Bittensor: رائد Web3 في بناء بيئة الخوارزمية اللامركزية للذكاء الاصطناعي

ثورة الذكاء الاصطناعي تجتاح العالم

إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد قائم على البيانات. إن التقدم الملحوظ في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كل مكان. إن ظهور ChatGPT في عام 2022 أثار ضجة في صناعة الذكاء الاصطناعي، تلاه ظهور مجموعة من الأدوات مثل توليد النصوص والفيديو، وأدوات المكتب الآلي. كما أن القيمة السوقية لصناعة الذكاء الاصطناعي قد ارتفعت، ومن المتوقع أن تصل إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.

ومع ذلك، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية تهيمن عليها بشكل رئيسي عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما أدى بشكل لا مفر منه إلى مجموعة من التحديات مثل تركيز البيانات وعدم توزيع موارد الحوسبة بشكل متساوٍ. إن مفهوم اللامركزية في Web3 يقدم إمكانيات جديدة لحل هذه المشكلات، ويأمل في إعادة تشكيل مشهد تطوير الذكاء الاصطناعي.

في هذا السياق، نشأت مجموعة من مشاريع Web3 + AI عالية الجودة. تستخدم Fetch.ai تقنية blockchain لبناء اقتصاد لامركزي، وتدعم التدريب والتطبيق الأمثل لوكلاء الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية. تستفيد Numerai من blockchain ومجتمع علماء البيانات للتنبؤ بحركة السوق، من خلال آلية مكافأة تحفز تطوير النماذج. بينما تهدف Velas إلى إنشاء منصة عقود ذكية عالية الأداء تجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain.

العوامل الثلاثة الأساسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي هي البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة. في الوقت الحالي، تتطور مجالات Web3+ البيانات وWeb3+ قوة الحوسبة بسرعة، لكن اتجاه Web3+ الخوارزميات متأخر نسبيًا، وغالبًا ما تعمل المشاريع بشكل منفرد، مما يجعل من الصعب تشكيل تعاون. لقد التقطت Bittensor هذه الفجوة بشكل حاد، من خلال آلية المنافسة والتحفيز القائمة على البلوكشين، وأنشأت منصة خوارزميات ذكاء اصطناعي تحتوي على وظيفة تصفية مدمجة، وتهدف إلى جذب والاحتفاظ بأفضل مشاريع الذكاء الاصطناعي.

Bittensor: رائد شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية

Bittensor هو شبكة تعلم آلي تحفيزية لامركزية وسوق للسلع الرقمية. ما يميزها هو:

1. الهيكل اللامركزي: يتكون شبكة Bittensor من آلاف العقد المنتشرة في جميع أنحاء العالم، مما يحل بشكل فعال مشاكل مثل مركزية البيانات.

2. آلية الحوافز العادلة: مكافآت الشبكة للفرعية تتناسب مع مساهمتها، كما أن مكافآت العقد داخل الفرعية تتبع نفس المبدأ.

3. مشاركة موارد التعلم الآلي: يمكن لأي فرد يحتاج إلى موارد حسابية للتعلم الآلي الحصول على خدمات من هذه الشبكة اللامركزية.

4. تداول السلع الرقمية المتنوعة: بدأت في التركيز على نماذج التعلم الآلي وتداول البيانات ذات الصلة، وقد توسعت الآن لتصبح منصة مفتوحة يمكن تداول أنواع مختلفة من الأصول الرقمية.

يمكن إرجاع تاريخ تطور Bittensor إلى عام 2021، عندما بدأ مجموعة من الخبراء التقنيين المتحمسين لدفع الذكاء الاصطناعي اللامركزي في استخدام إطار عمل Substrate لبناء أساس المشروع. في عام 2022، أصدرت الفريق الشبكة في إصدار Alpha، حيث تم التحقق من جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتم تقديم آلية إجماع Yuma. في عام 2023، تم إصدار الإصدار Beta، حيث تم إدخال نموذج الاقتصاد الرمزي TAO. في عام 2024، بدأ الفريق في استخدام تقنية جدول التجزئة الموزع لتعزيز كفاءة تخزين البيانات واسترجاعها، مع التركيز على توسيع الشبكات الفرعية وسوق السلع الرقمية.

