دليل دخول مضمار وكيل الذكاء الاصطناعي: تحليل دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير

تسارع سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي، ومن المحتمل أن يكون المستقبل عالمًا يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي. وإذا أضفنا عنصرًا أساسيًا، فلا شك أنه سيكون عالمًا يجمع بين الذكاء الاصطناعي والتشفير.

حاليًا، دخل الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة: وكيل الذكاء الاصطناعي. سواء من حيث مساحة الخيال أو من حيث السيناريوهات التطبيقية الفعلية، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يستحق توقعاتنا.

قطار العصر يتحرك بسرعة، نحتاج إلى استغلال الوقت للحاق بهذا القطار.

مؤخراً، كنت أتعلم باستمرار حول المعرفة المتعلقة بوكيل الذكاء الاصطناعي. يسجل هذا المقال مسار تعليمي، وآمل أن يساعد الجميع في دخول هذا المجال بشكل أفضل.

هذه هي المقالة الأولى في سلسلة دليل المبتدئين في مسار وكيل الذكاء الاصطناعي، بهدف مساعدة الجميع على بناء فهم شامل وإطار فكري. سنواصل استكشاف هذا المجال بعمق، ونسعى باستمرار لتحسين أنفسنا، واغتنام الفرص التي توفرها موجة الذكاء الاصطناعي.

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟

دعونا نتجاهل المفاهيم المعقدة أولاً، ونقارن مباشرة الفرق بين وكيل الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة الحالية (مثل ChatGPT).

النماذج اللغوية الكبيرة الحالية تشبه أكثر "محركات بحث اللغة الطبيعية" القوية، القادرة على الإجابة على الأسئلة، وتقديم النصائح، ولكنها لا تستطيع حقاً اتخاذ قرارات وتنفيذ إجراءات بشكل نشط.

تتجاوز قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي نطاق النماذج الكبيرة الحالية، لم تعد مقيدة بـ "معالجة البيانات"، بل قادرة على إكمال الحلقة المغلقة الكاملة من "الإدراك" إلى "العمل".

خذ مثالاً واضحاً: إذا سألت ChatGPT الآن كيف تستثمر في التشفير، فسوف يعطيك مجموعة من الاقتراحات. لكن وكيل الذكاء الاصطناعي يمكنه تتبع معلومات السوق العالمية في الوقت الفعلي، وضبط محفظة الاستثمار ديناميكياً لتحقيق أقصى قدر من العوائد.

من هنا، يمكننا إعطاء تعريف لوكيل الذكاء الاصطناعي: وكيل الذكاء الاصطناعي هو كيان برمجي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، قادر على تنفيذ المهام بشكل مستقل أو شبه مستقل، واتخاذ القرارات، والتفاعل مع البشر أو أنظمة أخرى.

الفرق الأساسي هنا هو: العمل الذاتي.

كيف يحقق وكيل الذكاء الاصطناعي العمل الذاتي بشكل محدد؟

من خلال الذكاء الاصطناعي، يمكن تحويل المنطق المعقد إلى شروط دقيقة (تعيد True أو False بناءً على السياق)، ثم يمكن دمجها بسلاسة في سيناريوهات العمل.

أولاً تحليل النوايا: ستقوم الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل كلمات المستخدم والسياق لفهم ما يريده المستخدم. إنها لا تنظر فقط إلى ما يقوله المستخدم، ولكنها تأخذ في الاعتبار أيضًا سجلات استخدام المستخدم السابقة والظروف المحددة، ثم تحول هذه المتطلبات إلى تعليمات برمجية محددة.

ثانيًا، المساعدة في اتخاذ القرار: الذكاء الاصطناعي مثل مساعد ذكي يمكنه تحويل بعض المشكلات المعقدة التي يصعب على البشر التعامل معها إلى إجابات بسيطة بنعم أو لا، أو إلى مجموعة من الخيارات الثابتة. هذا لا يجعل عملية اتخاذ القرار أكثر دقة وكفاءة فحسب، بل أيضًا يتعاون بشكل جيد مع أنظمة الأعمال الحالية.

وفقًا لدرجة الاستقلالية في العمل، يمكن تصنيف وكيل الذكاء الاصطناعي إلى نوعين:

نوع واحد هو وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يعادل المساعد الشخصي، ويمكنه مساعدة المستخدمين في التعامل مع بعض الأعمال.

نوع آخر هو أكثر تقدماً، حيث يكون وكيل الذكاء الاصطناعي كياناً مستقلاً له هويته أو علامته التجارية، ويقدم خدمات للعديد من المستخدمين.

