في الآونة الأخيرة، لاحظت اتجاهات تطوير مجال الذكاء الاصطناعي العام، ووجدت منطق تطور مثير للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتجه من المركزية إلى التوزيع، بينما الذكاء الاصطناعي في Web3 ينتقل من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة الجدوى العملية. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
تظهر أحدث اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أخف وزناً وأسهل في النشر. على سبيل المثال، تعني شعبية الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة بالإنترنت أن نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتوسع، ولم يعد مقتصراً على مراكز خدمات السحاب الكبيرة، بل يمكن نشره على الهواتف المحمولة وأجهزة الحافة، وحتى على أجهزة إنترنت الأشياء. في الوقت نفسه، تشير وظيفة المحادثة بين الذكاء الاصطناعي إلى أن الذكاء الاصطناعي يتحول من الذكاء الفردي إلى التعاون الجماعي.
لقد جلب هذا التقدم التكنولوجي تحديات جديدة: كيف يمكن ضمان اتساق البيانات وموثوقية القرارات بين نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل موزع عند نشرها على نطاق واسع؟ هذه الحاجة تتماشى تمامًا مع مزايا الذكاء الاصطناعي في Web3.
لقد تحول التركيز في مجال Web3 AI مؤخرًا من مجرد ضجة مفاهيمية إلى بناء بنية تحتية أكثر تنظيمًا. بدأ السوق في الاهتمام ببناء بنية تحتية للطبقة الأولى AI، حيث تقوم المشاريع بتخصص العمل في مجالات مثل قوة الحوسبة والاستدلال وتوسيم البيانات والتخزين. على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع قوة الحوسبة اللامركزية، بينما تبني أخرى شبكة استدلال لامركزية، وهناك بعض المشاريع التي تعمل في مجالات التعلم الفيدرالي والحوسبة الطرفية والتحفيز البياني الموزع.
تعكس هذه التخصصات المهنية مسار تطور الصناعة من تصفية الفقاعة إلى دفع الاحتياجات الأساسية، ثم إلى تحسين الكفاءة، مما سيشكل في النهاية تأثيرات تكافلية بيئية.
إن اندماج الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3 يولد نموذجًا جديدًا: يجمع بين الحساب الفعال خارج السلسلة والتحقق السريع داخل السلسلة. في هذا النموذج، لا يُعتبر الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل يصبح مشاركًا يحمل هوية اقتصادية. على الرغم من أن الموارد مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والاستدلال تتركز بشكل رئيسي خارج السلسلة، إلا أنه لا يزال من الضروري وجود شبكة تحقق خفيفة الوزن داخل السلسلة لضمان الموثوقية والشفافية.
يجمع هذا التركيب بين كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، ويضمن في الوقت نفسه موثوقية النظام من خلال التحقق على السلسلة. إنه يمثل الاندماج العميق لتقنية الذكاء الاصطناعي ومفاهيم blockchain، ويفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن هناك من لا يزال يشكك في مفهوم Web3 AI، إلا أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي يساهم في طمس الحدود بين Web2 وWeb3. غالبًا ما تتجاوز التقدمات التكنولوجية إطار فهمنا المتأصل، ومن المحتمل أن يكون النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المستقبل نتيجة لتكامل مزايا تقنيات Web2 وWeb3.
شاهد النسخة الأصلية
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.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
5
مشاركة
تعليق
0/400
ForkLibertarian
· منذ 10 س
جميع التقنيات ستنتهي بالفورك من يمكنه احتكار LOL
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasGuzzler
· منذ 10 س
سواء كان معيارياً أو اللامركزية، الأهم هو النتائج.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainSherlockGirl
· منذ 10 س
تناول البطيخ وصل إلى زواج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين. البطيخ لذيذ، لكن لا تنسَ بيانات داخل السلسلة... مثل تداول العقود مع المستثمرين الكبار، التحقق هو الأهم.
تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: اتجاهات جديدة في دمج تقنيات Web2 وWeb3
دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي: تقاطع Web2 وWeb3
في الآونة الأخيرة، لاحظت اتجاهات تطوير مجال الذكاء الاصطناعي العام، ووجدت منطق تطور مثير للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتجه من المركزية إلى التوزيع، بينما الذكاء الاصطناعي في Web3 ينتقل من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة الجدوى العملية. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
تظهر أحدث اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أخف وزناً وأسهل في النشر. على سبيل المثال، تعني شعبية الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة بالإنترنت أن نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتوسع، ولم يعد مقتصراً على مراكز خدمات السحاب الكبيرة، بل يمكن نشره على الهواتف المحمولة وأجهزة الحافة، وحتى على أجهزة إنترنت الأشياء. في الوقت نفسه، تشير وظيفة المحادثة بين الذكاء الاصطناعي إلى أن الذكاء الاصطناعي يتحول من الذكاء الفردي إلى التعاون الجماعي.
لقد جلب هذا التقدم التكنولوجي تحديات جديدة: كيف يمكن ضمان اتساق البيانات وموثوقية القرارات بين نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل موزع عند نشرها على نطاق واسع؟ هذه الحاجة تتماشى تمامًا مع مزايا الذكاء الاصطناعي في Web3.
لقد تحول التركيز في مجال Web3 AI مؤخرًا من مجرد ضجة مفاهيمية إلى بناء بنية تحتية أكثر تنظيمًا. بدأ السوق في الاهتمام ببناء بنية تحتية للطبقة الأولى AI، حيث تقوم المشاريع بتخصص العمل في مجالات مثل قوة الحوسبة والاستدلال وتوسيم البيانات والتخزين. على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع قوة الحوسبة اللامركزية، بينما تبني أخرى شبكة استدلال لامركزية، وهناك بعض المشاريع التي تعمل في مجالات التعلم الفيدرالي والحوسبة الطرفية والتحفيز البياني الموزع.
تعكس هذه التخصصات المهنية مسار تطور الصناعة من تصفية الفقاعة إلى دفع الاحتياجات الأساسية، ثم إلى تحسين الكفاءة، مما سيشكل في النهاية تأثيرات تكافلية بيئية.
إن اندماج الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3 يولد نموذجًا جديدًا: يجمع بين الحساب الفعال خارج السلسلة والتحقق السريع داخل السلسلة. في هذا النموذج، لا يُعتبر الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل يصبح مشاركًا يحمل هوية اقتصادية. على الرغم من أن الموارد مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والاستدلال تتركز بشكل رئيسي خارج السلسلة، إلا أنه لا يزال من الضروري وجود شبكة تحقق خفيفة الوزن داخل السلسلة لضمان الموثوقية والشفافية.
يجمع هذا التركيب بين كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، ويضمن في الوقت نفسه موثوقية النظام من خلال التحقق على السلسلة. إنه يمثل الاندماج العميق لتقنية الذكاء الاصطناعي ومفاهيم blockchain، ويفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن هناك من لا يزال يشكك في مفهوم Web3 AI، إلا أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي يساهم في طمس الحدود بين Web2 وWeb3. غالبًا ما تتجاوز التقدمات التكنولوجية إطار فهمنا المتأصل، ومن المحتمل أن يكون النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المستقبل نتيجة لتكامل مزايا تقنيات Web2 وWeb3.