ثورة الذكاء الاصطناعي وشبكة Bittensor: إعادة تشكيل نموذج جديد للذكاء الجماعي

خلفية عصر ثورة الذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، حققت تقنية الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، حيث حققت مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية breakthroughs كبيرة، وقد تسربت تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى جميع الصناعات. أدى ظهور ChatGPT في عام 2022 إلى إثارة صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها، وتلاها موجة من أدوات توليد الذكاء الاصطناعي وتطبيقات "AI+". كما أظهر سوق الذكاء الاصطناعي نموًا متفجرًا، ومن المتوقع أن يصل حجمه إلى 185 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030.

ومع ذلك، فإن تطور صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية يواجه أيضًا بعض التحديات. تتركز التقنيات والموارد بشكل رئيسي في أيدي عدد قليل من شركات التكنولوجيا العملاقة، مما يؤدي إلى مشاكل احتكار البيانات وعدم توزيع موارد الحساب بشكل عادل. في هذا السياق، توفر فكرة اللامركزية في Web3 إمكانيات جديدة لحل هذه المشكلات.

ظهرت مجموعة من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين مفهوم Web3. مثل Fetch.ai التي تبني اقتصادًا ذكاءً اصطناعيًا لامركزيًا من خلال تقنية البلوكشين، و Numerai التي تستخدم البلوكشين ومجتمع علماء البيانات للتنبؤ بالسوق، و Velas التي تبني منصة عالية الأداء للذكاء الاصطناعي + البلوكشين. لكن معظم هذه المشاريع محصورة في اتجاه تطبيق واحد.

استفاد Bittensor من هذه الفرصة، من خلال آلية المنافسة والتحفيز القائمة على البلوكشين، قام بإنشاء منصة خوارزمية AI مزودة بآلية تصفية ذاتية، مما وفر بيئة ملائمة لمشاريع AI عالية الجودة. من المتوقع أن تعيد هذه النموذج الابتكاري تشكيل مشهد تطوير صناعة AI الحالية.

نظرة عامة على مشروع Bittensor

Bittensor هو شبكة تعلم آلي لامركزية وسوق للسلع الرقمية. يتمتع بالميزات التالية:

1. هيكل لامركزي: يعمل على أساس شبكة من العقد الموزعة، مما يتجنب مشكلة تركيز البيانات.

2. آلية التحفيز العادلة: توزيع المكافآت بناءً على مستوى المساهمة، لتحفيز جميع الأطراف على المشاركة بنشاط.

3. موارد التعلم الآلي المفتوحة: تقديم الخدمات للأفراد والمنظمات الذين يحتاجون إلى قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.

4. تجارة السلع الرقمية المتنوعة: لا تقتصر على نماذج الذكاء الاصطناعي، بل يمكن تداول جميع أنواع البيانات.

تم إطلاق Bittensor من قبل مجموعة من عشاق التكنولوجيا في عام 2021، وتم بناؤه باستخدام إطار عمل Substrate. تاريخ تطور المشروع كالتالي:

• 2022: إصدار النسخة التجريبية، التحقق من جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي. تقديم آلية توافق Yuma.
• 2023: إصدار النسخة التجريبية، وإطلاق نموذج حوافز رموز TAO.
• 2024: دمج تقنية DHT لزيادة كفاءة تخزين البيانات، وتوسيع الشبكات الفرعية وسوق السلع الرقمية.

إجمالي عرض العملة الأصلية Bittensor (TAO) هو 21 مليون قطعة، ويتم تقليصها إلى النصف كل 4 سنوات. يتم توزيع TAO من خلال إصدار عادل، دون أي تعدين مسبق أو تخصيص للفريق. يتم إنشاء كتلة واحدة كل 12 ثانية، مع مكافأة 1 TAO لكل كتلة.

حتى الآن، يوجد أكثر من 100,000 حساب في شبكة Bittensor، 80% منها حسابات نشطة. بلغ سعر رمز TAO أعلى زيادة له خلال العام الماضي عدة أضعاف، والقيمة السوقية الحالية حوالي 2.278 مليار دولار.

