الاتجاهات الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي: طريق دمج Web2 و Web3
في الآونة الأخيرة، ألاحظت اتجاهات التطور في مجال الذكاء الاصطناعي العام، ووجدت ميلاً مثيراً للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتطور من المركزية إلى اللامركزية، بينما ينتقل الذكاء الاصطناعي في Web3 من مرحلة إثبات المفهوم إلى استكشاف الجوانب العملية. هذان المجالان يتعانقان بسرعة، مما يظهر تطوراً ملحوظاً.
اتجاه التوزيع للذكاء الاصطناعي في Web2
تظهر التطورات الأخيرة في Web2 AI اتجاهًا ملحوظًا نحو اللامركزية. على سبيل المثال، يعكس انتشار الذكاء المحلي ونماذج AI المختلفة غير المتصلة بالإنترنت التي أطلقتها شركة آبل أن نماذج AI تتجه نحو أن تكون أكثر خفة وملاءمة. تشير هذه الاتجاهات إلى أن تطبيقات AI لم تعد مقيدة بمراكز الخدمات السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها بمرونة على الهواتف الذكية، والأجهزة الحافة، وحتى أجهزة إنترنت الأشياء.
في الوقت نفسه، تتزايد قدرة التعاون بين نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار. حققت بعض مساعدات الذكاء الاصطناعي الحوار بين الذكاء الاصطناعي من خلال التعاون بين النماذج المتعددة (MCP)، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي ينتقل من وكيل فردي إلى نموذج تعاون جماعي.
ومع ذلك، مع الارتفاع العالي لتوزيع AI، أصبح ضمان تناسق البيانات وموثوقية القرارات بين مثيلات AI الموزعة مشكلة عاجلة تحتاج إلى حل. يمكن تلخيص منطق تطور هذه الحاجة كالتالي: تقدم التكنولوجيا (تخفيف النموذج) → تغيير طريقة النشر (حامل موزع) → ظهور حاجة جديدة (التحقق اللامركزي).
استكشاف تطبيقات Web3 AI
تظهر مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي Web3 أيضًا تحولًا من إثبات المفهوم إلى استكشاف الجوانب العملية. كانت مشاريع الوكيل الذكي في المراحل المبكرة تركز بشكل كبير على الترويج للمفاهيم، لكن السوق مؤخرًا بدأ يولي اهتمامًا أكبر لبناء البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القدرة الحاسوبية، والاستدلال، وعلامات البيانات، والتخزين، وغيرها من جوانب التخصص الوظيفي.
على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع قوة الحوسبة اللامركزية، وأخرى تكرّس جهودها لبناء شبكة استدلال لامركزية، وهناك بعض المشاريع التي تركز على التعلم الفيدرالي والحوسبة الحافة. في الوقت نفسه، هناك أيضًا مشاريع تهتم بالتحفيز البياني الموزع وتقليل وهم الذكاء الاصطناعي من خلال آليات الإجماع الموزعة.
تعكس هذه الاتجاهات التنموية منطق العرض الواضح: تراجع الترويج للأفكار → ظهور الطلب على البنية التحتية → ظهور التخصصات المتنوعة → تشكيل تأثيرات التعاون البيئي.
اتجاه دمج الذكاء الاصطناعي Web2 و Web3
مع تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3 ، بدأ مسار تطور كلاهما يتقاطع تدريجياً. يتمتع الذكاء الاصطناعي في Web2 بنضوج تقني متزايد ، ولكنه يفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحوكمة؛ بينما يتمتع الذكاء الاصطناعي في Web3 بابتكارات في النماذج الاقتصادية ، لكن التنفيذ التكنولوجي متأخر نسبياً. من المتوقع أن تؤدي融合هما إلى تحقيق تكامل في المزايا.
هذا الاندماج يولد نمطًا جديدًا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهو نمط يجمع بين "الحوسبة الفعالة" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النموذج، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة بسيطة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. لا يزال مركز موارد الحوسبة خارج السلسلة، ولكن هناك حاجة أيضًا إلى شبكة تحقق خفيفة الوزن داخل السلسلة لضمان الموثوقية والشفافية.
تحتفظ هذه النموذج المدمج بكفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، بينما تضمن من خلال التحقق على السلسلة مصداقية وشفافية النظام، مما يمثل اتجاهًا مهمًا في التطور المستقبلي لمجال الذكاء الاصطناعي.
من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن هناك من لا يزال يشكك في جدوى Web3 AI، إلا أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي تشير إلى أن التكنولوجيا نفسها لا تميز بين حدود Web2 و Web3. قد تأتي العقبة الحقيقية من تحيزات الإدراك لدى الناس. مع التقدم المستمر للتكنولوجيا والاندماج، ستصبح حدود Web2 AI و Web3 AI أكثر غموضًا، وقد تؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وكفاءة وموثوقية.
