مؤسس Arweave يتحدث إلى NEAR Lianchuang: استكشاف تكامل الذكاء الاصطناعي و blockchain

المصدر: مجتمع BeWater

في 14 يونيو، أطلقت مؤسسة AO رسميًا اقتصاديات الرمز المميز للكمبيوتر العملاق اللامركزي AO. في مساء يوم 12 يونيو، قبل أن تصدر AO اقتصاديات الرمز المميز وتصدر NEAR حل DA الخاص بها، قمنا بدعوة Arweave ومؤسس AO Sam Williams والمؤسس المشارك لـ NEAR Protocol Illia Polosukhin لإجراء مناقشة حول تكامل الذكاء الاصطناعي و blockchain - محادثة عميقة. أوضح سام البنية الأساسية لـ AO، والتي تعتمد على النموذج الموجه نحو الممثل ونموذج Erlang اللامركزي، بهدف إنشاء شبكة حوسبة لا مركزية قابلة للتطوير بشكل لا نهائي تدعم تفاعل العمليات غير المتجانسة. يتطلع سام أيضًا إلى التطبيق المحتمل لـ AO في سيناريوهات التمويل اللامركزي من خلال تقديم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الموثوقة، ومن المتوقع أن يحقق AO "تمويل الوكيل" الحقيقي. شاركت Illia أحدث التقدم الذي أحرزه بروتوكول NEAR Protocol في قابلية التوسع وتكامل الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تقديم وظائف تجريد السلسلة وتوقيع السلسلة، بالإضافة إلى الدفع من نظير إلى نظير وأجهزة توجيه استدلال الذكاء الاصطناعي قيد التطوير. بالإضافة إلى ذلك، أعرب الضيفان أيضًا عن وجهات نظرهما حول الأولويات الحالية والتركيز البحثي في ​​الأنظمة البيئية الخاصة بكل منهما، بالإضافة إلى المشاريع المبتكرة التي يشعران بالتفاؤل بشأنها. شكرًا لـ@0xLogicrw من @BlockBeatsAsia على التجميع والتنظيم في أسرع وقت ممكن وتقديم النسخة الصينية من المحتوى الرائع إلى المجتمع.

كيف انخرط إيليا وسام في الذكاء الاصطناعي والتشفير< /h2>

لولو: أولاً، دعنا نقدم نفسك بإيجاز ونخبرنا كيف شاركت في مجالات الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain.

إيليا: تتعلق خلفيتي بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، وعملت في هذا المجال لمدة 10 سنوات تقريبًا قبل الدخول في مجال العملات المشفرة. اشتهرت بمقالتي "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، التي قدمت نموذج المحولات، والذي يستخدم الآن على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التعلم الآلي الحديث، والذكاء الاصطناعي، وتقنيات التعلم العميق. ومع ذلك، قبل ذلك، عملت على العديد من المشاريع، بما في ذلك TensorFlow، وهو إطار عمل للتعلم الآلي فتحته Google في 2014-2015. لقد شاركت أيضًا في الأبحاث حول أنظمة الأسئلة والأجوبة، والترجمة الآلية، وما إلى ذلك، وقمت بالفعل بتطبيق بعض نتائج البحث على Google.com ومنتجات Google الأخرى.

في وقت لاحق، شاركت أنا وأليكس في تأسيس NEAR.ai، وهي في الأصل شركة ذكاء اصطناعي مخصصة لتعليم برمجة الآلات. نحن نعتقد أنه في المستقبل، سيتمكن الناس من التواصل مع أجهزة الكمبيوتر من خلال اللغة الطبيعية، وسوف تقوم أجهزة الكمبيوتر ببرمجة نفسها تلقائيًا. في عام 2017، يبدو هذا مثل الخيال العلمي، لكننا قمنا بالكثير من الأبحاث. نحصل على المزيد من بيانات التدريب من خلال التعهيد الجماعي. يقوم الطلاب من الصين وأوروبا الشرقية وأماكن أخرى بإكمال المهام الصغيرة لنا، مثل كتابة التعليمات البرمجية وكتابة تعليقات التعليمات البرمجية. لكننا واجهنا تحديات عند الدفع، مثل عدم قدرة PayPal على تحويل الأموال إلى المستخدمين الصينيين.

