إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي المستقبلية: قوة شبكات الحوافز اللامركزية
Summary:
تستكشف هذه المقالة كيف يمكن لشبكات الحوافز اللامركزية معالجة طلب الذكاء الاصطناعي المتزايد على الطاقة الحسابية. يشرح نظرية شبكات الحوافز ، التي تكافئ السلوكيات المفيدة للشبكة الشاملة ، وبالتالي تعزيز النجاح المتبادل. يفصل المقال العديد من الأمثلة على شبكات الحوافز الفعالة ، مع التركيز على كيفية قيام هياكل الحوافز متعددة الطبقات وآليات التكيف الديناميكية بتوليد أنظمة عادلة ومتنوعة. ويسلط الضوء على أن هذه الشبكات ، جنبا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تزيد الإنتاجية بشكل كبير وتوفر توازنا عادلا للقوى بين الشركات الكبيرة والمساهمين الأفراد. يحث المؤلف القراء على البحث في مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة والنظر في المدخرات المحتملة التي توفرها النماذج القائمة على شبكة الحوافز.
في حين أن الشبكات اللامركزية قد تضيف طبقات من التعقيد ، إلا أنها تزدهر في إدارة المهام المعقدة. في الواقع ، قد تكون اللامركزية مجرد إجابة لتلبية حاجة الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) النهمة للقوة الحسابية. شبكات الحوافز ، وهي نوع من الشبكات اللامركزية ، تكافئ الإجراءات التي تفيد الشبكة ككل ، وتعزز عقلية النجاح المتبادل. على عكس النظام البيئي الذي ينشأ من توازن محظوظ بين القوى المتنافسة ، تم تصميم شبكة الحوافز عمدا لتحقيق إنجاز مشترك منذ البداية.
ولكن كيف يرتبط الذكاء الاصطناعي بهذا؟ ضع في اعتبارك تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق كمحركات ميكانيكية تنتج حلولا بسيطة من كميات هائلة من البيانات باستخدام الطاقة الحسابية - مثل الوقود في السيارة. كلما زاد عدد البيانات التي تعالجها وزادت سرعة احتياجك إلى إجابات ، زادت الطاقة أو الطاقة الحسابية التي تحتاجها. مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر وأكثر تعقيدا ، يتضاعف استهلاكها للموارد - تكلف GPT-4 من OpenAI 78 مليون دولار في الحوسبة للتدريب ، في حين أن سعر Gemini Ultra من Google بلغ 191 مليون دولار. لذلك ، فإن النظام الذي يقلل من نفقات الأجهزة ويخصص الموارد ديناميكيا لخفض التكاليف الإجمالية أمر بالغ الأهمية - وهو دور مثالي لشبكات الحوافز.
تعتمد فعالية شبكات الحوافز بشكل كبير على التلعيب ومنح الرموز. تحفز هذه الأساليب المستخدمين على تبني السلوكيات التي تفيد الجميع ، مما يزيد من القيمة الإجمالية للشبكة. يسمح استخدام الرموز المميزة بنظام مكافآت معقد حتى على المستوى الجزئي ، مما يخلق اقتصادا متطورا للمشاركين.
ومن الأمثلة على شبكات الحوافز في العمل Numeraire (المعروف أيضا باسم Numeraire. Numerai) ، وهو صندوق تحوط مدعوم من علماء البيانات الذين يكافأون على تنبؤات سوق الأسهم الدقيقة ، و Farcaster ، وهو بروتوكول وسائط اجتماعية لامركزي يمنح المستخدمين مزيدا من التحكم في محتواهم عبر المنصات. توضح هذه الحالات كيف يمكن حل نماذج الأعمال التقليدية والقضايا القديمة من خلال الاستعانة بمصادر خارجية منهجية.
