استكشاف التقاطع بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي في التقنيات المستقبلية

بقلم ماتفي ديادكوف، مؤسس شبكة إعلانات Bitmedia.IO Web3 ولعبة Chainers من الجيل التالي NFT.

إنّ التقارب بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي ليس مجرد مصطلح رائج، بل هو ثورة تُعيد تشكيل الصناعات من خلال دمج الطبيعة الآمنة واللامركزية والشفافة لتقنية البلوك تشين مع قدرات معالجة البيانات المتقدمة للذكاء الاصطناعي. هذا الاندماج يُنشئ أنظمة أكثر ذكاءً وكفاءة تُحدث تحولاً في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل.

تتصدى تقنية البلوك تشين لتحديات مثل الخصوصية والشفافية والأمان، بينما تُمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي الأنظمة من أن تصبح أكثر ذكاءً وكفاءة. معًا، تُسهّل هاتان التقنيتان الوصول إلى النماذج المتقدمة وتُزيلان نقاط الضعف، مما يُعزز الابتكار والمرونة. هذا التضافر يُمكّن الشركات الناشئة والمؤسسات من تحسين الإنتاجية والإبداع مع الاستفادة من الطبيعة اللامركزية للبلوك تشين.

في هذه المقالة، ماتفي ديادكوف، مؤسس Bitmedia.IO، التقارب بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي، ويستكشف أساسيات كل تقنية، وتطبيقاتها المحتملة، وفوائدها، وتحدياتها، ودراسات الحالة، والتوقعات المستقبلية. فلنبدأ!

أساسيات تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي

قبل الخوض في التقارب، دعونا نستكشف تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي بشكل منفصل لفهم الغرض منهما وهيكلهما ووظائفهما وميزاتهما الرئيسية.

• تقنية البلوك تشين: العمود الفقري للامركزية

تقنية البلوك تشين عبارة عن سجل موزع مصمم لتسجيل البيانات وتخزينها والتحقق منها بشكل آمن عبر شبكة من المشاركين. وهي تحتفظ بسجل غير قابل للتغيير للمعاملات التي يتم التحقق منها من خلال آليات إجماع مثل إثبات العمل (PoW) أو إثبات الحصة (PoS). وبفضل استخدام التشفير بالمفتاح العام ومعاملات الند للند (P2P)، تُغني تقنية البلوك تشين عن الحاجة إلى وسطاء موثوق بهم.

تتألف سلسلة الكتل من مجموعة من الكتل، تحتوي كل منها على قائمة بالمعاملات، وطابع زمني، ورمز تجزئة تشفيري يربطها بالكتلة السابقة. يُنشئ هذا الهيكل سلسلة سجلات غير قابلة للتغيير، حيث يستحيل تعديل البيانات دون إجماع أغلبية المدققين. في سلسلة الكتل المفتوحة، يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة ليصبح مدققًا، مما يُسهم في تأمين النظام البيئي وكسب مكافآت في المقابل.

بدلاً من خادم مركزي، تُدار الشبكة بواسطة عُقد - وهي عبارة عن أجهزة كمبيوتر فردية تخزن نفس نسخة سلسلة الكتل على أجهزتها، مما يضمن تكرار البيانات وشفافيتها. وهذا يسمح لأي شخص بعرض ومراجعة المعاملات التي تتم معالجتها في كتلة بواسطة المدققين. تفتقر سلاسل الكتل إلى سلطة مركزية، وتُدار بطريقة لامركزية من قِبل مجتمعاتها.

تتيح قابلية البرمجة عبرtracالذكية إمكانية إجراء معاملات مؤتمتة وذاتية التنفيذ، مما يسمح لسلاسل الكتل بدعم نطاق واسع من التطبيقات، بدءًا من الرموز غير القابلة للاستبدال (NFTs) وبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi) وصولًا إلى حلولdentالرقمية وسلاسل التوريد. علاوة على ذلك، فإن الطبيعة اللامركزية والموزعة لتقنية البلوك تشين تقضي على نقاط الضعف الفردية، مما يوفر أمانًا ومرونة معززين للشبكة.

يتوقع الباحثون أن ينمو سوق تقنية البلوك تشين العالمي من 4.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 69 مليار دولار بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 68%. وقد ارتفعت القيمة السوقية لصناعة العملات المشفرة المدعومة بتقنية البلوك تشين من 218 مليار دولار في يناير 2020 إلى 3.64 تريليون دولار بحلول ديسمبر 2024، أي بزيادة تقارب 1570%.

