في السنوات الأخيرة، حققت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI ) وWeb3 تقدمًا كبيرًا، مما أثار اهتماماً واسعاً على مستوى العالم. لقد حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي، مما أحدث تغييرات هائلة في جميع القطاعات. في الوقت نفسه، فإن Web3 كنموذج شبكي ناشئ، يعمل على تغيير فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. ستتناول هذه المقالة حالة التطور المتكامل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3، وتحلل قيمته المحتملة والتحديات التي تواجهه.
1. الوضع الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي وWeb3
وصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 إلى 200 مليار دولار، وظهرت عمالقة الصناعة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney. بلغ إجمالي قيمة سوق Web3 25 تريليون دولار، وتزدهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا ساخنًا يجذب انتباه الممارسين والمستثمرين من الشرق والغرب.
٢. طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات. في ما يتعلق بقوة الحوسبة، فإن الحصول على وإدارة موارد الحوسبة الكبيرة يكلف الكثير. أما بالنسبة للخوارزميات، فإن تدريب نماذج التعلم العميق يتطلب بيانات ضخمة وموارد حسابية، فضلاً عن وجود مشكلات تتعلق بنقص التفسير. وفيما يتعلق بالبيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يمثل تحديًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها هي أيضًا قضايا تثير اهتمام الصناعة.
2.2 التحديات التي تواجه صناعة Web3
لا يزال لدى صناعة Web3 مجال للتحسين في مجالات تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. يمكن أن تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في هذه المجالات، مثل توفير تحليلات و تنبؤات بيانات أكثر دقة، وتحسين تجربة المستخدم، وتعزيز أمان العقود الذكية.
! [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)
3. تحليل حالة مشاريع AI + Web3
3.1 ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
تجذب مشاريع مثل Akash و Render و Gensyn المستخدمين لتقديم قوة معالجة GPU غير المستغلة من خلال آلية الحوافز الرمزية، لتوفير دعم قوة المعالجة لعملاء الذكاء الاصطناعي. تنقسم هذه المشاريع بشكل رئيسي إلى فئتين: الفئة الأولى تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي، بينما تدعم الفئة الثانية تدريب 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/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.1.2 نموذج الخوارزمية اللامركزية
تسعى مشاريع مثل Bittensor إلى بناء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، ربط نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، وتقديم الإجابات الأكثر ملاءمة للمستخدمين.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تقوم مشاريع مثل PublicAI بجمع البيانات بشكل لامركزي من خلال نظام تحفيز الرموز، مما يوفر مصادر بيانات أكثر تنوعًا لتدريب الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تستخدم مشاريع مثل BasedAI تقنية إثبات المعرفة الصفرية لتحقيق تدريب النماذج الذكية واستنتاجها مع حماية خصوصية المستخدم.
! [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)
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
تستخدم مشاريع مثل Pond و BullBear AI خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم استراتيجيات الاستثمار وتوقعات السوق لمستخدمي Web3.
3.2.2 خدمات مخصصة
أداة Wand من Dune، ومنصات مثل Followin تدمج التكنولوجيا الذكية، لتقديم خدمات استعلام البيانات وتلخيص المحتوى بشكل أكثر سهولة للمستخدمين.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تستخدم مشاريع مثل 0x0.ai تقنية الذكاء الاصطناعي لتحليل العقود الذكية، وتحديد الثغرات المحتملة ومخاطر الأمان.
! [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)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 القيود الواقعية على قوة الحوسبة اللامركزية
تواجه مشاريع القوة الحاسوبية اللامركزية تحديات مثل الأداء، الاستقرار، وقابلية الاستخدام. يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة استخدام بطاقات متعددة بالتوازي ومتطلبات عالية للنطاق الترددي، وفي الوقت الحالي، يصعب على القوة الحاسوبية اللامركزية تلبية هذه المتطلبات.
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال خشناً نسبياً
تستخدم معظم المشاريع الحالية الذكاء الاصطناعي على السطح فقط، ولم تتمكن من تحقيق التكامل العميق والابتكار بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
4.3 تصبح الاقتصاد الرمزي منظمًا لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
بعض المشاريع قد تعتمد بشكل مفرط على السرد الاقتصادي للرموز، بدلاً من معالجة الاحتياجات الفعلية بشكل حقيقي.
خمسة، ملخص
إن融合 الذكاء الاصطناعي مع Web3 يوفر إمكانيات هائلة للابتكار التكنولوجي وتطوير الاقتصاد في المستقبل. من خلال دمج قدرات التحليل الذكي للذكاء الاصطناعي مع الخصائص اللامركزية لـ Web3، من المتوقع بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً. على الرغم من وجود العديد من التحديات حاليًا، إلا أنه مع التقدم المستمر في التكنولوجيا والابتكار، ستبدأ تأثيرات التعاون بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 في الظهور تدريجيًا، مما سيؤثر بعمق على مختلف الصناعات.
! [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 12
أعجبني
12
8
مشاركة
تعليق
0/400
EthSandwichHero
· منذ 7 س
靠AI+Web3 اقتطاف القسائم啦！
شاهد النسخة الأصليةرد0
WenMoon42
· منذ 14 س
المال هو الدافع الأكبر للتقدم
شاهد النسخة الأصليةرد0
DeFiGrayling
· 07-29 15:29
اقتنص الفرصة واندفع!
