تحديات وتوجهات مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3
سعر سهم إنفيديا يحقق رقماً قياسياً جديداً، وتعمق تطور النماذج متعددة الأبعاد من الحواجز التكنولوجية للذكاء الاصطناعي في Web2. من التوافق الدلالي إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المختلفة بسرعات مذهلة، مما يبني مرتفعات ذكاء اصطناعي مغلقة بشكل متزايد. سوق الأسهم الأمريكية يصوت بالأفعال، سواء كانت أسهم مرتبطة بالعملات المشفرة أو أسهم الذكاء الاصطناعي، فقد شهدت جميعها موجة صغيرة من السوق الصاعدة. ومع ذلك، يبدو أن هذه الحماس ليس له علاقة بمجال العملات المشفرة.
في الآونة الأخيرة، كانت هناك محاولات في Web3 AI في اتجاه الوكلاء، وقد كانت هناك انحرافات واضحة في الاتجاه: محاولة تجميع نظام نمطي متعدد الوسائط بأسلوب Web2 باستخدام هيكل لامركزي، في الواقع هو نوع من عدم التوافق التقني والفكري. في ظل وجود ترابط قوي بين الوحدات، وعدم استقرار توزيع الميزات، وزيادة تركيز متطلبات القوة الحاسوبية، فإنه من الصعب أن تجد الأنظمة متعددة الوسائط موطئ قدم لها في Web3.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في Web3 لا يكمن في التقليد البسيط، بل في الالتفاف الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاءات عالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آلية الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الخصائص تحت القوة الحاسوبية المتغايرة، يحتاج الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى "تحيط القرى بالمدينة" كبرنامج تكتيكي.
الذكاء الاصطناعي Web3 يعتمد على نموذج متعدد الوسائط مسطح، عدم توافق المعنى يؤدي إلى انخفاض الأداء
في أنظمة الويب 2 الحديثة المتعددة الأنماط للذكاء الاصطناعي، تشير "المحاذاة الدلالية" إلى رسم معلومات الأنماط المختلفة في نفس الفضاء الدلالي، مما يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني الكامنة وراء هذه الإشارات المتباينة. فقط عند تحقيق شرط الفضاء المدمج عالي الأبعاد، فإن تقسيم سير العمل إلى وحدات مختلفة يكون له معنى في خفض التكاليف وزيادة الكفاءة. ومع ذلك، فإن بروتوكول وكيل الويب 3 لا يمكنه تحقيق الفضاء المدمج عالي الأبعاد، لأن التعديل هو وهم في الذكاء الاصطناعي للويب 3.
يتطلب تحقيق Web3 AI فضاءً عالي الأبعاد، مما يعادل بشكل غير مباشر المطالبة بأن يقوم بروتوكول Agent بتطوير جميع واجهات برمجة التطبيقات المعنية بنفسه، وهذا يتعارض مع الهدف الأساسي من تجزئة النظام. النظام المتعدد الأنماط المعياري الذي تصوره الشركات الصغيرة والمتوسطة في Web3 AI لا يمكن تحليله بدقة. يتطلب الهيكل عالي الأبعاد تدريبًا موحدًا من البداية إلى النهاية أو تحسينًا تعاونيًا، بينما تعزز فكرة "الوحدة كإضافة" في Web3 Agent من التفتت.
يتطلب تحقيق وكيل ذكي كامل السلسلة لديه حواجز صناعية نمذجة مشتركة من طرف إلى طرف، وتضمين موحد عبر الوحدات، وهندسة نظامية للتدريب والنشر المتعاون. ولكن السوق الحالية لا توجد بها مثل هذه النقاط المؤلمة، وبالتالي لا توجد حاجة في السوق.
في الفضاء منخفض الأبعاد، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة
تتطلب النماذج متعددة الوسائط عالية المستوى تصميم آليات انتباه دقيقة. الشرط الأساسي لعمل آلية الانتباه هو أن تكون الوسائط المتعددة ذات أبعاد عالية، حيث يمكن لآلية الانتباه الدقيقة أن تجد الجزء الأكثر أهمية في أقصر وقت من الفضاء العالي الأبعاد الهائل.
