دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الحالي وآفاق التنمية
1. المقدمة: تطور AI + Web3
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وWeb3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. يُعتبر الذكاء الاصطناعي كنوع من التقنيات التي تحاكي وتقلد الذكاء البشري، وقد حقق تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات وابتكارات هائلة في مختلف الصناعات.
في عام 2023، وصلت سوق صناعة الذكاء الاصطناعي إلى 200 مليار دولار، وظهرت شركات ممتازة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney بسرعة، مما جعلها تقود موجة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يعد Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، وهو يغير من فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. يعتمد Web3 على تكنولوجيا blockchain اللامركزية، ومن خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، يحقق مشاركة البيانات وقابليتها للتحكم، واستقلالية المستخدم، وإقامة آليات الثقة.
وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 حاليًا إلى 25 تريليون، حيث تبرز مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana، بالإضافة إلى طبقة التطبيقات مثل Uniswap وStepn، مع ظهور روايات ومشاهد جديدة باستمرار، مما يجذب المزيد والمزيد من الأشخاص للانضمام إلى صناعة Web3. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا يثير اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب، وكيفية دمج الاثنين بشكل جيد هو مسألة تستحق الاستكشاف.
ستركز هذه المقالة على مناقشة الوضع الحالي لتطور AI + Web3 ، وتحليل حالة المشاريع الحالية لـ AI + Web3 ، ومناقشة القيود والتحديات التي تواجهها. من خلال هذا البحث ، نأمل أن نقدم مرجعًا ورؤى قيمة للمستثمرين والمحترفين في الصناعة ذات الصلة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
ثانياً، طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث أدى الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الإنتاجية، بينما جلب Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. فما هي الشرارة التي يمكن أن تشتعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ سنقوم بتحليل الصعوبات والمساحات التي يمكن تحسينها في كل من قطاعي الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم سنناقش كيف يمكن لكل منهما المساهمة في حل هذه الصعوبات.
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تتكون جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي من ثلاثة عناصر أساسية: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات.
القوة الحاسوبية: تحتاج المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي عادةً إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات وإجراء حسابات معقدة، مثل تدريب نماذج الشبكات العصبية العميقة. يمكن أن تسرع القدرة الحاسوبية العالية من عملية تدريب النماذج والاستدلال، مما يحسن من أداء وكفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي. في السنوات الأخيرة، مع تطور تقنيات الأجهزة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) والرقائق المخصصة للذكاء الاصطناعي (مثل TPU)، لعبت زيادة القوة الحاسوبية دورًا مهمًا في دفع تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
الخوارزمية: المكون الأساسي لنظام الذكاء الاصطناعي، وهي طرق رياضية وإحصائية تستخدم لحل المشكلات وتنفيذ المهام. يمكن تقسيم خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى خوارزميات التعلم الآلي التقليدية وخوارزميات التعلم العميق، حيث حققت خوارزميات التعلم العميق تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة. يعد اختيار وتصميم الخوارزمية أمرًا حيويًا لأداء النظام وفعاليته.
البيانات: المهمة الأساسية لنظام الذكاء الاصطناعي هي استخراج الأنماط والقوانين من البيانات من خلال التعلم والتدريب. البيانات هي أساس تدريب وتحسين النماذج، ومن خلال عينة بيانات كبيرة، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تعلم نماذج أكثر دقة وذكاء. يمكن أن توفر مجموعة البيانات الغنية معلومات أكثر شمولاً وتنوعًا، مما يسمح للنموذج بالتعميم بشكل أفضل على البيانات التي لم يتم رؤيتها من قبل.
تتضمن التحديات الرئيسية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي:
في جانب القوة الحوسبية: الحصول على وإدارة قوة حوسبية كبيرة هو تحدٍ مكلف ومعقد. تكلفة أجهزة الحوسبة عالية الأداء واستهلاك الطاقة والصيانة كلها مشاكل.
