اتجاه الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة: أفضل العملات البديلة ونماذج التعلم العميق

• اتجاه الذكاء الاصطناعي لقد خطت قفزة كبيرة إلى الأمام في عام 2023، مما أعاد تشكيل فهمنا لما هو ممكن. ومع اقترابنا من عام 2024، فإن هذه التطورات ليست نظرية فقط؛ فهي عملية ومؤثرة ومتشابكة بعمق مع مختلف القطاعات، ولا سيما العملات المشفرة.

وفي طليعة هذه الثورة توجد نماذج التعلم العميق والخوارزميات المتطورة التي أصبحت القوة المحركة للثورة أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي. لا تعمل هذه النماذج على تحويل الصناعات التقليدية فحسب، بل تُحدث أيضًا تأثيرًا عميقًا في مجال العملات المشفرة. يستكشف هذا المقال التآزر بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، ويكشف كيف تؤثر اتجاهات الذكاء الاصطناعي على مستقبل العملات الرقمية وخارجها.

اتجاه الذكاء الاصطناعي: فهم الضجيج

في عام 2023، شهد مشهد الذكاء الاصطناعي سلسلة من الإنجازات التي حفزت ما يشير إليه الكثيرون الآن بثورة الذكاء الاصطناعي. تميز العام بخطوات كبيرة في مختلف مجالات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من روبوتات الدردشة وحتى إنشاء المحتوى، وكلها ساهمت في الضجة الهائلة المحيطة بالذكاء الاصطناعي اليوم.

كان اللاعب الرئيسي في هذه الثورة هو ChatGPT من OpenAI، وهو ذكاء اصطناعي للمحادثة أظهر قدرات غير مسبوقة في معالجة اللغة الطبيعية. لقد أرسى نجاحها الأساس لقبول وتكامل أوسع للذكاء الاصطناعي في التطبيقات اليومية، مما يجعل التفاعلات مع الآلات أكثر سلاسة وبديهية من أي وقت مضى.

في الوقت نفسه، برز بارد من جوجل كشخصية بارزة أخرى في سرد ​​الذكاء الاصطناعي. من خلال التنافس في مجال نماذج اللغة المتقدمة، عرض بارد إمكانات الذكاء الاصطناعي في فهم وإنشاء نص يشبه الإنسان، مما يزيد من تأجيج المنافسة والابتكار في معالجة لغة الذكاء الاصطناعي.

اتجاهات الذكاء الاصطناعي وراء ChatGPT

لكن اتجاه الذكاء الاصطناعي في عام 2023 امتد إلى ما هو أبعد من روبوتات الدردشة. في مجال إنشاء المحتوى، أحدثت أدوات الذكاء الاصطناعي ثورة في الطريقة التي ننتج بها المحتوى الرقمي ونستهلكه. مكنت المنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي المبدعين من إنشاء محتوى مكتوب، وتصميم الرسومات، وحتى تأليف الموسيقى بكفاءة وإبداع لم يكن من الممكن تحقيقهما من قبل. لقد فتح إضفاء الطابع الديمقراطي على إنشاء المحتوى آفاقًا جديدة للتعبير والتواصل، مما جعله حجر الزاوية في ضجيج الذكاء الاصطناعي.

كما شهدت تقنيات إنشاء الفيديو والصور تطورات رائدة. أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على إنشاء صور ورسوم متحركة عالية الجودة، والتي كانت في السابق مجالًا للفنانين البشريين ومحرري الفيديو المهرة. ولم يؤدي هذا التحول إلى تسريع عملية إنتاج المحتوى فحسب، بل أثار أيضًا مناقشات مهمة حول دور الذكاء الاصطناعي في الصناعات الإبداعية.

ساهمت هذه التطورات في برامج الدردشة وإنشاء المحتوى والتوليد المرئي بشكل جماعي في زيادة الاهتمام والاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي. بدأت الشركات، الكبيرة والصغيرة، في استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث ثورة في عملياتها، في حين أصبح المستهلكون أكثر اعتيادًا على التجارب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في حياتهم اليومية.

ولذلك، فإن عام 2023 يمثل لحظة محورية في تاريخ الذكاء الاصطناعي. لقد كان عامًا لم يتم فيه اختبار قدرات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تم تبنيها أيضًا على نطاق لم يسبق له مثيل من قبل. وقد مهد هذا الطريق للضجة التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي اليوم - وهي ضجة متجذرة في التطورات الملموسة وتطبيقات العالم الحقيقي التي تستمر في تشكيل واقعنا الرقمي والمادي.

