ماذا لو لم يحتج الذكاء الاصطناعي إلى مركز بيانات لاتخاذ قرار؟

تركّز معظم النقاشات حول الذكاء الاصطناعي على النماذج الأكبر، والمزيد من وحدات معالجة الرسومات، والبنية التحتية الأضخم. لكن Acurast تستكشف سؤالًا مختلفًا: ما مقدار العمل المفيد الذي يمكن للذكاء الاصطناعي إنجازه على الهواتف التي يملكها الناس بالفعل؟

تعرّفوا إلى Laya، وهو نموذج لاتخاذ القرارات يعمل على شبكة الهواتف الذكية اللامركزية التابعة لـ Acurast.

تتجاوز عروضه التوضيحية التسعة المباشرة مجال الألعاب. تُظهر Snake وTetris وDoom كيف يمكن للذكاء الاصطناعي اختيار الأفعال، بينما تشير مهام تصنيف البريد الإلكتروني والإشراف على المحادثات وفحص محاولات حقن الأوامر إلى تطبيقات برمجية عملية.

وهذا الفرق مهم. فليست كل مهمة للذكاء الاصطناعي بحاجة إلى نموذج ضخم يولّد فقرات من النصوص. بعض المهام تتطلب قرارات سريعة ومنظّمة، وقد تكون النماذج الأصغر التي تعمل على أجهزة يومية مناسبة لها.

يربط نهج Acurast هذه المهام بشبكة حوسبة موزعة بدلًا من الاعتماد حصريًا على البنية التحتية المركزية. وبالطبع، سيظل التبنّي في العالم الحقيقي مرهونًا بالدقة وزمن الاستجابة والموثوقية والتكلفة.

برأيي، ليس السؤال المثير للاهتمام هو ما إذا كان الهاتف قادرًا على تشغيل الذكاء الاصطناعي، بل: ما مهام الذكاء الاصطناعي المفيدة التي تستطيع شبكة من الهواتف إنجازها باستمرار وعلى نطاق واسع؟

هناك أيضًا مهمة ضمن Cloud Rebellion تقدّم 5,000 نقطة MIST مقابل مشاركة تجربتك على X وإرسال رابط المنشور. نقاط MIST هي نقاط ضمن الحملة، وليست رمز ACU.
$ACU