في جانب الخوارزميات: يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات وموارد حسابية، وقد تكون قابلية تفسير النموذج وشفافيته غير كافية. كما أن متانة الخوارزميات وقدرتها على التعميم هي أيضًا قضية مهمة.
في جانب البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يمثل تحديًا. جودة البيانات ودقتها والتعليقات التوضيحية أيضًا تعتبر مشكلة، حيث أن البيانات غير الكاملة أو المنحازة قد تؤدي إلى سلوكيات خاطئة أو انحياز في النماذج.
القابلية للتفسير والشفافية: تعتبر خاصية الصندوق الأسود لنماذج الذكاء الاصطناعي قضية تهم الجمهور. بالنسبة لبعض التطبيقات، مثل المالية، والرعاية الصحية، والعدالة، يجب أن تكون عملية اتخاذ القرار للنموذج قابلة للتفسير والتتبع.
نموذج العمل: العديد من نماذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير واضحة، مما يجعل العديد من رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي يشعرون بالحيرة.
2.2 التحديات التي تواجهها صناعة Web3
توجد أيضًا العديد من الجوانب المختلفة من التحديات التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، بما في ذلك:
تحليل البيانات في Web3
تجربة المستخدم الضعيفة لمنتجات Web3
مشاكل ثغرات شفرة العقد الذكي وهجمات القراصنة
الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية لديه أيضًا الكثير من المساحة المحتملة للتطوير في هذه المجالات:
القدرة على تحليل البيانات والتنبؤ: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تساعد منصات Web3 في استخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات، وإجراء توقعات وقرارات أكثر دقة. وهذا له أهمية كبيرة في مجالات تقييم المخاطر، وتوقعات السوق، وإدارة الأصول في مجال التمويل اللامركزي (DeFi).
تجربة المستخدم والخدمات المخصصة: يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي منصات Web3 في تقديم تجربة مستخدم أفضل وخدمات مخصصة، مما يزيد من مشاركة المستخدمين ورضاهم.
الأمان وحماية الخصوصية: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الإلكترونية والدفاع عنها، والتعرف على السلوكيات الشاذة، وتوفير ضمانات أمان أقوى. في الوقت نفسه، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في حماية خصوصية البيانات، من خلال تقنيات تشفير البيانات والحسابات الخاصة، لحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين على منصات Web3.
تدقيق العقود الذكية: يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لأتمتة تدقيق العقود واكتشاف الثغرات، مما يزيد من أمان العقود وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
٣. تحليل حالة مشاريع AI+Web3
تقوم مشاريع AI+Web3 بالتركيز على جانبين رئيسيين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة تعزيز مشاريع Web3.
3.1 ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى وحدات معالجة الرسوميات بشكل كبير، مما أدى إلى حالة من نقص العرض. بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات الحوسبة بطريقة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn. هذه المشاريع تحفز المستخدمين على تقديم وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة من خلال الرموز، وتصبح مصدرًا لتوفير القدرة الحاسوبية، مما يوفر الدعم للعملاء في مجال الذكاء الاصطناعي.
يتكون جانب العرض بشكل رئيسي من مزودي خدمات السحابة وعمال تعدين العملات المشفرة والشركات الكبيرة. حاليا، يتم تقسيم اللاعبين في هذا المجال إلى فئتين: واحدة تستخدم القوة الحوسبية اللامركزية في الاستدلال للذكاء الاصطناعي، والأخرى تستخدم القوة الحوسبية اللامركزية لتدريب الذكاء الاصطناعي.
تكمن جوهر مشروع الحوسبة اللامركزية في جذب المزودين من خلال آلية تحفيز الرموز، ثم جذب المستخدمين للاستخدام، مما يؤدي إلى تحقيق الإطلاق البارد للمشروع وآلية التشغيل الأساسية. تحت هذا الدورة، حصل الجانب العرض على مزيد من المكافآت ذات القيمة العالية من الرموز، بينما حصل الجانب الطلب على خدمات أرخص وأكثر كفاءة.
