الاتجاهات الثلاثة الرئيسية لت融合 الذكاء الاصطناعي والتشفير

حالياً، فإن دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير في مرحلة تطور سريعة. ستتناول هذه المقالة ثلاثة اتجاهات رئيسية في دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير.

1. إنشاء اقتصاد مدفوع بالوكيل الذكي النشط

لقد أثبتت الممارسات الأخيرة جدوى عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على blockchain. هذا المجال يتجاوز باستمرار حدود العمليات على سلسلة الوكلاء، مع إمكانيات هائلة ومساحة تصميم واسعة. في الوقت الحالي، أصبح هذا أحد أكثر الاتجاهات突破ًا وانفجارًا في مجالات التشفير والذكاء الاصطناعي، وهذه ليست سوى البداية.

في المستقبل، قد تدير الوكلاء الذكية المشاريع المعقدة التي تتطلب تنسيقًا اقتصاديًا متعدد الأطراف. على سبيل المثال، في مجال البحث العلمي، يمكن أن تكون الوكلاء مسؤولة عن البحث عن المركبات العلاجية لأمراض معينة. وبشكل أكثر تحديدًا:

• جمع الأموال من خلال منصة جمع التبرعات بالرموز
• استخدام الأموال المجمعة لدفع تكاليف الوصول إلى بيانات البحث، وتكاليف محاكاة المركبات على شبكة الحوسبة اللامركزية
• تعيين الأفراد من خلال منصة المكافآت لتنفيذ الأعمال التجريبية والتحقق منها

بالإضافة إلى المشاريع المعقدة، يمكن للوكيل أيضًا تنفيذ مهام بسيطة مثل إنشاء مواقع شخصية، وابتكار الأعمال الفنية، حيث تتمتع مجالات تطبيقها بإمكانات غير محدودة.

تتمتع الوكلاء الذكيون بمزايا أكبر في تنفيذ الأنشطة المالية على blockchain مقارنة بقنوات التقليدية:

• تطبيقات الدفع الصغيرة
• ميزة السرعة: وظيفة التسوية الفورية تساعد الوكلاء على تحقيق أقصى كفاءة رأس المال
• الدخول إلى سوق رأس المال من خلال DeFi: يمكن للوكيل بسهولة إنشاء الأصول، وإجراء المعاملات، والاستثمار، والاقتراض، واستخدام الرافعة المالية، وما إلى ذلك.

يجب أن تركز اتجاهات التطوير المستقبلية على:

1. آلية التحكم في المخاطر
2. تعزيز استخدامات غير مضاربة
3. متطلبات تقدم التطوير: يجب أن تصل على الأقل إلى مرحلة نموذج اختبار الشبكة، ومن الأفضل أن تكون قد عملت بالفعل على الشبكة الرئيسية.

2. تعزيز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة في تطوير البرمجيات

لقد أظهرت النماذج اللغوية الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة الشيفرة، ومن المتوقع أن تتحسن أكثر في المستقبل. من خلال هذه القدرات، من المتوقع أن ترتفع كفاءة المطورين بمعدل من 2 إلى 10 مرات. مؤخرًا، سيساعد إنشاء معايير عالية الجودة لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على فهم وكتابة الشيفرة في فهم تأثيرها المحتمل على النظام البيئي. سيتم التحقق من خطط ضبط النماذج عالية الجودة من خلال اختبارات المعايير.

ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات:

• نقص البيانات التدريبية الأصلية عالية الجودة
• عدد البنايات غير كافٍ
• تفتقر منصة أسئلة وأجوبة التقنية إلى تفاعل ذي قيمة معلوماتية عالية
• تطور البنية التحتية بسرعة، مما أدى إلى أن الشيفرة القديمة قد لا تكون مناسبة للاحتياجات الحالية
• نقص أساليب تقييم فهم التقنية المحددة

اتجاهات التطور المستقبلية:

• تحسين جودة البيانات ذات الصلة على الإنترنت
• تشجيع المزيد من الفرق على نشر بناء التحقق
• طرح أسئلة جيدة على منصة الأسئلة التقنية وتقديم إجابات عالية الجودة
• إنشاء اختبارات معيارية عالية الجودة لتقييم مستوى فهم نماذج اللغة الكبيرة
• إنشاء خطة ضبط نموذج تؤدي بشكل جيد في الاختبارات المعيارية

الإنجاز الكبير النهائي سيكون: عميل التحقق الجديد بالكامل، الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، عالي الجودة ومتميز.

3. دعم تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية

لا يزال توازن القوة على المدى الطويل بين النماذج مفتوحة المصدر والمغلقة غير واضح. أبسط التوقعات في الوقت الحالي هو الحفاظ على الوضع الراهن - حيث تدفع شركات التكنولوجيا الكبرى التطورات الرائدة، بينما تتبع نماذج المصدر المفتوح بسرعة، وتحصل على مزايا فريدة من خلال التعديل الدقيق في سيناريوهات التطبيقات المحددة.

تظهر أهمية دعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة في:

1. تسريع الابتكار والتكرار من خلال النماذج مفتوحة المصدر: تُظهر التحسينات والتعديلات السريعة من قبل المجتمع المفتوح كيف يمكن للمجتمع أن يكمل بفعالية عمل شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة، ويدفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي.

2. تقديم خيارات للمستخدمين الذين لا يثقون في الذكاء الاصطناعي المركزي: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة للسيطرة، ودعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر يمكن أن يوفر بدائل للمستخدمين.

توجد حاليًا عدة مشاريع تدعم مجموعة تقنيات OpenAI:

• جمع البيانات
• قوة الحوسبة اللامركزية
• إطار التدريب اللامركزي

اتجاهات التطوير المستقبلية:

• جمع البيانات اللامركزية
• الهوية على السلسلة: بروتوكول يدعم محفظة للتحقق من الهوية البشرية، بروتوكول للتحقق من استجابة واجهة برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي
• التدريب اللامركزي
• البنية التحتية للإنترنت: تمكين الذكاء الاصطناعي من ترخيص (ودفع) المحتوى الذي يستخدمه

من خلال هذه الجهود، نتطلع إلى رؤية دمج الذكاء الاصطناعي مع التشفير يجلب المزيد من الابتكارات والانتصارات للصناعة.