بشكل عام، يمكن القول إن وكيل الذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية من تطور النماذج الكبيرة وشكل جديد من المنتجات، ولدى وكيل الذكاء الاصطناعي مساحة تخيلية كبيرة.

علاقة وكيل الذكاء الاصطناعي بالتشفير

الذكاء الاصطناعي والتشفير ليسا منفصلين تمامًا، بل يمكن دمجهما.

الأهم من ذلك، أن وكيل الذكاء الاصطناعي في Web2 ووكيل الذكاء الاصطناعي في Web3 ليسا متماثلين.

وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3 هو وكيل ذكاء اصطناعي أكثر تقدماً وكمالاً، ربما يمكن تسميته: وكيل الذكاء الاصطناعي للتشفير.

بفضل قدرة التشفير، يتمتع وكيل الذكاء الاصطناعي بخصائص أكثر.

اللامركزية

بعد دمج التشفير، تصبح عمليات وكيل الذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات وعمليات اتخاذ القرار أكثر شفافية وغير خاضعة للسيطرة من كيان واحد.

تُدار وكلاء Web2 AI عادةً بواسطة شركات أو منصات مركزية، حيث تتركز البيانات وعملية اتخاذ القرار في يد كيان واحد أو عدد قليل من الكيانات.

بمجرد تقديم وكيل الذكاء الاصطناعي خدماته للخارج، ستظهر مشكلة الثقة، لذا يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى بيئة التشغيل أو التحقق التي توفرها سلسلة الكتل.

تحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى طريقة استخدام بدون عوائق، بيانات واضحة وشفافة، تواصل متبادل ولامركزية.

آلية الحوافز

هذا هو أقوى تمكين لتقنية التشفير، من خلال نموذج الاقتصاد الرمزي، يوفر آلية لتحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة والمساهمة بشكل مباشر.

يعتمد وكيل الذكاء الاصطناعي Web2 بشكل رئيسي على نماذج الأعمال التقليدية، مثل إيرادات الإعلانات أو خدمات الاشتراك للحفاظ على التشغيل.

تواجه فرق أو شركات ريادة الأعمال في Web2 صعوبة في تحقيق الأرباح أو الحصول على تمويل لفترة طويلة؛ ومع ذلك، عند الانتقال إلى Web3، يمكن من خلال إصدار العملات الحصول على تدفق نقدي مباشر لدعم تطوير المشروع، مثل الحاجة إلى دفع العملات المشفرة لاستخدام AI Agent.

يمكن أن يخلق اقتصاد السوق الحر المزيد من الابتكار.

الحياة الأبدية الحقيقية

بعد وجود العقود الذكية، أصبح Agent AI يحقق "الخلود" حقًا.

بمجرد نشر العقد الذكي على السلسلة الكتل، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي العمل تلقائيًا وفقًا لقواعده، ويمكن نظريًا أن يستمر في العمل إلى أجل غير مسمى.

يمكن للعقود الذكية ضمان وجود كود و آلية اتخاذ القرار لوكيل الذكاء الاصطناعي بشكل دائم على البلوكشين، ما لم يكن هناك منطق واضح لوقف أو تغيير سلوكه.

لكن البيانات التي يعتمد عليها قد تحتاج إلى تحديث أو صيانة مستمرة. إذا لم يكن هناك إدخال مستمر للبيانات أو تفاعل خارجي، فإن "الخلود" لوكيل الذكاء الاصطناعي قد يقتصر فقط على منطق برمجته، دون أن يمتلك الديناميكية.

بشكل عام، مقارنةً بالتشفير الذي يحتاج إلى وكيل الذكاء الاصطناعي، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يحتاج أكثر إلى التشفير.

تطور سرد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتشفير

AI من النموذج الكبير إلى وكيل AI هما مرحلتان، ويمكن أيضًا تقسيم دمج AI مع التشفير إلى مرحلتين:

مرحلة النموذج الكبير: البنية التحتية

تحتوي مشاريع الذكاء الاصطناعي على ثلاثة أبعاد رئيسية للتقييم، وهي القدرة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات.

في الواقع، فإن دور Web3 هو إضافة نظام حوافز للذكاء الاصطناعي، حيث تم توكين قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات.

لذلك، يمكن أيضًا مناقشة نقطة دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 من ثلاثة أبعاد: القدرة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات:

قوة الحوسبة

شبكة الحوسبة الموزعة: تتمتع البلوكشين بطبيعة موزعة بطبيعتها. يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة من الشبكة الموزعة في Web3 للحصول على المزيد من موارد الحوسبة. من خلال توزيع مهام الحوسبة للذكاء الاصطناعي على مختلف العقد في شبكة Web3، يمكن تحقيق قدرة حسابية متوازية أقوى، وهو ما يكون مفيدًا بشكل خاص لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.