اقترح بعض الأشخاص استخدام البيتكوين، ولكن في ذلك الوقت كانت رسوم معاملات البيتكوين مرتفعة بالفعل. لذلك بدأنا في الحفر فيه. نحن نأتي من خلفية قابلة للتوسع، وكل شيء في Google يتمحور حول النطاق. قام شريكي المؤسس، أليكس، ببناء شركة قاعدة بيانات مجزأة تخدم شركات Fortune 500. كان من الغريب في ذلك الوقت رؤية الوضع الحالي لتكنولوجيا blockchain، حيث كان كل شيء تقريبًا يعمل فعليًا على جهاز واحد، محدودًا بقدراته.

لذلك، نخطط لبناء بروتوكول جديد، وهو بروتوكول NEAR. وهو عبارة عن بروتوكول مجزأ من الطبقة الأولى يركز على قابلية التوسع وسهولة الاستخدام وسهولة التطوير. أطلقنا الشبكة الرئيسية في عام 2020 وقمنا بتنمية النظام البيئي. في عام 2022، انضم أليكس إلى OpenAI، وفي عام 2023 أسس شركة للذكاء الاصطناعي تركز على النماذج الأساسية. لقد أعلنا مؤخرًا عن عودته لقيادة فريق NEAR.ai، لمواصلة العمل الذي بدأناه في عام 2017 في تدريس برمجة الآلات.

لولو: هذه قصة رائعة حقًا، لم أكن أعلم أن شركة NEAR بدأت كشركة للذكاء الاصطناعي وهي الآن تركز على الذكاء الاصطناعي. دعنا نطلب من سام تقديم نفسه ومشروعك.

سام: لقد بدأنا الانخراط في هذا المجال منذ حوالي سبع سنوات، وكنت أتابع عملة البيتكوين لفترة طويلة. لقد اكتشفنا فكرة مثيرة ولكنها غير مستكشفة بعد: يمكنك تخزين البيانات على شبكة يمكن تكرارها في جميع أنحاء العالم، دون وجود نقطة فشل مركزية واحدة. وقد ألهمنا هذا لإنشاء أرشيف لا يُنسى أبدًا، ويتم تكراره في أماكن متعددة، ولا يمكن أن تخضع للرقابة من قبل أي منظمة واحدة أو حتى الحكومة.

لذا، أصبحت مهمتنا هي توسيع عملة البيتكوين، أو جعل تخزين البيانات على السلسلة على غرار البيتكوين يصل إلى أي نطاق، حتى نتمكن من إنشاء قاعدة معرفية للبشرية لتخزين كل التاريخ، وتشكيل سجل تاريخي لا يمكن التلاعب بها ولا تتطلب الثقة، حتى لا ننسى أبداً الخلفية المهمة التي وصلنا بها إلى ما نحن عليه اليوم خطوة بخطوة.

لقد بدأنا هذا العمل منذ 7 سنوات وقد مضى أكثر من 6 سنوات منذ إطلاقنا للشبكة الرئيسية. وعلى طول الطريق، أدركنا أن التخزين الدائم على السلسلة يمكن أن يوفر إمكانات أكثر بكثير مما كنا نتخيله في الأصل. في البداية، كانت الفكرة هي تخزين مقالات الصحف. ولكن بعد وقت قصير من إطلاق الشبكة الرئيسية، أدركنا أنه إذا كان بإمكانك تخزين كل هذا المحتوى حول العالم، فإنك في الواقع تزرع بذور شبكة لا مركزية دائمة. ليس هذا فحسب، بل أدركنا في عام 2020 تقريبًا أنه إذا كان لديك جهاز افتراضي حتمي وسجل دائم مرتب لتفاعلات برنامجك، فيمكنك بشكل أساسي إنشاء نظام عقد ذكي.

