لقد اجتاحت العملات المشفرة العالم بقوة في السنوات الأخيرة، حيث تتصدر البيتكوين الطريق كأكثر العملات الرقمية شهرة واستخدامًا. مع تحول العالم بشكل متزايد إلى الرقمية، يتساءل الكثيرون عن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على مستقبل العملات المشفرة. في هذه التدوينة، سنستكشف التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على العملات المشفرة وبلوكشين.

يمكن أن يكون لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة آثار كبيرة على تطوير التطبيقات اللامركزية (dApps) والمعالجة الفعالة لبيانات البلوكشين. بروتوكول The Graph اللامركزي هو مثال واحد على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة معًا لتمكين dApps الأكثر كفاءة وقابلية للتوسع.

السرعة

الذكاء الاصطناعي قادر بدرجة كبيرة على الاستخدام بفعالية في قطاع العملات المشفرة. تتمثل إحدى أهم الطرق التي سيؤثر بها الذكاء الاصطناعي على العملات المشفرة في زيادة الكفاءة. حاليًا، قد تستغرق المعاملات على سلسلة الكتل عدة دقائق حتى يتم التحقق منها ومعالجتها. لكن باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكن معالجة هذه المعاملات بسرعة أكبر بكثير، ما قد يقلل الوقت اللازم لإتمام المعاملة من دقائق إلى ثوانٍ. ستجعل هذه الكفاءة المتزايدة العملات المشفرة أكثر جاذبية للمستهلكين السائدين الذين اعتادوا على أنظمة دفع سريعة ومريحة. وقد يكون ذلك مفيدًا بشكل خاص في سياق تداول العملات المشفرة، حيث يجب اتخاذ قرارات بسرعة بناءً على كمية كبيرة من البيانات، مثل تحركات الأسعار وحجم التداول ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل هذه البيانات في الوقت الفعلي واتخاذ قرارات تداول مستنيرة بناءً على الأنماط والرؤى.

الأمان

طريقة أخرى سيؤثر بها الذكاء الاصطناعي على العملات المشفرة هي تحسين الأمان. إن سلسلة الكتل بالفعل نظام عالي الأمان، لكن مع إضافة خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبح أكثر أمانًا. يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد حالات اختراق أمنية محتملة وإيقافها قبل حدوثها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد أنماط النشاط الاحتيالي ومنع إجراء المعاملات الاحتيالية من الأساس.

مع تزايد شعبية العملات المشفرة، يزداد أيضًا خطر الاحتيال. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط المعاملات وتحديد أي نشاط مشبوه و/أو احتيالي، مما يساعد على منع الخسائر للمستثمرين والحفاظ على سلامة شبكة سلسلة الكتل. 

التعدين

يمكن أن يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين عمليات تعدين العملات المشفرة، وهو جانب شديد التعقيد من جوانب العملات المشفرة.

حاليًا، يتطلب التعدين قدرًا كبيرًا من القدرة الحوسبية، وهو ما قد يكون مكلفًا ومستهلكًا للطاقة. لكن يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التعدين. إذ تستطيع خوارزميات تعلم الآلة تحليل بيانات استهلاك الطاقة وأداء الأجهزة وظروف الشبكة لتحسين كفاءة التعدين وتقليل التكاليف. وهذا يمكن أن يجعل تعدين العملات المشفرة أكثر استدامة وأكثر ربحية.

هذه مجرد أمثلة قليلة على مشاريع العملات المشفرة التي تركز على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في منصاتها. ومع استمرار تطور هذا المجال، يمكننا توقع ظهور المزيد من المشاريع التي تهدف إلى الجمع بين قوة سلسلة الكتل والذكاء الاصطناعي لتقديم حلول مبتكرة لمجموعة متنوعة من الصناعات.

يُعد بروتوكول The Graph اللامركزي مثالًا واعدًا على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والـ«كريبتو» معًا لتمكين تطبيقات لامركزية أكثر كفاءة وقابلة للتوسع. يتيح The Graph للمطورين بناء تطبيقات لامركزية يمكنها البحث عن بيانات سلسلة الكتل ومعالجتها وتحليلها بكفاءة. ويستخدم شبكة من العقد تقوم بفهرسة بيانات سلسلة الكتل وإتاحتها للاستعلامات. تُحفَّز هذه العقد على تقديم خدمات فهرسة عالية الجودة عبر تلقي رموز The Graph (GRT) كمكافآت.

