يعد كل من الذكاء الاصطناعي وعالم الـ Web3 بمثابة تحولات أساسية في كيفية استخدامنا لأجهزة الكمبيوتر. إنها نماذج جديدة، وطرق جديدة لفهم ما يمكننا فعله بالتقنيات الحالية وطرق بناء تقنيات جديدة.

يمكن لكارتيزي سد هذه النماذج والسماح لمطابقة الأنماط المتطورة للذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع إمكانية التحقق المتأصلة في الـ Web3، بتحسين كيفية تعاملنا مع البيانات. نفضل جميعًا استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على مجموعات بيانات شفافة ومضادة للتلاعب والاحتيال.
سنشعر جميعًا براحة أكبر عند التعامل مع برنامج المحادثة الآلي لخدمة العملاء إذا كان مسؤولاً إلى حد ما عما يقوله.

هذه مجرد بعض الاتجاهات التي يمكن أن تسير فيها. ابدأ في إنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي مع كارتيزي للتوصل إلى حلولك الخاصة، أو استمر في القراءة لمعرفة المزيد حول ما يمكنك فعله.

حدود الذكاء الاصطناعي على السلسلة

لقد ترك ازدهار الذكاء الاصطناعي الكثير من الناس يتساءلون عما إذا كانت هذه التكنولوجيا تتقارب مع الـ Web3 وكيف يتم ذلك.
دعونا نرى ما يفكر فيه ChatGPT عندما يُطلب منه "هل يمكن تشغيل ChatGPT على البلوكتشين؟":

ويستمر في ذكر 7 أسباب أخرى... الإجابة المختصرة هي أنه يمكن ذلك، ولكن ليس هناك الكثير من "الطرق او الحلول" حتى الآن. ما لا يعرفه ChatGPT هو أننا يمكن أن ننسى معظم "الحلول" إذا قمنا بحل مشكلة رئيسية واحدة.

إمكانية التشغيل البيني المحدودة

يوجد الذكاء الاصطناعي و Web3 في عوالم مختلفة تمامًا ولا تتقارب مع بعضها البعض بأى طريقة. جميع الأدوات والمكتبات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي موجودة فقط في عالم Web2 وتطوير وبرمجة البرامج التقليدية ، وفي الوقت نفسه، يقوم Web3، إلى حد ما، باختراع نوع جديد من أجهزة الكمبيوتر.

قد يكون هذا النوع الجديد من أجهزة الكمبيوتر – جهاز كمبيوتر عالمي مشترك – مفيدًا جدًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي. إنه يقوم بعمل رائع في شيء مهم جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي: يمكنه توفير بيانات جديرة بالثقة.
على العكس من ذلك، يمكن لـ Web3 الاستفادة من تقديم ميزات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين بطريقة مفتوحة وقابلة للتحقق وأيضاً سيكون بطريقة لامركزية.

تكمن المشكلة في أن جهاز "الإيثيريوم الإفاراضى" لا يفهم أي شيء عن الذكاء الاصطناعي. لا يمكنه "التحدث او التواصل" مع مشاريع الذكاء الاصطناعي.

ماذا لو تمكنا من بناء نماذج الذكاء الاصطناعي من Web2 بحيث يمكن تشغيلها أيضًا على السلسلة؟ تمامًا كما هو الحال عندما نحاول إنشاء ألعاب Web3 أو تطبيقات DeFi معقدة، سيتعين علينا إعادة اختراع العجلة. وبعد ذلك، سنواجه القيود المفروضة على كمية البيانات التي يمكن لجهاز الإيثريوم الافتراضي معالجتها.

تجاوز القيود

بالطبع، ما نحتاج إليه هو طريقة فعالة للترجمة بين لغة عالم الـ Web2 التي يتحدثها الذكاء الاصطناعي واللغة التي يتحدثها عالم الـ Web3. نوع من اللغة المشتركة أو طريقة تواصل مشتركة.

آلة كارتيزي الافتراضية و Cartesi Rollups

مع كارتيزي، يمكن أن تكون طريقة التواصل المشتركة هي نظام تشغيل، أي Linux. يمكن استخدام آلة كارتيزي الافتراضية لبناء تطبيقات Linux الخاصة بالبلوكتشين التي "تتحدث" مع عالم الذكاء الاصطناعي. فهو يفهم لغة C++ أو Python ويدعم المكتبات مثل OpenCV أو scikit-learn، والتي تُستخدم لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، فإنه "يتحدث" أيضًا إلى جهاز الإيثيريوم الإفتراضي بفضل مجموعات التطبيقات الخاصة بكارتيزي.

