Son zamanlarda genel AI alanındaki gelişim trendlerini incelediğimde ilginç bir evrim mantığı keşfettim: geleneksel AI merkeziyetten dağıtıma doğru bir geçiş yaparken, Blok Zinciri AI da kavramsal doğrulama aşamasından pratikliğe doğru adım adım ilerliyor. Bu iki alan hızla birleşiyor.
Geleneksel AI'nin gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve daha kullanışlı hale geldiğini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin yerel zeka ve çeşitli çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleriyle sınırlı olmadığını, bunun yerine akıllı telefonlar, kenar cihazlar hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini göstermektedir.
Aynı zamanda, bazı büyük dil modelleri çoklu ajan işbirliği aracılığıyla AI'lar arasında diyalog sağlıyor ve bu, AI'nın tekil zekadan küme işbirliğine doğru bir geçiş yaptığını gösteriyor.
Bu gelişim eğilimi, şu soruyu gündeme getiriyor: AI'nın taşıyıcıları son derece dağılmış hale geldiğinde, bu dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve kararların güvenilirliğini nasıl sağlayabiliriz?
Burada bir ihtiyaç mantık zinciri var: teknik ilerleme (modelin hafifletilmesi) → dağıtım şeklinin değişmesi (dağıtık taşıyıcı) → yeni ihtiyaçların ortaya çıkması (merkeziyetsiz doğrulama).
Diğer taraftan, Blok Zinciri AI'nın evrim yolu da oldukça belirgin. Erken dönem projeleri genellikle kavramsal spekülasyonlara dayanıyordu, ancak son zamanlarda pazar daha alt düzeydeki AI altyapısının sistematik inşasına odaklanmaya başladı.
Bazı projeler, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi çeşitli işlevsel alanlarda uzmanlaşmış iş bölümü yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü birleştirmeye odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağı kuruyor, diğerleri ise federatif öğrenme, kenar hesaplama, dağıtık veri teşviki gibi yönlerde çalışmalar yapıyor.
Bu, giderek netleşen bir arz mantığını yansıtıyor: kavram spekülasyonu soğuyor → altyapı talebi belirginleşiyor → uzmanlaşmış iş bölümü ortaya çıkıyor → ekosistem iş birliği etkisi oluşuyor.
Dikkate değer olan, geleneksel AI talebinin "kısa yönlerinin" giderek Blok Zinciri AI'nın sunabileceği "uzun yönlere" yaklaşmasıdır. İkisi de evrimsel yolları giderek kesişmektedir.
Geleneksel AI teknik olarak giderek daha olgun hale geliyor, ancak ekonomik teşvik ve yönetişim mekanizmalarından yoksun; Blok Zinciri AI ekonomik modelde yenilikçi, ancak teknik uygulamada nispeten geride. İkisini birleştirmek, karşılıklı avantajları artırabilir.
Aslında, bu entegrasyon, zincir dışı "verimli hesaplama" ve zincir içi "hızlı doğrulama" ile AI kombinasyonunun yeni bir paradigmasını ortaya çıkarıyor. Bu paradigmada, AI artık sadece bir araç değil, ekonomik kimliğe sahip bir katılımcıdır; hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların merkezi zincir dışındadır, ancak yine de hafif bir doğrulama ağına ihtiyaç vardır.
Bu kombinasyon, hem off-chain hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hem de hafif on-chain doğrulama ile güvenilirlik ve şeffaflık sağlıyor.
Buna rağmen, hâlâ bazıları blok zinciri AI'nin sahte bir kavram olduğunu düşünüyor, ancak dikkatli bir gözlem, AI'nın hızlı gelişiminin geleneksel ve blok zincirini ayırt etmediğini, yalnızca insanların önyargılarının bunu yaptığını gösterecektir. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ile bu iki alanın birleşimi, AI'nın gelecekteki gelişimi için yeni olasılıklar açacaktır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay Zeka ve Blok Zinciri Entegrasyonu: Dağıtık Akıldan Merkeziyetsiz Doğrulamaya Evrim
Son zamanlarda genel AI alanındaki gelişim trendlerini incelediğimde ilginç bir evrim mantığı keşfettim: geleneksel AI merkeziyetten dağıtıma doğru bir geçiş yaparken, Blok Zinciri AI da kavramsal doğrulama aşamasından pratikliğe doğru adım adım ilerliyor. Bu iki alan hızla birleşiyor.