الاتجاهات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي

بينما نتعمق في تعقيدات تطور الذكاء الاصطناعي، تبرز العديد من اتجاهات الذكاء الاصطناعي الرئيسية، وترسم صورة حية لكيفية إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي للمشهد التكنولوجي.

1. التقدم في معالجة اللغات الطبيعية (NLP):

في عام 2023، قطعت تقنيات البرمجة اللغوية العصبية خطوات كبيرة، تجسدت في أنظمة مثل ChatGPT وGoogle Bard من OpenAI. وقد عززت هذه المنصات قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم وتفسير وإنشاء لغة شبيهة بالبشر، مما أدى إلى تفاعلات أكثر تطوراً وسلاسة بين البشر والآلات.

2. الذكاء الاصطناعي في الأتمتة والروبوتات:

لقد توسع دور الذكاء الاصطناعي في الأتمتة إلى ما هو أبعد من التصنيع التقليدي ليشمل صناعات الخدمات والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية. أصبحت الروبوتات، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، الآن أكثر مهارة في أداء المهام المعقدة، بدءًا من العمليات الجراحية المعقدة وحتى إدارة المستودعات بكفاءة، مما يعرض تنوع الذكاء الاصطناعي في مختلف التطبيقات العملية.

3. تحليل البيانات وصنع القرار المعتمد على الذكاء الاصطناعي:

تستفيد الشركات بشكل متزايد من الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات كبيرة من البيانات للكشف عن الأنماط والرؤى، والمساعدة في مجالات مثل تحليل السوق، والتنبؤ بسلوك العملاء، وإدارة المخاطر، وبالتالي تصبح أداة لا تقدر بثمن للشركات.

4. الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والحوكمة:

ومع تزايد نفوذ الذكاء الاصطناعي، أصبحت الاعتبارات الأخلاقية والحوكمة أكثر أهمية. يركز مجتمع الذكاء الاصطناعي على تطوير المبادئ التوجيهية والأطر الأخلاقية لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بالخصوصية والتحيز والشفافية.

5. الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى:

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إنشاء المحتوى، حيث أتاح إنشاء محتوى مكتوب ومرئي ومسموع على مستويات غير مسبوقة. أصبحت أدوات إنشاء المحتوى المعتمد على الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة، مما يسمح للمبدعين بإنتاج محتوى عالي الجودة بأقل جهد.

6. تجارب الذكاء الاصطناعي المخصصة:

أصبح التخصيص محورًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن مجهزة بشكل أفضل لتقديم توصيات وتجارب مخصصة في قطاعات مثل التجارة الإلكترونية والترفيه والصحة، مما يعزز مشاركة المستخدمين ورضاهم.

7. الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني:

مع تطور التهديدات السيبرانية، يتطور أيضًا دور الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني. يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالتهديدات السيبرانية واكتشافها والاستجابة لها بدقة وسرعة أكبر، لتصبح عنصرًا أساسيًا في استراتيجيات الأمن السيبراني الحديثة.

8. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية:

يشهد تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية نموًا هائلاً، بدءًا من التشخيص ورعاية المرضى وحتى اكتشاف الأدوية وعلم الأوبئة. يتيح الذكاء الاصطناعي تشخيصات أكثر دقة وخطط علاجية مخصصة ونتائج أفضل للمرضى.

اتجاهات الذكاء الاصطناعي الجديدة لعام 2024

يمتلئ مشهد الذكاء الاصطناعي في عام 2024 بالابتكار، الذي يتميز بالتطورات الكبيرة واتجاهات الذكاء الاصطناعي الناشئة. اثنان من أبرز التطورات في هذا المجال هما AGI وGrok، ويمثل كل منهما خطوة فريدة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

AGI: البحث عن الذكاء العام الاصطناعي

يقف الذكاء العام الاصطناعي (AGI) في طليعة اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2024. ويعد الذكاء الاصطناعي العام بمثابة نقلة نوعية من نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية التي تتفوق في مهام محددة (يشار إليها غالبًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق، أو ANI) إلى شكل أكثر شمولية من الذكاء. أقرب إلى الإدراك البشري. الهدف من الذكاء الاصطناعي العام هو إنشاء آلات يمكنها التعلم والتفكير وتطبيق المعرفة بشكل مستقل عبر مجموعة واسعة من المهام والتخصصات، تمامًا مثل الإنسان. لا يمثل هذا التطور قفزة تكنولوجية فحسب، بل يمثل أيضًا علامة فلسفية وأخلاقية مهمة في رحلة الذكاء الاصطناعي.