لا يمكن تحقيق جدولة انتباه موحد مبني على Web3 AI المعيارية. أولاً، تعتمد آلية الانتباه على مساحة موحدة من Query-Key-Value، بينما ترجع واجهات برمجة التطبيقات المستقلة بيانات بأشكال وتوزيعات مختلفة، مما يمنع تشكيل Q/K/V قابل للتفاعل. ثانياً، يسمح الانتباه متعدد الرؤوس بالتركيز على مصادر معلومات مختلفة بالتوازي، بينما غالبًا ما تكون واجهات برمجة التطبيقات المستقلة استدعاءات خطية، مما يفتقر إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتعدد المسارات. أخيرًا، تقوم آلية الانتباه الحقيقية بتوزيع الوزن ديناميكيًا لكل عنصر بناءً على السياق العام، بينما في نمط واجهة برمجة التطبيقات، يمكن أن ترى الوحدات السياق المستقل فقط، مما يمنع تحقيق الارتباطات والتركيز العالمي عبر الوحدات.
التجميع المعياري المتقطع، مما يؤدي إلى توقف دمج الميزات عند الربط الساكن السطحي
"دمج الميزات" هو عملية دمج متجهات الميزات المستخرجة من أنماط مختلفة بعد معالجتها، وذلك بناءً على محاذاة الانتباه. لا يزال Web3 AI في مرحلة التوصيل الأساسية، لأن دمج الميزات الديناميكية يتطلب فضاءً عالي الأبعاد وآلية انتباه دقيقة.
يميل Web2 AI إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، بينما يعتمد Web3 AI بشكل أكبر على تجميع الوحدات المنفصلة. يمكن لـ Web2 AI حساب درجات أهمية الميزات المختلفة في الوقت الحقيقي بناءً على السياق، وضبط استراتيجيات الدمج ديناميكيًا؛ بينما غالبًا ما يحدد Web3 AI الأوزان مسبقًا أو يستخدم قواعد بسيطة لتحديد ما إذا كان يجب الدمج، مما يفتقر إلى المرونة.
تقوم Web2 AI بتعيين جميع ميزات الأنماط إلى فضاء عالي الأبعاد، وتشمل عملية الدمج عمليات تفاعل عالية المستوى متعددة. بالمقارنة، فإن أبعاد الإخراج لوكلاء Web3 AI منخفضة للغاية، مما يجعل من الصعب التعبير عن العلاقات المعقدة عبر الأنماط. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Web2 AI ضبط استراتيجيات الدمج تلقائيًا من خلال التغذية الراجعة من الطرف إلى الطرف، بينما تعتمد Web3 AI بشكل كبير على العمليات اليدوية أو الخارجية لتقييم وضبط المعلمات.
الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، لكن نقاط الألم لم تظهر بعد
نظام الويب 2 AI متعدد الوسائط هو مشروع هندسي ضخم يتطلب كميات هائلة من البيانات، وقوة حوسبة قوية، وتقنيات متقدمة، وفريق فعال. تشكل هذه الأعمال النظامية الشاملة والمتكاملة حاجزاً قوياً في الصناعة، وتخلق أيضاً القدرة التنافسية الأساسية لعدد قليل من الفرق الرائدة.
يجب أن يتطور Web3 AI باستخدام استراتيجية محاصرة المدن من الريف، من خلال تجربة صغيرة في السيناريوهات الطرفية، وانتظار ظهور الفرص في السيناريوهات الأساسية. تكمن ميزة Web3 AI في اللامركزية، والتوازي العالي، وانخفاض الترابط، وتوافق القدرة الحوسبية الموزعة، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة، والمهام السهلة التوازي والتي يمكن تحفيزها.