• الذكاء الاصطناعي: تحويل البيانات إلى حلول واقعية

يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل حل المشكلات، واتخاذ القرارات، وفهم اللغة، والإدراك. ويستخدم أساليب تتراوح من الأنظمة القائمة على القواعد إلى الشبكات العصبية المتقدمة، لمحاكاة الإدراك البشري لتمكين الآلات من معالجة البيانات والتعلم والتكيف.

يُعدّ التعلّم الآلي فرعاً من فروع الذكاء الاصطناعي، وهو يُطوّر خوارزميات تُمكّن الحواسيب منdentالأنماط والتنبؤات. ويشمل التعلّم الآلي التعلّم الخاضع للإشراف، والتعلّم غير الخاضع للإشراف، والتعلّم المعزز، وكلٌّ منها مُناسب لمشاكل مُحدّدة. أما التعلّم العميق، وهو فرع من فروع التعلّم الآلي، فيستخدم الشبكات العصبية لتحليل مجموعات البيانات الضخمة، ويتفوّق في التعرّف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتوليف الكلام.

أتاح التعلم العميق تحقيق طفرات في الطب الشخصي، وأنظمة التوصية، والمركبات ذاتية القيادة. ويساهم التعلم الآلي والتعلم العميق في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بوتيرة متسارعة.

يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي أحد أهم الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي. فهو يُشغّل أدوات مثل ChatGPT وDALL-E من OpenAI، وGemini من جوجل، وCopilot من مايكروسوفت، حيث يُولّد النصوص والصوت والصور وغيرها من المحتويات باستخدام نماذج لتعلم البنى والأنماط الكامنة. يُنتج الذكاء الاصطناعي التوليدي مخرجات واقعية للغاية وذات صلة بالسياق، مما يُعزز الإبداع والإنتاجية في مختلف القطاعات.

من المتوقع أن ينمو حجم سوق الذكاء الاصطناعي من 184.05 مليار دولار في عام 2024 إلى 826.76 مليار دولار بحلول عام 2030 بمعدل نمو سنوي مركب قدره 28.46%، ويُعدّ اليوم ركيزة أساسية للتقنيات المبتكرة في مختلف القطاعات. فهو يدعم العديد من التطبيقات في مجالات الأمن السيبراني، والرعاية الصحية، والتكنولوجيا المالية، والألعاب، وغيرها. 

بينما نستكشف التقارب بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي، يتضح أن هاتين التقنيتين ليستا مجرد مكملتين لبعضهما البعض، بل هما تقنيتان تحويليتان. لديهما القدرة على إحداث ثورة في الصناعات، وتمكين الأفراد، وخلق مستقبل تخدم فيه التكنولوجيا البشرية بطرق غيرdent.

كيف تُعزز تقنية البلوك تشين الذكاء الاصطناعي: الخصوصية، وإمكانية الوصول، واللامركزية

يُعدّ دمج تقنية البلوك تشين مع الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية، إذ يُعالج العديد من القيود التي تواجهها نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية. فعادةً ما تعمل هذه النماذج على خوادم مركزية تُديرها شركات كبرى، ما يجعلها عُرضةً للرقابة، ومحدودية الوصول، ونقاط الضعف. تُقدّم تقنية البلوك تشين حلاً لهذه المشكلة من خلال لامركزية الذكاء الاصطناعي، وإتاحة الوصول إلى الموارد للجميع، والقضاء على الثغرات الأمنية.

يساهم دمج تقنية البلوك تشين مع الذكاء الاصطناعي في القضاء على نقاط الضعف الفردية، ويُتيح الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (مثل البيانات والنماذج وقدرات الحوسبة) للجميع. كما يُعزز دمج السجلات الموزعة مقاومة النماذج للرقابة، ويُحسّن دقتها من خلال التحقق العلني من بيانات التدريب.

والأهم من ذلك، أن حلول الذكاء الاصطناعي المدعومة بتقنية البلوك تشين تسمح باستخدام البيانات الحساسة دون الكشف عن المعلومات الشخصية، مما يمنح المستخدمين التحكم في بياناتهم ويقدم تعويضًا عن استخدامها.

يُسهّل الذكاء الاصطناعي اللامركزي دخول لاعبين جدد إلى السوق. فبدلاً من إدارة خوادمهم الخاصة، يُمكن للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تبنّي نهجٍ قائم على المجتمع، حيث يُساهم المُدقّقون بقوة الحوسبة في الشبكة. يُتيح هذا النموذج تسعيرًا مرنًا، كما هو الحال مع Render Network، وهي منصة عرض رسوميات لامركزية تعتمد على وحدات معالجة الرسومات (GPU)، حيث تُحاسب المستخدمين فقط على وقت العرض الذي يستخدمونه. يُمكن لمن لديهم وحدات معالجة رسومات غير مُستخدمة الانضمام كمشغلي عُقد وكسب رموز RNDR.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تعزيز شبكات البلوك تشين. فعلى سبيل المثال، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي التحقق من دقة البيانات خارج السلسلة، مما يُحسّن موثوقية التطبيقات اللامركزيةtracالذكية، لا سيما في بروتوكولات DeFi التي تعتمد على أوراكل. يُضيف الذكاء الاصطناعي طبقة أمان إضافية إلى البلوك تشين، حيث تستخدم شركات مثل سيرتيك الذكاء الاصطناعي لتدقيقtracالذكية، ومراقبة نشاط الشبكة، واكتشاف أي خلل.