Grok بواسطة xAI: منافس جديد في الذكاء الاصطناعي للمحادثة

تبرز Grok، التي طورتها شركة xAI التابعة لشركة Elon Musk، كلاعب مهم في اتجاه الذكاء الاصطناعي لروبوتات المحادثة، على غرار ChatGPT من OpenAI. يتميز روبوت الذكاء الاصطناعي هذا بقدراته المتقدمة على معالجة اللغة الطبيعية وقدرته على المشاركة في محادثات هادفة واعية بالسياق.

يعكس تطوير Grok اتجاهًا متزايدًا للذكاء الاصطناعي لإنشاء واجهات محادثة أكثر تعقيدًا وبديهية وسهلة الاستخدام. ولا تقتصر هذه الواجهات على تطبيقات خدمة العملاء فحسب، بل أصبحت بشكل متزايد جزءًا لا يتجزأ من مختلف المجالات، بما في ذلك التعليم والرعاية الصحية والمساعدة الشخصية.

إن اتجاهات الذكاء الاصطناعي هذه، AGI وGrok، ليست سوى قمة جبل الجليد في عام يعد بالنمو الهائل والابتكار في الذكاء الاصطناعي. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في التطور، فمن المقرر أن يعيد تعريف كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا وكيف تشكل التكنولوجيا بدورها عالمنا.

يتوقع الخبراء اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2024

بينما نتنقل عبر المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي، توفر الرؤى المقدمة من خبراء الصناعة رؤية قيمة لما يخبئه المستقبل. شارك شخصيتان بارزتان، ستيفن أنتوني وفالا أفشار، توقعاتهما لاتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2024، حيث قدموا لمحة عن التطورات والتحولات المثيرة التي يمكن أن نتوقعها.
شارك ستيفن أنتوني، مبتكر AI Top Rank، مؤخرًا عبر X (تويتر سابقًا) توقعاته الخمسة عشر لاتجاهات الذكاء الاصطناعي في عام 15. وتشمل توقعاته مجموعة واسعة من التطورات، مما يشير إلى مستقبل متنوع وديناميكي للذكاء الاصطناعي. هو نشر:

15 تنبؤًا لاتجاهات الذكاء الاصطناعي في عام 2024:

• AGI
• جروك
• OpenAI
• توارد خواطر
• AI الشخصي
• التزامن
• الروبوتات الشبيهة بالبشر
• مركبات ذاتية القيادة
• الأعمال الآلية
• لامركزية
• رقابة
• سياسة
• جي بي تي اس
• xAI

توقعات فالا أفشار: اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2024

كما شاركت فالا أفشار، كبير المبشرين الرقميين في Salesforce، بعمق رؤى في المنتظر اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2024، مع تسليط الضوء بشكل خاص على تأثيرها العميق في عالم الأعمال وحياة المستهلك اليومية. وبالاستناد إلى أبحاث شركة Forrester، تؤكد توقعات أفشار على مستقبل متشابك بشكل عميق مع تطورات الذكاء الاصطناعي.

ويتوقع أفشار حدوث تحول كبير في مشاركة المستهلكين مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، قائلاً: "60% من المتشككين سوف يستخدمون (ويحبون) الذكاء الاصطناعي التوليدي - سواء كانوا يعرفون ذلك أم لا". ويسلط هذا البيان الضوء على التغيير التحويلي في تفاعل الجمهور مع الذكاء الاصطناعي، والانتقال من الشك إلى القبول والاعتماد على نطاق واسع.

وفي مجال الأعمال، يرى أفشار أن الذكاء الاصطناعي هو حافز لتعزيز الإنتاجية والإبداع. ويشير إلى أن "مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ستعزز الإنتاجية والحل الإبداعي للمشكلات بنسبة 50%". ويعكس هذا زيادة كبيرة عن المستويات الحالية، حيث حققت مشاريع الذكاء الاصطناعي بالفعل تحسنًا يصل إلى 40% في الكفاءة، خاصة في مهام تطوير البرمجيات.

يؤكد أفشار أيضًا على الدور المتطور للذكاء الاصطناعي في التسويق والعلامات التجارية. وسلط الضوء على التزام الوكالات الكبرى تجاه الذكاء الاصطناعي، قائلاً: "ستنفق أفضل 10 وكالات 50 مليون دولار في شراكات لبناء حلول مخصصة للذكاء الاصطناعي لعملاء المؤسسات". يوضح هذا الاستثمار الاعتراف المتزايد بإمكانيات الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في استراتيجيات العلامة التجارية وإشراك المستهلكين.