3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية
تحاول بعض المشاريع إنشاء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يقوم السوق باختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب للإجابة على السؤال لتقديم الإجابة.
على سبيل المثال، في Bittensor، يقوم جانب العرض من نموذج الخوارزمية (المعدنون) بتقديم نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم إلى الشبكة. سيحصل مقدمو النموذج على رموز العملة المشفرة TAO كمكافأة على مساهماتهم. لضمان جودة إجابات الأسئلة، تستخدم Bittensor آلية إجماع فريدة لضمان توافق الشبكة على أفضل إجابة.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تجمع بعض المشاريع بين Web3 وطريقة التحفيز بالرموز لتحقيق جمع البيانات اللامركزي. على سبيل المثال، يسمح PublicAI للمستخدمين بمشاركة محتوى ذي قيمة على وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على تحفيز بالرموز. تعزز هذه الطريقة العلاقة التعاونية بين المساهمين في البيانات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تكنولوجيا الإثباتات الصفرية يمكن أن تساعد في حل الصراع بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات. ZKML (تعلم الآلة القائم على الإثباتات الصفرية) من خلال استخدام تكنولوجيا الإثباتات الصفرية، يسمح بتدريب واستنتاج نماذج تعلم الآلة دون كشف البيانات الأصلية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم الويب 3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي الحالية أو أدوات الذكاء الاصطناعي ذات التطوير الذاتي لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. تشمل هذه الخدمات استراتيجيات الاستثمار، التحليل على السلسلة، توقعات الأسعار والأسواق، وغيرها من الجوانب.
على سبيل المثال، تستخدم Pond خوارزمية AI لرسم البيانات للتنبؤ بالتوكنات alpha القيمة في المستقبل؛ تقوم BullBear AI بالتدريب بناءً على بيانات المستخدم التاريخية وتاريخ خطوط الأسعار وتوجهات السوق لتقديم توقعات دقيقة لاتجاهات الأسعار؛ Numerai هي منصة مسابقة استثمارية حيث يتنبأ المشاركون بسوق الأسهم بناءً على AI ونماذج اللغة الكبيرة.
3.2.2 خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تقوم بتحسين تجربة المستخدم من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أطلقت منصة تحليل البيانات Dune أداة Wand لكتابة استعلامات SQL بمساعدة نماذج اللغة الكبيرة؛ وقد دمجت منصة الوسائط Web3 Followin ChatGPT لتلخيص وجهات النظر وآخر المستجدات في مجال معين؛ كما دمجت منصة الموسوعة Web3 IQ.wiki GPT-4 لتلخيص مقالات الويكي.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تستخدم بعض المشاريع الذكاء الاصطناعي لتنفيذ تدقيق كود العقود الذكية، من أجل التعرف بدقة وكفاءة أعلى على الثغرات الموجودة في الكود. على سبيل المثال، يوفر مشروع 0x0.ai مدقق عقود ذكية قائم على الذكاء الاصطناعي، يستخدم خوارزميات متقدمة لتحليل العقود الذكية وتحديد الثغرات أو المشاكل المحتملة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العقبات الواقعية في مجال القوة الحاسوبية اللامركزية
تواجه منتجات القوة الحاسوبية اللامركزية التحديات التالية:
قد تكون الأداء والاستقرار أقل من منتجات القوة الحوسبية المركزية.
تتأثر القابلية للاستخدام بدرجة التوافق بين العرض والطلب.
تكلفة الاستخدام للمستخدم مرتفعة، ويحتاج إلى معرفة المزيد من التفاصيل التقنية.
حاليًا يقتصر بشكل رئيسي على استدلال الذكاء الاصطناعي بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي.
تتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة كمية هائلة من البيانات وعرض نطاق اتصالات عالي السرعة، في حين أن القوة الحاسوبية اللامركزية الحالية يصعب أن تلبي هذه المتطلبات. بالمقارنة، فإن استدلال الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات أقل من البيانات وعرض نطاق أقل، مما يجعل إمكانية تحقيقه أكبر.
