تحديات وفرص تطوير الذكاء الاصطناعي في ويب 3

تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية بسرعة، حيث تعزز التقدم في النماذج متعددة الوسائط من هيمنة الشركات الكبرى في هذا المجال. تظهر هذه الحواجز التكنولوجية بشكل رئيسي في مجالات المحاذاة الدلالية، وفهم الرؤية، والتضمين عالي الأبعاد، ودمج الميزات. تقوم النماذج المعقدة للذكاء الاصطناعي بدمج طرق التعبير المتنوعة بوتيرة غير مسبوقة، مما يبني مرتفعات ذكاء اصطناعي مغلقة بشكل متزايد.

ومع ذلك، يبدو أن اتجاه تطوير Web3 AI يتباعد عن الاتجاهات السائدة. تظهر المحاولات الأخيرة في اتجاه الوكلاء عدم توافق مزدوج في التقنية والتفكير. في ظل بيئة تتميز بترابط عالٍ بين الوحدات، وتوزيع ميزات غير مستقر للغاية، وزيادة تركيز متطلبات الحوسبة، يصعب على النماذج متعددة الوسائط أن تجد موطئ قدم لها في مجال Web3.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في Web3 لا يكمن في مجرد تقليد الذكاء الاصطناعي في Web2، بل يتطلب اتخاذ نهج استراتيجي ملتوي. بدءًا من محاذاة المعاني في الفضاءات عالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آليات الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الميزات تحت قوة الحساب المتباينة، يحتاج الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى ابتكار طرق جديدة.

التحديات الرئيسية التي تواجه Web3 AI

1. صعوبة التوافق الدلالي: تواجه Web3 AI صعوبة في تحقيق فضاء الإدخال عالي الأبعاد، مما يؤدي إلى عدم إمكانية مواءمة المعلومات من أوضاع مختلفة بفعالية. وهذا يحد من قدرة النظام على الفهم واتخاذ القرارات في السيناريوهات المعقدة.

2. آلية الانتباه مقيدة: نظرًا لعدم وجود مساحة تمثيل عالية الأبعاد موحدة، فإن Web3 AI تواجه صعوبة في تحقيق آلية انتباه دقيقة. يؤثر هذا على قدرة النموذج على التقاط المعلومات الرئيسية وكفاءة معالجتها.

3. دمج الميزات غير كاف: تندرج خصائص دمج Web3 AI غالبًا في مرحلة التجميع الثابتة البسيطة، حيث تفتقر إلى التفاعل العميق وقدرة التعديل الديناميكي.

4. القيود الناتجة عن التوزيع المعياري: على الرغم من أن التصميم القائم على الوحدات له مزاياه، إلا أنه أدى أيضًا إلى ظهور جزر معلومات وانخفاض في الأداء العام للنظام. من الصعب تحقيق التعاون العميق والتحسين بين الوحدات المختلفة.

الفرص المحتملة لـ Web3 AI

على الرغم من التحديات، لا تزال Web3 AI تتمتع بمزايا فريدة وفرص للتطوير:

1. سيناريوهات الحوسبة الطرفية: تتميز Web3 AI بخصائصها في اللامركزية، التوازي العالي، وانخفاض الترابط، مما يمنحها مزايا أكبر في سيناريوهات مثل الحوسبة الحافة.

2. مهام خفيفة الوزن: مناسب لإجراء مهام التدريب الخفيفة مثل ضبط LoRA بعد التدريب، ومحاذاة السلوك، وتدريب البيانات المجمعة وتوسيمها.

3. نموذج أساسي صغير: يمكن التركيز على تطوير وتدريب نماذج أساسية صغيرة مناسبة للبيئات الموزعة.

4. التعاون بين الأجهزة الطرفية: استكشاف نماذج التدريب والتفسير التعاوني بين الأجهزة الطرفية من خلال الاستفادة من الخصائص اللامركزية.

5. التكرار المرن: مقارنة بأنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية الكبيرة، يمكن لمشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 أن تتطور وتعدل اتجاهاتها بشكل أكثر مرونة.

اقتراحات استراتيجية التنمية

1. التركيز على السيناريوهات الحدودية: ابحث أولاً عن نقاط الاختراق في سيناريوهات الحافة التي لا تغطيها الذكاء الاصطناعي التقليدي.

2. استغلال مزايا اللامركزية: استغلال الخصائص اللامركزية وعالية التوازي لتطوير تطبيقات وحلول الذكاء الاصطناعي الفريدة.

3. بناء النظام البيئي: بناء نظام بيئي مفتوح حول نماذج أساسية صغيرة ومهام خفيفة الوزن لجذب المطورين والمستخدمين للمشاركة.

4. الحفاظ على المرونة: متابعة عن كثب اتجاهات تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، والحفاظ على مرونة المنتجات والمسارات التكنولوجية، وضبط الاتجاه في الوقت المناسب.

5. التخطيط على المدى الطويل: إدراك أن تطوير Web3 AI قد يستغرق وقتًا طويلاً، والاستعداد للاستثمار على المدى الطويل والانتظار بصبر.

مع التطور المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، قد يبدأ نافذة الفرص في Web3 AI في الظهور تدريجياً. المفتاح هو الاستمرار في الابتكار على أساس المزايا الحالية، وفي الوقت المناسب، الاستفادة من الطلبات السوقية الناشئة ونقاط الاختراق التكنولوجية.