تخطي إلى المحتوى الرئيسي

2 منشورات تم وضع علامة عليها بـ "بحث"

عرض جميع العلامات

· 3 دقائق قراءة
Lark Birdy

أدى صعود نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والحوسبة اللامركزية إلى تقديم تحديات كبيرة، خاصة فيما يتعلق بالتحقق من صحة وتكامل عمليات الاستدلال الخاصة بالذكاء الاصطناعي عبر الأنظمة الموزعة. يقدم بروتوكول 6079 Proof of Inference Protocol (PoIP) حلاً مبتكرًا لهذه التحديات من خلال وضع إطار قوي للاستدلال اللامركزي، مما يضمن عمليات حوسبة موثوقة وآمنة.

التحدي: الأمان في الاستدلال اللامركزي للذكاء الاصطناعي​

يواجه الاستدلال اللامركزي للذكاء الاصطناعي مشكلة فريدة تتمثل في ضمان صحة العمليات الحسابية التي تتم عبر شبكة من العقد الموزعة. الأساليب التقليدية للتحقق غير كافية بسبب الطبيعة غير الحتمية للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي. بدون بروتوكول قوي، من الصعب ضمان أن الأجهزة الموزعة ستعود بنتائج استدلال دقيقة.

تقديم بروتوكول إثبات الاستدلال (PoIP)​

يوفر بروتوكول 6079 Proof of Inference Protocol (PoIP) حلاً ثوريًا لتأمين الاستدلال اللامركزي للذكاء الاصطناعي. يستخدم مزيجًا من آليات الأمان الاقتصادية المشفرة، والإثباتات التشفيرية، والأساليب القائمة على نظرية الألعاب لتحفيز السلوك الصحيح ومعاقبة النشاط الخبيث داخل الشبكة.

المكونات الأساسية لـ PoIP​

معيار محرك الاستدلال​

يضع معيار محرك الاستدلال الأنماط والمعايير لتنفيذ مهام الاستدلال الذكاء الاصطناعي عبر الشبكات اللامركزية. يضمن هذا التوحيد أداءً ثابتًا وموثوقًا لنماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الموزعة.

بروتوكول إثبات الاستدلال​

يعمل البروتوكول عبر طبقات متعددة:

  1. طبقة الخدمة: تنفذ استدلال النماذج على الأجهزة المادية.
  2. طبقة التحكم: تدير نقاط النهاية API، وتنسق توزيع الحمل، وتتعامل مع التشخيصات.
  3. طبقة المعاملات: تستخدم جدول تجزئة موزع (DHT) لتتبع بيانات المعاملات الوصفية.
  4. طبقة الإثبات الاحتمالي: تتحقق من صحة المعاملات من خلال آليات تشفيرية واقتصادية.
  5. الطبقة الاقتصادية: تتعامل مع الدفع، الرهان، المعاقبة، الأمان، الحوكمة، والتمويل العام.

ضمان النزاهة والأمان​

يستخدم PoIP عدة آليات لضمان نزاهة حسابات الاستدلال الخاصة بالذكاء الاصطناعي:

  • التحقق باستخدام شجرة Merkle: يضمن وصول البيانات المدخلة إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs) دون تعديل.
  • جدول التجزئة الموزع (DHT): يقوم بمزامنة بيانات المعاملات عبر العقد للكشف عن التناقضات.
  • الاختبارات التشخيصية: تقيم قدرات الأجهزة وتضمن الامتثال لمعايير الشبكة.

الحوافز الاقتصادية ونظرية الألعاب​

يستخدم البروتوكول الحوافز الاقتصادية لتشجيع السلوك المرغوب بين العقد:

  • الرهان: تراهن العقد على التوكنات لإظهار التزامها وزيادة مصداقيتها.
  • بناء السمعة: تزيد المهام الناجحة من سمعة العقدة، مما يجعلها أكثر جاذبية للمهام المستقبلية.
  • آليات الألعاب التنافسية: تتنافس العقد لتقديم أفضل خدمة، مما يضمن التحسين المستمر والالتزام بالمعايير.