الرمز الأصلي لشبكة Bittensor هو TAO، وقد تم تصميمه تكريمًا لبيتكوين من جوانب متعددة. إجمالي المعروض من TAO هو 21 مليون قطعة، ويتم تقليصه إلى النصف كل أربع سنوات. يتم توزيع TAO بطريقة إطلاق عادلة، دون تعدين مسبق أو احتفاظ بالفريق. حاليًا، يتم إنشاء كتلة كل 12 ثانية، وتكافئ كل كتلة ب1 TAO. يتم توزيع هذه المكافآت وفقًا لنسبة المساهمة على الشبكات الفرعية، والتي بدورها توزعها على المالكين والمصادقين وعمال المناجم.

يمكن استخدام رمز TAO لشراء موارد الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي في شبكة Bittensor، كما أنه بمثابة شهادة للمشاركة في حوكمة المجتمع. في الوقت الحالي، تجاوز العدد الإجمالي للحسابات في شبكة Bittensor 100,000، مع وجود حوالي 80,000 حساب نشط. في العام الماضي، ارتفع سعر عملة TAO بأكثر من عشرات الأضعاف، وبلغت القيمة السوقية الحالية حوالي 2.278 مليار دولار، وسعر الوحدة 321 دولار.

بنية الشبكة الفرعية ل Bittensor

بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي يدعم تبادل القدرة على التعلم الآلي والتنبؤات بين المشاركين في الشبكة، مما يسهل المشاركة والتعاون في النماذج والخدمات. تتكون الشبكة بأكملها من عدة شبكات فرعية، كل منها له الموثقين وعقد التعدين الخاصة به. تحدد أداء الشبكة الفرعية مكانتها في الشبكة، حيث يمكن أن تُستبدل الشبكات الفرعية ذات الأداء الضعيف بشبكات فرعية جديدة.

يمكن اعتبار الشبكة الفرعية كجزء من الشيفرة المستقلة، حيث تحدد آليات تحفيز المستخدمين والوظائف المحددة، لكنها تحافظ على واجهة الإجماع نفسها مع الشبكة الرئيسية Bittensor. حالياً، باستثناء الشبكة الجذرية، هناك 45 شبكة فرعية. من المتوقع أن يرتفع عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 64 بحلول مايو إلى يوليو 2024، مع إضافة 4 شبكات جديدة كل أسبوع.

في الشبكة الفرعية، تشمل الأدوار الرئيسية ما يلي:

1. مالك الشبكة الفرعية: مسؤول عن توفير الكود الأساسي، وتحديد آلية الحوافز، وتوزيع مكافآت المعدنين.

2. عمال المناجم: تشغيل الخوادم وكود التعدين، والتنافس مع عمال المناجم الآخرين للحفاظ على الصدارة. قد يتم استبدال عمال المناجم الذين لا يؤدون جيدًا بعمال مناجم جدد.

3. المُصادقون: يقومون بتقييم مساهمة الشبكة الفرعية والتأكد من صحتها، ويحصلون على المكافآت المناسبة. يمكن للمُصادقين أيضًا كسب عوائد إضافية من خلال رهن رموز TAO.

آلية توزيع المكافآت في الشبكة الفرعية عادةً ما تكون: 18% لمالك الشبكة الفرعية، 41% للمحققين، و41% للعمال. تحتوي كل شبكة فرعية على 256 فتحة UID، منها 64 مخصصة للمحققين و192 مخصصة للعمال. فقط أعلى 64 محققًا من حيث مقدار الرهان يمكنهم الحصول على ترخيص، ليصبحوا محققين نشطين.