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال خشناً، ولم يتحقق 1+1＞2
تتمثل الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 حاليًا في الجانبين الرئيسيين التاليين:
العديد من المشاريع تعتمد ببساطة على استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة وإجراء التحليلات، دون أن تظهر الدمج الأصلي بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة والحلول الابتكارية.
بعض فرق Web3 تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على مستوى التسويق، لكن لا يزال هناك فراغ كبير في مجال الابتكار الحقيقي.
4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن المزيد من النماذج الكبيرة بدأت تدريجيًا في الانفتاح، فإن العديد من مشاريع AI + Web3 تختار دمج سرد Web3 والاقتصاد الرمزي لتعزيز مشاركة المستخدمين. ومع ذلك، لا يزال يتعين مراقبة والتحقق مما إذا كانت إدماج الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا مشاريع AI في تلبية الاحتياجات الفعلية، أو إذا كان مجرد سرد أو سعي للقيمة قصيرة الأجل.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
خمسة، ملخص
توفر融合 الذكاء الاصطناعي + ويب 3 إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر كفاءة وذكاءً لويب 3، بينما توفر الخصائص اللامركزية والقابلة للبرمجة لويب 3 أيضًا فرصًا جديدة لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن مشاريع AI+Web3 الحالية لا تزال في مراحلها المبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها تقدم أيضًا بعض المزايا. على سبيل المثال، يمكن لمشاريع الحوسبة اللامركزية وجمع البيانات تقليل الاعتماد على المؤسسات المركزية، وتوفير مزيد من الشفافية وقابلية التدقيق، بالإضافة إلى تحقيق مشاركة وابتكار أوسع.
في المستقبل، نتطلع إلى رؤية أبحاث أكثر عمقًا وابتكارات لتحقيق ارتباط أوثق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3، وفي المالية، وإزالة المركزية.
شاهد النسخة الأصلية
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.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
4
مشاركة
تعليق
0/400
ThatsNotARugPull
· منذ 23 س
وصل إلى 200 مليار؟ غير معقول
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainWatcher
· منذ 23 س
إذا كانت السيارات لا تغادر في الوقت المحدد، كيف يمكننا دمج الذكاء الاصطناعي؟
حالة وتحديات دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والقيود تحت تقاطع التقنيات الناشئة
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الحالي وآفاق التنمية
1. المقدمة: تطور AI + Web3
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وWeb3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. يُعتبر الذكاء الاصطناعي كنوع من التقنيات التي تحاكي وتقلد الذكاء البشري، وقد حقق تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات وابتكارات هائلة في مختلف الصناعات.
في عام 2023، وصلت سوق صناعة الذكاء الاصطناعي إلى 200 مليار دولار، وظهرت شركات ممتازة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney بسرعة، مما جعلها تقود موجة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يعد Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، وهو يغير من فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. يعتمد Web3 على تكنولوجيا blockchain اللامركزية، ومن خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، يحقق مشاركة البيانات وقابليتها للتحكم، واستقلالية المستخدم، وإقامة آليات الثقة.
وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 حاليًا إلى 25 تريليون، حيث تبرز مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana، بالإضافة إلى طبقة التطبيقات مثل Uniswap وStepn، مع ظهور روايات ومشاهد جديدة باستمرار، مما يجذب المزيد والمزيد من الأشخاص للانضمام إلى صناعة Web3. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا يثير اهتمام المطورين والمستثمرين من الشرق والغرب، وكيفية دمج الاثنين بشكل جيد هو مسألة تستحق الاستكشاف.
ستركز هذه المقالة على مناقشة الوضع الحالي لتطور AI + Web3 ، وتحليل حالة المشاريع الحالية لـ AI + Web3 ، ومناقشة القيود والتحديات التي تواجهها. من خلال هذا البحث ، نأمل أن نقدم مرجعًا ورؤى قيمة للمستثمرين والمحترفين في الصناعة ذات الصلة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
ثانياً، طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث أدى الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الإنتاجية، بينما جلب Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. فما هي الشرارة التي يمكن أن تشتعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ سنقوم بتحليل الصعوبات والمساحات التي يمكن تحسينها في كل من قطاعي الذكاء الاصطناعي وWeb3، ثم سنناقش كيف يمكن لكل منهما المساهمة في حل هذه الصعوبات.
