حول الذكاء الاصطناعي مؤخراً كنت أفكر في مدى سرعة تغير المحادثة حول الذكاء الاصطناعي وبلوك تشين. منذ فترة ليست بطويلة، كانت معظم المناقشات في عالم الكريبتو تدور حول أشياء مثل DeFi، وNFTs، أو حلول التوسع للمعاملات الأسرع. الآن يبدو أن كل مشروع آخر يتحدث عن الذكاء الاصطناعي.
لكن عندما تأخذ خطوة للوراء للحظة، يصبح شيء ما واضحاً: تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس هو نفسه تشغيل المعاملات المالية. وهذا هو المكان الذي تبدأ فيه الكثير من بنية البلوك تشين التحتية الحالية في الشعور بعدم التوافق قليلاً.
هذه واحدة من الأسباب التي جعلت اتجاه مؤسسة بروتوكول @Fabric Foundation يلفت انتباهي. بدلاً من محاولة وضع تطبيقات الذكاء الاصطناعي ببساطة فوق سلسلة كتل تقليدية، يبدو أن المشروع يفكر أكثر في مشكلة البنية التحتية نفسها: ما نوع الشبكة التي تجعل المنطق إذا كانت الأنظمة الذكية ستمارس العمل عليها.
لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتصرف بشكل مختلف جداً عن مستخدمي سلسلة الكتل التقليديين.
تفاعل سلسلة الكتل العادي هو مباشرة جدًا. شخص ما يرسل معاملة، يتم التحقق منها، وفي النهاية يتم تسويتها. هذه هي نهاية القصة.
أنظمة الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، لا تعمل في خطوات معزولة كهذه. إنهم يقومون بمعالجة المعلومات باستمرار، واتخاذ القرارات، وتبادل البيانات، وإطلاق إجراءات جديدة. أحيانًا يمكن أن تحدث تلك التفاعلات آلاف المرات في فترة زمنية قصيرة جدًا.
هذا النوع من النشاط يضغط على البنية التحتية بطرق لم تكن سلاسل الكتل المبكرة مصممة للتعامل معها.
إذا كان من المقرر أن يوجد الذكاء الاصطناعي على الشبكات اللامركزية على نطاق واسع، يجب أن تكون البنية التحتية قادرة على إدارة التنسيق المستمر بين الأنظمة. ليس فقط المعاملات العرضية، ولكن التفاعلات المستمرة بين النماذج والعوامل ومصادر البيانات والخدمات.
يبدو أن بنية Fabric تميل نحو حل مشكلة التنسيق تلك.
بدلاً من إجبار كل شيء من خلال طبقة سلسلة كتلة واحدة، يركز التصميم على هيكل أكثر وحدات. يمكن أن تتعامل أجزاء مختلفة من النظام مع مسؤوليات مختلفة مثل التحقق من الصحة، وتبادل البيانات، والحوكمة، والتنسيق بين الأنظمة الذكية.
قد لا يبدو هذا مثيرًا على السطح، لكن البنية التحتية الوحدات غالبًا ما تكون ما يجعل الشبكات الكبيرة تعمل فعليًا.
فكر في كيف تطورت الإنترنت. السبب الذي جعلها تتوسع عالميًا لم يكن بسبب محاولة نظام واحد التعامل مع كل وظيفة محتملة. بدلاً من ذلك، تعاملت بروتوكولات مختلفة مع أدوار مختلفة مثل الاتصال، والتوجيه، ونقل البيانات، وتشكيل شبكة يمكن أن تنمو دون أن تتفكك باستمرار تحت تعقيدها الخاص.
يبدو أن فكرة مشابهة تقف وراء نهج Fabric.
قطعة أخرى تصبح مهمة عند التفكير في بنية الذكاء الاصطناعي هي استقرار التكلفة. يمكن لمستخدمي البشر تحمل رسوم المعاملات المتقلبة. إذا ارتفعت أسعار الغاز مرة واحدة بين الحين والآخر، يشتكي الناس، لكنهم عادة ما يتكيفون.
لدى أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه الرفاهية.