تكشف هذه الأفكار من أفشار عن مشهد لا يكون فيه الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تكنولوجية ولكنه عنصر أساسي يعيد تشكيل استراتيجيات الأعمال وتجارب المستهلك والتفاعلات المجتمعية في عام 2024.

نماذج التعلم العميق: قيادة اتجاه الذكاء الاصطناعي

لقد لعبت نماذج التعلم العميق دورًا محوريًا في قيادة ثورة الذكاء الاصطناعي، حيث قدمت تطورات رائدة في مختلف القطاعات. في عام 2023، تشمل بعض نماذج التعلم العميق الأكثر شهرة وتأثيرًا ما يلي:
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): تم تطوير الشبكات العصبية التلافيفية بواسطة Yann LeCun في عام 1988، وتُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية، والمعروفة أيضًا باسم ConvNets، بشكل أساسي لمعالجة الصور واكتشاف الكائنات. وهي تتكون من طبقات متعددة وتم تصميمها في البداية للتعرف على الأحرف مثل الرموز البريدية والأرقام.

شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs): نوع من الشبكات العصبية المتكررة، تُعرف شبكات الذاكرة طويلة المدى بقدرتها على تعلم وحفظ التبعيات طويلة المدى، مما يجعلها مفيدة للغاية في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، والتعرف على الكلام، والتأليف الموسيقي، وحتى في التطوير الصيدلاني.

شبكات الخصومة التوليدية (GANs): تم تصميم خوارزميات التعلم العميق التوليدية هذه لإنشاء مثيلات بيانات جديدة تشبه بيانات التدريب. تتكون شبكات GAN من مولد، والذي يتعلم إنتاج بيانات مزيفة، وأداة تمييز، والتي تتعلم التمييز بين البيانات الحقيقية والمولدة. لقد شهدوا استخدامًا متزايدًا في تحسين الصور الفلكية، ومحاكاة عدسة الجاذبية لأبحاث المادة المظلمة، ورفع مستوى الأنسجة منخفضة الدقة في ألعاب الفيديو.

تمثل هذه النماذج مجرد أمثلة قليلة لتقنيات التعلم العميق التي تحتل طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي. وتتراوح تطبيقاتها بين تعزيز التعرف على الصور والكلام وتحفيز الابتكار في الألعاب والبحث العلمي، مما يؤكد التأثير التحويلي للتعلم العميق في مشهد الذكاء الاصطناعي اليوم.

أخبار التعلم الآلي: آخر التطورات

لمواكبة التطورات في التعلم العميق، يشهد المجال الأوسع للتعلم الآلي أيضًا طفرة في الابتكار والتطبيق. لا تعمل التطورات الأخيرة في التعلم الآلي على تعزيز التقنيات الحالية فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا لإمكانيات جديدة.

أحد أهم التطورات هو تحسين خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف. تسمح هذه التطورات للآلات بالتعلم والتوصل إلى استنتاجات من البيانات غير المنظمة دون تدخل بشري، مما يفتح آفاقًا جديدة في أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

التطور الملحوظ الآخر هو دمج التعلم الآلي مع تحليلات البيانات الضخمة. يعمل هذا المزيج على تمكين التحليلات الأكثر تطورًا وتنبؤيًا، مما يسمح للشركات والمؤسسات بالحصول على رؤى أعمق حول سلوك المستهلك واتجاهات السوق والكفاءات التشغيلية.

علاوة على ذلك، كان هناك تركيز متزايد على جعل نماذج التعلم الآلي أكثر قابلية للتفسير وأكثر شفافية. يعد هذا التحرك نحو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) أمرًا بالغ الأهمية في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل، حيث يكون فهم عملية صنع القرار في أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يقل أهمية عن القرارات نفسها.

بالإضافة إلى ذلك، شهد مجال التعلم المعزز نموًا ملحوظًا. أصبح هذا المجال من التعلم الآلي، الذي يركز على الكيفية التي يجب على الوكلاء اتخاذ الإجراءات بها في بيئة لتحقيق أقصى قدر من فكرة المكافأة التراكمية، ذا أهمية متزايدة في سيناريوهات العالم الحقيقي مثل الروبوتات وأنظمة التحكم الآلية.

أهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة

العملات المشفرة للذكاء الاصطناعي هي عملات رقمية تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز جوانب مختلفة من وظائفها ونظامها البيئي. تدمج هذه العملات المشفرة الذكاء الاصطناعي لتحسين الأمان وكفاءة التداول ودقة التنبؤ بالسوق وتجربة المستخدم الشاملة. استنادًا إلى المعرفة واتجاهات الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه، يمكن للمستثمرين محاولة التنبؤ برموز الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تشهد نموًا كبيرًا.

ما هي العملات المشفرة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟

تعد العملات المشفرة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بمثابة تكامل جديد لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) مع منصات blockchain والعملات المشفرة. إنها في الأساس رموز تشفير يتم استخدامها لتشغيل المشاريع والتطبيقات والخدمات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على منصات blockchain.

ترتبط هذه العملات المشفرة عادةً بالمشاريع اللامركزية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى أتمتة جوانب مختلفة من الحياة وتحسين قابلية التوسع. إن دمج الذكاء الاصطناعي في هذه المشاريع ليس مجرد أمر جديد؛ إنه يعزز وظائفها بشكل أساسي. يساعد الذكاء الاصطناعي على أتمتة العمليات وتحسينها، ويساعد في اكتشاف المعاملات الاحتيالية، ويساهم في إنشاء نماذج تنبؤية. علاوة على ذلك، فهو يسهل إنشاء منظمات لامركزية مستقلة (DAOs) وعقود ذكية تعمل بشكل مستقل عن التدخل البشري.

تعمل عملات الذكاء الاصطناعي كبوابات لهذه المنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستخدمين بشراء واستخدام المنتجات أو الخدمات المقدمة. إن دمج الذكاء الاصطناعي في مشاريع البلوكشين يقدم حلولاً ذكية لعالم العملات المشفرة، ويمزج بين قوة تقنية البلوكشين والقدرات التحليلية المتقدمة للذكاء الاصطناعي.

في جوهرها، تمثل العملات المشفرة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التقارب بين تقنيتين متطورتين: blockchain والذكاء الاصطناعي. يفتح هذا المزيج عددًا لا يحصى من إمكانيات الابتكار في مجال العملات المشفرة، بدءًا من تعزيز الأمان والكفاءة وحتى تقديم وظائف جديدة تمامًا لم يكن من الممكن تحقيقها في السابق. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في التقدم، من المتوقع أن ينمو دوره في عالم العملات المشفرة، مما يؤدي إلى منصات تمويل رقمية أكثر تطورًا وأمانًا وسهولة في الاستخدام.

تقود هذه العملات المشفرة اتجاه الذكاء الاصطناعي

سيسلط القسم التالي الضوء على بعض أكبر العملات البديلة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مرتبة حسب القيمة السوقية. تمثل هذه الرموز طليعة التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، ولكل منها نهجها الفريد ومساهمتها في هذا المجال.

Injective INJ: رائد اتجاه الذكاء الاصطناعي من حيث القيمة السوقية

Injective عبارة عن blockchain مصمم لبناء تطبيقات تمويل لامركزية قوية وقابلة للتشغيل البيني (DeFi). وهو يركز على تكرار بعض الخدمات المالية التقليدية من خلال العقود الذكية، بما في ذلك التبادلات اللامركزية (DEXes)، وبروتوكولات الإقراض / الاقتراض، وأسواق المشتقات المالية.

تأسست Injective في عام 2018 على يد إريك تشين وألبرت تشون، وقد حققت إنجازات رئيسية، بما في ذلك إصدار شبكتها الرئيسية في أواخر عام 2021 وقدرات العقود الذكية في أواخر عام 2022. وقد حصل المشروع على دعم من كبار مستثمري العملات المشفرة مثل Binance ومجموعات رأس المال الاستثماري مثل Pantera و الانتقال إلى التشفير.

يتمثل الدور الأساسي لـ Injective في تقديم وحدات برمجية للمطورين لإنشاء حلول DeFi. يدعم نظامها البيئي إمكانية التشغيل البيني الطبيعي، مما يسمح لبروتوكولات التمويل اللامركزي بالتفاعل والوصول إلى سيولة بعضها البعض. كما أنها تستخدم مزادات جماعية متكررة لمعالجة المشكلات الأساسية في DEXes.

الحقن فريد من نوعه نقطة البيع هي التكامل السلس للذكاء الاصطناعي في إطارها التشغيلي، مما يؤدي إلى تحسين أنشطة التداول. تم تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها Injective Protocol لضمان التسعير الأمثل لمتداولي المشتقات المالية، مما يساهم في خلق بيئة عالية السيولة مع الحد الأدنى من رسوم التداول. يلعب دمج الذكاء الاصطناعي في إطاره دورًا حاسمًا في تعزيز تجربة التداول الشاملة والكفاءة على المنصة.

