أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى ظهور مجموعة من المشكلات، بما في ذلك عدم الشفافية في عملية تدريب النماذج، والغموض في ملكية البيانات، وصعوبة محاسبة التحيز في الخوارزمية. تبرز هذه التحديات عيوب المركزية الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي.
كاستراتيجية للتصدي، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) بدأ يظهر بوضوح، بينما أصبح نظام Polkadot البيئي قوة مهمة تدفع تطوير DeAI.
في نظام Polkadot البيئي، تساهم عدة مشاريع في بناء بنية تحتية لـ DeAI. تعمل Bittensor على تطوير شبكة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة؛ بينما تكرس Peaq جهودها لتوفير بنية تحتية على السلسلة للاقتصاد الآلي؛ وتركز Phala Network على دعم منصات العقود الذكية التي تحمي الخصوصية والحوسبة السرية.
علاوة على ذلك، تقوم Neurolanche ببناء إطار عمل لنموذج الذكاء الاصطناعي التعاوني القابل للتعديل والتجميع؛ بينما طورت OriginTrail بروتوكول الرسم البياني المعرفي الموثوق الموجه نحو الذكاء الاصطناعي؛ وتركز Acurast على تحقيق جدولة مهام الحوسبة السرية على الأجهزة الطرفية.
توفر بنية بولكادوت المتعددة السلاسل المتجانسة، والأمان المشترك، و interoperability عبر السلاسل، منصة مثالية لبناء أنظمة DeAI القابلة للتطوير. قد تصبح هذه الطريقة من البروتوكولات المفتوحة والتعاون غير الموثوق به نموذجاً جديداً لتطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل، ومن المتوقع أن تكسر هيمنة النماذج المغلقة الحالية.
مع التطور المستمر لـ DeAI، نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول الابتكارية تظهر للتصدي للتحديات التي تواجه مجال الذكاء الاصطناعي، ودفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وشفافية وعدالة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MoonMathMagic
· 06-23 13:51
هل ما زلت تراهن على dot؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
Whale_Whisperer
· 06-23 13:45
دفعة من ثور dot生态!
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetamaskMechanic
· 06-23 13:37
dot كانت قد رصدت هذه الموجة منذ فترة
شاهد النسخة الأصليةرد0
Rugman_Walking
· 06-23 13:37
إذا كانت هناك مشاريع تدار، فلا يهم الكثير من الأمور الأخرى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
defi_detective
· 06-23 13:28
كنت أشعر منذ فترة طويلة أن هذه الوظيفة في الذكاء الاصطناعي ليست على ما يرام.
أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى ظهور مجموعة من المشكلات، بما في ذلك عدم الشفافية في عملية تدريب النماذج، والغموض في ملكية البيانات، وصعوبة محاسبة التحيز في الخوارزمية. تبرز هذه التحديات عيوب المركزية الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي.
كاستراتيجية للتصدي، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) بدأ يظهر بوضوح، بينما أصبح نظام Polkadot البيئي قوة مهمة تدفع تطوير DeAI.
في نظام Polkadot البيئي، تساهم عدة مشاريع في بناء بنية تحتية لـ DeAI. تعمل Bittensor على تطوير شبكة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة؛ بينما تكرس Peaq جهودها لتوفير بنية تحتية على السلسلة للاقتصاد الآلي؛ وتركز Phala Network على دعم منصات العقود الذكية التي تحمي الخصوصية والحوسبة السرية.
علاوة على ذلك، تقوم Neurolanche ببناء إطار عمل لنموذج الذكاء الاصطناعي التعاوني القابل للتعديل والتجميع؛ بينما طورت OriginTrail بروتوكول الرسم البياني المعرفي الموثوق الموجه نحو الذكاء الاصطناعي؛ وتركز Acurast على تحقيق جدولة مهام الحوسبة السرية على الأجهزة الطرفية.
توفر بنية بولكادوت المتعددة السلاسل المتجانسة، والأمان المشترك، و interoperability عبر السلاسل، منصة مثالية لبناء أنظمة DeAI القابلة للتطوير. قد تصبح هذه الطريقة من البروتوكولات المفتوحة والتعاون غير الموثوق به نموذجاً جديداً لتطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل، ومن المتوقع أن تكسر هيمنة النماذج المغلقة الحالية.
مع التطور المستمر لـ DeAI، نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول الابتكارية تظهر للتصدي للتحديات التي تواجه مجال الذكاء الاصطناعي، ودفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وشفافية وعدالة.