ومع ذلك، فإن حواجز Web2 AI بدأت للتو في التكون، وهذه هي المرحلة المبكرة من المنافسة بين الشركات الرائدة. فقط عندما تختفي فوائد Web2 AI تمامًا، ستكون النقاط المؤلمة التي خلفتها هي الفرصة لدخول Web3 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى التمييز بعناية ما إذا كانت تستطيع الدخول من الأطراف، ودمج النقاط مع المجالات، والتقدم بشكل حلقي، وكذلك ما إذا كانت تمتلك المرونة للتكيف مع متطلبات السوق المتغيرة باستمرار.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحديات تطوير Web3 AI: أخطاء التهيئة وآفاق الاختراق المستقبلية
تحديات وتوجهات مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3
سعر سهم إنفيديا يحقق رقماً قياسياً جديداً، وتعمق تطور النماذج متعددة الأبعاد من الحواجز التكنولوجية للذكاء الاصطناعي في Web2. من التوافق الدلالي إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المختلفة بسرعات مذهلة، مما يبني مرتفعات ذكاء اصطناعي مغلقة بشكل متزايد. سوق الأسهم الأمريكية يصوت بالأفعال، سواء كانت أسهم مرتبطة بالعملات المشفرة أو أسهم الذكاء الاصطناعي، فقد شهدت جميعها موجة صغيرة من السوق الصاعدة. ومع ذلك، يبدو أن هذه الحماس ليس له علاقة بمجال العملات المشفرة.
في الآونة الأخيرة، كانت هناك محاولات في Web3 AI في اتجاه الوكلاء، وقد كانت هناك انحرافات واضحة في الاتجاه: محاولة تجميع نظام نمطي متعدد الوسائط بأسلوب Web2 باستخدام هيكل لامركزي، في الواقع هو نوع من عدم التوافق التقني والفكري. في ظل وجود ترابط قوي بين الوحدات، وعدم استقرار توزيع الميزات، وزيادة تركيز متطلبات القوة الحاسوبية، فإنه من الصعب أن تجد الأنظمة متعددة الوسائط موطئ قدم لها في Web3.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في Web3 لا يكمن في التقليد البسيط، بل في الالتفاف الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاءات عالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آلية الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الخصائص تحت القوة الحاسوبية المتغايرة، يحتاج الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى "تحيط القرى بالمدينة" كبرنامج تكتيكي.
الذكاء الاصطناعي Web3 يعتمد على نموذج متعدد الوسائط مسطح، عدم توافق المعنى يؤدي إلى انخفاض الأداء
في أنظمة الويب 2 الحديثة المتعددة الأنماط للذكاء الاصطناعي، تشير "المحاذاة الدلالية" إلى رسم معلومات الأنماط المختلفة في نفس الفضاء الدلالي، مما يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني الكامنة وراء هذه الإشارات المتباينة. فقط عند تحقيق شرط الفضاء المدمج عالي الأبعاد، فإن تقسيم سير العمل إلى وحدات مختلفة يكون له معنى في خفض التكاليف وزيادة الكفاءة. ومع ذلك، فإن بروتوكول وكيل الويب 3 لا يمكنه تحقيق الفضاء المدمج عالي الأبعاد، لأن التعديل هو وهم في الذكاء الاصطناعي للويب 3.
يتطلب تحقيق Web3 AI فضاءً عالي الأبعاد، مما يعادل بشكل غير مباشر المطالبة بأن يقوم بروتوكول Agent بتطوير جميع واجهات برمجة التطبيقات المعنية بنفسه، وهذا يتعارض مع الهدف الأساسي من تجزئة النظام. النظام المتعدد الأنماط المعياري الذي تصوره الشركات الصغيرة والمتوسطة في Web3 AI لا يمكن تحليله بدقة. يتطلب الهيكل عالي الأبعاد تدريبًا موحدًا من البداية إلى النهاية أو تحسينًا تعاونيًا، بينما تعزز فكرة "الوحدة كإضافة" في Web3 Agent من التفتت.
يتطلب تحقيق وكيل ذكي كامل السلسلة لديه حواجز صناعية نمذجة مشتركة من طرف إلى طرف، وتضمين موحد عبر الوحدات، وهندسة نظامية للتدريب والنشر المتعاون. ولكن السوق الحالية لا توجد بها مثل هذه النقاط المؤلمة، وبالتالي لا توجد حاجة في السوق.
في الفضاء منخفض الأبعاد، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة
تتطلب النماذج متعددة الوسائط عالية المستوى تصميم آليات انتباه دقيقة. الشرط الأساسي لعمل آلية الانتباه هو أن تكون الوسائط المتعددة ذات أبعاد عالية، حيث يمكن لآلية الانتباه الدقيقة أن تجد الجزء الأكثر أهمية في أقصر وقت من الفضاء العالي الأبعاد الهائل.
