تؤدي التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 إلى قيادة ثورة تقنية. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية، حيث بلغ حجم السوق 200 مليار دولار أمريكي في عام 2023. في الوقت نفسه، تعمل Web3 القائمة على blockchain على تغيير مشهد الإنترنت، مما يمنح المستخدمين السيطرة على البيانات، وقد بلغت قيمتها السوقية 25 تريليون دولار أمريكي. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 اتجاهًا مبتكرًا يحظى باهتمام كبير.
ستتناول هذه المقالة حالة发展 الذكاء الاصطناعي + Web3 والقيمة المحتملة والتحديات التي تواجهها. سنقوم بتحليل حالة المشاريع الحالية، ومناقشة القيود الموجودة بعمق، وتقديم مرجع للمهنيين المعنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه طرفي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يحدث Web3 ثورة في علاقات الإنتاج. ما الشرارة التي قد تنتج عن الجمع بين الاثنين؟ دعونا نحلل أولاً التحديات والفرص التي يواجهها كل منهما، ثم نستكشف كيف يمكن أن يكمل كل منهما الآخر.
التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية للذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات:
القدرة الحسابية: تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قدرات حسابية واسعة النطاق لمعالجة البيانات وتدريب النماذج. في السنوات الأخيرة، ساهمت تطورات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بشكل كبير في تقدم الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال مواجهة تحديات التكلفة والتعقيد مرتبطة بالحصول على إدارة القدرة الحسابية واسعة النطاق.
الخوارزمية: تعتبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي جوهر النظام، وتشمل خوارزميات التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق. اختيار وتصميم الخوارزمية أمر بالغ الأهمية لأداء الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي التحسينات المستمرة للخوارزمية إلى زيادة الدقة وقدرة التعميم.
البيانات: البيانات الكبيرة والعالية الجودة هي أساس تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تساعد مجموعات البيانات الغنية والمتنوعة في تحسين أداء النموذج. ومع ذلك، قد تكون هناك صعوبات في الحصول على بيانات في بعض المجالات.
بالإضافة إلى ذلك، تواجه الذكاء الاصطناعي مشاكل في القابلية للتفسير والشفافية وغيرها. كما أن نماذج الأعمال للعديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ليست واضحة بما فيه الكفاية.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد أيضًا العديد من التحديات في Web3، بما في ذلك:
ضعف القدرة على تحليل البيانات
تجربة المستخدم غير مرضية
مخاطر أمان العقود الذكية
مخاطر هجمات القراصنة
يعتبر الذكاء الاصطناعي أداة إنتاجية، وله مساحة كبيرة للتطور في هذه الجوانب.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
Web3 يدعم AI
قوة الحوسبة اللامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح هناك نقص في موارد الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسومات. تقدم مشاريع Web3 حوافز قائمة على الرموز لتوفير الحوسبة اللامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تربط هذه المشاريع موارد الحوسبة غير المستخدمة في جميع أنحاء العالم، لدعم الذكاء الاصطناعي.
تُستخدم قوة الحوسبة اللامركزية بشكل أساسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، وليس في التدريب. لأن تدريب النماذج الكبيرة يتطلب كميات هائلة من البيانات وعرض نطاق ترددي عالٍ، مما يفرض متطلبات صارمة على المسافة الفيزيائية بين عقد الحوسبة، ومن الصعب على القوة الموزعة تلبية ذلك. لكن بالنسبة لمهام الاستدلال وغيرها من المهام الخفيفة، لا تزال قوة الحوسبة اللامركزية تمتلك إمكانيات هائلة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
تحاول بعض المشاريع بناء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. مثل Bittensor التي تجذب المساهمين في النماذج من خلال حوافز رمزية، وتوفر للمستخدمين مجموعة متنوعة من القدرات الذكائية الاصطناعية. قد يكون لهذا النموذج مستقبل واعد في مشهد الذكاء الاصطناعي.