يمكن استخدام بروتوكول The Graph، نظريًا، بالتزامن مع تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات سلسلة الكتل واستخلاص رؤى منها. يمكن استخدام خوارزميات تعلم الآلة لتحليل الأنماط في بيانات المعاملات المفهرسة بواسطة The Graph، والتي يمكن أن تُستخدم لتحديد اتجاهات السوق أو التنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية. وهذا قد يتيح قرارات تداول أكثر كفاءة ودقة، كما يمكن أن يحسن اكتشاف الاحتيال والوقاية منه. علاوة على ذلك، تجعل الطبيعة اللامركزية لـ The Graph الشبكة شديدة المرونة وعالية الأمان، لأنها لا تعتمد على سلطة مركزية أو خدمة طرف ثالث لإدارة بيانات سلسلة الكتل وفهرستها. وهذا يجعلها مناسبة بشكل خاص لاستخدامها في التطبيقات التي تتطلب مستويات عالية من الأمان والشفافية.

من المشاريع الأخرى القائمة على العملات المشفرة والمتصلة بالذكاء الاصطناعي Fetch.ai، وهي منصة لامركزية تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML) لتمكين وكلاء اقتصاديين مستقلين (AEAs) من تنفيذ مهام مثل المعاملات ومشاركة البيانات والتنبؤ. تهدف المنصة إلى توفير بنية تحتية لامركزية لإنشاء وكلاء اقتصاديين مستقلين ونشرهم وإدارتهم، ويمكن اعتبارهم ككيانات رقمية تتفاعل فيما بينها لتنفيذ المهام بشكل مستقل.

يركز Fetch.ai على تطوير تطبيقات عملية لوكلاء AEAs في مجالات مثل النقل وإدارة سلسلة التوريد وإدارة الطاقة. على سبيل المثال، طورت المنصة مشروعًا تجريبيًا لتحسين مسارات النقل باستخدام AEAs، بهدف تقليل الازدحام وتحسين كفاءة شبكات النقل.

SingularityNET (AGIX) هو سوق لامركزي للذكاء الاصطناعي يهدف إلى إنشاء منصة عالمية لمطوري الذكاء الاصطناعي والمستخدمين لمشاركة الموارد والتعاون في مشاريع الذكاء الاصطناعي. العملة المشفرة AGIX هي التي تشغّل منصة SingularityNET، وقد غطيت بالفعل جميع الجوانب الرئيسية لهذا المشروع قبل أكثر من عام في حلقة من بودكاست فيديو «Crypto Corner» الخاص بي، عندما وضعت Singularity ضمن رادار عملاتك المشفرة.

DeepBrain Chain (DBC) هو أيضًا منصة حوسبة ذكاء اصطناعي لامركزية أخرى تهدف إلى توفير بنية تحتية منخفضة التكلفة وآمنة وقابلة للتوسع لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. تستخدم المنصة تقنية سلسلة الكتل لإنشاء شبكة موزعة من موارد الحوسبة يمكن مشاركتها بين المستخدمين والمؤسسات لتنفيذ مهام مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

توفر منصة DBC عدة ميزات رئيسية مصممة لدعم تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تبادل بيانات آمن، ونظام تدريب واستدلال لامركزي للذكاء الاصطناعي، وسوق ذكاء اصطناعي موزع. يتيح تبادل البيانات الآمن للمستخدمين مشاركة البيانات مع بعضهم البعض بطريقة آمنة وخاصة، بينما يتيح نظام التدريب والاستدلال اللامركزي للمستخدمين تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها على الشبكة. يوفر سوق الذكاء الاصطناعي الموزع منصة للمستخدمين لشراء وبيع نماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي باستخدام رموز DBC.

بشكل عام، تمتلك هذه المنصات القدرة على تحويل صناعة الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر كفاءة وأمانًا وفعالية من حيث التكلفة. ومن خلال الاستفادة من تقنية سلسلة الكتل وموارد الحوسبة اللامركزية، تعمل هذه المنصات على إتاحة الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر ديمقراطية، وجعلها أكثر سهولة للشركات والأفراد.

Numerai هي منصة مبتكرة تجمع بين عوالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتقنية سلسلة الكتل لخلق نهج فريد في مجال الاستثمار. في جوهرها، هي صندوق تحوط لامركزي يجمع بين الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة وتقنية سلسلة الكتل لاتخاذ قرارات استثمارية. تتيح المنصة لعلماء البيانات إنشاء نماذج تنبؤية بناءً على البيانات المالية، ثم تستخدمها خوارزميات تداول Numerai لاتخاذ قرارات الاستثمار. يسمح نهج Numerai الفريد لعلماء البيانات من جميع أنحاء العالم بالمشاركة في إنشاء النماذج، حيث يتم تشفير البيانات وإخفاء هوية المستخدمين لحماية خصوصيتهم.

من المزايا الرئيسية لـ Numerai أنها تتيح اتباع نهج لامركزي في الاستثمار، بدلًا من صناديق التحوط التقليدية التي تُدار بواسطة فريق مركزي من المحللين. يتيح هذا النهج اللامركزي قدرًا أكبر من الشفافية والمساءلة، حيث يمكن لأي شخص المشاركة والمساهمة في المنصة.

