سعر Bittensor (TAO)

الذكاء الاصطناعي (AI) سيقود السوق الصاعد في عام 2024، بطريقة مشابهة لكيفية قيادة الإنترنت للسوق الصاعد الأخير. الذكاء الاصطناعي ليس مفهوماً جديداً، ولكن العائق الحالي يكمن في تطبيق تقنية البلوكشين. لقد أدى تطور الذكاء الاصطناعي إلى زيادة قوية في الطلب على البلوكشين.

يعتمد تطوير الذكاء الاصطناعي على بنيتين أساسيتين: قوة الحوسبة اللامركزية والتخزين اللامركزي. لأن البيانات ومعالجتها، التي تشكل جوهر الذكاء الاصطناعي، تصبح مكلفة للغاية إذا تم الاعتماد على قوة الحوسبة والتخزين المركزيين.

يستغرق جمع البيانات ووقت التعلم للذكاء الاصطناعي وقتاً طويلاً، خاصة للذكاء الاصطناعي المستخدم في الإعلانات، حيث تكون دورات جمع البيانات والتعلم ممتدة. يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى مستويين:

1. برامج الذكاء الاصطناعي التي تتعلم بناءً على نماذج تعليمية معدة مسبقاً.


2. تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تنتج تطبيقات مؤتمتة بناءً على البيانات التي يتم جمعها من الشبكات العصبية.

بالنسبة للشركات، فإنها غالباً ما تفضل تطبيق الذكاء الاصطناعي بدلاً من الاستثمار لوقت طويل في تطوير نواة ذكاء اصطناعي جديدة. على سبيل المثال، تصميم روبوت تداول آلي يستخدم الشبكات العصبية لاستبدال المتداول، ويمكنه حتى التنبؤ باتجاهات الأسعار تلقائياً بناءً على معلومات السوق مثل الأخبار.

تُقسم برامج الذكاء الاصطناعي نفسها إلى عدة مستويات، بما في ذلك:

• التعلم الآلي (Machine Learning): اكتشاف القواعد من خلال البيانات أو تعلم القواعد الموجودة، مما يمكن الآلات من اتخاذ القرارات.


• التعلم العميق (Deep Learning): معالجة كميات كبيرة من البيانات عبر الشبكات العصبية لفهم البيانات، وغالباً ما يستخدم بالتزامن مع التعلم الآلي.


• أنظمة الخبراء (Expert Systems): وهي الذكاء الاصطناعي المتخصص، مثل روبوتات التداول الآلية بالكامل.


• معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): معالجة وفهم اللغة للتفاعل مع البشر.


• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): معالجة وفهم الصور ومقاطع الفيديو.


• التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning): تحسين دقة قرارات الذكاء الاصطناعي من خلال التجربة والخطأ المستمرة ومكافأة القرارات الصحيحة عند اتخاذ القرارات بشكل مستقل باستخدام التعلم الآلي.

قد لا تتطور الذكاءات الاصطناعية المختلفة عبر جميع المستويات الستة، حيث تختلف أهداف التصميم. الأهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي تحسين إنتاجية الأعمال وتقليل تكاليف الإنتاج.

تم إنشاء Bittensor بواسطة جاكوب روبرت ستيفز في عام 2021، وهو ذكاء اصطناعي للتعلم الآلي يستخدم بيانات البلوكشين لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي في مجال ويب 3، مثل الزراعة المحصولية الآلية.

إلى جانب التعدين، يُعتبر التمويل اللامركزي (DeFi) منجم ذهب على البلوكشين. يعتمد الذكاء الاصطناعي المركزي، مثل ChatGPT، بشكل كبير على البيانات التي يتم جمعها من محركات البحث. لا يمكن لمحركات البحث استرداد البيانات الموجودة على السلسلة. وهناك قضية أخرى تتمثل في الشعبية الحديثة لبوتات Telegram، والتي تعتبر في الغالب ضجة تفتقر إلى القيمة العملية، مما يجعلها ليست ذكاء اصطناعياً حقيقياً. لذلك، أصبح Bittensor الذكاء الاصطناعي الوحيد على البلوكشين في عام 2021 الذي يجري تدريباً فعلياً من خلال التعلم الآلي.

هذا هو السبب الرئيسي للارتفاع في أسعار Bittensor - ذكاء اصطناعي حقيقي على البلوكشين.

يستخدم Bittensor بعض مفاهيم أوراكل، مثل BAND، مما يسمح للمعدّنين بتقديم بيانات إلى Bittensor والحصول على مكافآت على شكل رمز Bittensor $TAO. وبالمثل، فإن استخدام Bittensor يتطلب أيضاً الدفع بعملة $TAO.