لقد جربنا هذا النظام لأول مرة في عام 2020، عندما أطلقنا عليه اسم SmartWeave. نحن نعتمد على مفهوم التقييم البطيء من علوم الكمبيوتر، والذي شاع في المقام الأول من خلال لغة البرمجة هاسكل. نحن نعلم أن هذا المفهوم قد تم استخدامه في بيئات الإنتاج لفترة طويلة، لكنه لم يتم تطبيقه فعليًا في مجال البلوكشين. عادة في عالم blockchain، يتم تنفيذ العقود الذكية عندما يكتب الأشخاص الرسائل. لكننا نعتقد أن blockchain هو في الواقع بنية بيانات تتزايد فقط ولكنها لا تتناقص أبدًا، مع قواعد معينة لاحتواء معلومات جديدة دون الحاجة إلى تنفيذ التعليمات البرمجية في نفس الوقت الذي يتم فيه كتابة البيانات نفسها. نظرًا لأنه كان لدينا سجل بيانات قابل للتطوير بشكل عشوائي، فقد كانت هذه طريقة تفكير طبيعية بالنسبة لنا، ولكنها كانت لا تزال غير شائعة نسبيًا في ذلك الوقت. الفريق الآخر الوحيد هو الفريق الذي يُسمى الآن سيليستيا (الذي كان يُسمى آنذاك LazyLedger).

أدى ذلك إلى الانفجار الكمبري لأنظمة الحوسبة على Arweave. هناك حوالي ثلاثة أو أربعة مشاريع رئيسية، بعضها طور مجتمعاته الفريدة ومجموعات الميزات والمقايضات الأمنية. وفي هذه العملية، اكتشفنا أننا لم نحتاج فقط إلى الاستفادة من توفر البيانات للطبقة الأساسية لتخزين هذه السجلات، بل نحتاج أيضًا إلى آلية لتفويض ضمانات توفر البيانات. على وجه التحديد، تقوم بإرسال البيانات إلى عقدة التعبئة أو أي شخص آخر يتصرف نيابة عنك (يُسمى الآن وحدة الإرسال)، والذي سيقوم بتحميل البيانات إلى شبكة Arweave ويمنحك ضمانًا مع حافز مالي بأن البيانات سيتم كتابتها إلى شبكة. وبمجرد تفعيل هذه الآلية، يصبح لديك نظام يمكنه توسيع نطاق العمليات الحسابية. في الأساس، لديك سلسلة من العمليات، فكر فيها كمجموعة تراكمية على Ethereum، ومشاركة نفس مجموعة البيانات والقدرة على التواصل مع بعضها البعض.

يأتي اسم AO (الموجه نحو الممثل) من النموذج السائد في علوم الكمبيوتر، حيث قمنا ببناء نظام يجمع كل هذه المكونات، ويحتوي على نظام مراسلة أصلي وموفر بيانات وشبكة حوسبة لامركزية. لذلك، يصبح مكون التقييم البطيء مجموعة موزعة، ويمكن لأي شخص بدء عقدة لتحليل حالة العقد. ضع هذه الأشياء معًا وستحصل على حاسوب عملاق لامركزي. في جوهره، لدينا سجل رسائل قابل للتطوير بشكل تعسفي يسجل جميع الرسائل المشاركة في الحساب. أعتقد أن هذا مثير للاهتمام بشكل خاص لأنه يمكنك إجراء عمليات حسابية متوازية دون أن تؤثر عمليتك على قابلية التوسع أو استخدام عمليتي، مما يعني أنه يمكنك إجراء حسابات عميقة بشكل تعسفي، مثل تشغيل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل عبء عمل الشبكة. حاليًا، يعمل نظامنا البيئي على الترويج لهذه الفكرة بشكل كبير، واستكشاف ما يحدث عندما يتم إدخال معلومات السوق في أنظمة العقود الذكية في الطبقة الأساسية. بهذه الطريقة، يكون لديك في الأساس وكلاء أذكياء يعملون لصالحك، وهم جديرون بالثقة ويمكن التحقق منهم، تمامًا مثل العقود الذكية الأساسية.