بالإضافة إلى الوظائف والأهداف الأساسية لـ Injective المذكورة سابقًا، يمثل تكامل الذكاء الاصطناعي هذا تقدمًا كبيرًا في مجال DeFi وتقنية blockchain. إن استخدام Injective لخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين الأسعار في تداول المشتقات يضعها كمنصة رائدة في تقاطع الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.

الرسم البياني (GRT)

يعد Graph لاعبًا مهمًا في مجال العملات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث يعمل كبروتوكول فهرسة للاستعلام عن البيانات الشبكات مثل Ethereum وArbitrum وIPFS. إنه يلعب دورًا حيويًا في تشغيل العديد من التطبيقات في DeFi ونظام Web3 البيئي الأوسع.

يسمح الرسم البياني بإنشاء ونشر واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة، المعروفة باسم الرسوم البيانية الفرعية، والتي يمكن الاستعلام عنها باستخدام GraphQL لاسترداد بيانات blockchain. تم استخدام هذه الوظيفة على نطاق واسع، مع أكثر من 3,000 رسم بياني فرعي نشرها آلاف المطورين لمختلف التطبيقات اللامركزية (DApps) بما في ذلك Uniswap وSynthetix وAragon وغيرها.

يتمتع The Graph بمجتمع عالمي قوي، يضم أكثر من 200 عقدة مفهرس وأكثر من 2,000 منسق كجزء من برنامج المنسق الخاص به. لقد جمعت أموالاً كبيرة لتطوير الشبكة من شركات رأس المال الاستثماري الإستراتيجية والأفراد المؤثرين في مجتمع blockchain، بما في ذلك Coinbase Ventures وParaFi Capital.

فيما يتعلق بالاقتصاد الرمزي، يستخدم The Graph رمز Graph Token (GRT)، وهو رمز ERC-20 على blockchain Ethereum. GRT هو رمز عمل يستخدمه المفهرسون والمنسقون والمفوضون لتوفير خدمات الفهرسة والتنظيم للشبكة. يمكن للمشاركين في الشبكة الحصول على دخل يتناسب مع حجم العمل الذي يؤدونه وحصتهم في إجمالي الإيرادات الإجمالية، مما يحفز المشاركة النشطة والمساهمة في تطوير الشبكة وصيانتها.

شبكة التقديم (RNDR): منافس جديد في اتجاه الذكاء الاصطناعي

Render Network (RNDR) عبارة عن منصة عرض لا مركزية مصممة لتسخير دورات GPU غير المستخدمة لإنتاج الوسائط. فهو يربط منشئي المحتوى بموفري وحدة معالجة الرسومات، مما يعمل على تحسين استخدام الموارد وتمكين الوصول الفعال من حيث التكلفة إلى طاقة وحدة معالجة الرسومات. يعمل رمز Render Network، RNDR، على تحفيز العقد على المساهمة بقدرتها الحاسوبية، مما يسهل عرض المحتوى الافتراضي الفعال والتفاعل مع البيئات ثلاثية الأبعاد الغامرة.

تعمل Render Network من خلال عملية تتضمن تقديم الوظائف من قبل منشئي المحتوى، وآلية تسعير ديناميكية، وتوزيع فعال للوظائف بين موفري GPU، والتحقق غير الموثوق به لضمان جودة المخرجات المقدمة.

جانب محوري لشبكة Render تطور هي شراكتها مع الخدمة السحابية اللامركزية io.net. يهدف هذا التعاون إلى توسيع موردي وحدات معالجة الرسومات التي تركز على الذكاء الاصطناعي وإنشاء أكبر شبكة بنية تحتية مادية لامركزية (DePIN) للذكاء الاصطناعي في العالم. يعمل تكامل Render Network مع io.net على توسيع قدراتها إلى ما هو أبعد من تقديم تطبيقات التعلم الآلي، مما يسلط الضوء على التزامها بتلبية المتطلبات المتزايدة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

يمثل هذا التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي خطوة مهمة لشبكة Render Network، مما يشير إلى حالة استخدام أوسع لموردي وحدات معالجة الرسومات الموزعة. من خلال تسهيل نمو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تضع Render Network نفسها في طليعة اتجاهات الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة، مما يدل على إمكانات تقنية blockchain في دعم الاحتياجات الحسابية المتقدمة.

