الدمج العميق بين Web3 و AI: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كإطار عمل ناشئ للإنترنت اللامركزي، نقطة التقاء طبيعية مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. تواجه التنمية في ظل البنية التحتية المركزية التقليدية العديد من التحديات، مثل عنق الزجاجة في القدرة الحاسوبية، وقضايا خصوصية البيانات. تقدم Web3، المبنية على تقنيات موزعة، قوة دفع جديدة للذكاء الاصطناعي من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وأسواق البيانات المفتوحة، وغيرها. في الوقت نفسه، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي بيئة Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتحسين آليات مكافحة الغش. إن استكشاف دمج الاثنين له أهمية كبيرة في بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل الجديد.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. البيانات عالية الجودة هي الأساس الذي يعتمد عليه نماذج التعلم الآلي للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية، مما يؤثر على دقة النموذج وموثوقيته. تعاني النماذج التقليدية المركزية من مشكلات مثل ارتفاع تكلفة الحصول على البيانات، واحتكار الموارد، ومخاطر الخصوصية. يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لحل هذه المشكلات:
يمكن للمستخدمين توفير موارد الشبكة بطريقة لامركزية، وتوفير بيانات عالية الجودة وواقعية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
استخدام آلية الحوافز لجذب العمال من جميع أنحاء العالم للمشاركة في تمييز البيانات، وجمع المعرفة المهنية
منصة تداول بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة لطرفي العرض والطلب للبيانات
على الرغم من ذلك، لا تزال عملية الحصول على بيانات العالم الحقيقي تواجه تحديات مثل تباين الجودة وصعوبة المعالجة. قد تصبح البيانات الاصطناعية مكملًا مهمًا في المستقبل، وقد أظهرت إمكانيات تطبيق في مجالات مثل القيادة الذاتية والمعاملات المالية.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
مع وصول عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية تزداد بروزًا. تسمح تقنية التشفير الكامل المتجانس (FHE) بإجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة، دون الحاجة إلى فك التشفير للحصول على نتائج متوافقة مع الحسابات النصية العادية. يوفر FHE الحماية لحسابات الذكاء الاصطناعي للخصوصية، مما يسمح لوحدات معالجة الرسومات بتنفيذ تدريب النماذج واستنتاجها في بيئة لا تلامس البيانات الأصلية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. إنه يكمل ZKML، ويقدم معًا إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ثورة القوة الحاسوبية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تزداد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على قوة الحوسبة. في الوقت نفسه، فإن انخفاض معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية ونقص الرقائق تزيد من مشاكل إمداد قوة الحوسبة. ظهرت شبكة قوة حوسبة لامركزية لتجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة عالميًا، وتوفير سوق قوة حوسبة اقتصادي وفعال لشركات الذكاء الاصطناعي.
توفر هذه الشبكات بيئة شفافة وعادلة لتداول قوة الحوسبة، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عتبة التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الموارد. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات اللامركزية لقوة الحوسبة دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات الابتكارية للانضمام، ويدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تتيح Edge AI حدوث الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق انخفاضًا في زمن الانتظار ومعالجة في الوقت الفعلي، مع حماية خصوصية المستخدم. في مجال Web3، يُطلق على هذا المفهوم اسم DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدمين، بينما يعزز DePIN حماية الخصوصية من خلال المعالجة المحلية للبيانات. يمكن أن تحفز آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 العقد على تقديم موارد الحوسبة، مما يساعد في بناء نظام بيئي مستدام.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
IMO(عرض النموذج الأولي)تتمثل الفكرة في توكين نموذج الذكاء الاصطناعي، مما يوفر شكلًا جديدًا من الدعم المالي ومشاركة القيمة للنماذج المفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج اللاحقة. تعزز هذه النموذج الشفافية والثقة، وتشجع على التعاون المفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، مما يضخ القوة في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ إجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، لا يفهم وكيل الذكاء الاصطناعي اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنه أيضاً التخطيط واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن يعملوا كمساعدين افتراضيين، يتعلمون تفضيلات المستخدمين من خلال التفاعل، ويقدمون حلولاً مخصصة.
