نماد سایت توکن باز

آینده ربات‌ها و ارزهای دیجیتال؛ ۵ پروژه هوش مصنوعی که باید بشناسید

عامل هوش مصنوعی ai agents

عامل هوش مصنوعی ai agents

چشم‌انداز ایلان ماسک (Elon Musk) درباره گسترش ربات‌های انسان‌نما، بحث‌های تازه‌ای را درباره آینده هوش مصنوعی، اتوماسیون و اقتصاد دیجیتال به راه انداخته است. ماسک در گفت‌وگویی با گروه رسانه‌ای چین (China Media Group)، دو سناریوی احتمالی برای آینده ربات‌های انسان‌نما مطرح کرد؛ سناریوهایی که می‌توانند بر شیوه زندگی انسان‌ها، بهره‌وری اقتصادی و حتی مفهوم سنتی پول تأثیر بگذارند.

او در سناریوی خوش‌بینانه خود، از ربات‌هایی صحبت کرد که می‌توانند به دستیاران شخصی تبدیل شوند و کارهایی را انجام دهند که در حال حاضر به زمان و تلاش زیادی از سوی انسان‌ها نیاز دارند. ماسک همچنین به آینده‌ای اشاره کرد که در آن افراد قادر خواهند بود هزاران ربات فیزیکی و دیجیتال را به‌صورت هم‌زمان سفارش دهند.

این چشم‌انداز پرسش‌هایی درباره احتمال شکل‌گیری درآمد بالا و فراگیر در آینده و تغییر نقش پول در اقتصادی با بهره‌وری بسیار بیشتر ایجاد می‌کند.

با این حال، تحقق چنین آینده‌ای به زیرساخت‌های دیجیتال قدرتمندی نیاز دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی برای فعالیت به توان پردازشی، داده، نرم‌افزار و شبکه‌هایی نیاز دارند که بتوانند وظایف پیچیده را مدیریت و هماهنگ کنند. در بازار ارزهای دیجیتال نیز پروژه‌هایی وجود دارند که بخش‌های مختلف این زیرساخت را هدف قرار داده‌اند.

در ادامه، پنج پروژه رمزارزی مرتبط با حوزه هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم که هرکدام بر بخش متفاوتی از این اکوسیستم تمرکز دارند.

۱. بیتنسور (Bittensor)؛ شبکه غیرمتمرکز هوش ماشینی

نماد: TAO

بیتنسور (Bittensor) پروژه‌ای است که بر ایجاد شبکه‌ای غیرمتمرکز برای هوش ماشینی و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز دارد. این شبکه به مشارکت‌کنندگان مختلف اجازه می‌دهد منابع محاسباتی، مدل‌های هوش مصنوعی یا خدمات مرتبط با هوش ماشینی را در یک بستر باز ارائه کنند.

هدف کلی این پروژه، ایجاد محیطی است که در آن توسعه‌دهندگان و ارائه‌دهندگان خدمات هوش مصنوعی بتوانند در قالب یک شبکه مشترک فعالیت کنند. در چنین مدلی، مشارکت‌کنندگان می‌توانند خدمات هوش مصنوعی ارائه دهند و بر اساس سازوکارهای تعریف‌شده در شبکه، پاداش دریافت کنند.

اهمیت بیتنسور در بحث آینده هوش مصنوعی به تلاش آن برای غیرمتمرکز کردن بخشی از فرایند توسعه و ارائه خدمات هوشمند مربوط می‌شود. با گسترش استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، مدل‌های جایگزین برای سازمان‌دهی منابع و خدمات این حوزه نیز می‌توانند مورد توجه قرار گیرند.

البته موفقیت این مدل به عواملی مانند کیفیت خدمات، میزان مشارکت توسعه‌دهندگان، کاربردهای واقعی شبکه و توانایی رقابت با ارائه‌دهندگان متمرکز بستگی دارد.

۲. رندر (Render)؛ تأمین توان پردازشی موردنیاز هوش مصنوعی

نماد: RENDER

شبکه رندر (Render) با هدف اتصال کاربران نیازمند پردازش گرافیکی به افرادی فعالیت می‌کند که ظرفیت پردازشی بلااستفاده در پردازنده‌های گرافیکی (GPU) خود دارند.