آلية التحفيز: أدخل Web3 آلية تحفيز اقتصادية، مثل اقتصاد الرموز، يمكن أن تحفز المشاركين في الشبكة على تقديم مواردهم الحاسوبية. يمكن استخدام هذه الآلية لإنشاء سوق، حيث يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي شراء قوة الحوسبة لأداء مهام التعلم الآلي، بينما يحصل المزودون على مكافآت رمزية.

خوارزمية

العقود الذكية: يمكن للعقود الذكية في Web3 تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي تلقائيًا. يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم خوارزميات بحيث تعمل على blockchain في شكل عقود ذكية، مما يزيد من الشفافية والثقة، كما يمكن أن يحقق عمليات اتخاذ القرار التلقائي، مثل التنبؤات السوقية التلقائية أو مراجعة المحتوى.

تنفيذ خوارزميات لامركزية: في بيئة Web3، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي العمل دون الاعتماد على خادم مركزي واحد، بل من خلال التحقق والتنفيذ المشترك من خلال عدة عقد. وهذا يزيد من مقاومة الخوارزمية للتداخل وأمانها، ويمنع حدوث أعطال مفردة.

البيانات

خصوصية البيانات والملكية: يؤكد Web3 على لامركزية البيانات وملكية المستخدمين للبيانات. يمكن أن تستفيد AI من تقنيات البلوكشين لادارة أذونات البيانات، وضمان خصوصية البيانات، بينما يمكن للمستخدمين اختيار مشاركة البيانات بشكل انتقائي مقابل مكافآت، مما يوفر لـ AI مصادر بيانات أغنى ولكنها تحت السيطرة.

التحقق من البيانات والجودة: يمكن استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، مما يضمن صحة البيانات وكمالها، وهو أمر بالغ الأهمية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال Web3، يمكن التحقق من البيانات قبل استخدامها، مما يعزز جودة وموثوقية مخرجات خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

سوق البيانات: يمكن لـ Web3 تعزيز تطوير سوق البيانات، حيث يمكن للمستخدمين بيع أو مشاركة البيانات مباشرة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إليها. هذا لا يوفر فقط مجموعات بيانات متنوعة للذكاء الاصطناعي، بل يضمن أيضًا من خلال آلية السوق سيولة البيانات وقيمتها.

من خلال هذه النقاط المشتركة، يمكن للذكاء الاصطناعي وWeb3 أن يتطوروا بشكل متزامن:

يمكن للذكاء الاصطناعي الحصول على قوة حوسبة موزعة وبيانات عالية الجودة من خلال Web3، بينما يستخدم العقود الذكية لتحسين كفاءة تنفيذ الخوارزميات وشفافيتها؛

يمكن لـ Web3 تعزيز مستوى الذكاء في أنظمتها من خلال الذكاء الاصطناعي، مثل إدارة الموارد الذكية وتنفيذ العقود بشكل تلقائي.

في هذه الأبعاد الثلاثة، ظهرت بالفعل العديد من المشاريع المعروفة في السوق:

مشاريع قوة الحوسبة:

• شبكة ريندر: على الرغم من التركيز الرئيسي على التقديم، إلا أنها يمكن أن توفر أيضًا قوة الحوسبة AI.
• شبكة أكاش: توفر موارد الحوسبة السحابية اللامركزية، يمكن استخدامها لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي.
• Aethir: تركز على الحوسبة السحابية اللامركزية، وقد تشمل توفير قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي.
• ionet: منصة قوة حوسبة لامركزية تدعم استدلال AI والتدريب.

مشاريع خوارزمية:

• Cortex: حاسوب عالمي لامركزي قادر على تشغيل الذكاء الاصطناعي وDApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على blockchain، يركز على دمج الذكاء الاصطناعي في العقود الذكية.
• Fetchai: منصة تعلم الآلة المستندة إلى التشفير، أطلقت خدمة إدارة بدون كود Agentverse، مما يبسط نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لمشاريع Web3.
• iExec RLC: يوفر سوق نماذج الذكاء الاصطناعي القائم على التشفير، يدعم الحوسبة السرية والأوراكل اللامركزية.

مشاريع البيانات:

• Vana: Vana تبني DAO مخصص لبيانات الجينات الشخصية، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في سوق البيانات والاستفادة منه.
• RSS3: أطلقت بنية ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر، مما يتيح لأي نموذج لغة كبير أن يتحول إلى وكيل ذكاء اصطناعي على الويب 3، مع التركيز على استخدام البيانات وإدارتها.