هيكل الشبكة الفرعية لـ Bittensor

يتكون شبكة Bittensor من عدة شبكات فرعية، كل شبكة فرعية لها وظائفها وآليات تحفيزها الفريدة. الشبكات الفرعية هي الوحدات الهيكلية الأكثر أهمية في Bittensor، وتشمل الأدوار التالية:

• مالك الشبكة الفرعية: يقدم الشيفرة الأساسية، ويصمم آلية التحفيز
• عمال المناجم: تشغيل الخدمة والتنافس على المكافآت
• المدققون: تقييم أداء عمال المناجم والحصول على مكافآت الرهن

توزيع مكافآت TAO للشبكة الفرعية عادة ما يكون: 18% للمالكين، 41% للمحققين، 41% للعمال. تحتوي كل شبكة فرعية على 256 فتحة، منها 64 مخصصة للمحققين و192 مخصصة للعمال.

تحتاج الشبكات الفرعية إلى التسجيل للانضمام إلى الشبكة، ورسوم التسجيل الأولية هي 100 TAO. بعد التسجيل، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام. عندما تمتلئ جميع مواقع الشبكات الفرعية، ستتم استبدال الشبكات الفرعية ذات الحد الأدنى من الانبعاثات والتي ليست في فترة المناعة بشبكات فرعية جديدة. لذلك، تحتاج الشبكات الفرعية إلى زيادة كمية الرهانات من المدققين وكفاءة عمال المناجم لضمان البقاء.

حاليًا، تمتلك شبكة Bittensor 45 شبكة فرعية، ومن المتوقع أن يرتفع العدد إلى 64 شبكة في الأشهر المقبلة. بعض مشاريع الشبكات الفرعية ذات الجودة العالية مثل Masa قد حصلت على تمويل كبير، مما يظهر إمكانيات تطوير هذه البنية.

آلية التوافق والإثبات لـ Bittensor

Bittensor يعتمد على مجموعة متنوعة من آليات الإجماع والإثبات المبتكرة:

1. إثبات الذكاء ( PoI ): يثبت المعدنون مساهمتهم من خلال إكمال مهام الحساب الذكي.

2. توافق Yuma: يقوم المدققون بتقييم جودة إنجاز المهام، ويستخلصون الدرجات النهائية من خلال خوارزمية.

3. مبدأ عدم معرفة البيانات: حماية خصوصية البيانات وأمانها.

4. توزيع المكافآت بناءً على الأداء: تشجيع الحوسبة عالية الكفاءة ومعالجة البيانات.

5. آلية MOE: دمج نماذج الخبراء المتعددة للعمل معًا، وتقييمها ومكافأتها بناءً على الأداء.

تضمن هذه الآليات اللامركزية والأمان وكفاءة الحوسبة للشبكة.

نظرة عامة على مشروع شبكة Bittensor

حالياً، يوجد 45 شبكة فرعية مسجلة في Bittensor، ومن بينها الشبكات الأكثر اهتماماً هي:

• الشبكة الفرعية رقم 19 Vision: تركز على توليد الصور اللامركزية والاستدلال.
• 18号子网Cortex.t: بناء منصة AI متقدمة، تقدم خدمات النصوص والصور.
• الشبكة الفرعية رقم 1: أول شبكة فرعية لتوليد النصوص.

من حيث فئات النماذج، بالإضافة إلى نماذج الجيل، هناك أيضًا أنواع متعددة مثل معالجة البيانات وذكاء التداول. تمتلك مشاريع الشبكات الفرعية إمكانيات ربح كبيرة، لكنها تحتاج أيضًا إلى أجهزة عالية الأداء وخوارزميات مُحسّنة للبقاء في المنافسة.

آفاق المستقبل

1. من المتوقع أن يستمر اهتمام السوق في مجال Web3+AI.

2. يتمتع الهيكل التكنولوجي لـ Bittensor وأداء السوق بقدرة تنافسية.

3. آلية الشبكة الفرعية توفر مسار تحويل لامركزي منخفض العتبة لفريق الذكاء الاصطناعي.

4. مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، قد تواجه تحديات مثل تباين جودة المشاريع وانخفاض العائدات.

بشكل عام، يظهر Bittensor كشبكة AI لامركزية مبتكرة، إمكانيات لإعادة تشكيل الذكاء الجماعي. لكن تطويره المستقبلي لا يزال يحتاج إلى ابتكار تقني مستمر والتحقق من السوق.