jakiro
المصدر: تقنية العسل
مع شعبية نماذج الذكاء الاصطناعى ، أصبح دمج الذكاء الاصطناعى و Web3 قطاعًا شهيرًا في سوق أصول التشفير ، وقد انفجر التقنيتان مع إمكانية التكامل على مستوى تطبيق “البيانات”.
أساس النموذج الكبير من الذكاء الاصطناعى من الذكاء الاصطناعي هو “ثلاث حسابات” ، واحدة منها هي بيانات الحساب.تقنية blockchain الأساسية في Web3 هي أساسًا قاعدة بيانات موزعة ، وهيكل سلسلة البيانات المعبأة في الوقت المناسب تشكل خاصية أنه لا يمكن عبث البيانات.
قد يكون لدى الاثنين مزايا تكميلية.يمكن لـ Web3 blockchain تخزين البيانات بأمان.
مثال على ذلك هو أتمتة المعاملات على السلسلة ، والتي يمكن تطبيقها في سوق أصول التشفير.يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بالتعلم الآلي تتبع تقلبات السوق وتحليل البيانات واسعة النطاق وإيجاد الأنماط والاتجاهات وتنفيذ المعاملات بناءً على المعايير المحددة مسبقًا.
يمكن أيضًا تطبيق AI على أمان blockchain ، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي للتحقق من بيانات المعاملة ، والبحث عن اتجاهات أو استثناءات مشبوهة ، والتعلم باستمرار من البيانات لتجنب المخاطر الجديدة.
على الرغم من أن كل من الذكاء الاصطناعي و Web3 في مراحلهما المبكرة ، يُعتقد أن الأول من المحتمل أن يجلب تغييرات على Web3 وحتى سوق أصول التشفير.يوضح تقرير Fortune Business Insights أن سوق الذكاء الاصطناعي في Blockchain بلغ 220.5 مليون دولار في عام 2020 ويمكن أن يصل إلى 973.6 مليون دولار بحلول عام 2027 ، بمعدل نمو سنوي مركب بلغ 23.6 ٪.
مع تقييم مشاريع AI+Web3 ، ليس من الصعب العثور على أن المشاريع الثمانية الحالية المبكرة في وقت مبكر تلعب خصائص “AI تحسين الإنتاجية” وتطبيق قدرات النماذج الكبيرة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على المرافق الفنية الأساسية أو المحددة تطبيقات Web3.
-
قم بتطبيق قدرة التوليد متعدد الوسائط (AIGC) على منظمة العفو الدولية على توليد NFT ؛
على سبيل المثال ، لا يمكن لـ Chaingpt (CGPT) أن يوفر حل الذكاء الاصطناعي هذا فقط توليد محتوى نص شائع و AI Robot في عالم Web2 ، ولكن أيضًا مولد NFT ؛ ، يربط الحسابات التي يربطها Web2 و Web3 من خلال معرف الجوانب ، اتصالات المجتمع بناءً على تجربة وخبرة أصحاب الحسابات ، والوصول إلى DAO والتطبيقات المختلفة.
-
تحويل إمكانيات التعلم الآلي من الذكاء الاصطناعي إلى أدوات/منصات لإنشاء تطبيقات Web3 ؛
على سبيل المثال ، تستخدم Fetch.ai (FET) ، بنية تحتية لتطوير التطبيقات اللامركزية ، تقنية أتمتة الذكاء الاصطناعي لتوفير الأدوات لإنشاء وتوصيل وكلاء ذكي (وكلاء) لمساعدة المستخدمين على أداء مهام معقدة في الاقتصاد الرقمي.
-
قم بتطبيق إمكانيات التخزين والمعاملات الموزعة على Web3 على وسائل الإنتاج/الموارد المطلوبة لتطوير الذكاء الاصطناعي ؛
على سبيل المثال ، يهدف IEXEC (RLC) ، وهو سوق أصول الحوسبة اللامركزية على أساس blockchain ، إلى توصيل مقدمي الموارد مع مستخدمي الموارد ، مما يسمح لأي شخص بتأجير طاقة الحوسبة ومجموعات البيانات ؛ يسمح للمستخدمين بنشر الخدمات على الشبكة لتكامل المدفوع (أصول التشفير).
8 مبكر من الذكاء الاصطناعي+Web3 المشاريع الرائدة
في AI+Web3 ، بالإضافة إلى المشاريع الثمانية المبكرة المذكورة أعلاه ، فإن بعض “الرياضات” الجديدة في طريقها إلى المسار.
بالنسبة للتقاطع الأكثر وضوحًا لـ “البيانات” ، تستخدم بعض المشاريع الخصائص الموزعة لـ blockchain لحل مشكلة احتكار البيانات.
على سبيل المثال ، شبكة Bagel ، التي أنشأت مفهوم “بحيرة بيانات التعلم الآلي” التي تتيح للمستخدمين تخزين جميع البيانات المهيكلة وغير المنظمة على أي نطاق ، تدعم علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعى للحصول على/تبادل في التكلفة المنخفضة والخصوصية- حماية الطريق.الغرض من شبكة Bagel هو إنشاء منصة بيانات لا مركزية لدعم نماذج التعلم الآلي (ML).
هناك أيضًا العديد من المشاريع الجديدة التي تمارس إمكانيات الذكاء الاصطناعى مباشرة إلى مستوى التطبيق المالي الأكثر شعبية في Web3 ، بما في ذلك حقول المعاملات والدفع لأصول التشفير.
على سبيل المثال ، بروتوكول GT ، هو بروتوكول تنفيذ Ai Aist Ass Crypto الذي تم تحضينه من قبل Chaingpt. يمارس قدرات الأتمتة من الذكاء الاصطناعي.
8 تطبيقات جديدة AI+Web3
يمكن توقع أنه في عام 2024 ، ستستمر النماذج والتطبيقات الكبيرة المحيطة بـ AI في تطور في تيار لا نهاية له ، وسيستمر Web3 ، وهو عالم يحب متابعة المواقع الساخنة ، في اتباع اتجاه الذكاء الاصطناعي ، وتطور الاثنين ستزيد التقنيات والتوصيل البيني من حجم قطاع الذكاء الاصطناعي في سوق أصول التشفير.
<-style-type>
