في عصر تتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح ضمان موثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي مشكلة رئيسية. مؤخرًا، أثارت تقنية مبتكرة تُدعى DeepProve اهتمامًا واسعًا في الصناعة. تُعتبر هذه التقنية "مقياس الكذب" في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث توفر ضمانات تشفير لمخرجات استنتاجات الذكاء الاصطناعي من خلال zk-SNARKs، وتكون سرعتها في المعالجة أسرع بـ 158 مرة من طرق zkML التقليدية.
تتمتع DeepProve بآفاق واسعة للتطبيق. في مجال البلوك تشين، يمكنها أن تمنع بشكل فعال الأخطاء الناتجة عن عمليات الروبوتات التجارية؛ في صناعة الألعاب، يمكن أن تعزز بشكل كبير من كفاءة أنظمة مكافحة الغش؛ في مجال الرعاية الصحية، ستصبح نتائج تشخيص الذكاء الاصطناعي قابلة للتتبع، مما لا يزيد فقط من دقة التشخيص، بل يوفر أيضًا أساسًا مهمًا للنزاعات الطبية المحتملة.
من الجدير بالذكر أن شبكة بيل تستخدم DeepProve لبناء "سلسلة الثقة بين الإنسان والآلة"، للتحقق من سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي. وقد أثار هذا الإجراء ردود فعل قوية في مجال التمويل اللامركزي (DeFi)، حيث يعتقد المستثمرون عمومًا أنه سيقلل بشكل كبير من مخاطر تعرضهم للخداع في المعاملات.
ظهور DeepProve علامة على خطوة كبيرة نحو موثوقية وشفافية أعلى في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. مع التطور والتطبيق المستمر لهذه التقنية، لدينا أسباب للتوقع بأن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في المزيد من المجالات، بينما يوفر أيضًا أفكارًا جديدة لحل المشكلات الأخلاقية والأمنية التي قد يجلبها الذكاء الاصطناعي.
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 18
أعجبني
18
5
مشاركة
تعليق
0/400
GateUser-bd883c58
· منذ 7 س
أشك في أن كفاءة zk قد تحسنت بمقدار 100 مرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenToaster
· 07-23 17:49
هذا سيارتفع! 158 مرة yyds!
شاهد النسخة الأصليةرد0
SlowLearnerWang
· 07-23 17:49
اليوم فقط فهمت ما هو ZKP... بيل بحق هو إله حقيقي
شاهد النسخة الأصليةرد0
MemeCurator
· 07-23 17:38
قم بقليها ، لكن الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على حملها
شاهد النسخة الأصليةرد0
Layer2Arbitrageur
· 07-23 17:32
*يضحك بطريقة غاز محسّنة* تسريع 158x يعني أنه يمكننا استغلال تلك النماذج الذكية مثل برك التمويل اللامركزي ngmi إذا لم تكن قد بدأت بالفعل في دمج هذا
في عصر تتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح ضمان موثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي مشكلة رئيسية. مؤخرًا، أثارت تقنية مبتكرة تُدعى DeepProve اهتمامًا واسعًا في الصناعة. تُعتبر هذه التقنية "مقياس الكذب" في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث توفر ضمانات تشفير لمخرجات استنتاجات الذكاء الاصطناعي من خلال zk-SNARKs، وتكون سرعتها في المعالجة أسرع بـ 158 مرة من طرق zkML التقليدية.
تتمتع DeepProve بآفاق واسعة للتطبيق. في مجال البلوك تشين، يمكنها أن تمنع بشكل فعال الأخطاء الناتجة عن عمليات الروبوتات التجارية؛ في صناعة الألعاب، يمكن أن تعزز بشكل كبير من كفاءة أنظمة مكافحة الغش؛ في مجال الرعاية الصحية، ستصبح نتائج تشخيص الذكاء الاصطناعي قابلة للتتبع، مما لا يزيد فقط من دقة التشخيص، بل يوفر أيضًا أساسًا مهمًا للنزاعات الطبية المحتملة.
من الجدير بالذكر أن شبكة بيل تستخدم DeepProve لبناء "سلسلة الثقة بين الإنسان والآلة"، للتحقق من سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي. وقد أثار هذا الإجراء ردود فعل قوية في مجال التمويل اللامركزي (DeFi)، حيث يعتقد المستثمرون عمومًا أنه سيقلل بشكل كبير من مخاطر تعرضهم للخداع في المعاملات.
ظهور DeepProve علامة على خطوة كبيرة نحو موثوقية وشفافية أعلى في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. مع التطور والتطبيق المستمر لهذه التقنية، لدينا أسباب للتوقع بأن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في المزيد من المجالات، بينما يوفر أيضًا أفكارًا جديدة لحل المشكلات الأخلاقية والأمنية التي قد يجلبها الذكاء الاصطناعي.