أفضل المعلومات حول العملات الرقمية تصلك مباشرة إلى بريدك الإلكتروني.
ما هي شبكات الذكاء الاصطناعي المستقلة (Autnomous AI Paranets) وما هو استخدامها في مجال العملات المشفرة؟
- شبكات الذكاء الاصطناعي المستقلة هي شبكات لا مركزية تُمكّن الذكاء الاصطناعي والروبوتات من مشاركة المعرفة القائمة على الحقائق والتحقق منها والوصول إليها في الوقت الفعلي بشكل آمن.
- يقوم خبراء استخراج المعرفة بالتحقق من صحة البيانات وهيكلتها داخل Paranets، مما يضمن دقة مهام الروبوتات واستجابات الذكاء الاصطناعي، مثل مدققي الحقائق لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- تتيح الشبكات المتوازية التعاون السلس بين الإنسان والروبوت، باستخدام شبكات لامركزية آمنة لتحسين عمليات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في مختلف الصناعات.
في معرض الإلكترونيات الاستهلاكية 2025، ومن خلال عدسة روبرت سكوبل، أحد المتحمسين للذكاء الاصطناعي، أتيحت لنا فرصة الاطلاع على مدى إمكانية تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي. في إحدى حلقات عرضه، استعرض سكوبل أمام مجتمع التقنية ما أسماه "كيف سيعمل الروبوتات والبشر معًا في المستقبل"، وذلك من خلال مفهوم مثير للاهتمام، على أقل تقدير: شبكات الذكاء الاصطناعي المستقلة.
تُعدّ الشبكات الباراية للذكاء الاصطناعي المستقلة هياكل تعمل بشكل مستقل وتعتمد بشكل كبير على التكنولوجيا اللامركزية. ومثل تقنية سلاسل الكتل (البلوكشين)، صُممت هذه الشبكات لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من حفظ البيانات والتحقق منها والوصول إليها في الوقت الفعلي.
تُشبه شبكات البلوك تشين سجلات رقمية تعمل من خلال مجموعة لامركزية من المشاركين - تُسمى العُقد - الذين يتحققون من المعاملات ويسجلونها. ثم تُحفظ هذه المعاملات في سلسلة بيانات لا يمكن تغييرها بأي شكل من الأشكال.
تعمل الشبكات الموازية الآن بشكلdentتقريبًا، ولكن بدلًا من التركيز على "البيانات" فقط، ينصب تركيزها على المعرفة - بيانات تشغيل الروبوت أو نتائج تحليل الذكاء الاصطناعي. إنها أشبه بـ"جوجل" أو "الويب" للروبوتات، ولكن بمصادر معلومات أكثر defiودقة.
لكن من يضمن دقة وأمان المعلومات المتدفقة عبر هذه الشبكات؟ وهنا يأتي دور مفهوم "مستخرجي المعرفة".
مناجم المعرفة: التحقق من صحة البيانات في مجال الروبوتات
يستوحي مفهوم "مستخرجي المعرفة" من نموذج تعدين العملات المشفرة في تقنية البلوك تشين؛ حيث يقومون بالتحقق من صحة البيانات والحفاظ على سلامتها داخل الشبكة الموازية. وبدلاً من حل الألغاز التشفيرية، يقوم هؤلاء المستخرجون بالتحقق من أصول المعرفة وهيكلتها - وهي عبارة عن حزم معلومات موحدة تستخدمها الروبوتات والذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات.
لنفترض وجود روبوت في مستودع يقوم بتحميل بيانات حول مهامه المنجزة إلى الشبكة الفرعية. يقوم محللو المعرفة بالتحقق من صحة هذه المعلومات من خلال التأكد من مطابقة المهام للمعاييرdefiمسبقًا، والأهم من ذلك، من دقة تسجيلها. تُضاف هذه البيانات المُدققة إلى الشبكة الفرعية، والتي يمكن الوصول إليها من قِبل الروبوتات الأخرى وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
يعمل محللو المعرفة أيضاً كمدققين للحقائق في الشبكة. فهم يتحققون من البيانات التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل Parabot لإنشاء ردودها.
تخيلهم كفريق من الخبراء يدققون في كل معلومة قبل وصولها إليك. فهم يضمنون أن تكون البيانات المخزنة والمشتركة عبر الشبكة ذات صلة وخالية من الأخطاء، ويستبعدون أي معلومات مضللة.
مخططات المعرفة اللامركزية: شبكات بارانتس قيد التشغيل
أفضل مثال لتوضيح آلية عمل هؤلاء المعدنين هو شبكة الرسم البياني المعرفي اللامركزي (DKG) التابعة لشركة OriginTrail. فهي بمثابة رسم بياني معرفي عالمي مشترك للأصول المعرفية، يجمع بين تقنية سلسلة الكتل وتقنية الرسم البياني المعرفي لتمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموثوقة القائمة على معايير أساسية.
