أحيانًا أفكر في الأمر وهذا يزعجني حقًا - عندما يقدم مشروع نفسه على أنه "بلوكشين أصلي يعتمد على الذكاء الاصطناعي"، ماذا نسمع حقًا؟ هل هو شيء جديد حقًا أم مجرد أفكار قديمة تم إعادة تعبئتها بكلمات جديدة؟ إنه مثل محاولة وضع النبيذ القديم في زجاجات جديدة.
لأكون صريحًا تمامًا....
هذا هو بالضبط السؤال الذي يتبادر إلى ذهني عندما يتعلق الأمر بـ @OpenLedger. من الخارج، يبدو أنه شبكة بلوكشين ولكن الشرح الداخلي مختلف قليلاً... هنا، الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة بل هو قلب النظام بأكمله - المحرك الحي. عندما يقدمون مثالًا على فريق سباق فورمولا 1، قد يبدو الأمر دراميًا بعض الشيء في البداية. ولكن إذا فكرت في الأمر، فإن المقارنة ليست بلا سبب. شيء واحد مهم جدًا في سباق F1 - كل شيء يتغير في الوقت الحقيقي. ظروف المسار، تمسك الإطارات، الطقس، سرعة الخصم - كل شيء يتغير في كل ثانية. والفرق لا يقود فقط، بل يتخذون قرارات في كل لحظة. هذه هي بالضبط الطريقة التي تريد بها OpenLedger شرح نظامها. تحليل بيانات مستمر - رؤية كل شيء "مباشر"
أحيانًا أفكر في الأمر ويفسد ذلك مزاجي فعلًا - عندما يقدم مشروع نفسه كـ “بلوكتشين أصلي للذكاء الاصطناعي”، فماذا نسمع حقًا؟ هل هو شيء جديد بالفعل أم أن أفكارًا قديمة يتم إعادة تغليفها بكلمات جديدة؟ إنها كأنك تحاول وضع نبيذ قديم في زجاجات جديدة.
بصراحة تامة....
هذا هو بالضبط السؤال الذي يخطر في بالي عندما يتعلق الأمر بـ @OpenLedger. من الخارج، يبدو كشبكة بلوكشين، لكن التفسير الداخلي مختلف قليلًا... هنا، لا يُعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة بل هو داخل النظام بأكمله - المحرك الحي. عندما يعطون مثال فريق سباقات فورمولا 1، قد يبدو الأمر مبالغًا فيه قليلًا في البداية. لكن إذا فكرت في الأمر، فإن المقارنة ليست بلا سبب. هناك شيء مهم جدًا في سباق فورمولا 1 - كل شيء يتغير في الوقت الحقيقي. ظروف المسار، قبضة الإطارات، الطقس، سرعة الخصم - كل شيء يتغير كل ثانية. والفرق لا تقوم فقط بالقيادة، بل تتخذ قرارات في كل لحظة. هذا بالضبط كيف يريد OpenLedger أن يشرح نظامه. تحليل التليمتريا المستمر - رؤية كل شيء “حيًا”
أحيانًا أفكر في الأمر ويفسد ذلك مزاجي فعلًا - عندما يقدم مشروع نفسه كـ “بلوكتشين أصلي للذكاء الاصطناعي”، فماذا نسمع حقًا؟ هل هو شيء جديد بالفعل أم أن أفكارًا قديمة يتم إعادة تغليفها بكلمات جديدة؟ إنها كأنك تحاول وضع نبيذ قديم في زجاجات جديدة.
بصراحة تامة....