شبكة ثيتا (THETA)

تم إطلاق شبكة Theta Network، وهي شبكة تعتمد على blockchain لبث الفيديو، في عام 2019 لتحقيق اللامركزية وتحسين عملية تسليم محتوى الفيديو. ويضم مجلسها الاستشاري ستيف تشين، المؤسس المشارك لموقع YouTube، وجاستن كان، المؤسس المشارك لـ Twitch. يُستخدم الرمز الأصلي للشبكة، THETA، في مهام الحوكمة ويدعمه لاعبون رئيسيون مثل Google وSony Europe.

تهدف ثيتا إلى تحسين صناعة بث الفيديو من خلال معالجة مشكلات المركزية والبنية التحتية والتكاليف، مما يفيد المستخدمين النهائيين ومنشئي المحتوى. يتمتع فريق Theta، الذي أسسه Mitch Liu وJieyi Long، بخبرة كبيرة في مجال الألعاب وصناعات الفيديو والأنظمة الموزعة. تعتبر خبرتهم حاسمة في تطوير ثيتا، والذي يتضمن التطبيقات اللامركزية (DApps) على منصتها.

ما يجعل ثيتا فريدة من نوعها هو نهجها في تحقيق اللامركزية في بث الفيديو، وتسليم البيانات، والحوسبة المتطورة، مما يجعل هذه العمليات أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة. تتميز الشبكة برمزين أصليين: ثيتا (THETA) للحوكمة وثيتا فيول (TFUEL) للعمليات. يكافئ نموذج ثيتا المشاهدين على مشاركة موارد الشبكة ويقدم منصة مفتوحة المصدر تتمتع بسلطات حوكمة لحاملي الرمز المميز.

تم تطوير تطبيق Theta للذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ من خلال شراكتها مع FedML، وهي منصة للتعلم الآلي التعاوني/الموحد ومنصة Edge AI. يركز هذا التعاون على الاستفادة من شبكة Theta’s Edge Network، التي تديرها آلاف العقد اللامركزية، من أجل التعلم الآلي التعاوني وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي. تركز الشراكة على الذكاء الاصطناعي التوليدي وتوصية المحتوى، مما يتيح تدريبًا تعاونيًا واسع النطاق يحافظ على الخصوصية لنماذج الذكاء الاصطناعي ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي لتوصيات المحتوى المخصص.

شبكة الواحة (ROSE)

Oasis Network، والمعروفة أيضًا باسمها الرمزي ROSE، هي عبارة عن منصة blockchain تركز على الخصوصية. إنه مصمم لدعم التطبيقات اللامركزية (dApps) وحالات استخدام blockchain المختلفة، مع التركيز على الخصوصية ومعالجة البيانات الآمنة والقابلة للتطوير.

يستفيد المشروع بشكل فعال من تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال شراكات ومبادرات مختلفة لتعزيز الخصوصية وسيادة البيانات داخل نظام blockchain البيئي الخاص به. ومن ثم، تتعاون Oasis مع Personal.ai لتطوير مسارات الذكاء الاصطناعي التي تحمي البيانات الفردية. يهدف التعاون إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة التي تحمي البيانات الفردية. وهي تحقق ذلك من خلال السماح بالتدريب على الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات الفرد فقط من خلال الوصول المقبول والقابل للتحقق، وبالتالي حماية المبدعين ومجتمعاتهم عبر الإنترنت.

ومن اللافت للنظر أن المشروع قد شكل تحالفًا مع وحدة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Meta Platforms Inc. وهذه الشراكة موجهة نحو تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من عدم تقديم تفاصيل محددة عن المبادرات أو المشاريع في إطار هذا التحالف في المصدر المذكور. يشير مثل هذا التعاون مع إحدى شركات التكنولوجيا الكبرى إلى استثمار كبير في دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ضمن نظام Oasis البيئي.

الأسئلة الشائعة: اتجاهات الذكاء الاصطناعي

ما هو هذا الاتجاه الجديد للذكاء الاصطناعي؟

أحدث اتجاه للذكاء الاصطناعي هو تقارب الذكاء الاصطناعي مع تقنية blockchain، مما يؤدي إلى تطوير العملات المشفرة للذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

ما هي الاتجاهات الحالية في الذكاء الاصطناعي 2024؟

تشمل الاتجاهات الرئيسية الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم الآلي التعاوني، والذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي، والتقدم في الأمن السيبراني المعتمد على الذكاء الاصطناعي.