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تتكون جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي من ثلاثة عناصر أساسية: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات.
القوة الحاسوبية: تحتاج المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي عادةً إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات وإجراء حسابات معقدة، مثل تدريب نماذج الشبكات العصبية العميقة. يمكن أن تسرع القدرة الحاسوبية العالية من عملية تدريب النماذج والاستدلال، مما يحسن من أداء وكفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي. في السنوات الأخيرة، مع تطور تقنيات الأجهزة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) والرقائق المخصصة للذكاء الاصطناعي (مثل TPU)، لعبت زيادة القوة الحاسوبية دورًا مهمًا في دفع تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
الخوارزمية: المكون الأساسي لنظام الذكاء الاصطناعي، وهي طرق رياضية وإحصائية تستخدم لحل المشكلات وتنفيذ المهام. يمكن تقسيم خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى خوارزميات التعلم الآلي التقليدية وخوارزميات التعلم العميق، حيث حققت خوارزميات التعلم العميق تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة. يعد اختيار وتصميم الخوارزمية أمرًا حيويًا لأداء النظام وفعاليته.
البيانات: المهمة الأساسية لنظام الذكاء الاصطناعي هي استخراج الأنماط والقوانين من البيانات من خلال التعلم والتدريب. البيانات هي أساس تدريب وتحسين النماذج، ومن خلال عينة بيانات كبيرة، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تعلم نماذج أكثر دقة وذكاء. يمكن أن توفر مجموعة البيانات الغنية معلومات أكثر شمولاً وتنوعًا، مما يسمح للنموذج بالتعميم بشكل أفضل على البيانات التي لم يتم رؤيتها من قبل.
تتضمن التحديات الرئيسية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي:
في جانب القوة الحوسبية: الحصول على وإدارة قوة حوسبية كبيرة هو تحدٍ مكلف ومعقد. تكلفة أجهزة الحوسبة عالية الأداء واستهلاك الطاقة والصيانة كلها مشاكل.
في جانب الخوارزميات: يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كميات كبيرة من البيانات وموارد حسابية، وقد تكون قابلية تفسير النموذج وشفافيته غير كافية. كما أن متانة الخوارزميات وقدرتها على التعميم هي أيضًا قضية مهمة.
في جانب البيانات: لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يمثل تحديًا. جودة البيانات ودقتها والتعليقات التوضيحية أيضًا تعتبر مشكلة، حيث أن البيانات غير الكاملة أو المنحازة قد تؤدي إلى سلوكيات خاطئة أو انحياز في النماذج.
القابلية للتفسير والشفافية: تعتبر خاصية الصندوق الأسود لنماذج الذكاء الاصطناعي قضية تهم الجمهور. بالنسبة لبعض التطبيقات، مثل المالية، والرعاية الصحية، والعدالة، يجب أن تكون عملية اتخاذ القرار للنموذج قابلة للتفسير والتتبع.
نموذج العمل: العديد من نماذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير واضحة، مما يجعل العديد من رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي يشعرون بالحيرة.
2.2 التحديات التي تواجهها صناعة Web3
توجد أيضًا العديد من الجوانب المختلفة من التحديات التي تحتاج إلى حل في صناعة Web3، بما في ذلك:
الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة الإنتاجية لديه أيضًا الكثير من المساحة المحتملة للتطوير في هذه المجالات:
القدرة على تحليل البيانات والتنبؤ: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تساعد منصات Web3 في استخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات، وإجراء توقعات وقرارات أكثر دقة. وهذا له أهمية كبيرة في مجالات تقييم المخاطر، وتوقعات السوق، وإدارة الأصول في مجال التمويل اللامركزي (DeFi).