Cortex (CTXC) هي منصة لامركزية للذكاء الاصطناعي (AI) تتيح للمطورين إنشاء وتطبيق تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل ونشرها. تستخدم Cortex الذكاء الاصطناعي لإنشاء عقود ذكية ذكية يمكنها تنفيذ مهام معقدة، ما يجعل من الأسهل على المطورين إنشاء تطبيقات لامركزية بميزات متقدمة.

إحدى الميزات الرئيسية لـ Cortex هي قدرتها على دعم عدة خوارزميات للذكاء الاصطناعي، مما يجعلها منصة مرنة لمجموعة واسعة من التطبيقات. تدعم محرك الذكاء الاصطناعي في Cortex خوارزميات شائعة مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار وآلات ناقلات الدعم، بالإضافة إلى الخوارزميات المخصصة التي ينشئها المطورون. كما تتضمن منصة Cortex أيضًا مُترجمًا للعقود الذكية يتيح للمطورين كتابة عقود ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي بلغات برمجة متنوعة. ثم تتم ترجمة العقود الذكية إلى سلسلة الكتل، ما يجعلها غير قابلة للتغيير ومقاومة للتلاعب. لدى Cortex أيضًا عملتها المشفرة الخاصة بها CTXC، وتُستخدم كوسيلة دفع لموارد الحوسبة على المنصة. يمكن للمطورين استخدام CTXC للدفع مقابل موارد الذكاء الاصطناعي مثل بيانات التدريب والقدرة الحوسبية وتخزين البيانات. ومن خلال دعم عدة خوارزميات للذكاء الاصطناعي وتوفير منصة متعددة الاستخدامات للمطورين، تساعد Cortex على دفع عجلة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي وتقنية سلسلة الكتل.

عوائق أمام الذكاء الاصطناعي

هناك عدة عوائق أمام الدخول إلى مجال الذكاء الاصطناعي في قطاع العملات المشفرة يمكن أن تجعل من الصعب على الوافدين الجدد تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي ونشرها. تتمثل إحدى أكبر التحديات في جودة البيانات المتاحة في قطاع العملات المشفرة. فبينما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة لتوليد تنبؤات ورؤى دقيقة، قد تتفاوت جودة البيانات في هذا القطاع. وذلك لأن بيانات العملات المشفرة غالبًا ما تكون غير منظمة وخاضعة للتلاعب، ما قد يجعل من الصعب تطوير نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة وموثوقة.

عائق آخر أمام الدخول هو محدودية التبنّي. رغم وجود اهتمام متزايد باستخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع العملات المشفرة، لا يزال التبنّي محدودًا نسبيًا. وهذا قد يجعل من الصعب على الوافدين الجدد اكتساب زخم وبناء قاعدة مستخدمين لتطبيقات ذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. علاوة على ذلك، فإن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها يتطلب خبرة تقنية متخصصة في خوارزميات تعلم الآلة ومعالجة البيانات ولغات البرمجة. وقد يشكل هذا عائقًا لمن لا يملكون خلفية في هذه المجالات.

عدم اليقين التنظيمي هو تحدٍ آخر يمكن أن يجعل من الصعب على الوافدين الجدد تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي ونشرها في قطاع العملات المشفرة. ما زال هذا القطاع غير منظّم نسبيًا، وهناك درجة من عدم اليقين حول كيفية تطور اللوائح في المستقبل. يمكن أن يؤدي ذلك إلى خلق حالة من عدم اليقين لدى من يطورون تطبيقات ذكاء اصطناعي في قطاع العملات المشفرة، إذ قد لا يعرفون كيف ستتأثر تطبيقاتهم باللوائح المستقبلية.

إن معالجة هذه التحديات سيتطلب مزيجًا من الخبرات التقنية، ووضوحًا تنظيميًا، وإجراءات لبناء الثقة لضمان شعور المستخدمين بالارتياح عند استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع العملات المشفرة.

وفقًا لتقرير صادر عن Grand View Research، بلغت قيمة حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي 62.35 مليار دولار أمريكي في عام 2020، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) قدره 40.2% من 2021 إلى 2028. وبحلول عام 2028، يُتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي إلى 997.77 مليار دولار أمريكي.

ويُقدّر تقرير آخر صادر عن ResearchAndMarkets أن سوق الذكاء الاصطناعي العالمي سينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 42.2% من 2021 إلى 2026، مع توقع وصول حجم السوق إلى 309.6 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026.

توضح هذه الإحصاءات الإمكانات الكبيرة للنمو التي يتمتع بها قطاع الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمس المقبلة. ومع التقدم في التكنولوجيا وزيادة التبنّي عبر مختلف الصناعات، من المتوقع أن يستمر الذكاء الاصطناعي في نموه السريع وأن يحقق تأثيرًا تحويليًا على المجتمع.