إذا كان وكيل مستقل يقوم بمئات أو آلاف التفاعلات يوميًا، يمكن أن تؤدي تكاليف المعاملات غير المتوقعة إلى تعطيل النظام بالكامل. قد يؤدي تغيير صغير في رسوم الشبكة إلى جعل عملية مؤتمتة غير اقتصادية فجأة.
هذا هو السبب في أن بنية الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير ليست مجرد مسألة سرعة. تحتاج أيضًا إلى ظروف اقتصادية متوقعة حتى يمكن للأنظمة المؤتمتة العمل بشكل مستمر دون إشراف بشري.
ثم هناك سؤال التنسيق بين أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة نفسها.
مع تزايد قدرة الذكاء الاصطناعي، من غير المحتمل أن يقوم نموذج واحد بكل شيء. بدلاً من ذلك، من المحتمل أن نرى شبكات من الأنظمة المتخصصة تتفاعل مع بعضها البعض. قد يجمع نموذج واحد البيانات ويعالجها، بينما قد يحلل نموذج آخر الأنماط، وقد ينفذ نموذج آخر الإجراءات بناءً على تلك النتائج.
لكي يعمل هذا النوع من النظام البيئي في بيئة لامركزية، يجب أن يكون هناك طريقة موثوقة لتلك الأنظمة للتواصل، والتحقق من النتائج، وتبادل القيمة.
يبدو أن Fabric مصممة مع هذا النوع من التفاعل في الاعتبار.
بدلاً من التركيز البحت على تحويل الرموز، يبدو أن البنية التحتية تهدف إلى دعم التعاون المستمر بين الآلات والمطورين والمستخدمين ضمن نفس بيئة الشبكة.
بالطبع، بمجرد أن تبدأ الأنظمة الذكية في التفاعل اقتصاديًا، تصبح الحوكمة مهمة أيضًا.
ماذا يحدث إذا تصرف نظام منفصل بشكل غير صحيح؟
من يقرر كيف تتكيف الشبكات عندما تتفاعل عوامل الذكاء الاصطناعي بطرق غير متوقعة؟
تعتبر هذه الأسئلة صعبة حتى في البيئات المركزية.
في البيئات اللامركزية، تصبح الأمور أكثر تعقيدًا.
لهذا السبب غالبًا ما يتم تجاهل أطر الحوكمة ولكنها تعتبر قطعًا حرجة من البنية التحتية.
إنهم يقدمون القواعد والدوافع التي تحافظ على عمل النظام مع نموه.
يبدو أن تصميم Fabric يتضمن الحوكمة كعنصر أساسي بدلاً من فكرة لاحقة، وهو ما يبدو منطقيًا إذا كان الهدف هو دعم الشبكات التي يشارك فيها كل من البشر والآلات.
عند النظر إلى الوراء، الفكرة الأوسع هي بسيطة نسبيًا.
إذا كان من المقرر أن يتقاطع الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل بطريقة ذات مغزى، فلا يمكن أن تكون الشبكات التي تدعمها مجرد مُحسّنة للمعاملات المالية. يجب أن تدعم التنسيق المستمر، والنشاط الاقتصادي المستقر، والتفاعل الموثوق بين الأنظمة الذكية.
بعبارة أخرى، التحدي ليس مجرد تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة. إنه بناء بنية تحتية تسمح لنظم الذكاء الاصطناعي المدفوعة بالذكاء بالعمل دون أن تتعطل تحت الحجم.
يبدو أن هذا هو الاتجاه الذي يستكشفه بروتوكول Fabric.
سواء أصبحت في النهاية قطعة رئيسية من بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي لا يزال يتعين رؤيته. المساحة لا تزال تتطور بسرعة، والعديد من الأساليب المختلفة يتم اختبارها.
لكن شيء واحد أصبح واضحًا: إذا نمت أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية بالطريقة التي يتوقعها الكثير من الناس، فإن الشبكات التي ستنجح ستكون على الأرجح تلك التي تركز على التنسيق والاستقرار، وليس فقط الأداء الفني الخام.
وهذا هو نوع المشكلة التي يبدو أن#robo Fabric تحاول حلها من جذورها في عالم التشفير.💜🚀