مشروع شامل:

• Myshell: طبقة استهلاكية لامركزية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تهدف إلى ربط المستهلكين والمبدعين والباحثين في المصادر المفتوحة. إنها تفتح منصة يمكن لأي شخص من خلالها إنشاء ومشاركة وتحقيق الدخل من تطبيقاته الأصلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، في مرحلة النموذج الكبير، يتمثل الجمع بين التشفير وAI بشكل رئيسي في طبقة البنية التحتية، مما يضع الأساس للتطور الطويل الأمد لـAI.

مرحلة وكيل الذكاء الاصطناعي: تطبيقات على الأرض

ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي يرمز إلى أن الذكاء الاصطناعي قد دخل مرحلة التطبيق.

يمكن تقسيم وكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى ثلاثة مراحل تطوير: مرحلة عملة الميم، مرحلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفردية، ومرحلة معايير إطار وكيل الذكاء الاصطناعي.

عملة ميم وكيل الذكاء الاصطناعي

عملة AI Agent Meme هي وجود خاص جداً، حيث أن عملة Meme نفسها هي نتاج مشاعر المجتمع.

لقد تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، ويبدو أن هذه التقنية عميقة جداً، مما يجعل الأشخاص العاديين يشعرون بالقلق. قدمت عملة AI Meme فرصة للمشاركة للأشخاص العاديين.

لذلك، توفر عملة AI Meme قيمة عاطفية للمستثمرين، مما يسمح للناس العاديين بالمشاركة في ثورة الذكاء الاصطناعي.

النتيجة النهائية هي: AI + MEME استخدمت تأثير الثروة لتسريع التعليم والتوزيع في سوق AI.

لنأخذ منظورًا آخر، لماذا يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي إصدار عملة؟

من ناحية، جذب الأموال والمستخدمين من خلال تأثير الثروة، مما يضخ القوة الدافعة في تطور الصناعة في المستقبل؛ ومن ناحية أخرى، فإن طريقة الإصدار المعتمدة على MEME هي وسيلة لتمويل المجتمع، مما يوفر تدفقاً نقدياً لتطوير المشروع نفسه.

يمكننا إلقاء نظرة على الأصول الرئيسية:

• $GOAT: أول عملة ميم AI Agent تكتسب شهرة.
• $Fartcoin: يجذب انتباه المستخدمين من خلال إنشاء محتوى فكاهي (مثل "نكت عن الغاز")؛
• $ACT: يهدف إلى إنشاء نظام بيئي رقمي يتيح التفاعل المتساوي بين المستخدم وAI؛
• $WORM: تهدف إلى دمج البيولوجيا الرقمية مع تقنية التشفير، لإنشاء أصل رقمي فريد يحاكي النظام العصبي للديدان البيولوجية؛

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأحادية

عميل الذكاء الاصطناعي يتكامل مع مجالات التشفير المختلفة، مما يظهر تنوعًا كبيرًا.

مع تطور وكيل الذكاء الاصطناعي، لم تعد الرموز المصدرة من قبل وكيل الذكاء الاصطناعي مجرد عملات ميم، بل أصبحت مدعومة بسيناريوهات استخدام فعلية، وبدأت تكتسب خصائص العملات ذات القيمة.

مشروع الخلق

• ai16z: أول وكيل AI يخرج من نطاقه، وأنشأ أول معيار إطار Eliza.

وكالة الألعاب

• ARC: تم تطوير إطار عمل AI يسمى RIG بلغة Rust، ويدعم التطبيقات اللامركزية (dApp) والعقود الذكية.
• FARM：يتركز على استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الواقعية وعمق الاستراتيجية في ألعاب الزراعة.
• GAME：$GAME يتيح التشغيل الذاتي والذكاء الاصطناعي للوكيل، مما يحقق اندماجًا عميقًا بين الذكاء الاصطناعي والألعاب.

وكيل DeFi

• $NEUR: يركز على تحليل الرموز والتفاعل مع DeFi، ويوفر دعمًا ذكيًا لاتخاذ القرارات المالية.
• $BUZZ: يوفر واجهة لغة طبيعية، مما يتيح للمستخدمين إجراء معاملات DeFi وإدارتها بطريقة أكثر بديهية.

تدقيق الشفرة

• AgentAUDIT: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة تنفيذ تدقيق الكود، مما يزيد من أمان وجودة الكود.

تحليل بيانات الوكيل

• REI: التحليل الضخم للبيانات من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي، وتوفير