Yapay Zekanın Gelecekteki Potansiyelini Ortaya Çıkarmak: Merkezi Olmayan Teşvik Ağlarının Gücü
Summary:
Bu makale, merkezi olmayan teşvik ağlarının yapay zekanın artan hesaplama gücü talebiyle nasıl başa çıkabileceğini araştırıyor. Genel ağ için faydalı davranışları ödüllendiren ve böylece karşılıklı başarıyı artıran teşvik ağları teorisini açıklar. Çalışma, katmanlı teşvik yapılarının ve dinamik uyum mekanizmalarının nasıl adil ve çeşitli sistemler ürettiğini vurgulayarak, etkili teşvik ağlarının sayısız örneğini detaylandırıyor. Yapay zeka ile birlikte bu ağların üretkenliği önemli ölçüde artırabileceğini ve büyük şirketler ile bireysel katkıda bulunanlar arasında adil bir güç dengesi sunabileceğini vurguluyor. Yazar, okuyucuları başarılı yapay zeka projelerini araştırmaya ve teşvik ağı odaklı modellerin sunduğu olası tasarrufları göz önünde bulundurmaya çağırıyor.
Merkezi olmayan ağlar karmaşıklık katmanları ekleyebilse de, karmaşık görevleri yönetmede başarılı olurlar. Aslında, ademi merkeziyetçilik, yapay zekanın (AI) doyumsuz hesaplama gücü ihtiyacını karşılamanın cevabı olabilir. Bir tür merkezi olmayan ağ olan teşvik ağları, genel ağa fayda sağlayan eylemleri ödüllendirerek karşılıklı başarı zihniyetini teşvik eder. Rekabet eden güçlerin şanslı bir dengesinden ortaya çıkan bir ekosistemin aksine, bir teşvik ağı, başlangıçtan itibaren ortak başarı için kasıtlı olarak tasarlanmıştır.
Peki yapay zeka bununla nasıl bağlantılı? Büyük ölçekli yapay zeka uygulamalarını, tıpkı bir araçtaki yakıt gibi, hesaplama gücünü kullanarak büyük miktarda veriden basit çözümler üreten mekanik motorlar olarak düşünün. Ne kadar çok veri işlerseniz ve yanıtlara ne kadar hızlı ihtiyaç duyarsanız, o kadar fazla yakıt veya hesaplama gücüne ihtiyacınız olur. Yapay zeka modelleri büyüdükçe ve daha karmaşık hale geldikçe, kaynak tüketimleri katlanıyor - OpenAI'nin GPT-4'ü eğitim için 78 milyon dolara mal olurken, Google'ın Gemini Ultra'sı 191 milyon dolarlık devasa bir fiyat etiketine sahipti. Bu nedenle, donanım harcamalarını azaltan ve genel maliyetleri düşürmek için kaynakları dinamik olarak tahsis eden bir sistem çok önemlidir ve teşvik ağları için ideal bir roldür.
Teşvik ağlarının etkinliği, büyük ölçüde oyunlaştırmaya ve tokenlerin ödüllendirilmesine dayanır. Bu yöntemler, kullanıcıları herkese fayda sağlayan davranışları benimsemeye motive ederek ağın genel değerini artırır. Jetonların kullanımı, mikro düzeyde bile karmaşık bir ödül sistemine izin vererek katılımcılar için sofistike bir ekonomi yaratır.
Eylemdeki teşvik ağlarına örnek olarak Numeraire (aka. Numerai), doğru borsa tahminleri için ödüllendirilen veri bilimcileri tarafından desteklenen bir hedge fonu ve kullanıcılara platformlar arasında içerikleri üzerinde daha fazla kontrol sağlayan merkezi olmayan bir sosyal medya protokolü olan Farcaster. Bu örnekler, geleneksel iş modellerinin ve eski sorunların sistemik dış kaynak kullanımı yoluyla nasıl çözülebileceğini göstermektedir.
