مؤخراً، لاحظت اتجاهات تطوير مجال الذكاء الاصطناعي ووجدت منطق تطور مثير للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتحول من المركزية إلى اللامركزية، بينما الذكاء الاصطناعي في Web3 ينتقل من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة العملية. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
أحدث التطورات في Web2 AI تظهر أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر خفة وقابلية للحمل. على سبيل المثال، فإن انتشار الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة بالإنترنت يعني أن نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي لم يعد محصورًا في مراكز الحوسبة السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها على الهواتف الذكية والأجهزة الطرفية وحتى على أجهزة إنترنت الأشياء. في الوقت نفسه، تحقق بعض مساعدات الذكاء الاصطناعي التفاعل بين الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكولات الحوار متعددة النماذج، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي ينتقل من نمط وكيل فردي إلى نمط التعاون الجماعي.
لقد أثار هذا الاتجاه التطوري سؤالًا رئيسيًا: كيف يمكن ضمان اتساق البيانات وموثوقية القرارات بين حالات الذكاء الاصطناعي الموزعة عندما يكون الحامل للذكاء الاصطناعي موزعًا بشكل كبير؟ تنبع هذه الحاجة من التغيير في طرق النشر الناتجة عن التقدم التكنولوجي، مما أدى إلى ظهور حاجة جديدة للتحقق اللامركزي.
في الوقت نفسه، تتطور مسارات تطوير Web3 AI. بدأت المشاريع التي تركز بشكل أساسي على المضاربة على المفاهيم في التراجع لصالح بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تركز بشكل أكبر على الأساسيات. بدأ السوق في التركيز على التخصص في جوانب مختلفة من الوظائف مثل قوة الحوسبة، والاستدلال، وإعداد البيانات، والتخزين. على سبيل المثال، هناك مشاريع تهدف إلى تجميع قوة الحوسبة بشكل لامركزي، وبعضها يبني شبكة استدلال لامركزية، بينما يركز البعض الآخر على التعلم الفيدرالي، والحوسبة الطرفية، والحوافز البيانية الموزعة، وتقليل أوهام الذكاء الاصطناعي من خلال آليات الإجماع الموزعة.
تعكس هذه التطورات سلسلة منطقية تبدأ من تراجع ضجيج المفاهيم إلى ظهور الحاجة للبنية التحتية، ثم ظهور التخصص في العمل، وأخيراً تشكيل تأثيرات تكاملية في النظام البيئي.
من الجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي في Web2 يتطور تقنيًا بشكل متزايد، لكنه يفتقر إلى حوافز اقتصادية فعالة وآليات حكم؛ بينما يتمتع الذكاء الاصطناعي في Web3 بابتكارات في النموذج الاقتصادي، لكن التنفيذ التقني متخلف نسبيًا. إن دمج الجانبين يمكن أن يحقق تكامل المزايا.
تولد هذه الدمج نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي، وهو نمط يجمع بين "الحوسبة الفعالة" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النمط، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. على الرغم من أن تركيز الموارد مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والاستدلال يقع خارج السلسلة، إلا أنه لا يزال يتطلب شبكة تحقق خفيفة لضمان موثوقيتها وشفافيتها.
تجمع هذه التركيبة بين كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، وفي الوقت نفسه تضمن موثوقية وشفافية النظام بأكمله من خلال التحقق الخفيف الوزن على السلسلة.
على الرغم من أن بعض الناس يعتبرون أن Web3 AI هو مجرد فكرة زائفة، إلا أن الحقيقة هي أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي لن يميز عمدًا بين حدود Web2 وWeb3. فقط من خلال الحفاظ على عقل منفتح ورؤية استشرافية، يمكن حقًا استغلال الفرص والتحديات التي يجلبها دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي.
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 13
أعجبني
13
5
مشاركة
تعليق
0/400
HashBrownies
· منذ 17 س
لقد لعبت Web3 لفترة طويلة، وأخيرًا رأيت تطبيقًا عمليًا!
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFT_Therapy
· منذ 19 س
هل تتحدثون عن الويب 3 مرة أخرى؟ لنبدأ العمل!
شاهد النسخة الأصليةرد0
consensus_failure
· منذ 19 س
لا يزال الجوهر الأساسي لـ Web3 هو تلك الحيل القديمة...
