية فائقة مبتكرة ومفتوحة المصدر مصممة لشراء وبيع موارد الحوسبة بطريقة آمنة وفعالة. في جوهرها آلية مزاد عكسي حيث يمكن للمستخدمين تقديم عطاءات على احتياجات الحوسبة ويتنافس مقدمو الخدمات على تقديم الخدمات ، غالبا بسعر أقل بكثير من الأنظمة السحابية التقليدية. يعتمد Akash على تقنيات موثوقة مثل Kubernetes و Cosmos ، مما يضمن منصة استضافة تطبيقات آمنة وموثوقة. يستخدم البنية التحتية لتعريف لغة تعريف المكدس (SDL) المستندة إلى YAML، مما يتيح للمستخدمين إنشاء عمليات نشر معقدة عبر مناطق وموفرين متعددين.

تقدم Akash أيضا حلول تخزين ثابتة تضمن الاحتفاظ بالبيانات حتى بعد إعادة التشغيل. بشكل عام ، شبكة أكاش هي منصة سحابية لامركزية تقدم حلا فريدا للطبيعة الاحتكارية لمقدمي الخدمات السحابية الحاليين.

3. Render، وهي منصة توسع نطاق الوصول إلى موارد الحوسبة:

تستفيد شبكة Render من دورات GPU غير المستخدمة لربط منشئي المحتوى الذين يحتاجون إلى قوة الحوسبة بمقدمي الخدمات الذين لديهم موارد GPU متاحة. أصبح هذا ممكنا بفضل تقنية blockchain ، والتي تضمن المعالجة الآمنة والفعالة لمهام GPU ، بما في ذلك إنشاء المحتوى وتحسينه الذكاء الاصطناعي. تدعم شبكة Render المهام المتعلقة الذكاء الاصطناعي ، مما يوفر للفنانين أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء الموارد وتحسين الأعمال الفنية الرقمية ، مع إدارة المجموعات الفنية وتحسين سير عمل العرض. يسهل هذا النظام البيئي ، القائم على RNDRToken ، تداول خدمات التقديم ويفتح إمكانيات جديدة للتعبير الإبداعي والابتكار التكنولوجي في قطاع الوسائط الرقمية.

4. Ensyn ، منصة حوسبة لامركزية: Gensyn هو مشروع الذكاء الاصطناعي وعملة مشفرة يركز على حل التحديات الحسابية وقيود الموارد لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. يهدف المشروع إلى التغلب على قيود الموارد الضخمة المطلوبة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التأسيسية من خلال إنشاء بروتوكول blockchain لامركزي يستخدم بكفاءة موارد الحوسبة العالمية.

تظهر خلفية Gensyn أن التعقيد الحسابي لأنظمة الذكاء الاصطناعي قد تجاوز عرض الحوسبة المتاح حاليا. على سبيل المثال ، يتطلب تدريب نموذج كبير مثل GPT-4 من OpenAI الكثير من الموارد ، مما يؤدي إلى عقبات ضخمة. يتمثل حل Gensyn في إنشاء بروتوكول لامركزي يربط ويتحقق من صحة عمل التعلم العميق خارج السلسلة ، ومعالجة التحديات مثل التحقق من العمل وديناميكيات السوق والخصوصية.

يكافئ البروتوكول المشاركين على المساهمة بالوقت الحسابي وأداء مهام التعلم الآلي ، ويتحقق من صحة العمل المنجز باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات. هدف Gensyn هو بناء سوق حوسبة للتعلم الآلي شفاف ومنخفض التكلفة يضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي.

5. Fetch هي منصة مفتوحة في مجال الاقتصاد الذكاء الاصطناعي:

Fetch هو مشروع الذكاء الاصطناعي وعملة مشفرة يهدف إلى تغيير الطريقة التي يدار بها الاقتصاد. في جوهرها هو وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يربط بشكل مستقل ، ويبحث ، والمعاملات. تمكن Fetch المنتجات التقليدية من أن تكون قادرة على الذكاء الاصطناعي ، وقد أطلقت أيضا خدمة Agentverse لتبسيط نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ، قامت Fetch ببناء منصة خدمة وكيل توفر إمكانات البحث والاكتشاف لتعزيز فعالية وكلاء الذكاء الاصطناعي.

في الوقت نفسه ، توفر المنصة أيضا خدمات الضمان وشبكة مفتوحة لتسهيل تكامل تقنية blockchain مع عنونة الوكيل. يفتح مزيج Fetch من تقنية الوكيل الذكاء الاصطناعي و blockchain إمكانيات جديدة لأتمتة العمليات المختلفة وتحسينها.

6. الملخص والتوقعات

يمثل دمج الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain تطورات مهمة في كلا المجالين. هذا المزيج ليس مجرد اندماج بين تقنيتين متطورتين ، ولكنه تآزر تحويلي يعيد تعريف حدود الابتكار الرقمي واللامركزية. توضح إمكانات التكامل التي تم استكشافها في مشاريع مثل Fetch.ai و Bittensor و Akash Network و Render Network و Gensyn الإمكانيات الكبيرة والفوائد الكبيرة للجمع بين قوة الحوسبة الذكاء الاصطناعي مع إطار آمن وشفاف ل blockchain.

بالنظر إلى المستقبل ، من الواضح أن التقارب بين الذكاء الاصطناعي و blockchain سيلعب دورا رئيسيا في تشكيل مختلف الصناعات. من تحسين أمن البيانات وسلامتها إلى إنشاء نماذج جديدة للمنظمات المستقلة اللامركزية ، يعد هذا التقارب بتقنيات أكثر كفاءة وشفافية ويمكن الوصول إليها. خاصة في مجال التمويل اللامركزي ، من المرجح أن يؤدي ظهور الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر ، وكسر الحواجز التي كانت تفضل تقليديا الشركات الكبيرة. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى اقتصاد رقمي أكثر شمولا، حيث يمكن للأفراد والكيانات الأصغر الاستفادة من الأدوات والخدمات الذكاء الاصطناعي التي لم يكن من الممكن الوصول إليها في السابق.

هذا التكامل بين التقنيات يمكن أن يحل التحديات الملحة في كلا المجالين. تحل Blockchain مشكلة صوامع البيانات ومتطلبات الحوسبة الضخمة في مجال الذكاء الاصطناعي ، بينما يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا تحسين كفاءة blockchain وأتمتة عمليات صنع القرار وتعزيز الأمان. إن الاستمرار في استكشاف أوجه التآزر هذه والاستفادة منها أمر بالغ الأهمية لدفع الابتكار في الفضاء الرقمي ، مما سيساعد كلا المجالين على النمو لصالح المجتمع ككل.