حالياً، تركز融合 Web3 و AI بشكل رئيسي على استكشاف طبقة البنية التحتية، بما في ذلك الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، واستضافة النماذج على السلسلة، والاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، والتحقق من النماذج اللغوية الكبيرة من بين القضايا الرئيسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجياً، من المتوقع أن تؤدي融合 Web3 و AI إلى ولادة مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
دمج Web3 و AI: مفتاح بناء بنية الإنترنت التحتية من الجيل المقبل
الدمج العميق بين Web3 و AI: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كإطار عمل ناشئ للإنترنت اللامركزي، نقطة التقاء طبيعية مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. تواجه التنمية في ظل البنية التحتية المركزية التقليدية العديد من التحديات، مثل عنق الزجاجة في القدرة الحاسوبية، وقضايا خصوصية البيانات. تقدم Web3، المبنية على تقنيات موزعة، قوة دفع جديدة للذكاء الاصطناعي من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وأسواق البيانات المفتوحة، وغيرها. في الوقت نفسه، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي بيئة Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتحسين آليات مكافحة الغش. إن استكشاف دمج الاثنين له أهمية كبيرة في بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل الجديد.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. البيانات عالية الجودة هي الأساس الذي يعتمد عليه نماذج التعلم الآلي للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية، مما يؤثر على دقة النموذج وموثوقيته. تعاني النماذج التقليدية المركزية من مشكلات مثل ارتفاع تكلفة الحصول على البيانات، واحتكار الموارد، ومخاطر الخصوصية. يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لحل هذه المشكلات:
على الرغم من ذلك، لا تزال عملية الحصول على بيانات العالم الحقيقي تواجه تحديات مثل تباين الجودة وصعوبة المعالجة. قد تصبح البيانات الاصطناعية مكملًا مهمًا في المستقبل، وقد أظهرت إمكانيات تطبيق في مجالات مثل القيادة الذاتية والمعاملات المالية.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
مع وصول عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية تزداد بروزًا. تسمح تقنية التشفير الكامل المتجانس (FHE) بإجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة، دون الحاجة إلى فك التشفير للحصول على نتائج متوافقة مع الحسابات النصية العادية. يوفر FHE الحماية لحسابات الذكاء الاصطناعي للخصوصية، مما يسمح لوحدات معالجة الرسومات بتنفيذ تدريب النماذج واستنتاجها في بيئة لا تلامس البيانات الأصلية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. إنه يكمل ZKML، ويقدم معًا إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ثورة القوة الحاسوبية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تزداد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على قوة الحوسبة. في الوقت نفسه، فإن انخفاض معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية ونقص الرقائق تزيد من مشاكل إمداد قوة الحوسبة. ظهرت شبكة قوة حوسبة لامركزية لتجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة عالميًا، وتوفير سوق قوة حوسبة اقتصادي وفعال لشركات الذكاء الاصطناعي.
توفر هذه الشبكات بيئة شفافة وعادلة لتداول قوة الحوسبة، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عتبة التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الموارد. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات اللامركزية لقوة الحوسبة دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات الابتكارية للانضمام، ويدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تتيح Edge AI حدوث الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق انخفاضًا في زمن الانتظار ومعالجة في الوقت الفعلي، مع حماية خصوصية المستخدم. في مجال Web3، يُطلق على هذا المفهوم اسم DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدمين، بينما يعزز DePIN حماية الخصوصية من خلال المعالجة المحلية للبيانات. يمكن أن تحفز آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 العقد على تقديم موارد الحوسبة، مما يساعد في بناء نظام بيئي مستدام.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
IMO(عرض النموذج الأولي)تتمثل الفكرة في توكين نموذج الذكاء الاصطناعي، مما يوفر شكلًا جديدًا من الدعم المالي ومشاركة القيمة للنماذج المفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج اللاحقة. تعزز هذه النموذج الشفافية والثقة، وتشجع على التعاون المفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، مما يضخ القوة في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ إجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، لا يفهم وكيل الذكاء الاصطناعي اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنه أيضاً التخطيط واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن يعملوا كمساعدين افتراضيين، يتعلمون تفضيلات المستخدمين من خلال التفاعل، ويقدمون حلولاً مخصصة.
حالياً، تركز融合 Web3 و AI بشكل رئيسي على استكشاف طبقة البنية التحتية، بما في ذلك الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، واستضافة النماذج على السلسلة، والاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، والتحقق من النماذج اللغوية الكبيرة من بين القضايا الرئيسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجياً، من المتوقع أن تؤدي融合 Web3 و AI إلى ولادة مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.