AI token piyasası trendlerine bakıldığında, teşvik ağlarının 21. yüzyılın ana zorluklarından birini ele alma potansiyeline sahip olduğu açıktır: AI'nın yaygın büyümesi ve bunun sonucunda bilgi işlem gücüne olan talepteki artış.
Bununla birlikte, başarılı teşvik ağlarının belirli özelliklere sahip olması gerekir. Yararlı davranışları teşvik etmeli, programlanmalı ve geniş çapta kabul görmeli ve çeşitliliğe uyum sağlarken adaleti sağlamalıdırlar. Ayrıca katılımcıların anlayabileceği veya güvenebileceği kadar basit olmalıdırlar. Bu tür karmaşıklıkların üstesinden gelmek için, kullanıcının rolüne ve katkılarına dayalı olarak özel ödüllere izin veren katmanlı teşvik yapıları uygulanır. Ek olarak, dinamik ayarlama mekanizmaları, ödül yapılarını ağ koşullarına göre döndürerek sistem kararlılığını ve optimum katılımı sağlayabilir.
Bilgi işlem gücünü ele alırken amaç, pazar ihtiyaçlarını karşılarken hem küçük hem de büyük varlıkları adil bir şekilde barındıran bir sistem kurmaktır. Bu sistem, belirli bir kullanıcıya, sağlayıcıya yönelmemeli ve büyük ölçüde önde gelen oyunculara dayanmamalı, bunun yerine varlıkların ve fikri mülkiyetin adil bir şekilde paraya çevrilmesine izin vermelidir.
Herhangi bir bilgide olduğu gibi, kendi araştırmanızı yapmanız çok önemlidir. Yatırımcı, inşaatçı veya topluluk üyesi olarak nasıl katkıda bulunabileceğinizi anlamak için ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) ve Ocean Protocol (OCEAN) gibi projelere bakın. Yapay zeka ile endüstrileri bozmayı planlayan hırslı bir girişimciyseniz, yapay zekayı eğitme ve güncelleme mekaniğini iyice keşfetmelisiniz. Teşvik ağı odaklı bir model kullanmak, girişiminiz için muazzam tasarruflar ve ölçeklenebilir kaynaklar sağlayabilir.
Bu tür sistemlerin karmaşıklığı göz önüne alındığında, yönetim doğal olarak karmaşık araçlar gerektirecektir - yapay zekaya girin. Ağ daha sonra sürekli olarak performans verilerini ve kullanıcı geri bildirimlerini toplayabilir ve bu da kullanıcılar için değer katan daha karmaşık, giderek daha etkili sistemlerin yolunu açar. Bu ağlar ayrıca kullanıcılarla bireysel olarak etkileşime girebilir, katkılarını ve teşviklerini en üst düzeye çıkarmak için ekipman veya beceri önerileri sunabilir.
Yapay zeka ve teşvik ağlarının birleşimi, üretkenliği artırırken gücü büyük şirketlerden bireysel katkıda bulunanlara kaydırma potansiyeline sahiptir. Bu gelişmelere ayak uydurmak ve sadece teorik olarak daha iyi değil, aynı zamanda pratik açıdan adil, kişiselleştirilmiş ve verimli bir dünya vizyonu geliştirmek bize kalmıştır.
Mario Casiraghi şu anda SingularityNET'te grup finans direktörü ve SingularityDAO'nun kurucu ortağı olarak görev yapmaktadır. 2016'dan beri blockchain alanında geniş deneyime sahiptir ve daha önce Bank of America Merrill Lynch ve RBS'de geleneksel finans piyasalarında görev almıştır.
Bu makale genel bilgiler içerir ve yasal veya yatırım tavsiyesi niteliğinde değildir. Yazarın burada ifade ettiği görüşler, Cointelegraph'ın görüş ve düşüncelerini yansıtmaz veya temsil etmez.
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.