لا يمكن تحقيق جدولة انتباه موحد مبني على Web3 AI المعيارية. أولاً، تعتمد آلية الانتباه على مساحة موحدة من Query-Key-Value، بينما ترجع واجهات برمجة التطبيقات المستقلة بيانات بأشكال وتوزيعات مختلفة، مما يمنع تشكيل Q/K/V قابل للتفاعل. ثانياً، يسمح الانتباه متعدد الرؤوس بالتركيز على مصادر معلومات مختلفة بالتوازي، بينما غالبًا ما تكون واجهات برمجة التطبيقات المستقلة استدعاءات خطية، مما يفتقر إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتعدد المسارات. أخيرًا، تقوم آلية الانتباه الحقيقية بتوزيع الوزن ديناميكيًا لكل عنصر بناءً على السياق العام، بينما في نمط واجهة برمجة التطبيقات، يمكن أن ترى الوحدات السياق المستقل فقط، مما يمنع تحقيق الارتباطات والتركيز العالمي عبر الوحدات.
التجميع المعياري المتقطع، مما يؤدي إلى توقف دمج الميزات عند الربط الساكن السطحي
"دمج الميزات" هو عملية دمج متجهات الميزات المستخرجة من أنماط مختلفة بعد معالجتها، وذلك بناءً على محاذاة الانتباه. لا يزال Web3 AI في مرحلة التوصيل الأساسية، لأن دمج الميزات الديناميكية يتطلب فضاءً عالي الأبعاد وآلية انتباه دقيقة.
يميل Web2 AI إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، بينما يعتمد Web3 AI بشكل أكبر على تجميع الوحدات المنفصلة. يمكن لـ Web2 AI حساب درجات أهمية الميزات المختلفة في الوقت الحقيقي بناءً على السياق، وضبط استراتيجيات الدمج ديناميكيًا؛ بينما غالبًا ما يحدد Web3 AI الأوزان مسبقًا أو يستخدم قواعد بسيطة لتحديد ما إذا كان يجب الدمج، مما يفتقر إلى المرونة.
تقوم Web2 AI بتعيين جميع ميزات الأنماط إلى فضاء عالي الأبعاد، وتشمل عملية الدمج عمليات تفاعل عالية المستوى متعددة. بالمقارنة، فإن أبعاد الإخراج لوكلاء Web3 AI منخفضة للغاية، مما يجعل من الصعب التعبير عن العلاقات المعقدة عبر الأنماط. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Web2 AI ضبط استراتيجيات الدمج تلقائيًا من خلال التغذية الراجعة من الطرف إلى الطرف، بينما تعتمد Web3 AI بشكل كبير على العمليات اليدوية أو الخارجية لتقييم وضبط المعلمات.
الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، لكن نقاط الألم لم تظهر بعد
نظام الويب 2 AI متعدد الوسائط هو مشروع هندسي ضخم يتطلب كميات هائلة من البيانات، وقوة حوسبة قوية، وتقنيات متقدمة، وفريق فعال. تشكل هذه الأعمال النظامية الشاملة والمتكاملة حاجزاً قوياً في الصناعة، وتخلق أيضاً القدرة التنافسية الأساسية لعدد قليل من الفرق الرائدة.
يجب أن يتطور Web3 AI باستخدام استراتيجية محاصرة المدن من الريف، من خلال تجربة صغيرة في السيناريوهات الطرفية، وانتظار ظهور الفرص في السيناريوهات الأساسية. تكمن ميزة Web3 AI في اللامركزية، والتوازي العالي، وانخفاض الترابط، وتوافق القدرة الحوسبية الموزعة، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة، والمهام السهلة التوازي والتي يمكن تحفيزها.
ومع ذلك، فإن حواجز Web2 AI بدأت للتو في التكون، وهذه هي المرحلة المبكرة من المنافسة بين الشركات الرائدة. فقط عندما تختفي فوائد Web2 AI تمامًا، ستكون النقاط المؤلمة التي خلفتها هي الفرصة لدخول Web3 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى التمييز بعناية ما إذا كانت تستطيع الدخول من الأطراف، ودمج النقاط مع المجالات، والتقدم بشكل حلقي، وكذلك ما إذا كانت تمتلك المرونة للتكيف مع متطلبات السوق المتغيرة باستمرار.