تجربة المستخدم والخدمات المخصصة: يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي منصات Web3 في تقديم تجربة مستخدم أفضل وخدمات مخصصة، مما يزيد من مشاركة المستخدمين ورضاهم.
الأمان وحماية الخصوصية: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف عن الهجمات الإلكترونية والدفاع عنها، والتعرف على السلوكيات الشاذة، وتوفير ضمانات أمان أقوى. في الوقت نفسه، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في حماية خصوصية البيانات، من خلال تقنيات تشفير البيانات والحسابات الخاصة، لحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين على منصات Web3.
تدقيق العقود الذكية: يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لأتمتة تدقيق العقود واكتشاف الثغرات، مما يزيد من أمان العقود وموثوقيتها.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
٣. تحليل حالة مشاريع AI+Web3
تقوم مشاريع AI+Web3 بالتركيز على جانبين رئيسيين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع AI، واستخدام تقنية AI لخدمة تعزيز مشاريع Web3.
3.1 ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى وحدات معالجة الرسوميات بشكل كبير، مما أدى إلى حالة من نقص العرض. بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة تقديم خدمات الحوسبة بطريقة لامركزية، مثل Akash وRender وGensyn. هذه المشاريع تحفز المستخدمين على تقديم وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة من خلال الرموز، وتصبح مصدرًا لتوفير القدرة الحاسوبية، مما يوفر الدعم للعملاء في مجال الذكاء الاصطناعي.
يتكون جانب العرض بشكل رئيسي من مزودي خدمات السحابة وعمال تعدين العملات المشفرة والشركات الكبيرة. حاليا، يتم تقسيم اللاعبين في هذا المجال إلى فئتين: واحدة تستخدم القوة الحوسبية اللامركزية في الاستدلال للذكاء الاصطناعي، والأخرى تستخدم القوة الحوسبية اللامركزية لتدريب الذكاء الاصطناعي.
تكمن جوهر مشروع الحوسبة اللامركزية في جذب المزودين من خلال آلية تحفيز الرموز، ثم جذب المستخدمين للاستخدام، مما يؤدي إلى تحقيق الإطلاق البارد للمشروع وآلية التشغيل الأساسية. تحت هذا الدورة، حصل الجانب العرض على مزيد من المكافآت ذات القيمة العالية من الرموز، بينما حصل الجانب الطلب على خدمات أرخص وأكثر كفاءة.
3.1.2 نموذج خوارزمية لامركزية
تحاول بعض المشاريع إنشاء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يقوم السوق باختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب للإجابة على السؤال لتقديم الإجابة.
على سبيل المثال، في Bittensor، يقوم جانب العرض من نموذج الخوارزمية (المعدنون) بتقديم نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم إلى الشبكة. سيحصل مقدمو النموذج على رموز العملة المشفرة TAO كمكافأة على مساهماتهم. لضمان جودة إجابات الأسئلة، تستخدم Bittensor آلية إجماع فريدة لضمان توافق الشبكة على أفضل إجابة.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تجمع بعض المشاريع بين Web3 وطريقة التحفيز بالرموز لتحقيق جمع البيانات اللامركزي. على سبيل المثال، يسمح PublicAI للمستخدمين بمشاركة محتوى ذي قيمة على وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على تحفيز بالرموز. تعزز هذه الطريقة العلاقة التعاونية بين المساهمين في البيانات وتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تكنولوجيا الإثباتات الصفرية يمكن أن تساعد في حل الصراع بين حماية الخصوصية ومشاركة البيانات. ZKML (تعلم الآلة القائم على الإثباتات الصفرية) من خلال استخدام تكنولوجيا الإثباتات الصفرية، يسمح بتدريب واستنتاج نماذج تعلم الآلة دون كشف البيانات الأصلية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم الويب 3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي الحالية أو أدوات الذكاء الاصطناعي ذات التطوير الذاتي لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. تشمل هذه الخدمات استراتيجيات الاستثمار، التحليل على السلسلة، توقعات الأسعار والأسواق، وغيرها من الجوانب.
