ملخص : Bittensor عبارة عن منصة متطورة للتعلم الآلي اللامركزي تعمل على إعادة تشكيل تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء التعاوني والمشترك. جوهرها، رمز TAO، يحفز المشاركة العالمية والابتكار في الذكاء الاصطناعي، بينما تضمن شبكتها من العقد وأجهزة التحقق سلامة البيانات وموثوقية النموذج.
من خلال آلية الإجماع الفريدة لإثبات الذكاء، تعمل Bittensor على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل عادل وفعال. ويتجلى تنوع المنصة في تطبيقاتها المتنوعة، بدءًا من المساعدين الشخصيين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي وحتى إنشاء المحتوى، مما يسلط الضوء على إمكاناتها عبر قطاعات متعددة.
ما هو Bittensor (TAO)؟
Bittensor عبارة عن منصة مبتكرة للتعلم الآلي اللامركزي تضم أكثر من 60.000 مستخدم ، والتي تعمل على تغيير تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعاون فيها. فهو يستفيد من شبكة نظير إلى نظير لتعزيز الذكاء الجماعي، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بمشاركة معارفها وتنميتها بسرعة. تعمل الطبيعة اللامركزية للمنصة على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تطوير التعلم الآلي، وتشجيع المشاركة العالمية المتنوعة.من أهم وظائف Bittensor هو رمز TAO ، وهو عنصر حاسم في نظامها البيئي. تمثل رموز TAO قيمة مساهمات المطورين وتجسد ذكاء الشبكة ورؤيتها. يشجع هذا الرمز التعاون والابتكار، ويحول ذكاء الآلة إلى أصل قابل للتداول.
تشتمل بنية Bittensor على شبكة من الشبكات الفرعية (أو العقد) وأجهزة التحقق من الصحة، والتي تعمل بموجب آلية إجماع واحدة. توفر العقد خدمات الذكاء الاصطناعي ويضمن المدققون سلامة البيانات وموثوقية النموذج. يكافئ إجماع إثبات الذكاء العقد على مساهماتها القيمة في التعلم الآلي، مما يضمن وجود نظام عادل وفعال لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
كيف يعمل Bittensor؟
يعمل Bittensor كعقل لامركزي للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بالعمل معًا والتعلم من بعضها البعض ومشاركة المعرفة. وفيما يلي تفصيل بسيط لكيفية عمله:- شبكة من العقد: تخيل أن Bittensor عبارة عن شبكة كبيرة تشبه كل عقدة فيها، أو "شبكة فرعية"، خلية دماغية فردية. تقوم كل شبكة فرعية بتشغيل برنامج Bittensor، مما يسمح لها بالتواصل والتفاعل مع العقد الأخرى.
- التسجيل والأدوار: يتضمن الانضمام إلى شبكة Bittensor عملية تسجيل ، مثل الاشتراك في خدمة جديدة. بعد التسجيل، تأخذ الشبكات الفرعية أحد الدورين. يقدم القائمون بالتعدين خدمات الذكاء الاصطناعي، باستخدام قدراتهم الحسابية لمعالجة المهام. ويعمل المدققون، من جانبهم، كمشرفين، مما يضمن دقة وموثوقية عمل عمال المناجم. هذه الوظائف ضرورية لحسن سير العمل في الشبكة.
- المشاركة والتعاون: عندما يأتي طلب لمهمة الذكاء الاصطناعي، تجد الشبكة عامل التعدين المناسب لتنفيذها. يستخدم عامل التعدين نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به للعمل على المهمة ثم مشاركة النتائج عبر الشبكة.
- نظام الحوافز (رموز TAO): لتحفيز الشبكات الفرعية على المساهمة بأفضل أعمالها، تستخدم Bittensor عملتها الخاصة، والتي تسمى رموز TAO. يكسب القائمون بالتعدين هذه الرموز من خلال توفير خدمات الذكاء الاصطناعي القيمة، ويكسبها المدققون من خلال ضمان جودة هذه الخدمات. يكافئ هذا النظام العمل الجيد ويحافظ على صحة الشبكة ونموها.
- آلية الإجماع: للحفاظ على النظام والاتفاق على الشبكة، يستخدم Bittensor آلية إجماع Yuma الخاصة به . يتضمن ذلك طريقة فريدة تسمى إثبات الذكاء، حيث تُظهر الشبكات الفرعية قيمتها من خلال أداء مهام الذكاء الاصطناعي بفعالية، بدلاً من مجرد حل المشكلات الرياضية المعقدة كما هو الحال في شبكات البلوكشين التقليدية.
أفضل الشبكات الفرعية ذات الموتر المزدوج
يقدم إطار الشبكات الفرعية المبتكر لشبكة Bittensor مجموعة متنوعة من المجالات المتخصصة، يساهم كل منها بشكل فريد في تقدم الذكاء الاصطناعي. من بينها، أفضل 5 شبكات فرعية لـ Bittensor، والتي تتميز بتركيزها الفريد وتأثيراتها المحتملة، هي:- الجذر : تعتبر شبكة الجذر الفرعية ضرورية للشبكة، حيث تقوم بتنسيق توزيع الانبعاثات، مما يدعم آلية الحوافز الخاصة بـ Bittensor. إنه النواة التي تدعم بنية الشبكة ووظائفها.