جمع البيانات اللامركزية
البيانات هي المورد الرئيسي للذكاء الاصطناعي. بعض المشاريع مثل PublicAI تحفز المستخدمين على المساهمة في البيانات من خلال الرموز، مما يوفر مصادر بيانات أكثر ثراءً لتدريب الذكاء الاصطناعي. يساعد ذلك في كسر احتكار البيانات من قبل المنصات الكبيرة، ويعزز التنمية المفتوحة للذكاء الاصطناعي.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تكنولوجيا إثبات المعرفة الصفري يمكن أن تحقق التحقق من البيانات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفري ) يسمح بتدريب النماذج والاستدلال دون الكشف عن البيانات الأصلية. وهذا يوفر أفكارًا جديدة لحل مشاكل الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليل البيانات والتنبؤ. مثل Pond التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، وBullBear AI التي تساعد المستخدمين في التنبؤ باتجاهات الأسعار. بينما تشجع منصات مثل Numerai المشاركين على استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأسواق المالية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
خدمات مخصصة
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3. مثل أداة Wand من Dune التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء استعلامات SQL، مما يقلل من عتبة المستخدم. كما أن بعض منصات المحتوى تدمج الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتوصية المحتوى.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقد الذكي
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بكفاءة على الثغرات في العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم خدمات تدقيق العقود الذكية بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يساعد في تعزيز أمان بيئة Web3.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
قيود وتحديات مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3
عقبات الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
تواجه القوة الحوسبية اللامركزية تحديات تتعلق بالأداء والاستقرار وسهولة الاستخدام مقارنة بالخدمات المركزية. خاصة في مجال تدريب النماذج الكبيرة، بسبب المتطلبات الصارمة المتعلقة بتوازي بطاقات المعالجة وعرض النطاق الترددي للاتصالات، فإن الحلول اللامركزية تكون صعبة التحقيق.
دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 ليس عميقًا بما فيه الكفاية
حاليًا، العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون أن تظهر اندماجًا عميقًا مع Web3. بعض الفرق تركز أكثر على اعتبارات التسويق وتؤكد على مفهوم الذكاء الاصطناعي، دون أن تقدم ابتكارات جوهرية.
علم الاقتصاد الرمزي أصبح بمثابة العازل
تستخدم بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي السرد الخاص بـ Web3 وعلم اقتصاد الرموز لجذب المستخدمين والمستثمرين. لكن لا يزال من الضروري التحقق مما إذا كانت اقتصاد الرموز تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر آفاقًا واسعة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجلب قدرات ذكية لـWeb3، بينما يوفر Web3 البنية التحتية اللامركزية وآليات التحفيز للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا زلنا في المرحلة المبكرة، ونتعامل مع العديد من التحديات، فإن الاستكشاف في هذا المجال سيعزز بالتأكيد التقدم التكنولوجي والتحول الاجتماعي. في المستقبل، نتوقع رؤية المزيد من الابتكارات الأصلية التي تدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل عميق، لبناء نظام اقتصادي اجتماعي أكثر ذكاءً وفتحًا وعدلاً.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
3
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MainnetDelayedAgain
· منذ 8 س
تظهر إحصائيات البيانات تقييمًا قدره 250 تريليون في انتظار Rug Pull
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تصادم سوق بقيمة 2000 مليار دولار و25 تريليون دولار
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات المتزامنة
تؤدي التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 إلى قيادة ثورة تقنية. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية، حيث بلغ حجم السوق 200 مليار دولار أمريكي في عام 2023. في الوقت نفسه، تعمل Web3 القائمة على blockchain على تغيير مشهد الإنترنت، مما يمنح المستخدمين السيطرة على البيانات، وقد بلغت قيمتها السوقية 25 تريليون دولار أمريكي. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 اتجاهًا مبتكرًا يحظى باهتمام كبير.
ستتناول هذه المقالة حالة发展 الذكاء الاصطناعي + Web3 والقيمة المحتملة والتحديات التي تواجهها. سنقوم بتحليل حالة المشاريع الحالية، ومناقشة القيود الموجودة بعمق، وتقديم مرجع للمهنيين المعنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه طرفي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما يحدث Web3 ثورة في علاقات الإنتاج. ما الشرارة التي قد تنتج عن الجمع بين الاثنين؟ دعونا نحلل أولاً التحديات والفرص التي يواجهها كل منهما، ثم نستكشف كيف يمكن أن يكمل كل منهما الآخر.
التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية للذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات:
القدرة الحسابية: تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قدرات حسابية واسعة النطاق لمعالجة البيانات وتدريب النماذج. في السنوات الأخيرة، ساهمت تطورات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بشكل كبير في تقدم الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال مواجهة تحديات التكلفة والتعقيد مرتبطة بالحصول على إدارة القدرة الحسابية واسعة النطاق.
الخوارزمية: تعتبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي جوهر النظام، وتشمل خوارزميات التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق. اختيار وتصميم الخوارزمية أمر بالغ الأهمية لأداء الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي التحسينات المستمرة للخوارزمية إلى زيادة الدقة وقدرة التعميم.
البيانات: البيانات الكبيرة والعالية الجودة هي أساس تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تساعد مجموعات البيانات الغنية والمتنوعة في تحسين أداء النموذج. ومع ذلك، قد تكون هناك صعوبات في الحصول على بيانات في بعض المجالات.