العوائق والتحديات المحتملة

على الرغم من الوعود التي تحملها نماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة بتقنية البلوك تشين، إلا أنه يجب معالجة العديد من التحديات:

1. زيادة التعقيد – إن دمج الذكاء الاصطناعي مع السجلات الموزعة يجعل الأنظمة أكثر تعقيدًا، مما يزيد من صعوبة التعلم.
2. السرعة والكفاءة - غالبًا ما يحد الأمان المحسن واللامركزية في تقنية البلوك تشين من قابلية التوسع والإنتاجية، مما يقلل من الكفاءة.
3. التكاليف المحتملة - يمكن أن تجعل رسوم الغاز المرتفعة على سلاسل الكتل ذات الإنتاجية المنخفضة مثل Ethereum عمليات الحساب بالذكاء الاصطناعي غير مجدية من الناحية المالية.
4. تحديات قابلية التشغيل البيني – يؤدي نقص البروتوكولات الموحدة لتكامل الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين إلى إعاقة التواصل والتوافق.
5. التحيز والمخاوف الأخلاقية - يمكن أن تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على بيانات متحيزة إلى نتائج غير عادلة، وعدم قابلية التغيير في تقنية البلوك تشين يجعل معالجة هذه التحيزات أمرًا صعبًا.
6. القضايا التنظيمية – تشكل مجالات تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي تحديات تتعلق بالامتثال، مما قد يزيد من المخاطر القانونية للمنظمات.

دراسات حالة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة بتقنية البلوك تشين

توضح العديد من التطبيقات العملية في العالم الحقيقي إمكانات تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي:

• JPMorgan's Contracttrac(COIN): يستخدم هذا النظام الذكاء الاصطناعي لتفسير اتفاقيات القروض التجارية عبر سجل قائم على تقنية البلوك تشين، مما يوفر على الفريق القانوني 360,000 ساعة من المراجعة.
• التمويل المركب: DeFi الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجيات العائد، وإدارة المخاطر، وتحليل اتجاهات السوق لتحقيق أفضل عائد ممكن.
• بروبي: تستخدم هذه المنصة العقارية المدعومة بتقنية البلوك تشين الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام إدارة العقارات، مما يقلل النفقات التشغيلية ويحسن الكفاءة.

تأثير تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي على الصناعات من خلال التآزر

يمثل التقارب بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة لإحداث ثورة في مختلف القطاعات، ودفع عجلة الابتكار والكفاءة وسهولة الوصول. وبفضل البنية التحتية اللامركزية والآمنة لتقنية البلوك تشين، تستطيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي معالجة تحديات بالغة الأهمية مثل خصوصية البيانات وشفافية النماذج.

مع تطور حلول الذكاء الاصطناعي المدعومة بتقنية البلوك تشين، يُرجّح أن تُسهم في إتاحة الوصول إلى النماذج والتقنيات الجديدة للجميع، مما يُمكّن الشركات الناشئة والصغيرة من المنافسة على قدم المساواة. وقد يُسرّع هذا التضافر من وتيرة التقدم في مجالات الرعاية الصحية والتمويل والصناعات الإبداعية، ويفتح آفاقًا جديدة لمبادرات الذكاء الاصطناعي المجتمعية.

رغم استمرار التحديات، قد تُسهم ابتكارات مثل حلول الطبقة الثانية وبروتوكولات الربط بين السلاسل في التخفيف من مشكلات قابلية التوسع والتوافق. كما أن طبيعة تقنية البلوك تشين غير القابلة للتغيير والشفافة تُعالج المخاوف الأخلاقية المتعلقة بتحيزات الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات.

ختامًا، أقول إن التعاون بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي سيُعيد defiشكdefiإدارة البيانات، والتفاعل التقني، وبناء الأنظمة البيئية اللامركزية. ورغم التحديات، فإن وتيرة الابتكار السريعة تُشير إلى أن هذه التقنيات ستواصل النمو معًا، ما يفتح آفاقًا جديدة ويُحدث تحولًا في المزيد من القطاعات.