تركّز رؤية ماسك للروبوتات على المساعدة الشخصية والرعاية والتعليم وإنتاجية أعلى من خلال الأتمتة.
تتطلب البنية التحتية للذكاء الاصطناعي موارد حوسبة وبيانات منظمة وتطبيقات لا مركزية وأنظمة لبرمجيات مستقلة.
تستهدف Bittensor وRender وFET وNEAR وThe Graph مجالات مختلفة ضمن منظومة الذكاء الاصطناعي-بلوك تشين المتوسعة.
تثير رؤية إيلون ماسك لانتشار الروبوتات البشرية على نطاق واسع أسئلة جديدة حول الذكاء الاصطناعي والأتمتة ومستقبل الاقتصاد الرقمي. خلال نقاش مع مجموعة الصين الإعلامية، عرض ماسك نتيجتين محتملتين بينما تصبح الروبوتات البشرية أكثر شيوعًا. وقد وصف سيناريو إيجابياً تتحول فيه الروبوتات إلى مساعدين شخصيين قادرين على أداء مهام تتطلب حاليًا وقتًا وجهدًا بشريين كبيرين.
https://twitter.com/heyshrutimishra/status/2106505501789872143?s=20
تحدث موسك أيضًا عن اقتصاد يمكن للأفراد من خلاله طلب آلاف الروبوتات المادية والرقمية في وقت واحد. وطرح أسئلة حول ما إذا كان سيكون هناك دخل مرتفع عالمي في المستقبل، وما إذا كانت مكاسب الإنتاجية ستكون كبيرة، وما إذا كان المعنى التقليدي للمال سيظل صحيحًا.
يشير هذا التصور إلى البنية التحتية اللازمة لتمكين المزيد والمزيد من الأجهزة المستقلة. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي قدرات حوسبية وبياناتًا وبرمجيات وشبكات يمكنها تنسيق مهام أكثر تعقيدًا. وفي مجال العملات الرقمية، توجد عدة مشاريع تعمل على جوانب مختلفة من هذه البنية التحتية الناشئة.
Bittensor يستهدف شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية
نظام ذكاء الآلة اللامركزي وشبكة الخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي هما محور Bittensor (TAO). تم تصميمه بحيث يمكن لأطراف مختلفة توفير موارد حوسبة أو نماذج أو خدمات مرتبطة بالذكاء إلى شبكة مفتوحة.
يأتي المشروع ضمن نقاش أكبر حول الذكاء الاصطناعي اللامركزي، إذ يتصور مساحة يمكن فيها تنمية ذكاء الآلة ومشاركته عبر منصة مبنية على البلوكشين.
Render يوفر بنية تحتية للحوسبة عالية الأداء
يعمل Render (RENDER) على تشغيل شبكة لامركزية مصممة لربط المستخدمين الذين يحتاجون إلى حوسبة GPU مع مقدمي الخدمات الذين يوفّرون سعة معالجة رسومات غير مستخدمة.
يحتوي النموذج الأساسي على تطبيقات تتجاوز الرسم/التصوير الرقمي. قد يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي موارد كبيرة من وحدات GPU للتدريب والاستدلال وأحمال عمل أخرى، ما يمنح شبكات الحوسبة اللامركزية دورًا محتملاً في سوق البنية التحتية المتوسعة للذكاء الاصطناعي.
تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق يركز على تطوير الذكاء الاصطناعي
يُعد تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق (FET) مجموعة من مشاريع ذكاء اصطناعي مبنية على البلوكشين تعمل معًا لإنشاء ذكاء اصطناعي لامركزي. لديه هدف أوسع بكثير يتمثل في إنشاء نظام ذكاء اصطناعي مفتوح يمكن فيه للوكلاء المستقلين وذكاء الآلة التواصل معًا عبر بنية تحتية لامركزية. وهذا يجعل FET في قلب التقاطع المتوسع بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وسلسلة البلوكشين.
بروتوكول NEAR يبني بنية تحتية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
بروتوكول NEAR (NEAR) عبارة عن شبكة بلوكشين مصممة لدعم التطبيقات اللامركزية والخدمات الرقمية القابلة للتوسع. وقد استكشف نظامه البيئي الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، بما في ذلك تطبيقات تتضمن وكلاء ذكاء اصطناعي وأدوات موجهة للمستخدمين.
مع ازدياد شيوع البرامج المستقلة، يمكن استخدام البنية التحتية للبلوكشين لتوفير الملكية والمعاملات والهوية والتنسيق لتطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
The Graph ينظم البيانات لتطبيقات البلوكشين
تقدم The Graph (GRT) بروتوكول فهرسة لتمكين المطورين من الوصول إلى بيانات البلوكشين المنظمة. كما توفر بنية تحتية للاستعلام عن المعلومات والاستفادة منها من شبكات البلوكشين عبر التطبيقات اللامركزية.
مع تفاعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع شبكات البلوكشين، تصبح القدرة على الوصول إلى البيانات بثقة أكثر أهمية. قد تكون هناك حاجة لبيانات على السلسلة منظمة لدعم اتخاذ القرار، أو لاسترجاع السجلات على السلسلة، أو للمهام الآلية التي ينفذها وكلاء الذكاء الاصطناعي.
ماذا قد تعني رؤية موسك للروبوتات بالنسبة لعملات الذكاء الاصطناعي؟
تركّز تعليقات موسك في المقام الأول على الآثار المحتملة للروبوتات البشرية الشكل على الحياة اليومية والإنتاجية الاقتصادية. ومع ذلك، فإن تطوير مثل هذه الأنظمة سيتطلب أيضًا بنية تحتية رقمية كبيرة، بما في ذلك موارد الحوسبة وأنظمة البيانات وبرمجيات مؤتمتة.
تقترب خمس العملات الرقمية التي تم تسليط الضوء عليها هنا من هذا الاتجاه الأوسع في مجال الذكاء الاصطناعي من زوايا مختلفة. يركز Bittensor على الذكاء الآلي اللامركزي، وRender على حوسبة GPU، وتحالف الذكاء الاصطناعي الفائق على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وNEAR على تطبيقات البلوكشين، وThe Graph على بيانات البلوكشين.
لذلك، تأتي أهميتها بالنسبة لقطاع الذكاء الاصطناعي من البنية التحتية والتطبيقات التي يقومون ببنائها، وليس من الروبوتات البشرية الشكل نفسها. ومع تطور الذكاء الاصطناعي، قد تصبح تلك الطبقات المختلفة أكثر أهمية للاقتصاد الرقمي.