على سبيل المثال، تستخدم Pond خوارزمية AI لرسم البيانات للتنبؤ بالتوكنات alpha القيمة في المستقبل؛ تقوم BullBear AI بالتدريب بناءً على بيانات المستخدم التاريخية وتاريخ خطوط الأسعار وتوجهات السوق لتقديم توقعات دقيقة لاتجاهات الأسعار؛ Numerai هي منصة مسابقة استثمارية حيث يتنبأ المشاركون بسوق الأسهم بناءً على AI ونماذج اللغة الكبيرة.
3.2.2 خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تقوم بتحسين تجربة المستخدم من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أطلقت منصة تحليل البيانات Dune أداة Wand لكتابة استعلامات SQL بمساعدة نماذج اللغة الكبيرة؛ وقد دمجت منصة الوسائط Web3 Followin ChatGPT لتلخيص وجهات النظر وآخر المستجدات في مجال معين؛ كما دمجت منصة الموسوعة Web3 IQ.wiki GPT-4 لتلخيص مقالات الويكي.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تستخدم بعض المشاريع الذكاء الاصطناعي لتنفيذ تدقيق كود العقود الذكية، من أجل التعرف بدقة وكفاءة أعلى على الثغرات الموجودة في الكود. على سبيل المثال، يوفر مشروع 0x0.ai مدقق عقود ذكية قائم على الذكاء الاصطناعي، يستخدم خوارزميات متقدمة لتحليل العقود الذكية وتحديد الثغرات أو المشاكل المحتملة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العقبات الواقعية في مجال القوة الحاسوبية اللامركزية
تواجه منتجات القوة الحاسوبية اللامركزية التحديات التالية:
تتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة كمية هائلة من البيانات وعرض نطاق اتصالات عالي السرعة، في حين أن القوة الحاسوبية اللامركزية الحالية يصعب أن تلبي هذه المتطلبات. بالمقارنة، فإن استدلال الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات أقل من البيانات وعرض نطاق أقل، مما يجعل إمكانية تحقيقه أكبر.
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال خشناً، ولم يتحقق 1+1＞2
تتمثل الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 حاليًا في الجانبين الرئيسيين التاليين:
العديد من المشاريع تعتمد ببساطة على استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة وإجراء التحليلات، دون أن تظهر الدمج الأصلي بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة والحلول الابتكارية.
بعض فرق Web3 تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على مستوى التسويق، لكن لا يزال هناك فراغ كبير في مجال الابتكار الحقيقي.
4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن المزيد من النماذج الكبيرة بدأت تدريجيًا في الانفتاح، فإن العديد من مشاريع AI + Web3 تختار دمج سرد Web3 والاقتصاد الرمزي لتعزيز مشاركة المستخدمين. ومع ذلك، لا يزال يتعين مراقبة والتحقق مما إذا كانت إدماج الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا مشاريع AI في تلبية الاحتياجات الفعلية، أو إذا كان مجرد سرد أو سعي للقيمة قصيرة الأجل.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
خمسة، ملخص
توفر融合 الذكاء الاصطناعي + ويب 3 إمكانيات غير محدودة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر كفاءة وذكاءً لويب 3، بينما توفر الخصائص اللامركزية والقابلة للبرمجة لويب 3 أيضًا فرصًا جديدة لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن مشاريع AI+Web3 الحالية لا تزال في مراحلها المبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها تقدم أيضًا بعض المزايا. على سبيل المثال، يمكن لمشاريع الحوسبة اللامركزية وجمع البيانات تقليل الاعتماد على المؤسسات المركزية، وتوفير مزيد من الشفافية وقابلية التدقيق، بالإضافة إلى تحقيق مشاركة وابتكار أوسع.
في المستقبل، نتطلع إلى رؤية أبحاث أكثر عمقًا وابتكارات لتحقيق ارتباط أوثق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3، وفي المالية، وإزالة المركزية.