فرص وتحديات مجال الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية

في الآونة الأخيرة، حظي مجال Crypto AI الذي يتم مناقشته بشكل كبير في دائرة التشفير باهتمام واسع. يدعو هذا المقال باحثين اثنين من ذوي الخبرة الطويلة في هذا المجال، ماكس وليديا، لإجراء مناقشة متعمقة، ومشاركة فهمهم لمجال Crypto AI، وتصنيف المشاريع، واستراتيجيات الاستثمار، ورؤاهم حول آفاق التطور المستقبلية.

موقع وقيمة Crypto AI

يعتقد ماكس أن Crypto AI تحل مشكلتين رئيسيتين: الأولى هي تخفيف مشكلة الرقابة على الذكاء الاصطناعي المركزي من خلال اللامركزية، والثانية هي إدخال آلية تحفيز رمزية لتعزيز تطوير النماذج مفتوحة المصدر. وأشار إلى أن الرموز يمكن أن تحفز المطورين على تحسين النماذج مفتوحة المصدر بشكل مستمر، مما يمنع نتائج البحث من أن تصبح خاصة.

ليديا تعتقد أن القيمة التجارية للذكاء الاصطناعي في مجال العملات الرقمية ليست واضحة بعد. وأشارت إلى أنه على الرغم من وجود قول "الذكاء الاصطناعي يزيد من الكفاءة، والعملات الرقمية تضمن العدالة"، إلا أن الطلب على زيادة الكفاءة في الوقت الحالي أكبر بكثير من ضمان العدالة. في الوقت الحالي، يلعب الذكاء الاصطناعي في مجال العملات الرقمية دورًا أكبر على مستوى السرد، حيث يفتح خيال الناس.

يعتقد الضيفان أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة، وقد لا يظهر قيمته الحقيقية إلا في المستقبل. حاليًا، لا تزال مشاريع Crypto AI تعاني من فجوة في الأداء والتكلفة مقارنةً بمنتجات الذكاء الاصطناعي على الإنترنت الناضجة، لكنها تقدم فكرة جديدة تمزج بين تقنيات blockchain، مما قد يؤدي إلى تطورات مثيرة على المدى الطويل.

تصنيف مشاريع الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة

بالنسبة لتصنيف مشاريع الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة، قدمت ليديا فكرتين رئيسيتين:

1. تمكين التشفير للذكاء الاصطناعي: تعزيز خصوصية وشفافية الذكاء الاصطناعي من خلال تقنية blockchain، لكن فترة التنفيذ طويلة. حاليًا، يتم التركيز بشكل رئيسي على تحسين جزء معين من صناعة الذكاء الاصطناعي، مثل تجميع موارد الحوسبة، وبناء سوق البيانات، وما إلى ذلك.

2. تمكين الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة: ممارسات أكثر شيوعًا، مثل دمج واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتطوير روبوتات الدردشة، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الشيفرات.

ماكس قسم المشروع من منظور الهيكلية إلى ثلاث طبقات:

1. طبقة الهيكل: توفر البنية التحتية الأساسية، مثل Bittensor و Near وغيرها.

2. طبقة الموارد: توفر الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج، مثل Akash وRender وغيرها.

3. طبقة التطبيق: تطبيقات موجهة لمستخدمي النهاية، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي المتنوعة.

المشاريع التي تستحق المتابعة

أشار الضيفان بشكل خاص إلى مشروع Bittensor. تعتقد ليديا أن فريقه لديه قدرة سرد ممتازة، مما يجذب مؤيدين من ذوي الجودة العالية ودعم مؤسساتي. بينما أكد ماكس على تصميم آلية التحفيز الفريدة، التي يمكن أن تعمل على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.

تشمل المشاريع الأخرى التي تستحق الاهتمام:

• فانا: ملتزمة بإدارة البيانات اللامركزية
• Arweave: تطوير بنية تحتية للحوسبة الذكية
• Near: دعم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال حاضنات الأعمال

استراتيجيات الاستثمار

عند تقييم مشروع Crypto AI، اعتبر الضيفان الفريق كعنصر أساسي. وقد اقترحوا التركيز على:

1. خلفية الفريق وقدرته على التنفيذ
2. القدرة على سرد المشروع
3. تصميم نموذج الاقتصاد الرمزي
4. أجواء ثقافة المجتمع
5. فائدة المنتج

علاوة على ذلك، أضاف أليكس أنه ينبغي على المستثمرين تقييم المرحلة الدورية للمشروع، وأن الدخول في السوق في أوقات التفاؤل المفرط قد يكون فرصة جيدة.

تطبيقات أدوات الذكاء الاصطناعي

شارك الضيفان أدوات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمونها يومياً:

• GPT: تستخدم للمساعدة في التعلم، الاستشارات النفسية، الإبداع الكتابي، وغيرها
• Perplexity: تقديم خدمات بحث شاملة
• دوبا: ملخص محتوى الفيديو على يوتيوب

يعتقدون أن أدوات الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا مهمًا في تحسين كفاءة العمل، واكتساب المعرفة، وقد تجلب تغييرات كبيرة في المستقبل في مجالات مثل التعليم.

الخاتمة

تعتبر تقنية Crypto AI كمسار ناشئ، وعلى الرغم من أنها لا تزال تواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، إلا أنها تحتوي أيضًا على إمكانيات هائلة للتطور. مع تقدم التكنولوجيا ونضوج السوق، قد تحقق Crypto AI في المستقبل اختراقات جديدة في دمج blockchain والذكاء الاصطناعي. يحتاج المستثمرون والممارسون إلى الحفاظ على موقف مفتوح وحذر، ومتابعة التطورات في هذا المجال.