- إنشاء النص : تسمح هذه الشبكة الفرعية، التي تركز على إنشاء النص، بالتفاعلات اللامركزية مع الشبكات العصبية الرئيسية. إنه يغير قواعد اللعبة للمطورين والمستخدمين لأنه يوسع نطاق إنشاء واستخدام التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
- الترجمة الآلية : مخصصة لكسر حواجز اللغة، تعمل هذه الشبكة الفرعية على إثراء الشبكة بقدرات متعددة اللغات. من الضروري إنشاء منصة يسهل الوصول إليها ومفهومة للجميع.
- تعدد الوسائط : من خلال تسهيل معالجة الذكاء الاصطناعي لأنواع مختلفة من البيانات، تعمل هذه الشبكة الفرعية على تحسين الفهم السياقي والعلائقي للذكاء الاصطناعي بشكل كبير، مما يحسن التفاعلات والموثوقية.
- كيمياء الصور : تعمل هذه الشبكة الفرعية على إضفاء الطابع الديمقراطي على تقنيات تحويل النص إلى صورة، مما يسمح بتوليد محتوى مرئي من المؤشرات النصية. إنها خطوة مهمة في جعل التصوير المتقدم في متناول جمهور أوسع.
حالات استخدام Bittensor
تقدم Bittensor مجموعة واسعة من حالات الاستخدام في الذكاء الاصطناعي اللامركزي والتعلم الآلي، مع العديد من التطبيقات المبتكرة المبنية بالفعل على شبكتها. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين التفاعل مع Chat with Hal ، وهو مساعد الذكاء الاصطناعي الشخصي الذي يوضح قدرات Bittensor في معالجة اللغة الطبيعية وتفاعل المستخدم. تطبيق آخر بارز هو تطبيق Response Tensor المدعوم من قبل، والمتخصص في الاستجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي على تويتر وإنشاء المحتوى.لا توضح هذه التطبيقات إمكانات Bittensor في تطوير الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات فحسب، بل تسلط الضوء أيضًا على دورها كسوق لا مركزي لخدمات الذكاء الاصطناعي، وهو مفيد لمختلف القطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية والشركات الصغيرة والمتوسطة.
العملات الرمزية Bittensor (TAO).
تم تصميم رموز Bittensor المميزة، التي تتمحور حول رمز TAO، بشكل معقد لشبكة ذكاء اصطناعي قوية ولامركزية. لديها حد إجمالي للعرض يبلغ 21 مليون رمز TAO، تمامًا مثل Bitcoin، لضمان الندرة والقيمة. حاليًا، يتم تداول حوالي 27.83% من هذه الرموز.يحفز النظام المشاركة بطريقة مماثلة لآلية السلع الرقمية الخاصة بالبيتكوين، حيث يكافئ المساهمات على أساس قيمتها. يحفز هذا النهج القائمين بالتعدين في جميع أنحاء العالم على تحسين استخدام الموارد، وتعزيز النظام البيئي التنافسي الذي يحركه السوق. على عكس Bitcoin، الذي يؤمن شبكته في المقام الأول، يركز Bittensor على إنشاء أسواق تولد قيمة في العالم الحقيقي، مثل البيانات والاستخبارات.
يختلف Bittensor عن Bitcoin في تطبيق الموارد الخاص به. لا يتعلق الأمر بأمن الشبكات فحسب، بل يتعلق ببناء أنظمة حوافز فرعية متعددة تنتج سلعًا في العالم الحقيقي، وهو تغيير عن نهج أمان الشبكة الفردي الخاص بالبيتكوين. وتستفيد هذه الاستراتيجية من نقاط القوة في أسواق العملات الرقمية لتوليد نتائج عملية وقابلة للاستخدام، مما يحدث فرقا كبيرا في أهدافها الأساسية.
المؤسسون والمتعاونون لـ Bittensor
شارك في تأسيس Bittensor علاء شعبانة وجاكوب روبرت ستيفز ، بدعم من مؤسسة Opentensor والعديد من المتعاونين. علاء شعبانة، حاصل على دكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة ماكماستر، وكان أستاذًا مساعدًا في جامعة تورنتو. جاكوب روبرت ستيفز، الذي تخرج في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر من جامعة سيمون فريزر، عمل سابقًا كمهندس برمجيات في جوجل.من بين المساهمين الأكاديميين والمساهمين في الورقة البيضاء للمشروع فريق متنوع، بأسماء مثل يوكيان هوي وفرانسوا لوس وآخرين، بالإضافة إلى "يوما راو " الغامض، وهو شخصية مستعارة تشبه ساتوشي ناكاموتو من بيتكوين. يتكون فريق Bittensor من العديد من المحترفين، بما في ذلك موظفون وباحثون سابقون في Google، والذين يساهمون في تطويرها المبتكر في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
خاتمة
تبرز Bittensor كقوة رائدة في مشهد الذكاء الاصطناعي اللامركزي، حيث تعيد تشكيل الطريقة التي تتعاون بها نماذج التعلم الآلي وتتطور. إن هيكل شبكتها الفرعية الفريد، جنبًا إلى جنب مع رمز TAO، لا يكافئ تطوير الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يضفي عليه طابعًا ديمقراطيًا أيضًا، ويدعو إلى المشاركة العالمية. يعمل هذا النهج على تبسيط مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، بدءًا من تحسين الاتصال متعدد اللغات وحتى تمكين توليد الصور الإبداعية، مما يؤكد دور Bittensor في دفع الابتكار.تعمل منصتها سهلة الاستخدام على تسهيل بيئة تعاونية حيث يمكن للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي المساهمة والاستفادة، مما يؤكد التزام Bittensor بتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بطريقة لا مركزية وشاملة.
sitedmb@gmail.com