المفاهيم الأساسية والبنية التقنية لشركة AO

Lulu: كما نعلم، تقود NEAR Protocol وArweave الآن تطوير الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة Cross -انصهار. أود أن أتعمق قليلاً، والآن بعد أن تطرق Sam إلى بعض المفاهيم الأساسية وهندسة AO، من المحتمل أن أبدأ بـ AO أولاً ثم أنتقل إلى الذكاء الاصطناعي لاحقًا. هذه المفاهيم التي تصفها تجعلني أشعر أن هؤلاء الوكلاء يعملون بشكل مستقل، وينسقون ويسمحون لوكلاء أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالعمل فوق AO. هل يمكنك توضيح المزيد حول التنفيذ الموازي أو الوكلاء المستقلين المستقلين ضمن البنية التحتية لـ AO؟ هل استعارة بناء إرلانج اللامركزية دقيقة؟

سام: قبل أن أبدأ، أود أن أذكر أنني قمت ببناء نظام تشغيل يعتمد على Erlang أثناء دراستي لدرجة الدكتوراه. نحن نسميها تعمل على المعدن العاري. الأمر المثير في Erlang هو أنها بيئة بسيطة ومعبرة حيث من المتوقع أن يتم تشغيل كل جزء من العمليات الحسابية بالتوازي، بدلاً من نموذج الحالة المشتركة الذي أصبح هو القاعدة في التشفير.

تكمن روعة هذا في أنه يعكس العالم الحقيقي بشكل جميل. يبدو الأمر كما لو أننا نجري هذه المحادثة معًا الآن، ونحن في الواقع شخصيات منفصلة نقوم بالحسابات في رؤوسنا ثم نستمع ونفكر ونتحدث. تعد بنية Erlang الوكيل أو الموجهة نحو الممثل رائعة حقًا. الشخص الذي كان يتحدث بعدي مباشرة في قمة AO كان أحد مؤسسي Erlang، وتحدث عن كيفية توصلهم إلى هذه الهندسة المعمارية في عام 1989 تقريبًا. لم يدركوا حتى مصطلح "الموجه نحو الممثل" في ذلك الوقت. لكنه مفهوم رائع لدرجة أن الكثير من الناس توصلوا إلى نفس الفكرة لأنها منطقية.

بالنسبة لي، إذا كنت تريد إنشاء أنظمة قابلة للتطوير حقًا، فيجب عليك جعلها تقوم بتمرير الرسائل، وليس مشاركة الحالة. أي أنه عندما يتشاركون الحالة، كما يحدث في Ethereum وSolana وتقريبًا كل البلوكشين الأخرى، فإن NEAR يكون في الواقع استثناءً. تحتوي NEAR على أجزاء، لذا فهي لا تشترك في الحالة العالمية، ولكن لها حالة محلية.