ما هو الاتجاه الجديد للذكاء الاصطناعي؟

أحد الاتجاهات المهمة هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتوصية المحتوى المخصص، والتعلم الموحد، وتعزيز تجارب بث الفيديو والألعاب.

ما هي تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة؟

تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة الذكاء الاصطناعي الكمي، والذكاء الاصطناعي الرمزي العصبي، والذكاء الاصطناعي الطرفي، والتطبيقات اللامركزية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

ما هي أحدث اتجاهات تصميم الذكاء الاصطناعي؟

تركز اتجاهات تصميم الذكاء الاصطناعي على الواجهات التي تركز على المستخدم، والذكاء الاصطناعي في الصناعات الإبداعية مثل الموضة والهندسة المعمارية، ودمج الذكاء الاصطناعي في تصميم تجربة المستخدم.

ما هي اتجاهات الذكاء الاصطناعي الحالية؟

تشمل الاتجاهات الحالية الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة، والتمويل اللامركزي، والاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات والنمذجة التنبؤية.

ما هي اتجاهات الذكاء الاصطناعي الجديدة؟

تشمل الاتجاهات الجديدة الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا blockchain، ونماذج التعلم الآلي المتقدمة في مختلف القطاعات، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في شبكات الحوسبة المتطورة وتوصيل المحتوى.

ما هي آخر التطورات في التعلم الآلي؟

تشمل التطورات التقدم في التعلم الموحد، والأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ونمو التعلم غير الخاضع للرقابة والمعزز.

ما هي اتجاهات صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية؟

تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي اتجاهات مثل الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية والرعاية الصحية والترفيه، مع التركيز المتزايد على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وحوكمة الذكاء الاصطناعي.

كيف يتجه الذكاء الاصطناعي عبر القطاعات المختلفة؟

يتجه الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم والترفيه، مع تطبيقات تتراوح من أدوات التشخيص إلى التعلم الشخصي وتوصيات المحتوى.

ما هي اتجاهات التعلم الآلي الحديثة؟

تشمل الاتجاهات الحديثة ظهور منصات التعلم الآلي بدون تعليمات برمجية ومنخفضة التعليمات البرمجية، والتعلم الآلي المدمج (TinyML)، والاستخدام المتزايد للتعلم الآلي في العمليات التجارية (MLOps).

ما هي الابتكارات الناشئة في تكنولوجيا التعلم العميق؟

تشمل الابتكارات التقدم في بنيات الشبكات العصبية، والتعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية، وتطبيق التعلم العميق في الأنظمة المستقلة والروبوتات.

كيف يتطور اتجاه الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة؟

يتطور اتجاه الذكاء الاصطناعي نحو تطبيقات أكثر تكاملاً ولامركزية، مع التركيز على تعزيز تجارب المستخدم وتوسيع قدرات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.

ما هي أهم خمسة ابتكارات في الذكاء الاصطناعي؟

تشمل أهم ابتكارات الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي في blockchain، والتطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي، وحلول الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والتعلم الموحد، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الرعاية الصحية.

كيف يتم استخدام التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي اليوم؟

يعمل التعلم العميق على تمكين التعرف على الصور والكلام، ويحفز التحليلات التنبؤية، ويعمل في أنظمة مستقلة. كما أنه يخصص تجارب المستخدم على مختلف المنصات الرقمية.

ما هي تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة؟

تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة الحوسبة الكمومية في الذكاء الاصطناعي، وتطبيقات blockchain المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، ونماذج التعلم الآلي المتقدمة لتحليل البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي في الحوسبة المتطورة.

ما هي خمسة اختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي يجب مراقبتها؟

تشمل الإنجازات التي يجب مراقبتها الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي، ونماذج معالجة اللغات الطبيعية المتقدمة، والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية التنبؤية، والبنية التحتية للمدن الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والابتكارات في الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة البيئية.

صورة مميزة من iStock

إخلاء المسؤولية: يتم توفير المقالة للأغراض التعليمية فقط. إنه لا يمثل آراء NewsBTC بشأن شراء أو بيع أو الاحتفاظ بأي استثمارات ومن الطبيعي أن يحمل الاستثمار مخاطر. ننصحك بإجراء البحوث الخاصة بك قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية. استخدم المعلومات المقدمة على هذا الموقع بالكامل على مسؤوليتك الخاصة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.newsbtc.com/crypto/ai-trend-crypto-best-altcoins-deep-learning-models/