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 12
أعجبني
12
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
HashBandit
· منذ 20 س
يا رجل، نفس مشاكل التوسع مثل جهاز التعدين القديم الخاص بي... عدد المعاملات في الثانية سيكون كابوسًا حقًا
دمج الذكاء الاصطناعي بين Web2 و Web3: الاتجاهات الموزعة واستكشاف التطبيقات العملية
الاتجاهات الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي: طريق دمج Web2 و Web3
في الآونة الأخيرة، ألاحظت اتجاهات التطور في مجال الذكاء الاصطناعي العام، ووجدت ميلاً مثيراً للاهتمام: الذكاء الاصطناعي في Web2 يتطور من المركزية إلى اللامركزية، بينما ينتقل الذكاء الاصطناعي في Web3 من مرحلة إثبات المفهوم إلى استكشاف الجوانب العملية. هذان المجالان يتعانقان بسرعة، مما يظهر تطوراً ملحوظاً.
اتجاه التوزيع للذكاء الاصطناعي في Web2
تظهر التطورات الأخيرة في Web2 AI اتجاهًا ملحوظًا نحو اللامركزية. على سبيل المثال، يعكس انتشار الذكاء المحلي ونماذج AI المختلفة غير المتصلة بالإنترنت التي أطلقتها شركة آبل أن نماذج AI تتجه نحو أن تكون أكثر خفة وملاءمة. تشير هذه الاتجاهات إلى أن تطبيقات AI لم تعد مقيدة بمراكز الخدمات السحابية الكبيرة، بل يمكن نشرها بمرونة على الهواتف الذكية، والأجهزة الحافة، وحتى أجهزة إنترنت الأشياء.
في الوقت نفسه، تتزايد قدرة التعاون بين نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار. حققت بعض مساعدات الذكاء الاصطناعي الحوار بين الذكاء الاصطناعي من خلال التعاون بين النماذج المتعددة (MCP)، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي ينتقل من وكيل فردي إلى نموذج تعاون جماعي.
ومع ذلك، مع الارتفاع العالي لتوزيع AI، أصبح ضمان تناسق البيانات وموثوقية القرارات بين مثيلات AI الموزعة مشكلة عاجلة تحتاج إلى حل. يمكن تلخيص منطق تطور هذه الحاجة كالتالي: تقدم التكنولوجيا (تخفيف النموذج) → تغيير طريقة النشر (حامل موزع) → ظهور حاجة جديدة (التحقق اللامركزي).
استكشاف تطبيقات Web3 AI
تظهر مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي Web3 أيضًا تحولًا من إثبات المفهوم إلى استكشاف الجوانب العملية. كانت مشاريع الوكيل الذكي في المراحل المبكرة تركز بشكل كبير على الترويج للمفاهيم، لكن السوق مؤخرًا بدأ يولي اهتمامًا أكبر لبناء البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القدرة الحاسوبية، والاستدلال، وعلامات البيانات، والتخزين، وغيرها من جوانب التخصص الوظيفي.
على سبيل المثال، هناك مشاريع تركز على تجميع قوة الحوسبة اللامركزية، وأخرى تكرّس جهودها لبناء شبكة استدلال لامركزية، وهناك بعض المشاريع التي تركز على التعلم الفيدرالي والحوسبة الحافة. في الوقت نفسه، هناك أيضًا مشاريع تهتم بالتحفيز البياني الموزع وتقليل وهم الذكاء الاصطناعي من خلال آليات الإجماع الموزعة.
تعكس هذه الاتجاهات التنموية منطق العرض الواضح: تراجع الترويج للأفكار → ظهور الطلب على البنية التحتية → ظهور التخصصات المتنوعة → تشكيل تأثيرات التعاون البيئي.
اتجاه دمج الذكاء الاصطناعي Web2 و Web3
مع تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3 ، بدأ مسار تطور كلاهما يتقاطع تدريجياً. يتمتع الذكاء الاصطناعي في Web2 بنضوج تقني متزايد ، ولكنه يفتقر إلى الحوافز الاقتصادية وآليات الحوكمة؛ بينما يتمتع الذكاء الاصطناعي في Web3 بابتكارات في النماذج الاقتصادية ، لكن التنفيذ التكنولوجي متأخر نسبياً. من المتوقع أن تؤدي融合هما إلى تحقيق تكامل في المزايا.
هذا الاندماج يولد نمطًا جديدًا من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهو نمط يجمع بين "الحوسبة الفعالة" خارج السلسلة و"التحقق السريع" داخل السلسلة. في هذا النموذج، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة بسيطة، بل أصبح مشاركًا له هوية اقتصادية. لا يزال مركز موارد الحوسبة خارج السلسلة، ولكن هناك حاجة أيضًا إلى شبكة تحقق خفيفة الوزن داخل السلسلة لضمان الموثوقية والشفافية.
تحتفظ هذه النموذج المدمج بكفاءة ومرونة الحسابات خارج السلسلة، بينما تضمن من خلال التحقق على السلسلة مصداقية وشفافية النظام، مما يمثل اتجاهًا مهمًا في التطور المستقبلي لمجال الذكاء الاصطناعي.
من المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن هناك من لا يزال يشكك في جدوى Web3 AI، إلا أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي تشير إلى أن التكنولوجيا نفسها لا تميز بين حدود Web2 و Web3. قد تأتي العقبة الحقيقية من تحيزات الإدراك لدى الناس. مع التقدم المستمر للتكنولوجيا والاندماج، ستصبح حدود Web2 AI و Web3 AI أكثر غموضًا، وقد تؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وكفاءة وموثوقية.