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoHistoryClass
· 07-29 08:30
*يتفحص الرسوم البيانية* نفس السرد كما في ضجة 2017 حول الذكاء الاصطناعي + blockchain. كيك.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterWang
· 07-29 08:16
تحقيق الربح من عملية نقل الأموال بطيء، فقط انتظر توزيع مجاني لجني الأرباح.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PoolJumper
· 07-29 08:13
واو، يبدو أن العملة المشفرة شيبا (狗币) مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xLostKey
· 07-29 08:06
رأس حديدي لشراء العملة، الجميع مشارك
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenMcsleepless
· 07-29 08:05
هههه، هل يمكن الحصول على كل هذه الفرص؟ بصراحة، الأمر مشكوك فيه.
الدمج بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الفرص والتحديات واتجاهات التطوير
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات
في السنوات الأخيرة، حققت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI ) وWeb3 تقدمًا كبيرًا، مما أثار اهتماماً واسعاً على مستوى العالم. لقد حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي، مما أحدث تغييرات هائلة في جميع القطاعات. في الوقت نفسه، فإن Web3 كنموذج شبكي ناشئ، يعمل على تغيير فهم الناس واستخدامهم للإنترنت. ستتناول هذه المقالة حالة التطور المتكامل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3، وتحلل قيمته المحتملة والتحديات التي تواجهه.
1. الوضع الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي وWeb3
وصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 إلى 200 مليار دولار، وظهرت عمالقة الصناعة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney. بلغ إجمالي قيمة سوق Web3 25 تريليون دولار، وتزدهر مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا ساخنًا يجذب انتباه الممارسين والمستثمرين من الشرق والغرب.
٢. طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات. في ما يتعلق بقوة الحوسبة، فإن الحصول على وإدارة موارد الحوسبة الكبيرة يكلف الكثير. أما بالنسبة للخوارزميات، فإن تدريب نماذج التعلم العميق يتطلب بيانات ضخمة وموارد حسابية، فضلاً عن وجود مشكلات تتعلق بنقص التفسير. وفيما يتعلق بالبيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يمثل تحديًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها هي أيضًا قضايا تثير اهتمام الصناعة.
2.2 التحديات التي تواجه صناعة Web3
لا يزال لدى صناعة Web3 مجال للتحسين في مجالات تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. يمكن أن تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في هذه المجالات، مثل توفير تحليلات و تنبؤات بيانات أكثر دقة، وتحسين تجربة المستخدم، وتعزيز أمان العقود الذكية.
! [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)
3. تحليل حالة مشاريع AI + Web3
3.1 ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
تجذب مشاريع مثل Akash و Render و Gensyn المستخدمين لتقديم قوة معالجة GPU غير المستغلة من خلال آلية الحوافز الرمزية، لتوفير دعم قوة المعالجة لعملاء الذكاء الاصطناعي. تنقسم هذه المشاريع بشكل رئيسي إلى فئتين: الفئة الأولى تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي، بينما تدعم الفئة الثانية تدريب 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/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.1.2 نموذج الخوارزمية اللامركزية
تسعى مشاريع مثل Bittensor إلى بناء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، ربط نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، وتقديم الإجابات الأكثر ملاءمة للمستخدمين.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تقوم مشاريع مثل PublicAI بجمع البيانات بشكل لامركزي من خلال نظام تحفيز الرموز، مما يوفر مصادر بيانات أكثر تنوعًا لتدريب الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تستخدم مشاريع مثل BasedAI تقنية إثبات المعرفة الصفرية لتحقيق تدريب النماذج الذكية واستنتاجها مع حماية خصوصية المستخدم.
! [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)
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
تستخدم مشاريع مثل Pond و BullBear AI خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم استراتيجيات الاستثمار وتوقعات السوق لمستخدمي Web3.
3.2.2 خدمات مخصصة
أداة Wand من Dune، ومنصات مثل Followin تدمج التكنولوجيا الذكية، لتقديم خدمات استعلام البيانات وتلخيص المحتوى بشكل أكثر سهولة للمستخدمين.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
تستخدم مشاريع مثل 0x0.ai تقنية الذكاء الاصطناعي لتحليل العقود الذكية، وتحديد الثغرات المحتملة ومخاطر الأمان.
! [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)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 القيود الواقعية على قوة الحوسبة اللامركزية
تواجه مشاريع القوة الحاسوبية اللامركزية تحديات مثل الأداء، الاستقرار، وقابلية الاستخدام. يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة استخدام بطاقات متعددة بالتوازي ومتطلبات عالية للنطاق الترددي، وفي الوقت الحالي، يصعب على القوة الحاسوبية اللامركزية تلبية هذه المتطلبات.
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال خشناً نسبياً
تستخدم معظم المشاريع الحالية الذكاء الاصطناعي على السطح فقط، ولم تتمكن من تحقيق التكامل العميق والابتكار بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
4.3 تصبح الاقتصاد الرمزي منظمًا لسرد مشاريع الذكاء الاصطناعي
بعض المشاريع قد تعتمد بشكل مفرط على السرد الاقتصادي للرموز، بدلاً من معالجة الاحتياجات الفعلية بشكل حقيقي.
خمسة، ملخص
إن融合 الذكاء الاصطناعي مع Web3 يوفر إمكانيات هائلة للابتكار التكنولوجي وتطوير الاقتصاد في المستقبل. من خلال دمج قدرات التحليل الذكي للذكاء الاصطناعي مع الخصائص اللامركزية لـ Web3، من المتوقع بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً. على الرغم من وجود العديد من التحديات حاليًا، إلا أنه مع التقدم المستمر في التكنولوجيا والابتكار، ستبدأ تأثيرات التعاون بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 في الظهور تدريجيًا، مما سيؤثر بعمق على مختلف الصناعات.
! [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)