Geleneksel AI'nin gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve daha kullanışlı hale geldiğini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin yerel zeka ve çeşitli çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleriyle sınırlı olmadığını, bunun yerine akıllı telefonlar, kenar cihazlar hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini göstermektedir.
Aynı zamanda, bazı büyük dil modelleri çoklu ajan işbirliği aracılığıyla AI'lar arasında diyalog sağlıyor ve bu, AI'nın tekil zekadan küme işbirliğine doğru bir geçiş yaptığını gösteriyor.
Bu gelişim eğilimi, şu soruyu gündeme getiriyor: AI'nın taşıyıcıları son derece dağılmış hale geldiğinde, bu dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve kararların güvenilirliğini nasıl sağlayabiliriz?
Burada bir ihtiyaç mantık zinciri var: teknik ilerleme (modelin hafifletilmesi) → dağıtım şeklinin değişmesi (dağıtık taşıyıcı) → yeni ihtiyaçların ortaya çıkması (merkeziyetsiz doğrulama).
Diğer taraftan, Blok Zinciri AI'nın evrim yolu da oldukça belirgin. Erken dönem projeleri genellikle kavramsal spekülasyonlara dayanıyordu, ancak son zamanlarda pazar daha alt düzeydeki AI altyapısının sistematik inşasına odaklanmaya başladı.
Bazı projeler, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi çeşitli işlevsel alanlarda uzmanlaşmış iş bölümü yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü birleştirmeye odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağı kuruyor, diğerleri ise federatif öğrenme, kenar hesaplama, dağıtık veri teşviki gibi yönlerde çalışmalar yapıyor.
Bu, giderek netleşen bir arz mantığını yansıtıyor: kavram spekülasyonu soğuyor → altyapı talebi belirginleşiyor → uzmanlaşmış iş bölümü ortaya çıkıyor → ekosistem iş birliği etkisi oluşuyor.
Dikkate değer olan, geleneksel AI talebinin "kısa yönlerinin" giderek Blok Zinciri AI'nın sunabileceği "uzun yönlere" yaklaşmasıdır. İkisi de evrimsel yolları giderek kesişmektedir.
Geleneksel AI teknik olarak giderek daha olgun hale geliyor, ancak ekonomik teşvik ve yönetişim mekanizmalarından yoksun; Blok Zinciri AI ekonomik modelde yenilikçi, ancak teknik uygulamada nispeten geride. İkisini birleştirmek, karşılıklı avantajları artırabilir.
Aslında, bu entegrasyon, zincir dışı "verimli hesaplama" ve zincir içi "hızlı doğrulama" ile AI kombinasyonunun yeni bir paradigmasını ortaya çıkarıyor. Bu paradigmada, AI artık sadece bir araç değil, ekonomik kimliğe sahip bir katılımcıdır; hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların merkezi zincir dışındadır, ancak yine de hafif bir doğrulama ağına ihtiyaç vardır.
Bu kombinasyon, hem off-chain hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hem de hafif on-chain doğrulama ile güvenilirlik ve şeffaflık sağlıyor.
Buna rağmen, hâlâ bazıları blok zinciri AI'nin sahte bir kavram olduğunu düşünüyor, ancak dikkatli bir gözlem, AI'nın hızlı gelişiminin geleneksel ve blok zincirini ayırt etmediğini, yalnızca insanların önyargılarının bunu yaptığını gösterecektir. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ile bu iki alanın birleşimi, AI'nın gelecekteki gelişimi için yeni olasılıklar açacaktır.