بعد تسجيل الشبكة الفرعية، هناك فترة حماية مدتها 7 أيام. تبلغ رسوم التسجيل الأولى 100 TAO، وستتضاعف الأسعار عند التسجيل مرة أخرى، لكن ستنخفض مرة أخرى إلى 100 TAO مع مرور الوقت. عندما يتم شغل جميع مواقع الشبكة الفرعية، سيحل التسجيل الجديد للشبكة الفرعية محل الشبكة الفرعية ذات الانبعاثات الأقل والتي ليست في فترة الحماية. لذلك، تحتاج الشبكة الفرعية إلى زيادة كمية الرهانات للمحققين وكفاءة المعدنين باستمرار لضمان عدم إقصائها.

آلية إجماع Bittensor

تستخدم شبكة Bittensor مجموعة متنوعة من آليات الإجماع والإثبات المبتكرة:

1. آلية إثبات الذكاء ( PoI ): هذه هي الآلية الفريدة من نوعها لشركة Bittensor، التي تتحقق من مساهمات المشاركين من خلال مهام الحوسبة الذكية. يكمل عمال المناجم المهام المخصصة من قبل المدققين، الذين يقومون بتقييم الجودة عند الإنجاز.

2. توافق يما: هذه هي آلية التوافق الأساسية. يتم تقييم المدققين من خلال خوارزمية يما، حيث يكون وزن تقييم المدققين الذين يراهنون على TAO أكثر. ستقوم الخوارزمية بإزالة النتائج التي تنحرف كثيرًا عن معظم المدققين، وفي النهاية، يتم توزيع المكافآت بناءً على التقييمات المجمعة.

3. مبدأ عدم معرفة البيانات: يضمن الخصوصية والأمان في عملية معالجة البيانات، حيث يمكن للعقد إكمال الحساب والتحقق دون الحاجة إلى معرفة المحتوى المحدد للبيانات.

4. المكافآت بناءً على الأداء: توزيع المكافآت بناءً على أداء العقدة ومساهمتها، لتشجيع الاستخدام الفعال وعالي الجودة للموارد.

5. آلية وزارة التربية والتعليم: دمج نماذج فرعية متعددة على مستوى الخبراء في بنية نموذج واحد ، بحيث يمكن للنماذج من مجالات مختلفة العمل معا لتحقيق نتائج أفضل من نموذج واحد.

من خلال الجمع بين هذه الآليات، قامت Bittensor ببناء شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية فعالة وآمنة وتحفز بشكل كافٍ.

! [Bittensor: كيف تعيد شبكات الذكاء الاصطناعي الفرعية تشكيل شبكات استخبارات السرب؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp)

آفاق مستقبل Bittensor

1. آفاق السوق: من المتوقع أن يحافظ دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3، وهما من أبرز المجالات، على اهتمام السوق لفترة طويلة في المستقبل.

2. مزايا المشروع: Bittensor تختلف عن مشاريع رأس المال المغامر التقليدية، فمنذ إطلاقها، شهدت زيادة كبيرة في القيمة، حيث تجمع بين القوة التقنية والاعتراف السوقي.

3. الابتكار التكنولوجي: تقلل بنية الشبكة الفرعية من صعوبة انتقال فرق الذكاء الاصطناعي إلى الشبكة اللامركزية، مما يساعد في جذب المزيد من المشاريع عالية الجودة للانضمام.

4. المخاطر المحتملة: مع زيادة عدد الشبكات الفرعية ، قد تنخفض المكافآت التي تتلقاها شبكة فرعية واحدة ؛ إذا لم يرتفع سعر رموز TAO وفقا لذلك ، فقد يؤثر ذلك على توقعات أرباح المشاركين.

5. اتجاه التطوير: تحتاج Bittensor إلى إيجاد توازن بين التوسع والحفاظ على الجودة لضمان صحة الشبكة على المدى الطويل.