عندما بنينا AO، كان الهدف هو الجمع بين هذه المفاهيم. نأمل أن يكون لدينا عمليات تنفيذ متوازية يمكنها إجراء حسابات عشوائية واسعة النطاق، وفي الوقت نفسه فصل تفاعل هذه العمليات عن بيئات التنفيذ الخاصة بها، وتشكيل نسخة لا مركزية من Erlang في النهاية. بالنسبة لأولئك الذين هم أقل دراية بالتكنولوجيا الموزعة، فإن أسهل طريقة للتفكير فيها هي التفكير فيها كحاسوب عملاق لامركزي. باستخدام AO، يمكنك تشغيل محطة داخل النظام. كمطور، الطريقة الأكثر طبيعية لاستخدامه هي بدء العملية المحلية الخاصة بك والتحدث إليها، تمامًا كما تتحدث إلى واجهة سطر الأوامر المحلية. بينما نتحرك نحو اعتماد المستهلك، يقوم الأشخاص ببناء واجهات المستخدم وكل الأشياء التي تتوقعها. في الأساس، يسمح لك بتشغيل الحوسبة الشخصية في هذه السحابة اللامركزية من أجهزة الحوسبة والتفاعل باستخدام تنسيق مراسلة موحد. لقد قمنا بتصميم هذا القسم بالإشارة إلى بروتوكول TCP/IP الذي يقوم بتشغيل الإنترنت، في محاولة لإنشاء بروتوكول TCP/IP يمكن اعتباره حوسبة بحد ذاتها.

لا يفرض بروتوكول البيانات الخاص بـ AO استخدام أي نوع محدد من الأجهزة الافتراضية. يمكنك استخدام أي جهاز افتراضي تريده، لقد قمنا بتطبيق إصدارات WASM32 و64 بت. لقد قام آخرون في النظام البيئي بالفعل بتنفيذ EVM. إذا كانت لديك طبقة الرسائل المشتركة هذه (نستخدم Arweave)، فيمكنك الحصول على كل هذه العمليات غير المتجانسة للغاية تتفاعل في بيئة مشتركة، مثل إنترنت الحوسبة. وبمجرد إنشاء هذه البنية التحتية، فإن الخطوة الطبيعية التالية هي استكشاف ما يمكن القيام به باستخدام حوسبة ذكية وجديرة بالثقة ويمكن التحقق منها. التطبيق الواضح هو الذكاء الاصطناعي أو العقود الذكية، مما يسمح للوكلاء باتخاذ قرارات ذكية في السوق، إما ضد بعضهم البعض أو نيابة عن البشر ضد البشر. عندما ننظر إلى النظام المالي العالمي، نجد أن ما يقرب من 83% من عمليات التداول في بورصة ناسداك يتم تنفيذها بواسطة الروبوتات. هذه هي الطريقة التي يعمل بها العالم.

في الماضي لم نتمكن من وضع الجزء الذكي في السلسلة وجعلها جديرة بالثقة. ولكن ضمن نظام Arweave البيئي، هناك سير عمل موازٍ آخر نسميه RAIL، أو Responsible AI Ledger. إنها في الأساس طريقة لإنشاء سجلات للمدخلات والمخرجات لنماذج مختلفة وتخزين تلك السجلات بطريقة مفتوحة وشفافة بحيث يمكنك الاستعلام والقول، "مرحبًا، هل هذه البيانات التي أراها قادمة من نموذج الذكاء الاصطناعي؟" إذا تمكنا من توسيع نطاق هذا الأمر، فإننا نعتقد أنه يمكن أن يحل مشكلة أساسية نشهدها اليوم." لنفترض، على سبيل المثال، أن شخصًا ما يرسل إليك مقالًا إخباريًا من موقع ويب لا تثق به ويبدو أنه يحتوي على صورة أو مقطع فيديو لسياسي يفعل شيئًا غبيًا. هل هذا حقيقي؟ توفر RAIL دفتر أستاذ يمكن للشركات المتنافسة استخدامه بطريقة شفافة ومحايدة لتخزين سجلات المخرجات التي تنتجها، تمامًا كما تفعل باستخدام الإنترنت. ويمكنهم القيام بذلك بتكلفة منخفضة للغاية.

آراء إيليا حول قابلية التوسع في blockchain

لولو: أشعر بالفضول بشأن آراء إيليا حول طريقة AO أو قابلية التوسع للنموذج. لقد عملت على نموذج المحول، الذي تم تصميمه لحل مشكلة عنق الزجاجة في المعالجة المتسلسلة. أود أن أسأل، ما هو نهج NEAR تجاه قابلية التوسع؟ في محادثة AMA سابقة، ذكرت أنك تعمل في اتجاه تشكل فيه عدة نماذج صغيرة نظامًا، وهو ما قد يكون أحد الحلول.