هذا هو بالضبط السؤال الذي يخطر في بالي عندما يتعلق الأمر بـ @OpenLedger. من الخارج، يبدو كشبكة بلوكشين، لكن التفسير الداخلي مختلف قليلًا... هنا، لا يُعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة بل هو داخل النظام بأكمله - المحرك الحي. عندما يعطون مثال فريق سباقات فورمولا 1، قد يبدو الأمر مبالغًا فيه قليلًا في البداية. لكن إذا فكرت في الأمر، فإن المقارنة ليست بلا سبب. هناك شيء مهم جدًا في سباق فورمولا 1 - كل شيء يتغير في الوقت الحقيقي. ظروف المسار، قبضة الإطارات، الطقس، سرعة الخصم - كل شيء يتغير كل ثانية. والفرق لا تقوم فقط بالقيادة، بل تتخذ قرارات في كل لحظة. هذا بالضبط كيف يريد OpenLedger أن يشرح نظامه. تحليل التليمتريا المستمر - رؤية كل شيء “حيًا”
ما أفهمه هو،
إن بياناتها على السلسلة و”datanets” الخاصة بها تعمل فعلاً كتدفق مستمر. الأمر كأن النظام لا يتوقف..... دائمًا يراقب، يقرأ، يفهم. يبدو الأمر غريبًا قليلًا أن تفكر فيه - إذا لم يكن بإمكان الذكاء الاصطناعي الإجابة فقط بل أيضًا أن يشعر ببيئته طوال الوقت، فما الذي يجعل القرارات تتغير؟ لكن هنا سؤال....... كلما زادت هذه البيانات في الوقت الفعلي، هل ستصبح القرارات أوضح؟ أم أن الضوضاء أيضًا ستزداد؟ استراتيجية ديناميكية - تغيير الأفكار مع تغيّرها. في مثال الفورمولا 1، عندما تمطر، تتغير الإطارات. الفكرة هنا هي نفسها - يقوم النموذج بتحديث قراراته عندما تأتي بيانات جديدة. يبدو الأمر ذكيًا جدًا، لكن في الواقع ليس دائمًا سهلًا. لأن كل تغيير يعني مخاطر جديدة. التكيّف بسرعة كبيرة قد يعني أحيانًا المبالغة في رد الفعل.
ما زلت أعتقد....
ومع ذلك، الفكرة قوية - ليس ذكاءً اصطناعيًا ثابتًا بل نظامًا يمكنه إعادة حساب استراتيجيته بنفسه، مرارًا وتكرارًا........ إثبات الإسناد - إظهار من يساهم -
هذه هي النقطة التي يسلك فيها @OpenLedger مسارًا مختلفًا قليلاً. يقولون - إن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مخرجات، بل إن إدخال البيانات أيضًا مهم. يمكن تتبع مقدار التأثير الذي تحدثه أي بيانات على أي نموذج. وبناءً على ذلك، سيتم منح المكافأة مع $OPEN tokens. يبدو هذا المكان مثيرًا للاهتمام - بل مثيرًا جدًا. لأن السؤال الحقيقي في Web3 يدور هنا - من الذي يخلق القيمة فعلًا؟
إذا كانت البيانات وقودًا، فإلى أين ملكية هذا الوقود؟
لكن توجد أيضًا معضلة - إذا كان كل شيء يمكن قياسه، فهل يمكن حقًا التقاط الصورة الكاملة للمساهمة؟ هل بعض التأثيرات دائمًا غير قابلة للقياس؟ التغيير الكبير في الداخل.......
بشكل عام، ما يحاول @OpenLedger فعله ليس فقط تحسين الذكاء الاصطناعي. بل بالأحرى، إعادة تعريف علاقتنا بالذكاء الاصطناعي. كان الذكاء الاصطناعي القديم شيئًا يشبه الصندوق الأسود - أدخل بيانات، احصل على مخرجات. ما يحدث في المنتصف غير مرئي. هنا يقولون - لا، كل شيء قابل للتتبع، ومباشر، ومربوط اقتصاديًا - أنا مندهش جدًا🤔. عندما تسمع هذا، يبدو كأن هناك بنية تحتية للمستقبل يتم بناؤها، حيث لا تُستخدم البيانات فقط - بل تصبح أيضًا ذات قيمة. لكن هناك شيء يستمر في الحضور إلى ذهني - عندما يصبح النظام أكثر شفافية، هل سيصبح الأمر أسهل فعلًا؟ أم سيصبح أكثر تعقيدًا؟
أود أن أقول في الختام أن،
من الصعب أن أصف @OpenLedger بأنه “حل” كامل. مرة أخرى، ليس صحيحًا أن نسميه مجرد ضجة. بل هو بالأحرى اتجاه - حيث يتداخل الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل واقتصاد البيانات معًا كنظام متحرك. قد لا تكون أكثر الأشياء إثارة هي التكنولوجيا نفسها، بل التحول في طريقة التفكير - لم يعد الذكاء الاصطناعي أداة ثابتة، بل بيئة تتطور. ومدى واقعية حدوث هذا التغيير صعب القول عنه الآن. لكن شيء واحد واضح - إذا بدأت البيانات و”attribation” والذكاء في الوقت الحقيقي بالعمل معًا فعلًا، فستتغير الطريقة التي نرى بها الذكاء الاصطناعي تدريجيًا. وهل البنية التحتية للمستقبل بدأت فعلاً من هنا أم أن @OpenLedger #OpenLedger $OPEN