لخص "برونو مايا Bruno Maia" هذا ردًا على سؤال أرسله عضو المجتمع AscensionDK على منصة Reddit وكان ردة كالآتي:

"...ولماذا يهم كارتيزي لتحويل هذه التطبيقات إلى واقع؟ يتعامل حل كارتيزي، من خلال بنية المجموعات الخاصة بالتطبيق، مع القدرة الحسابية بثلاثة أوامر أعلى مما يمكن القيام به مباشرة على شبكة البلوكتشين الخاصة بالإيثيريوم، ولا يوفر جهازنا الافتراضي المستند إلى Linux الحرية في لغة البرمجة فحسب (في هذه الحالة، Python وكل ما يناسبها من برامج الذكاء الاصطناعي)، ولكن أيضًا استخدام المكتبات المعقدة بما في ذلك العديد من المكتبات الرئيسية المستخدمة بشكل كبير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي."

إثبات المفهوم: ChainGPT

إذًا، هل يمكننا الحصول على إصدار Web3 من ChatGPT؟ بالطبع يمكننا القيام بذلك.

لدينا "ChainGPT" هو أحد المرشحين النهائيين لـ ETHGlobal الذى اقيم في لشبونة والذي قام ببناء ذلك بالضبط. المشروع عبارة عن روبوت محادثة مثل ChatGPT — نموذج لغة Alpaca الكبير (LLM) من جامعة ستانفورد — والذي يعمل على السلسلة بفضل Cartesi Rollups.

أفضل ما في الأمر هو أنه يوضح سبب فائدة برنامج المحادثة الآلي المتصل بالذكاء الاصطناعي في المقام الأول. كما أوضحت منشئتها ديانا هود: "لماذا نحتاج إلى حقيقة التشفير عند استخدام LLMs؟ لأن ماجستير إدارة الأعمال يقدم دائمًا إجابة ولا يعرف حقًا ما هو الصحيح.

أمثلة:

- تضمن حقيقة التشفير مساءلة وكلاء أعمال الذكاء الاصطناعي (روبوتات الدردشة) ومقدمي الخدمات الخاصين بهم، لأنه في حالة قيام العميل بمطالبة ضد روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكن الاستفادة من تقنية البلوكتشين لمعرفة من هو المخطئ.
- تدقيق وتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي في الصناعات المنظمة.
- ضمان سلامة الأطفال عند استخدام روبوتات الدردشة التعليمية وفي أي مكان يحتاج فيه المجتمع إلى التأكد من عدم التلاعب بالنماذج.

الآن ChainGPT هو تطبيق "C++" مضمون لإعطاء نتيجة [قابلة للتكرار] - توفير الأمن الاقتصادي للشركات التي تستفيد من روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي.
يأتي أمان مخرجات ChainGPT من تشغيله على "عقد التحقق" المتعددة (وهي مجرد أجهزة كمبيوتر عادية في منزل أي شخص). حقيقة أن نتائج ChainGPT قابلة للتكرار تعني أن أدوات التحقق هذه معًا تضمن استجابة [يمكن التحقق منها]. ويمكن الرجوع إلى هذه النتائج لتسوية المطالبات ضد سلوك روبوتات المحادثة.

إمكانيات التعلم الآلي مع كارتيزي

على الرغم من أن روبوتات الدردشة هي حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي، إلا أنها لا تخدش سوى سطح ما يمكن أن تفعله هذه التكنولوجيا. بفضل كارتيزي، ينطبق الأمر نفسه أيضًا على ما يمكنها فعله في سياق Web3 حيث يتم دعم المزيد والمزيد من مكتبات الذكاء الاصطناعي بواسطة جهاز كارتيزي الإفتراضي.

هناك بعض الأمثلة الأخرى للمشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في كارتيزي مثل ما يلي:

- مصنف القياسات الحيوية: دليل على مفهوم مصادقة بصمات الأصابع تم تصميمه باستخدام C++ ونموذج Python ML.
- لعبة الشطرنج الرائعة "Ultrachess": لعبة شطرنج مبنية باستخدام Python والتي تتيح للاعبين خوض معارك الذكاء الاصطناعي على السلسلة بالإضافة إلى إعداد ألعاب الذكاء الاصطناعي مقابل الذكاء الاصطناعي.
- عملة "Bima": دليل على مفهوم بروتوكول التأمين الرمزي اللامركزي الذي يستخدم إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي لحساب المخاطر المتعلقة بالسيارات.

هذه هي مساحة التصميم الجديدة للذكاء الاصطناعي. يمكنك أيضاً ان تشاركنا وأخبرنا بمشروع الذكاء الاصطناعي الذي ستقوم ببنائه من خلال الانضمام إلى المجتمع أو المشاركة في منتدى Blue Sky Ideas أو الانضمام إلينا على Discord.

يمكنك أيضًا الاطلاع على ما تقوم الفرق الأخرى ببنائه. والأفضل من ذلك، البدء في إنشاء تطبيق لامركزي خاص بك والتقدم بطلب للحصول على منحة مجتمع كارتيزي ، يمكنك الوصول لتفاصيل تلك المنحة من هنا.