بالنظر إلى اتجاهات السوق الرمزية الذكاء الاصطناعي ، من الواضح أن شبكات الحوافز تحمل إمكانات في معالجة أحد التحديات الرئيسية للقرن 21st: النمو المتفشي الذكاء الاصطناعي وما ينتج عنه من زيادة في الطلب على قوة الحوسبة.
ومع ذلك ، يجب أن تمتلك شبكات الحوافز الناجحة سمات معينة. يجب أن تشجع السلوكيات المفيدة ، وأن تكون مبرمجة ومقبولة على نطاق واسع ، وأن تضمن العدالة مع استيعاب التنوع. كما يجب أن تكون بسيطة بما يكفي ليفهمها المشاركون أو يثقون بها. لمعالجة هذه التعقيدات، يتم تنفيذ هياكل حوافز متعددة الطبقات، مما يسمح بمكافآت مخصصة بناء على دور المستخدم ومساهماته. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لآليات الضبط الديناميكية أن تركز هياكل المكافآت بناء على ظروف الشبكة ، مما يضمن استقرار النظام والمشاركة المثلى.
عند معالجة قوة الحوسبة ، فإن الهدف هو إنشاء نظام يستوعب بشكل عادل كل من الكيانات الصغيرة والكبيرة مع تلبية احتياجات السوق. لا ينبغي أن يميل هذا النظام نحو أي مستخدم أو مزود معين ، ولا ينبغي أن يعتمد بشكل كبير على اللاعبين الرئيسيين ، وبدلا من ذلك يسمح بتسييل عادل للأصول والملكية الفكرية.
كما هو الحال مع أي معلومات ، من الضروري إجراء البحث الخاص بك. ابحث في مشاريع مثل ThoughtAI (THT) و Bittensor (TAO) و Ocean Protocol (OCEAN) لفهم كيف يمكنك المساهمة - سواء كان ذلك كمستثمر أو منشئ أو عضو في المجتمع. إذا كنت رائد أعمال طموحا تخطط لتعطيل الصناعات باستخدام الذكاء الاصطناعي ، فيجب عليك استكشاف آليات التدريب وتحديث الذكاء الاصطناعي بدقة. يمكن أن يوفر استخدام نموذج تحفيزي قائم على الشبكة مدخرات هائلة وموارد قابلة للتطوير لمشروعك.
وبالنظر إلى تعقيدات مثل هذه الأنظمة، فإن الإدارة تتطلب بطبيعة الحال وسائل متطورة - أدخل الذكاء الاصطناعي. يمكن للشبكة بعد ذلك جمع بيانات الأداء وتعليقات المستخدمين باستمرار ، مما يمهد الطريق لأنظمة أكثر تعقيدا وفعالية بشكل متزايد تضيف قيمة للمستخدمين. يمكن لهذه الشبكات أيضا التفاعل بشكل فردي مع المستخدمين ، وتقديم توصيات المعدات أو المهارات لتعظيم مساهمتهم وحوافزهم.
إن الجمع بين شبكات الذكاء الاصطناعي والحوافز لديه القدرة على تحويل السلطة من الشركات الكبيرة إلى المساهمين الأفراد مع تحسين الإنتاجية. الأمر متروك لنا لمواكبة هذه التطورات وتعزيز رؤية لعالم ليس فقط أفضل من الناحية النظرية ولكن أيضا عادل وشخصي وفعال من الناحية العملية.
يشغل ماريو كاسيراغي حاليا منصب المدير المالي للمجموعة في SingularityNET والمؤسس المشارك لشركة SingularityDAO. لديه خبرة واسعة في blockchain منذ عام 2016 ، مع أدوار سابقة في أسواق التمويل التقليدية في Bank of America Merrill Lynch و RBS.
تحتوي هذه المقالة على معلومات عامة ولا تعتبر مشورة قانونية أو استثمارية. وجهات نظر المؤلف المعبر عنها هنا لا تعكس بالضرورة أو تمثل وجهات نظر وآراء كوينتيليغراف.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.