شاهد النسخة الأصليةرد0
failed_dev_successful_ape
· منذ 19 س
تم إنقاذ القمامة w2 بواسطة web3
شاهد النسخة الأصليةرد0
SleepyArbCat
· منذ 20 س
مبهم تمامًا، تم التوزيع، من سيحقق في العوائد؟...zzz
الاتجاهات في دمج Web2 و Web3 AI: نموذج جديد للتحقق الموزع والحوافز الاقتصادية
اتجاه دمج الذكاء الاصطناعي Web2 و Web3 وتأثيراته
مؤخراً، لاحظت اتجاهات تطوير مجال الذكاء الاصطناعي ووجدت منطق تطور مثير للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتحول من المركزية إلى اللامركزية، بينما الذكاء الاصطناعي في Web3 ينتقل من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة العملية. هذان المجالان يتسارعان في الاندماج.
أحدث التطورات في Web2 AI تظهر أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر خفة وقابلية للحمل. على سبيل المثال، فإن انتشار الذكاء المحلي ونماذج الذكاء الاصطناعي غير المتصلة بالإنترنت يعني أن نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي لم يعد محصورًا في مراكز الحوسبة السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها على الهواتف الذكية والأجهزة الطرفية وحتى على أجهزة إنترنت الأشياء. في الوقت نفسه، تحقق بعض مساعدات الذكاء الاصطناعي التفاعل بين الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكولات الحوار متعددة النماذج، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي ينتقل من نمط وكيل فردي إلى نمط التعاون الجماعي.
لقد أثار هذا الاتجاه التطوري سؤالًا رئيسيًا: كيف يمكن ضمان اتساق البيانات وموثوقية القرارات بين حالات الذكاء الاصطناعي الموزعة عندما يكون الحامل للذكاء الاصطناعي موزعًا بشكل كبير؟ تنبع هذه الحاجة من التغيير في طرق النشر الناتجة عن التقدم التكنولوجي، مما أدى إلى ظهور حاجة جديدة للتحقق اللامركزي.
في الوقت نفسه، تتطور مسارات تطوير Web3 AI. بدأت المشاريع التي تركز بشكل أساسي على المضاربة على المفاهيم في التراجع لصالح بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تركز بشكل أكبر على الأساسيات. بدأ السوق في التركيز على التخصص في جوانب مختلفة من الوظائف مثل قوة الحوسبة، والاستدلال، وإعداد البيانات، والتخزين. على سبيل المثال، هناك مشاريع تهدف إلى تجميع قوة الحوسبة بشكل لامركزي، وبعضها يبني شبكة استدلال لامركزية، بينما يركز البعض الآخر على التعلم الفيدرالي، والحوسبة الطرفية، والحوافز البيانية الموزعة، وتقليل أوهام الذكاء الاصطناعي من خلال آليات الإجماع الموزعة.
تعكس هذه التطورات سلسلة منطقية تبدأ من تراجع ضجيج المفاهيم إلى ظهور الحاجة للبنية التحتية، ثم ظهور التخصص في العمل، وأخيراً تشكيل تأثيرات تكاملية في النظام البيئي.
من الجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي في Web2 يتطور تقنيًا بشكل متزايد، لكنه يفتقر إلى حوافز اقتصادية فعالة وآليات حكم؛ بينما يتمتع الذكاء الاصطناعي في Web3 بابتكارات في النموذج الاقتصادي، لكن التنفيذ التقني متخلف نسبيًا. إن دمج الجانبين يمكن أن يحقق تكامل المزايا.
تولد هذه الدمج نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي، وهو نمط يجمع بين "الحوسبة الفعالة" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النمط، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. على الرغم من أن تركيز الموارد مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والاستدلال يقع خارج السلسلة، إلا أنه لا يزال يتطلب شبكة تحقق خفيفة لضمان موثوقيتها وشفافيتها.
تجمع هذه التركيبة بين كفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، وفي الوقت نفسه تضمن موثوقية وشفافية النظام بأكمله من خلال التحقق الخفيف الوزن على السلسلة.
على الرغم من أن بعض الناس يعتبرون أن Web3 AI هو مجرد فكرة زائفة، إلا أن الحقيقة هي أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي لن يميز عمدًا بين حدود Web2 وWeb3. فقط من خلال الحفاظ على عقل منفتح ورؤية استشرافية، يمكن حقًا استغلال الفرص والتحديات التي يجلبها دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي.