عندما بدأت أولاً في النظر إلى @Fabric Foundation ، كانت هناك نقطة واحدة تميزت لي. إنها ليست حقًا جدالًا مع الفيزياء. إنها جدال مع التوقيت.
فكر في كيفية عمل الروبوتات بالفعل.
يمكن للروبوت أن يتحرك في أجزاء من الثانية. المستشعرات تتحديث على الفور. المحركات تتفاعل تقريبًا على الفور. لكن سلسلة الكتل أو السجل لا تتحرك بهذه السرعة. إنها تتحرك من خلال التأكيدات والالتزامات والتوافق.
لذا، هناك دائمًا هذه الفجوة الصغيرة بين ما فعله الروبوت للتو وما يسجله الشبكة رسميًا.
وهذه الفجوة هي حيث تبدأ الأمور في أن تصبح مثيرة للاهتمام.
أحيانًا يقوم الروبوت بضبط جهازه قبل أن يتم تأكيد الحالة بالكامل. قد يحدث تحديث المستشعر قبل كتابة الإيصال. بالنسبة للبشر، فإن تلك الفروق غير مرئية. ربما فقط بضعة مليمترات من الحركة. لكن بالنسبة للآلات، فإن تلك الانحرافات الصغيرة تهم.
ROBO ليست هناك لإبطاء الروبوتات.
إنها موجودة لتقرر أي نسخة من الواقع يجب أن يثق بها الجميع.
إذا حدث الفعل داخل حدود الالتزام، يتوقف الروبوت لحظة. تنتظر الحركة. كل شيء يصبح نظيفًا وحتميًا.
لكن خارج تلك الحدود، يتحرك الروبوت أولاً ويأتي السجل لاحقًا. يبدو سلسًا في الوقت الحقيقي، لكن التحقق يحدث لاحقًا.
إنها لا توقف ذراع الروبوت. بدلاً من ذلك، تتحكم في القصة التي يُسمح للشبكة بتصديقها.
لأنه عندما تتغير قواعد الحوكمة أثناء المهمة، أو عندما تتحدث السياسات بين النقرات، أو عندما تعمل التنفيذات أسرع من التوافق... يجب على شخص ما أن يقرر ما الذي يعتبر فعلاً.
ليس كل حركة صغيرة تنتمي على السلسلة. وليس كل توقف يجب أن يحدث خارج السلسلة.
من وجهة نظري، فإن التحدي التصميمي الحقيقي ليس السرعة.
إنه تحديد اللحظة الدقيقة عندما يصبح الفعل الجسدي حقيقة عامة.
أنا أشاهد $BRETT يتحرك جانبياً بين 0.0075 و 0.0080. حاول السعر مؤخراً الارتفاع لكنه واجه رفضاً بسيطاً بالقرب من أعلى نطاق. إذا كسر السعر فوق 0.0081، يمكن أن يبدأ تحرك أقوى للأعلى.
نقطة الدخول: 0.00760 – 0.00770 على الدعم دخول الكسر فوق 0.00810
نقاط الهدف: TP1: 0.00810 TP2: 0.00840 TP3: 0.00880
وقف الخسارة: أقل من 0.00745
كيف يكون ذلك ممكناً: حالياً السعر عالق في نطاق صغير. عندما يكسر أعلى ذلك النطاق، عادة ما يدخل المتداولون ويمكن أن يتحرك السعر للأعلى بشكل أسرع.
أنا أشاهد $ETH هيكل صعودي قصير الأجل مع استمرار ممكن.
لقد قامت ETH بتحرك قوي نحو الأعلى من حوالي 2,040 والآن السعر ثابت فوق منطقة 2,120–2,130. يُظهر الرسم البياني أن المشترين لا يزالون نشطين والسعر يحاول الدفع نحو القمة الأخيرة مرة أخرى.
إذا بقيت ETH فوق 2,100، يمكن للسوق أن يستمر في التحرك نحو الأعلى.
نقطة الدخول: 2,110 – 2,130 عند التصحيح دخول الاختراق فوق 2,200
نقاط الهدف: TP1: 2,200 TP2: 2,240 TP3: 2,280
وقف الخسارة: أقل من 2,080
كيف يكون ذلك ممكنًا:
لقد قامت ETH بالفعل بتحرك قوي نحو الأعلى. عادةً بعد الضخ، يتحرك السعر جانبياً قليلاً ثم يحاول دفعاً أخرى نحو القمة.
هل يمكن لبروتوكول فابريك حقًا بناء ذكاء اصطناعي موثوق؟
عندما أنظر إلى @Fabric Foundation ورمزه $ROBO ، لا أركز حقًا على السعر. أنا أكثر اهتمامًا بالفكرة الأكبر وراء ذلك. إذا كان الهدف هو بناء أساس للذكاء الاصطناعي الموثوق، خاصة شيء قوي مثل AGI، فإن النظام يحتاج إلى أن يكون شفافًا وقابلًا للتحقق وقابلًا للمسائلة.
الفكرة الرئيسية لفابريك هي استخدام البلوكشين للتحقق من أفعال الذكاء الاصطناعي والروبوتات. نظريًا، يقلل هذا من الحاجة إلى الثقة العمياء في الشركات التي تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي. تتناسب هذه الفكرة جيدًا مع حركة الويب 3 الأوسع والذكاء الاصطناعي اللامركزي. لكن التحقق وحده لا يزيل جميع المخاطر. فقط لأن التشفير يمكن أن يثبت أن البيانات قد تمت معالجتها بشكل صحيح لا يعني أن النتيجة أخلاقية أو دقيقة أو آمنة في كل موقف.
الذكاء الاصطناعي يتحرك بسرعة الآن. نماذج جديدة، أدوات جديدة، ومنصات جديدة تظهر تقريبًا كل أسبوع. ولكن هناك مشكلة واحدة لا تزال تظهر. يمكن أن يبدو الذكاء الاصطناعي واثقًا حتى عندما يكون مخطئًا. أحيانًا يخترع أشياء. أحيانًا تكون المعلومات غير موثوقة. هذه واحدة من الأسباب التي جعلت شبكة ميرا تجذب انتباهي ولماذا كنت أبحث فيها.
من ما أراه، تحاول ميرا حل مشكلة الثقة حول الذكاء الاصطناعي. بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد من الذكاء الاصطناعي، تعمل الشبكة مثل طبقة تحقق. عندما ينتج الذكاء الاصطناعي إجابة، يقوم النظام بتقسيم تلك الإجابة إلى مطالب أصغر ويرسلها إلى مدققين ونماذج مختلفة للتحقق من الدقة. عندما تصل الشبكة إلى اتفاق، يتم تسجيل النتيجة على السلسلة. لذا فإن الناتج ليس مجرد إنتاج الذكاء الاصطناعي، بل هو موثق.
يعمل النظام البيئي على رمز MIRA. يقوم المدققون بتخزينه للمشاركة في التحقق من البيانات، ويستخدمه المطورون لدفع ثمن خدمات التحقق، ويمكن للمجتمع المشاركة في قرارات الحوكمة. العرض محدود حوالي مليار رمز مما يعطي الشبكة هيكلًا واضحًا.
في رأيي، هذه الفكرة لديها إمكانات حقيقية، خاصة للصناعات التي تهم فيها الدقة مثل المالية، والبحث، والتعليم، أو الرعاية الصحية. إذا استمر الذكاء الاصطناعي في التوسع بالطريقة التي هو عليها الآن، فإن الأنظمة التي تحقق المعلومات يمكن أن تصبح مهمة للغاية.
لهذا السبب تعد ميرا واحدة من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي أبحث فيها حاليًا. لا أقول إنها ستسيطر على المجال، لكن فكرة التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي على السلسلة مثيرة للاهتمام بالتأكيد.
شبكة ميرا: محاولة إصلاح واحدة من أكبر مشاكل الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تنتبه للذكاء الاصطناعي مؤخرًا، فقد لاحظت شيئًا غريبًا. هذه النماذج ذكية للغاية. يمكنها كتابة مقالات، والإجابة على أسئلة معقدة، وتوليد الشيفرات، وحتى المساعدة في البحث. ولكن في نفس الوقت، لا تزال تخطئ في بعض الأشياء. أحيانًا بشكل خاطئ للغاية.
الجزء الغريب هو أنهم يقولون تلك الإجابات الخاطئة بثقة كاملة.
أي شخص استخدم أدوات مثل ChatGPT أو Claude أو نماذج AI أخرى قد شهد هذا يحدث. تسأل شيئًا بسيطًا ويعطيك الذكاء الاصطناعي إجابة تبدو مثالية، لكن لاحقًا تدرك أن أجزاء منها مختلقة تمامًا. في عالم الذكاء الاصطناعي، يطلقون على هذا الهلوسة.