ثلاثة اتجاهات استراتيجية لدمج الذكاء الاصطناعي والتشفير

حالياً، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع التشفير يدخل مرحلة سريعة من التطور. يوضح هذا المقال ثلاثة اتجاهات رئيسية في التطوير.

1. بناء نظام اقتصادي مدفوع بالوكلاء الذكيين

لقد أثبتت العمليات التي تقوم بها الوكلاء الذكيون على البلوكشين أنها قابلة للتطبيق. التجارب في هذا المجال تستمر في كسر الحدود، مما يدل على إمكانيات هائلة ومساحات تصميم واسعة. في الوقت الحالي، أصبح هذا أحد أكثر الاتجاهات ابتكارًا في مجالي التشفير والذكاء الاصطناعي، وهذه مجرد البداية.

في المستقبل، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إدارة المشاريع المعقدة، مثل البحث عن مركبات علاجية لأمراض معينة في مجال البحث العلمي. على وجه التحديد:

• جمع الأموال من خلال منصة جمع التبرعات بالرموز
• استخدام الأموال المجمعة لدفع تكاليف الوصول إلى بيانات البحث وتكاليف المحاكاة على الشبكة الحوسبية اللامركزية
• توظيف البشر للقيام بأعمال التحقق من التجارب من خلال منصة المكافآت

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للوكيل تنفيذ مهام بسيطة مثل إنشاء مواقع شخصية، وإنتاج الأعمال الفنية، مما يتيح إمكانيات لا حصر لها.

تتمتع الوكالات الذكية بميزة أكبر في تنفيذ الأنشطة المالية على blockchain مقارنة بالقنوات التقليدية:

• تطبيقات الدفع الصغيرة
• ميزة السرعة، التسوية الفورية
• من خلال DeFi، يمكنك الدخول إلى الأسواق المالية، وصك الأصول، والتداول، والاستثمار، والإقراض، وما إلى ذلك بسلاسة.

2. تعزيز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة في تطوير البرمجيات

لقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة أداءً رائعًا في كتابة الشفرات، ومن المتوقع أن تستمر في تحسين ذلك في المستقبل. من خلال هذه القدرات، من المتوقع أن تزيد كفاءة المطورين بمعدل يتراوح بين 2-10 مرات. مؤخرًا، سيساعد إنشاء معايير عالية الجودة لتقييم قدرة نماذج اللغة الكبيرة على فهم وكتابة الشفرات في فهم تأثيرها المحتمل على النظام البيئي. ستتم مراجعة خطط ضبط النماذج عالية الجودة في اختبارات المعايير.

التحديات الحالية تشمل:

• نقص البيانات الأصلية عالية الجودة للتدريب
• عدد البنايات للتحقق غير كاف
• نقص التفاعل ذو القيمة المعلوماتية العالية
• أدى التطور السريع للبنية التحتية إلى احتمال عدم ملاءمة الشيفرة القديمة
• نقص طرق تقييم فهم نموذج التقييم

أتطلع إلى رؤية المستقبل:

• الحصول على بيانات ذات صلة أفضل
• المزيد من الفرق تصدر بناء التحقق
• يتفاعل أعضاء النظام البيئي بنشاط على منصة تبادل التكنولوجيا
• إنشاء اختبارات مرجعية عالية الجودة
• تطوير نماذج ضبط الأداء الجيد في اختبارات القياس

الإنجاز الكبير النهائي سيكون عميل التحقق الجديد عالي الجودة والمختلف تمامًا الذي أنشأته AI.

3. دعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية

"تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية" تحتوي على العناصر الأساسية التالية:

• الحصول على بيانات التدريب
• قدرة الحساب على التدريب والاستدلال
• مشاركة أوزان النموذج
• القدرة على التحقق من مخرجات النموذج

تظهر أهمية هذه التقنية المفتوحة للذكاء الاصطناعي في:

• تسريع تطوير النماذج والابتكار والتجارب
• تقديم بدائل للمستخدمين الذين لا يثقون في الذكاء الاصطناعي المركزي

توجد مشاريع متعددة في النظام البيئي تدعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة:

• جمع البيانات
• قوة حوسبة لامركزية
• إطار تدريب لامركزي

أتوقع في المستقبل أن يتم بناء المزيد من المنتجات في جميع جوانب تقنية الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، بما في ذلك جمع البيانات اللامركزية، والتحقق من الهوية على السلسلة، والتدريب اللامركزي، والبنية التحتية لحقوق الملكية لترخيص محتوى الذكاء الاصطناعي.