الاتجاهات الثلاثة الرئيسية لت融合 الذكاء الاصطناعي والتشفير

حالياً، فإن تقاطع الذكاء الاصطناعي والتشفير يدخل مرحلة تطور سريع. ستتناول هذه المقالة ثلاثة اتجاهات رئيسية لتطور دمج الذكاء الاصطناعي مع التشفير.

1. بناء نظام اقتصادي مدفوع بالوكيل الذكي

أثبتت الممارسات الأخيرة جدوى عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على blockchain. التجارب في هذا المجال تتجاوز باستمرار حدود عمليات الوكلاء على السلسلة، مع إمكانيات هائلة ومساحة تصميم واسعة. أصبحت هذه واحدة من أكثر الاتجاهات ثورية وانفجارًا في مجالي التشفير والذكاء الاصطناعي، وهذا مجرد البداية.

في المستقبل، قد تدير الوكالات الذكية المشاريع المعقدة التي تتطلب تنسيقًا اقتصاديًا متعدد الأطراف. على سبيل المثال، في مجال البحث العلمي، يمكن للوكالات أن تكون مسؤولة عن البحث عن مركبات علاجية لأمراض معينة. بشكل أكثر تحديدًا:

• جمع التبرعات من خلال منصة لامركزية
• استخدام الأموال المجمعة لدفع رسوم الوصول إلى مواد البحث المدفوعة، ودفع تكاليف حساب محاكاة المركبات على شبكة الحوسبة اللامركزية
• توظيف البشر لتنفيذ أعمال التحقق من التجارب من خلال منصة المكافآت

بصرف النظر عن المشاريع المعقدة، يمكن أن تقوم الوكالات أيضًا بتنفيذ مهام بسيطة مثل إنشاء مواقع شخصية، وابتكار الأعمال الفنية، حيث إن سيناريوهات تطبيقها لا حصر لها.

التشفير العملات الرقمية في بعض المجالات لها مزايا فريدة:

• تطبيقات المدفوعات الصغيرة
• ميزة السرعة: وظيفة التسوية الفورية، تساعد الوكلاء على تحقيق أقصى كفاءة رأس المال
• الدخول إلى سوق رأس المال من خلال التمويل اللامركزي: يمكن للوسطاء صك الأصول وتداولها واستثمارها وإجراء عمليات الإقراض والاقتراض واستخدام الرافعة المالية بسلاسة.

من وجهة نظر تطور التكنولوجيا، تلعب اعتماد المسار دورًا حاسمًا. مع حصول المزيد والمزيد من الوكلاء على عائدات من خلال التشفير، من المحتمل أن تصبح الاتصالات المشفرة القدرة الأساسية للوكلاء.

2. تعزيز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة في تطوير كود البلوك تشين

لقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة الشيفرات، ومن المتوقع أن تتحسن أكثر في المستقبل. من خلال هذه القدرات، يُتوقع أن تتزايد كفاءة مطوري التشفير بنسبة تتراوح بين 2-10 مرات. مؤخرًا، سيساعد إنشاء معايير عالية الجودة لتقييم قدرة نماذج اللغة الكبيرة على فهم وكتابة شيفرات التشفير في فهم تأثيرها المحتمل على نظام التشفير البيئي. ستتم مصادقة خطط ضبط النموذج عالية الجودة من خلال اختبارات المعايير.

ومع ذلك، لا تزال هناك عدة تحديات:

• نقص البيانات التدريبية الأصلية عالية الجودة
• عدد البناءات غير الكافي
• يفتقر منصة مجتمع المطورين إلى تفاعل عالي القيمة المعلوماتية
• تطور بنية التحتية للتشفير بسرعة، مما أدى إلى أن الشفرات القديمة قد لا تكون مناسبة للاحتياجات الحالية
• نقص طرق تقييم نماذج فهم التشفير لدرجة فهم blockchain

تشمل اتجاهات التنمية المستقبلية:

• تحسين جودة بيانات التشفير المتعلقة بالإنترنت
• تشجيع المزيد من الفرق على إصدار بناء التحقق
• طرح أسئلة عالية الجودة وتقديم إجابات ممتازة على منصة مجتمع المطورين
• إنشاء اختبار مرجعي لتقييم مدى فهم نماذج اللغة الكبيرة للتشفير
• تطوير نموذج ضبط جيد الأداء في اختبارات المعايير

الإنجاز الكبير النهائي سيكون: عميل عقد التحقق من blockchain الجديد عالي الجودة والمتميز بالكامل من إنشاء AI.

3. دعم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية

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

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

تتجلى أهمية هذه التقنية المفتوحة في الذكاء الاصطناعي في:

• تسريع تطوير نماذج الابتكار والتجريب
• تقديم بدائل للمستخدمين الذين لا يثقون في الذكاء الاصطناعي المركزي

توجد عدة مشاريع في نظام بلوكشين تدعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة:

• جمع البيانات
• قوة حوسبة لامركزية
• إطار تدريب لامركزي

في المستقبل، نتطلع إلى بناء المزيد من المنتجات على جميع مستويات تقنية الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر:

• جمع البيانات اللامركزية
• الهوية على السلسلة: دعم بروتوكولات التحقق من هوية الإنسان بواسطة المحفظة، وبروتوكولات التحقق من استجابة واجهة برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المستخدمين من التأكد من أنهم يتفاعلون مع نموذج لغة كبير.
• التدريب اللامركزي
• بنية تحتية للإنترنت: تمكين الذكاء الاصطناعي من ترخيص (ودفع) المحتوى الذي يستخدمه

من خلال دعم هذه الحزم التكنولوجية المفتوحة واللامركزية في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكننا تسريع الابتكار وتوفير المزيد من الخيارات للمستخدمين، مما يعزز التنمية الصحية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.