الأسئلة الشائعة​

ما هو بروتوكول إثبات الاستدلال (PoIP)؟​

بروتوكول إثبات الاستدلال (PoIP) هو نظام مصمم لتأمين والتحقق من حسابات الاستدلال الذكاء الاصطناعي عبر الشبكات اللامركزية. يضمن البروتوكول أن العقد الموزعة تقدم نتائج دقيقة وموثوقة.

كيف يضمن PoIP نزاهة حسابات الذكاء الاصطناعي؟​

يستخدم PoIP آليات مثل التحقق باستخدام شجرة Merkle، وجدول التجزئة الموزع (DHT)، والاختبارات التشخيصية للتحقق من نزاهة حسابات الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الأدوات في الكشف عن التناقضات وضمان صحة البيانات التي تتم معالجتها عبر الشبكة.

ما دور الحوافز الاقتصادية في PoIP؟​

تشجع الحوافز الاقتصادية في PoIP السلوك المرغوب بين العقد. تراهن العقد على التوكنات لإظهار التزامها، وتبني السمعة من خلال المهام الناجحة، وتتنافس لتقديم أفضل خدمة. يضمن هذا النظام التحسين المستمر والالتزام بمعايير الشبكة.

ما هي الطبقات الرئيسية في PoIP؟​

يعمل PoIP عبر خمس طبقات رئيسية: طبقة الخدمة، وطبقة التحكم، وطبقة المعاملات، وطبقة الإثبات الاحتمالي، والطبقة الاقتصادية. تلعب كل طبقة دورًا مهمًا في ضمان الأمان والنزاهة والكفاءة في استدلال الذكاء الاصطناعي على الشبكات اللامركزية.

الخاتمة​

يمثل بروتوكول 6079 Proof of Inference تقدمًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي. من خلال ضمان أمان وموثوقية حسابات الذكاء الاصطناعي عبر الشبكات الموزعة، يشير PoIP إلى طريق جديد لتبني الابتكار على نطاق واسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. بينما نتجه نحو مستقبل أكثر لامركزية، ستكون البروتوكولات مثل PoIP مفيدة في الحفاظ على الثقة والنزاهة في الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

· 4 دقائق قراءة
Lark Birdy

يجذب الجمع بين تقنية البلوك تشين والذكاء الاصطناعي اهتمامًا كبيرًا في السوق. مع وصول ChatGPT إلى مئات الملايين من المستخدمين بسرعة وارتفاع قيمة أسهم Nvidia بثمانية أضعاف في عام 2023، أصبح الذكاء الاصطناعي واحدًا من الاتجاهات السائدة. يمتد هذا التأثير إلى القطاعات المجاورة مثل البلوك تشين، حيث يتم استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

لامركزية الذكاء الاصطناعي: نظرة عامة

حاليًا، يلعب التشفير دورًا تكميليًا في الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر إمكانات نمو كبيرة. معظم المنظمات لا تزال في مرحلة الاستكشاف، وتركز على توكنات قوة الحوسبة (السحابة والسوق)، والنماذج (الوكلاء الذكاء الاصطناعي)، وتخزين البيانات.

التقنية اللامركزية في التشفير لا تزيد مباشرةً من الكفاءة أو تقلل التكاليف في تدريب الذكاء الاصطناعي ولكنها تسهل تداول الأصول، مما يجذب قوة الحوسبة التي لم تكن مستغلة من قبل. هذا مفيد في ظل بيئة نقص الحوسبة الحالية. إن تحويل النماذج إلى توكنات يمكن أن يتيح الملكية اللامركزية أو الاستخدام المجتمعي، مما يقلل من الحواجز ويقدم بديلاً للذكاء الاصطناعي المركزي. ومع ذلك، لا تزال البيانات اللامركزية صعبة في تحويلها إلى توكنات، وتتطلب المزيد من الاستكشاف.