بالإضافة إلى ذلك، تواجه الذكاء الاصطناعي مشاكل في القابلية للتفسير والشفافية وغيرها. كما أن نماذج الأعمال للعديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ليست واضحة بما فيه الكفاية.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد أيضًا العديد من التحديات في Web3، بما في ذلك:
يعتبر الذكاء الاصطناعي أداة إنتاجية، وله مساحة كبيرة للتطور في هذه الجوانب.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
Web3 يدعم AI
قوة الحوسبة اللامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح هناك نقص في موارد الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسومات. تقدم مشاريع Web3 حوافز قائمة على الرموز لتوفير الحوسبة اللامركزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. تربط هذه المشاريع موارد الحوسبة غير المستخدمة في جميع أنحاء العالم، لدعم الذكاء الاصطناعي.
تُستخدم قوة الحوسبة اللامركزية بشكل أساسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، وليس في التدريب. لأن تدريب النماذج الكبيرة يتطلب كميات هائلة من البيانات وعرض نطاق ترددي عالٍ، مما يفرض متطلبات صارمة على المسافة الفيزيائية بين عقد الحوسبة، ومن الصعب على القوة الموزعة تلبية ذلك. لكن بالنسبة لمهام الاستدلال وغيرها من المهام الخفيفة، لا تزال قوة الحوسبة اللامركزية تمتلك إمكانيات هائلة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
تحاول بعض المشاريع بناء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. مثل Bittensor التي تجذب المساهمين في النماذج من خلال حوافز رمزية، وتوفر للمستخدمين مجموعة متنوعة من القدرات الذكائية الاصطناعية. قد يكون لهذا النموذج مستقبل واعد في مشهد الذكاء الاصطناعي.
جمع البيانات اللامركزية
البيانات هي المورد الرئيسي للذكاء الاصطناعي. بعض المشاريع مثل PublicAI تحفز المستخدمين على المساهمة في البيانات من خلال الرموز، مما يوفر مصادر بيانات أكثر ثراءً لتدريب الذكاء الاصطناعي. يساعد ذلك في كسر احتكار البيانات من قبل المنصات الكبيرة، ويعزز التنمية المفتوحة للذكاء الاصطناعي.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تكنولوجيا إثبات المعرفة الصفري يمكن أن تحقق التحقق من البيانات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفري ) يسمح بتدريب النماذج والاستدلال دون الكشف عن البيانات الأصلية. وهذا يوفر أفكارًا جديدة لحل مشاكل الخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتوفير تحليل البيانات والتنبؤ. مثل Pond التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، وBullBear AI التي تساعد المستخدمين في التنبؤ باتجاهات الأسعار. بينما تشجع منصات مثل Numerai المشاركين على استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأسواق المالية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
خدمات مخصصة
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3. مثل أداة Wand من Dune التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء استعلامات SQL، مما يقلل من عتبة المستخدم. كما أن بعض منصات المحتوى تدمج الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتوصية المحتوى.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقد الذكي
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بكفاءة على الثغرات في العقود الذكية. مثل 0x0.ai التي تقدم خدمات تدقيق العقود الذكية بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يساعد في تعزيز أمان بيئة Web3.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
قيود وتحديات مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3
عقبات الواقع في قوة الحوسبة اللامركزية
تواجه القوة الحوسبية اللامركزية تحديات تتعلق بالأداء والاستقرار وسهولة الاستخدام مقارنة بالخدمات المركزية. خاصة في مجال تدريب النماذج الكبيرة، بسبب المتطلبات الصارمة المتعلقة بتوازي بطاقات المعالجة وعرض النطاق الترددي للاتصالات، فإن الحلول اللامركزية تكون صعبة التحقيق.
دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 ليس عميقًا بما فيه الكفاية
حاليًا، العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون أن تظهر اندماجًا عميقًا مع Web3. بعض الفرق تركز أكثر على اعتبارات التسويق وتؤكد على مفهوم الذكاء الاصطناعي، دون أن تقدم ابتكارات جوهرية.
علم الاقتصاد الرمزي أصبح بمثابة العازل
تستخدم بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي السرد الخاص بـ Web3 وعلم اقتصاد الرموز لجذب المستخدمين والمستثمرين. لكن لا يزال من الضروري التحقق مما إذا كانت اقتصاد الرموز تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
ملخص
إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر آفاقًا واسعة للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجلب قدرات ذكية لـWeb3، بينما يوفر Web3 البنية التحتية اللامركزية وآليات التحفيز للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا زلنا في المرحلة المبكرة، ونتعامل مع العديد من التحديات، فإن الاستكشاف في هذا المجال سيعزز بالتأكيد التقدم التكنولوجي والتحول الاجتماعي. في المستقبل، نتوقع رؤية المزيد من الابتكارات الأصلية التي تدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 بشكل عميق، لبناء نظام اقتصادي اجتماعي أكثر ذكاءً وفتحًا وعدلاً.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)