أبحاث الذكاء الاصطناعي اللامركزية: تاريخ التطور والمفاهيم التقنية الأساسية للذكاء الاصطناعي

مقدمة

في العصر الرقمي، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) قوة دافعة قوة رئيسية في الابتكار التكنولوجي والتقدم الاجتماعي. إن تطوير الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقدم تكنولوجي، ولكنه أيضًا امتداد للحكمة البشرية. لقد كان الذكاء الاصطناعي هو الموضوع الأكثر سخونة في صناعة رأس المال الاستثماري وأسواق رأس المال في الفترة الماضية.

بالنسبة لهذا الموضوع، سنشارك نتائج بحثنا في ثلاث مقالات، وهذه المقالة هي الأولى منها وستأخذك عبر تاريخ الذكاء الاصطناعي مفاهيمها التقنية الأساسية والنظر في مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

كما نرحب برجال الأعمال وأطراف المشاريع في هذا الاتجاه للتواصل معنا.

تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي

الاصطناعي الذكاء (الذكاء الاصطناعي، ويشار إليه بـ AI) هو مجال يدرس كيفية محاكاة الذكاء البشري وتوسيعه وتوسيعه من خلال أجهزة الكمبيوتر والبرمجيات، وهو عبارة عن دراسة للوكلاء الأذكياء (الوكلاء الأذكياء) الذين يتلقون تصورات من البيئة وتنفيذ الإجراءات.

يمكن إرجاع مفهوم الذكاء الاصطناعي إلى مؤتمر دارتموث في عام 1956، والذي يمثل البداية الرسمية لأبحاث الذكاء الاصطناعي. منذ ذلك الحين، مر الذكاء الاصطناعي بعدة مراحل مهمة من التطور:

• المرحلة الأولية (من الخمسينيات إلى الستينيات): ركزت الأبحاث المبكرة بشكل أساسي على رمزية الذكاء الاصطناعي، محاولة محاكاة التفكير البشري من خلال معالجة المنطق والرموز. كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة محدودة بسبب القوة الحاسوبية، لكنها أرست الأساس النظري للذكاء الاصطناعي.

• الاستكشاف والتطبيق (السبعينيات والثمانينيات): ظهور الأنظمة الخبيرة التي تشفر المعرفة البشرية المتخصصة في مجالات محددة، وحل المشكلات. خلال هذه الفترة، بدأ الذكاء الاصطناعي في إظهار إمكاناته التطبيقية في المجالات الطبية والمالية وغيرها.

• عودة ظهور الذكاء الاصطناعي (التسعينيات إلى العقد الأول من القرن الحادي والعشرين): توفر شعبية الإنترنت وظهور البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي إمكانات غنية موارد البيانات، وتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي. بدأ استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة في التشخيص الطبي والتحليل المالي وغيرها من المجالات، مما يدل على إمكانية تطبيقها على نطاق واسع.

• عصر التعلم العميق (2010 إلى الوقت الحاضر): ثورة التعلم العميق، ممثلة بالشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة نماذج التعلم العميق حققت اختراقات في مجالات مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام. تم استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة على نطاق واسع في المجالات التجارية مثل القيادة الذاتية، والمساعدين الأذكياء، والتوصيات الشخصية، مما أدى إلى تحقيق تسويق تجاري على نطاق واسع.

مفهوم التكنولوجيا الأساسية للذكاء الاصطناعي

التكنولوجيا الأساسية تغطي مفاهيم الذكاء الاصطناعي العديد من الجوانب بدءًا من الخوارزميات الأساسية وحتى إنشاء الأنظمة المعقدة:

• التعلم الآلي: تدريب الخوارزميات باستخدام البيانات، مما يسمح للأنظمة بالتعلم والتحسين دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. أدى التقدم في خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة التحسينات في أساليب مثل آلات المتجهات الداعمة وأشجار القرار، إلى تحسين أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.

• التعلم العميق: طريقة واسعة النطاق للتعلم الآلي تعتمد على الشبكات العصبية، وعادةً ما تكون ذات بنية شبكة متعددة الطبقات. على سبيل المثال، يتم استخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) للتعرف على الصور، ويتم استخدام الشبكة العصبية المتكررة (RNN) والمحول لمعالجة اللغة الطبيعية.

• معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تقنية تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. أدى تطوير تكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية، مثل الترجمة الآلية وتحليل المشاعر وروبوتات الدردشة، إلى تحسين طبيعة وكفاءة التفاعل بين الإنسان والحاسوب بشكل كبير.

• رؤية الكمبيوتر: تقنية تمكن أجهزة الكمبيوتر من الحصول على المعلومات المرئية ومعالجتها وفهمها من الصور أو مقاطع الفيديو. يوفر التقدم في تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر، مثل التعرف على الوجه والقيادة الذاتية وتحليل الصور الطبية، الدعم الفني لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات الأمن والنقل والمجالات الطبية وغيرها.

ما هو الذكاء الاصطناعي اللامركزي

• الذكاء الاصطناعي اللامركزي يمثل مزيجًا من الذكاء الاصطناعي و blockchain، مما يتيح التدريب واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال موارد الحوسبة الموزعة وتخزين البيانات.

• يرجع ظهور الذكاء الاصطناعي اللامركزي بشكل أساسي إلى الإنتاج المدفوع بواسطة ومع التطبيق الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي والحماس في العالم الحقيقي، ساهمت مشاريع مختلفة في تسريع دخولها إلى هذا المجال.

التآزر بين الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain

مصطنع الذكاء و blockchain لهما العديد من التأثيرات التآزرية. لقد أتاح الجمع بين الاثنين فرصًا جديدة لتطوير الصناعة، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:

• طرق التمكين: تعزيز قرار العقود - صنع وتقديم النماذج الاقتصادية واستخدام الرموز لتحفيز المشاركين البيئيين على المساهمة. لا يعمل هذا المزيج على تحسين كفاءة نموذج الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يعزز أيضًا التنمية الصحية للبيئة من خلال آلية الحوافز الاقتصادية.

• سوق NFT وسوق DeFi: إنشاء وتحديد في سوق NFT، ومراقبة مخاطر الإقراض في سوق DeFi. وقد أدى تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى تحسين كفاءة وأمن هذه الأسواق، كما قدم سيناريوهات تطبيقية جديدة لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

تنقسم بنية الذكاء الاصطناعي اللامركزي بشكل أساسي إلى أربع طبقات: طبقة النموذج، وطبقة التدريب، وطبقة البيانات، وطبقة طاقة الحوسبة.

طبقة النموذج تدعم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية ومشاركتها وتداولها؛ وتستخدم طبقة التدريب تقنية The ويقلل العقد من تكلفة التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي؛ وتستخدم طبقة البيانات تقنية blockchain لتخزين البيانات وإدارتها؛ وتوفر طبقة الطاقة الحاسوبية موارد حوسبة موزعة لدعم التدريب الفعال لنماذج الذكاء الاصطناعي والتفكير.

الاستنتاج

إن تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لا يعزز فقط لقد أحدث التقدم أيضًا تغييرات ثورية في مجال الأعمال. مع التقدم التكنولوجي المستمر، يتغلغل الذكاء الاصطناعي تدريجياً في كل جانب من جوانب حياتنا. يعد الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وهو مزيج من blockchain والذكاء الاصطناعي، أيضًا أحد النقاط الساخنة الحالية وله آفاق واسعة في السوق.