بينما لم يصل السوق بعد إلى توافق بشأن الذكاء الاصطناعي والتشفير، فإن النظام البيئي يتشكل. فيما يلي بعض الفئات التي سنستعرضها اليوم: السحابة كخدمة (IaaS)، أسواق الحوسبة، تحويل النماذج إلى توكنات وتدريبها، الوكلاء الذكاء الاصطناعي، توكنات البيانات، ZKML، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

السحابة كخدمة (IaaS)​

مع نمو سوق الذكاء الاصطناعي، تستفيد مشاريع الحوسبة السحابية GPU وأسواقها من هذا النمو. تهدف هذه المشاريع إلى دمج الموارد غير المستخدمة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) في الشبكات المركزية، مما يقلل من تكاليف الحوسبة مقارنة بالخدمات التقليدية.

هذه الخدمات السحابية ليست حلولًا لامركزية بحد ذاتها، لكنها جزء لا يتجزأ من النظام البيئي للويب3 + الذكاء الاصطناعي. الفكرة هي أن وحدات معالجة الرسومات هي موارد نادرة وتحتوي على قيمة جوهرية.

المشاريع الرئيسية:

  • Akash Network: سوق حوسبة سحابية لامركزية تعتمد على Cosmos SDK، تستخدم Kubernetes للتنظيم وتقدم تسعيرًا قائمًا على المزاد العكسي لخفض التكاليف. تركز على الحوسبة باستخدام وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.
  • Ritual: شبكة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تدمج النماذج الذكاء الاصطناعي في بروتوكولات البلوك تشين. منصة Infernet الخاصة بها تمكن العقود الذكية من الوصول إلى النماذج مباشرة.
  • Render Network: منصة لامركزية لمعالجة GPU، تركز على كل من الريندرينغ والحوسبة الذكاء الاصطناعي. انتقلت إلى سولانا لتحسين الأداء وتقليل التكاليف.
  • NetMind.AI: نظام بيئي للذكاء الاصطناعي يوفر سوقًا لموارد الحوسبة، وخدمات روبوت المحادثة، والمساعد الحياتي. يدعم مجموعة واسعة من وحدات معالجة الرسومات ويتكامل مع Google Colab.
  • CUDOS: شبكة حوسبة بلوك تشين مشابهة لـ Akash، تركز على الحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات عبر Cosmos SDK.
  • Nuco.cloud: خدمة سحابية لامركزية للحوسبة تعتمد على إيثيريوم وتيلوس، تقدم مجموعة متنوعة من الحلول.
  • Dynex: بلوك تشين للحوسبة العصبية، يستخدم إثبات العمل المفيد للكفاءة.
  • OctaSpace: سحابة حوسبة لامركزية تعمل على بلوك تشين خاص بها للذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور.
  • AIOZ Network: منصة حوسبة لامركزية طبقة 1 للذكاء الاصطناعي والتخزين والبث.
  • Phoenix: بنية تحتية بلوك تشين للذكاء الاصطناعي وشبكات البيانات.
  • Aethir: بنية تحتية سحابية للألعاب والذكاء الاصطناعي تعتمد على Arbitrum.
  • Iagon: سوق لامركزية للتخزين والحوسبة على كاردانو.
  • OpFlow: منصة سحابية تركز على الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور، تستخدم وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA.
  • OpSec: منصة سحابية لامركزية ناشئة تهدف إلى بناء الجيل التالي من أجهزة الكمبيوتر الفائقة.

أسواق موارد الحوسبة​

تستخدم أسواق موارد الحوسبة اللامركزية الموارد المقدمة من المستخدمين من وحدات المعالجة الرسومية ووحدات المعالجة المركزية لمهام الذكاء الاصطناعي، التدريب، والاستدلال. تحرك هذه الأسواق الطاقة الحوسبية غير المستخدمة، وتكافئ المشاركين مع تقليل الحواجز أمام الدخول.

تركز هذه الأسواق غالبًا على السردية اللامركزية بدلاً من المنفعة الخدمية. تظهر مشاريع مثل io.net وNosana، التي تستفيد من بلوك تشين Solana ومفهوم DePin، إمكانات نمو كبيرة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي​

يتطور دمج الذكاء الاصطناعي مع الأنشطة القائمة على التشفير، مما يعزز الكفاءة في القطاعات المختلفة مثل DeFi، الألعاب، NFTs، التعليم، وإدارة الأنظمة.