وفقًا لـ OriginTrail، يتم defiوظائف الشبكة الفرعية، بما في ذلك معلمات أصول المعرفة الخاصة بها، ونموذج التحفيز، وسلسلة الكتل الأم، وتوفير الخدمة، من قبل مشغلها.
يمكن أن يكون المشغل فردًا أو منظمة أو منظمة مستقلة لامركزية. ولأن طبيعة DKG لا تتطلب أي أذونات، يمكن لأي مطور إنشاء شبكة شبه مركزية على سلسلة الكتل.
الشبكات الوهمية: كيف يعمل الروبوتات والبشر معًا
أقرّ روبرت سكوبل بأنه كان يقضي وقتاً مع جيم هاردينغ من شركة أوتونوما لفهم كيفية الشبكات المترابطة . وصف هاردينغ نظامه بأنه "بروتوكول ذكي" سيُنشئ شبكات مترابطة بين البشر والروبوتات. وأوضح أن هذه الروبوتات مصممة للعمل حتى في أكثر البيئات تعقيداً.
ووفقًا لسكوبل، يمكن أن تكون الشبكات البارانيتية بمثابة نموذج لشبكة سيارات الأجرة الروبوتية، والتي ستعتمد على بروتوكولات مماثلة لتنسيق المركبات ذاتية القيادة والمشغلين البشريين.
شركة أكسنتشر، التي تتعاون مع هاردينغ، لاستخدام هذه التقنية لإنشاء روبوتات شبيهة بالبشر من شأنها أن تساعد الصناعات التحويلية في التعامل مع مشاكل مثل نقص الموظفين.
تقرير CES رقم 28.
خلف الكواليس في شركة أكسنتشر، شاهدنا نظامًا جديدًا بالغ الأهمية للتنسيق بين الروبوت والإنسان.
هذا هو الجزء الأول.
هكذا سيعمل الروبوتات والبشر معًا في المستقبل.
أنا محظوظ لأن جيم هاردينغ، مبتكر المسلسل، دعاني لزيارة منزله في سياتل الأسبوع الماضي لـ... pic.twitter.com/hUK3QQ5gVW
— روبرت سكوبل (@Scobleizer) ٨ يناير ٢٠٢٥
وعندما سُئل هاردينغ عما يمكن أن يقدمه البروتوكول بخلاف "مساعدة البشر"، قال إن الروبوتات تحتاج إلى شبكة ليست معيبة مثل الإنترنت.
"ندرك جميعًا أن استخدام الإنترنت لا يقتصر على البشر فقط، بل يشمل الروبوتات والذكاء الاصطناعي أيضًا... إنهم بحاجة إلى مكان للتواصل، وبحاجة إلى بعض المساعدة لمعرفة كيفية القيام بالأمور في بيئة عمل جماعية. وهذا باختصار ما يُعرف بشبكة بارانت"، أوضح هاردينغ.
وقال أيضاً إن الإنترنت ليس بالضرورة آمناً، وأن الروبوتات تحتاج إلى شبكة تستند معلوماتها إلى الحقائق. "أنت بحاجة إلى شبكة ذكية قابلة للبرمجة تعرف ما يجري بالضبط."
إذا كنت تقرأ هذا، فأنت متقدم بالفعل. ابقَ متقدماً من خلال نشرتنا الإخبارية.
إخلاء مسؤولية: المعلومات الواردة هنا ليست نصيحة استثمارية. Cryptopolitanموقع أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة. ننصحtronبإجراء بحث مستقلdent /أو استشارة مختص مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
فلورنس موتشاي
تُغطي فلورنس أخبار العملات الرقمية، والألعاب، والتكنولوجيا، والذكاء الاصطناعي منذ ست سنوات. وقد زودتها دراستها لعلوم الحاسوب في جامعة ميرو للعلوم والتكنولوجيا، بالإضافة إلى دراستها لإدارة الكوارث والدبلوماسية الدولية في الجامعة نفسها، بمهارات لغوية وملاحظة وتقنية عالية. عملت فلورنس في مجموعة VAP، كما عملت كمحررة في العديد من المؤسسات الإعلامية المتخصصة في العملات الرقمية.
دورة
- أي العملات المشفرة يمكن أن تدر عليك المال
- كيفية تعزيز أمانك باستخدام المحفظة الإلكترونية (وأي منها يستحق الاستخدام فعلاً)
- استراتيجيات استثمارية غير معروفة يستخدمها المحترفون
- كيفية البدء في الاستثمار في العملات المشفرة (أي منصات التداول التي يجب استخدامها، وأفضل العملات المشفرة للشراء، إلخ)