ما هو Bittensor؟

Bittensor هو منصة مفتوحة المصدر وثورية تجمع بين تقنية البلوكتشين والذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء شبكة تعاونية ولا مركزية لتعلم الآلة. تتيح هذه المنصة للمشاركين المساهمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عبر شبكة موزعة وتكافئهم بعملتها الرقمية الخاصة، TAO، بناءً على القيمة المعلوماتية التي يضيفونها. هذا النظام الفريد لا يتيح فقط إمكانية الوصول الديمقراطي لتطوير الذكاء الاصطناعي، بل يوفر أيضًا سوقًا شفافًا وآمنًا حيث يمكن تطوير الذكاء الاصطناعي ومشاركته وتحقيق الدخل منه.

الهدف النهائي لـ Bittensor هو إنشاء سوق عالمي للذكاء يعتمد على مبدأ النظير إلى النظير، حيث تكون موارد الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع، مما يعزز الابتكار المفتوح على نطاق غير مسبوق. من خلال تحفيز المشاركة عبر اقتصاد قائم على الرموز، تهدف Bittensor إلى إنشاء نظام بيئي لا مركزي، حيث يمكن للمستهلكين والمنتجين في مجال الذكاء الاصطناعي التفاعل بحرية، مما يدفع عجلة تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتوزيع الملكية والمكافآت بشكل عادل.

كيف يعمل Bittensor؟

يعمل Bittensor كنظام لا مركزي لتعلم الآلة يستفيد من تقنية البلوكتشين لضمان الأمان والشفافية والحكم اللامركزي. في صميم هيكلها يوجد رمز TAO، الذي يعمل كوسيلة لمكافأة المشاركين وكرمز فعّال للوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي على الشبكة.

إليك كيفية عمله:

التدريب التعاوني: يتم تدريب نماذج تعلم الآلة في Bittensor بشكل تعاوني من قِبَل المعدنين، الذين يساهمون بمواردهم الحاسوبية في الشبكة. يتم مكافأة هذه النماذج برموز TAO استنادًا إلى القيمة المعلوماتية التي تقدمها. ويتم تقييم هذه القيمة بواسطة البروتوكول، مما يضمن تعويض المساهمين بما يتناسب مع مساهماتهم، وبالتالي خلق حافز مباشر للمشاركة والابتكار المستمر.

سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي: الطبيعة اللامركزية لـ Bittensor تعني أنه لا توجد كيان واحد يتحكم في الشبكة. بدلاً من ذلك، تعمل كسوق يعتمد على مبدأ النظير إلى النظير، حيث يتم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ومشاركتها وتحقيق الدخل منها. من خلال استخدام البلوكتشين، يتيح Bittensor بيئة شفافة ومفتوحة يمكن للمطورين من خلالها المساهمة في نظام الذكاء الاصطناعي البيئي، كما يمكن للمستخدمين الوصول إلى مجموعة متنوعة من موارد تعلم الآلة.

الوصول والاستخدام: تسمح رموز TAO للمستخدمين بالوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي على الشبكة، مما يمنحهم القدرة على استخراج واستخدام الذكاء الجماعي الذي تولده المجتمع. على سبيل المثال، يمكن للشركات أو الأفراد الاستفسار من الشبكة للحصول على رؤى، وتدريب نماذج جديدة، أو تحسين التطبيقات الموجودة باستخدام بيانات الذكاء الاصطناعي المتاحة. يضمن نموذج الحكم اللامركزي أن يكون لجميع أصحاب المصلحة رأي في تطوير الشبكة، مما يعزز بيئة مستدامة ذاتيًا.

من خلال الجمع بين قوة البلوكتشين والذكاء الاصطناعي، يقدم Bittensor حلاً مثاليًا وقابل للتوسع لتطوير الذكاء الاصطناعي. يدعم البروتوكول التعاون العالمي، مما يمكّن الأفراد والمؤسسات من الاستفادة من قوة الحوسبة الموزعة والابتكار في إطار يقدر الشفافية، والملكية، والمكافآت العادلة.

فريق التأسيس لـ Bittensor

تأسست Bittensor بواسطة جاكوب ستيفز وعلا شعبانة، اللذان يتمتعان بخلفيات واسعة في علوم الحاسوب وأبحاث الذكاء الاصطناعي. جاكوب ستيفز، بخبرته العميقة في الأنظمة الموزعة، قدم مفهوم دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي لإنشاء شبكة تعليمية لامركزية. علا شعبانة، المتخصصة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، أسهمت بشكل كبير في التطوير التقني للمنصة، حيث ركزت على تحسين آليات التدريب التعاوني ونماذج توزيع القيمة.

معًا، أسس ستيفز وشعبانة Bittensor كمنصة رائدة تعيد تعريف كيفية إنشاء ومشاركة الذكاء الاصطناعي. رؤيتهما المشتركة هي تعزيز مجتمع عالمي حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزدهر في بيئة مفتوحة ولا مركزية، مما يمكن المبتكرين من المساهمة والاستفادة من سوق الذكاء المشترك. من خلال Bittensor، يسعون لوضع معيار جديد للشفافية، وسهولة الوصول، وتوزيع المكافآت في مجال الذكاء الاصطناعي الذي يتطور بسرعة.