الحاجة الملحة لطبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي في Web3: معالجة فوضى البيانات

في المشهد المتطور بسرعة لـ Web3، من المتوقع أن تلعب وكلاء الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا. تعمل هذه الوكلاء على دورة بسيطة ولكن معقدة: المراقبة، اتخاذ القرار، الفعل، والتعلم. ومع ذلك، فإن فعاليتهم تعتمد على الوصول إلى بيانات جديدة وموثوقة ودون إذن. بينما تقدم Web2 حلولًا مركزية، فإن Web3 تقدم سيناريو أكثر تعقيدًا مع بيانات موزعة عبر العديد من السلاسل غير المتجانسة، وكتل العقد، ومؤشرات البيانات، و خوارزميات خارج السلسلة. تخلق هذه التجزئة بيئة صعبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، تشبه الكيانات الجائعة في مخزن فوضوي.

فهم معضلة بيانات الذكاء الاصطناعي-ويب 3

إن دمج الذكاء الاصطناعي في Web3 يتسارع، لكن البيانات تظل هي العقبة الرئيسية. يعترف قادة الصناعة بشكل متزايد بالطبيعة التكميلية لتقنيات الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. يوفر الذكاء الاصطناعي قدرات توليدية واستقلالية، بينما تقدم العملات المشفرة الملكية، والأصل، والأسواق المفتوحة للحوسبة والبيانات.

لقد أبرز فيتاليك بوتيرين العديد من التقاطعات بين العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي، مشددًا على الحاجة إلى تصميم حوافز بعناية. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في الأسواق العدائية حيث تكون جودة البيانات وسلامتها في غاية الأهمية.

التحديات التي يواجهها مطورو الذكاء الاصطناعي في Web3

يواجه مطورو الذكاء الاصطناعي في مجال Web3 العديد من العقبات الكبيرة:

1. التباين: كل سلسلة بلوكشين لها خصائص فريدة، مما يجعل تجميع البيانات عبر السلاسل معقدًا.
2. قدم البيانات مقابل التكلفة: الموازنة بين البيانات الميسورة ولكن البطيئة والبيانات باهظة الثمن في الوقت الفعلي.
3. التعقيد الدلالي: يتطلب تحويل بيانات البلوكشين الخام إلى رؤى ذات مغزى عمليات ETL مستمرة.
4. مشاكل الموثوقية: تسبب الازدحام الشبكي وتأخير الأوراق المالية سيناريوهات غير متوقعة لوكلاء مستقلين.

تعريف “البيانات القابلة للتنفيذ” في ويب 3

لكي تكون البيانات قابلة للتنفيذ حقًا في Web3، يجب أن تلبي عدة معايير:

• دلالات موحدة عبر السلاسل
• النضارة والحتمية مع أوقات استجابة محددة
• إمكانية التحقق من خلال الأصلية التشفيرية
• قدرات حساب البيانات القريبة
• وظيفة البث مع استعلامات السفر عبر الزمن

حاليًا، يوفر مكدس Web3 أجزاء من هذه المتطلبات ولكنه يفتقر إلى نسيج متماسك، عبر السلاسل، ومنخفض الكمون ضروري لوكلاء الذكاء الاصطناعي من الدرجة الإنتاجية.

دروس من الحوادث الواقعية

شهدت السنوات الأخيرة مواجهة العديد من مشاريع AI×Web3 لتحديات أو توقف عن العمل، بما في ذلك منصة WWA الخاصة بـ Planet Mojo وBrian، وهو مساعد تحويل النص إلى معاملة في Web3. تبرز هذه الحالات كيف يمكن أن تؤثر التأخيرات وتجزئة البيانات بشكل كبير على المشاريع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في مجال blockchain.

الحلول الناشئة وأفضل الممارسات

لمعالجة هذه التحديات، تظهر عدة استراتيجيات:

1. أنظمة قائمة على النية بدلاً من المكالمات الخام
2. مؤشرات النضارة المدركة للنهائية
3. الحوسبة الطرفية لمعالجة البيانات
4. مصادر البيانات الزائدة مع اشتقاقات قابلة للتفسير
5. ضوابط الإنسان في الحلقة للإجراءات ذات التأثير العالي

تصور طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي لـ Web3

يجب أن تكون طبقة البيانات المثالية الجاهزة للذكاء الاصطناعي لـ Web3:

• قابل للبرمجة وقابل للتحقق
• متوافق مع الزمن الحقيقي وعبر السلسلة
• قادر على تطبيع البيانات عبر سلاسل متعددة
• مزود بوظائف البث واللقطات
• مدمج مع أنظمة قائمة على النية
• مصمم بميزات أمان وتدقيق قوية

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الويب 3

مع بنية تحتية مناسبة للبيانات، يمكننا توقع تطورات مثيرة:

• صنع سوق ذاتي مع مراعاة تحديث البيانات
• أنظمة الحوكمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• إدارة المحفظة عبر السلاسل
• أسواق البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي مع إثبات الأصل القائم على البلوكشين

الخاتمة: الطريق إلى الأمام

مع تزايد أهمية وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام ويب 3 البيئي، ستلعب بنية البيانات الأساسية دورًا محوريًا في تحديد النجاح. ستكون الفرق التي يمكنها إنشاء طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي - مُطابقة، مُعكوسة، قابلة للحساب، وواعية للنهائية - في وضع أفضل لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعّالين في البيئة المعقدة والمتعددة السلاسل لويب 3.

مستقبل Web3 يكمن في توفير وكلاء الذكاء الاصطناعي بالنسيج البياني القوي والموثوق الذي يحتاجونه للعمل بكفاءة في هذا السوق الديناميكي وغالبًا المعادي.

تنبيه: هذه المقالة لأغراض المعلومات فقط. الأداء السابق لا يضمن النتائج المستقبلية.