این مدل در ابتدا با کاربردهایی مانند رندرینگ گرافیکی و تولید محتوای دیجیتال شناخته شد، اما ظرفیت آن به همین حوزه محدود نیست. توسعه و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی نیز به منابع پردازشی قابل‌توجهی نیاز دارد؛ به‌ویژه در فرایندهایی مانند آموزش مدل‌ها، استنتاج و اجرای محاسبات سنگین.

با افزایش تقاضا برای خدمات هوش مصنوعی، شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز می‌توانند به‌عنوان یکی از گزینه‌های تأمین منابع پردازشی مطرح شوند. چنین شبکه‌هایی تلاش می‌کنند ظرفیت‌های موجود را به شکلی کارآمدتر در اختیار کاربران قرار دهند.

نقش رندر در اکوسیستم هوش مصنوعی بیشتر به زیرساخت محاسباتی مربوط می‌شود تا توسعه مستقیم مدل‌های هوشمند. میزان استقبال از این شبکه نیز به عواملی مانند هزینه پردازش، کیفیت خدمات، دسترسی به منابع GPU و رقابت با زیرساخت‌های متمرکز وابسته است.

۳. ائتلاف ابرهوش مصنوعی (Artificial Superintelligence Alliance)؛ تمرکز بر هوش مصنوعی غیرمتمرکز

نماد: FET

ائتلاف ابرهوش مصنوعی (Artificial Superintelligence Alliance) با هدف توسعه زیرساخت‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی شکل گرفته است. تمرکز این پروژه بر ایجاد محیطی است که در آن عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های خودکار بتوانند از طریق زیرساخت‌های دیجیتال با یکدیگر تعامل داشته باشند.

عامل‌های هوش مصنوعی یا AI Agents نرم‌افزارهایی هستند که می‌توانند با دریافت هدف، برخی وظایف را با سطحی از استقلال انجام دهند. این وظایف ممکن است شامل پردازش اطلاعات، تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها و تعامل با سایر نرم‌افزارها یا خدمات دیجیتال باشد.

با گسترش استفاده از عامل‌های هوشمند، نیاز به زیرساخت‌هایی برای هماهنگی، تبادل اطلاعات و انجام تراکنش‌های خودکار نیز می‌تواند افزایش یابد. ائتلاف ابرهوش مصنوعی در همین حوزه فعالیت می‌کند و تلاش دارد ارتباط میان هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین را توسعه دهد.

با این حال، تحقق اهداف این پروژه به میزان پذیرش فناوری، توسعه محصولات کاربردی و توانایی ایجاد تقاضای پایدار برای خدمات آن بستگی دارد. صرف فعالیت در حوزه هوش مصنوعی به معنای رشد قطعی ارزش توکن FET نیست.

۴. نیر پروتکل (NEAR Protocol)؛ زیرساخت بلاکچینی برای برنامه‌های هوش مصنوعی

نماد: NEAR

نیر پروتکل (NEAR Protocol) یک شبکه بلاکچینی است که برای پشتیبانی از برنامه‌های غیرمتمرکز و خدمات دیجیتال مقیاس‌پذیر طراحی شده است. اکوسیستم این پروژه در کنار کاربردهای متداول بلاکچین، به توسعه ابزارها و برنامه‌های مرتبط با هوش مصنوعی، از جمله عامل‌های هوشمند، نیز توجه نشان داده است.

با افزایش تعداد نرم‌افزارهای خودکار، زیرساخت‌های بلاکچینی می‌توانند برای مدیریت برخی قابلیت‌ها مورد استفاده قرار گیرند؛ از جمله ثبت مالکیت دیجیتال، انجام تراکنش‌ها، مدیریت هویت و هماهنگی میان برنامه‌های مختلف.

برای مثال، یک عامل هوش مصنوعی ممکن است برای اجرای وظایف مشخص به اطلاعات قابل‌اعتماد، امکان انجام تراکنش یا تعامل با چند سرویس دیجیتال نیاز داشته باشد. در چنین شرایطی، زیرساخت‌های بلاکچینی می‌توانند بخشی از این فرایندها را پشتیبانی کنند.

با این حال، استفاده گسترده از بلاکچین در برنامه‌های هوش مصنوعی هنوز به عوامل متعددی وابسته است؛ از جمله تجربه کاربری، هزینه تراکنش‌ها، امنیت، مقیاس‌پذیری و میزان تقاضای واقعی برای این خدمات.

۵. گراف (The Graph)؛ سازمان‌دهی داده‌های بلاکچین برای برنامه‌های هوش مصنوعی

نماد: GRT

گراف (The Graph) یک پروتکل ایندکس‌گذاری داده است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند اطلاعات شبکه‌های بلاکچینی را سازمان‌دهی کرده و با سهولت بیشتری به آن‌ها دسترسی داشته باشند.

داده‌های ثبت‌شده روی بلاکچین‌ها می‌توانند گسترده و پیچیده باشند. استخراج اطلاعات موردنیاز از این داده‌ها، به‌ویژه برای برنامه‌هایی که باید به‌صورت مداوم اطلاعات جدید را بررسی کنند، به ابزارهای تخصصی نیاز دارد. گراف با فراهم کردن زیرساختی برای ایندکس‌گذاری و جست‌وجوی داده‌ها، این فرایند را ساده‌تر می‌کند.

این قابلیت در اکوسیستم هوش مصنوعی نیز می‌تواند اهمیت داشته باشد. عامل‌های هوشمند برای تصمیم‌گیری، بازیابی سوابق تراکنش‌ها یا اجرای وظایف خودکار ممکن است به اطلاعات ساختاریافته و قابل‌دسترسی از شبکه‌های بلاکچینی نیاز داشته باشند.

برای نمونه، یک برنامه هوش مصنوعی که فعالیت یک پروتکل مالی غیرمتمرکز را بررسی می‌کند، می‌تواند از داده‌های سازمان‌دهی‌شده برای تحلیل تراکنش‌ها یا شناسایی تغییرات استفاده کند.

البته کیفیت داده‌ها، پوشش شبکه‌های پشتیبانی‌شده و سرعت دسترسی به اطلاعات همچنان از عوامل مهم در ارزیابی کاربرد این زیرساخت هستند.

چشم‌انداز ربات‌های ایلان ماسک چه معنایی برای ارزهای دیجیتال مرتبط با هوش مصنوعی دارد؟

اظهارات ایلان ماسک عمدتاً بر تأثیر احتمالی ربات‌های انسان‌نما بر زندگی روزمره، بازار کار و بهره‌وری اقتصادی متمرکز است. با این حال، توسعه چنین فناوری‌هایی به زیرساخت دیجیتال گسترده‌ای نیاز دارد که از منابع محاسباتی و سیستم‌های داده گرفته تا نرم‌افزارهای خودکار و شبکه‌های ارتباطی را شامل می‌شود.

پنج پروژه بررسی‌شده در این مطلب، هرکدام از زاویه متفاوتی به این روند نگاه می‌کنند:

اهمیت این پروژه‌ها در ارتباط مستقیم آن‌ها با ربات‌های انسان‌نما نیست، بلکه به زیرساخت‌ها و کاربردهایی مربوط می‌شود که ممکن است در اقتصاد دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی نقش داشته باشند.

با گسترش هوش مصنوعی و خودکارسازی فرایندها، تقاضا برای پردازش، داده‌های ساختاریافته و نرم‌افزارهای هوشمند می‌تواند افزایش یابد. با این حال، میزان بهره‌مندی هر پروژه از این روند به کاربرد واقعی فناوری، پذیرش کاربران، رقابت در بازار و مدل اقتصادی آن بستگی دارد.

منبع: CryptoNewsLand

سلب مسئولیت: این مطلب صرفاً با هدف اطلاع‌رسانی و آموزش تهیه شده است و توصیه‌ای برای خرید، فروش یا سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال محسوب نمی‌شود. بازار رمزارزها نوسانات زیادی دارد و سرمایه‌گذاری در آن ممکن است به از دست رفتن بخشی یا تمام سرمایه منجر شود. پیش از هرگونه تصمیم‌گیری مالی، تحقیقات مستقل انجام دهید و ریسک سرمایه‌گذاری خود را در نظر بگیرید.

خروج از نسخه موبایل