إيليا: يمكن استخدام قابلية التوسع بعدة طرق مختلفة في blockchain، ويمكننا متابعة موضوع سام. ما تراه الآن هو أنه إذا كنت تستخدم نموذجًا واحدًا كبيرًا للغة (LLM)، فسيكون له بعض القيود من حيث الاستدلال. تحتاج إلى مطالبته بطريقة معينة حتى يعمل لفترة من الوقت. بمرور الوقت، تتحسن النماذج وتصبح أكثر عمومية. لكن بغض النظر، فأنت تقوم بطريقة ما بضبط هذه النماذج (اعتبرها ذكاءً خامًا) لأداء وظائف ومهام محددة والتفكير بشكل أفضل في سياقات محددة.

إذا كنت تريد منهم تنفيذ وظائف وعمليات أكثر عمومية، فأنت بحاجة إلى نماذج متعددة تعمل في سياقات مختلفة، وتؤدي جوانب مختلفة من المهمة. ولإعطاء مثال محدد للغاية، فإننا نعمل حاليًا على تطوير عملية شاملة. يمكنك أن تقول، "مرحبًا، أريد إنشاء هذا التطبيق." والنتيجة النهائية هي تطبيق مبني بالكامل مع عقود ذكية صحيحة تم التحقق منها رسميًا وتجربة مستخدم تم اختبارها بالكامل. في الحياة الواقعية، لا يوجد عادةً شخص واحد يبني كل هذه الأشياء، وتنطبق نفس الفكرة هنا. أنت في الواقع تريد أن يلعب الذكاء الاصطناعي أدوارًا مختلفة ويؤدي وظائف مختلفة في أوقات مختلفة، أليس كذلك؟

أولاً، أنت بحاجة إلى وكيل الذكاء الاصطناعي في دور مدير المنتج لجمع المتطلبات فعليًا ومعرفة ما تريده بالضبط، وما هي المقايضات، وما هي قصص المستخدم وتجاربه. ثم قد يكون هناك مصمم الذكاء الاصطناعي المسؤول عن ترجمة تلك التصميمات إلى الواجهة الأمامية. قد يكون هناك أيضًا مهندس معماري مسؤول عن هندسة الواجهة الخلفية والبرمجيات الوسيطة. يأتي بعد ذلك مطور الذكاء الاصطناعي، الذي يكتب الكود ويضمن التحقق رسميًا من العقود الذكية وجميع أعمال الواجهة الأمامية. وأخيرًا، قد يكون هناك اختبار للذكاء الاصطناعي للتأكد من أن كل شيء يعمل بشكل صحيح، ويتم الاختبار عبر المتصفح. وينتج عن ذلك مجموعة من عوامل الذكاء الاصطناعي التي، على الرغم من أنها ربما تستخدم النموذج نفسه، يتم ضبطها بدقة لوظائف محددة. يلعب كل منهم دورًا مستقلاً في العملية، ويتفاعلون باستخدام المطالبات والهياكل والأدوات والظروف الملحوظة لبناء عملية كاملة.

هذا ما كان يتحدث عنه سام، وهو وجود الكثير من الوكلاء المختلفين الذين يقومون بعملهم بشكل غير متزامن، ويراقبون البيئة ويكتشفون ما يجب فعله. لذا فأنت بحاجة إلى إطار عمل، وتحتاج إلى أنظمة لتحسينها باستمرار. من وجهة نظر المستخدم، يمكنك إرسال طلب والتفاعل مع وكلاء مختلفين، لكنهم يتصرفون كنظام واحد لإنجاز المهمة. في المستوى الأدنى، قد يدفعون لبعضهم البعض لتبادل المعلومات، أو قد يتفاعل وكلاء مختلفون مع مالكين مختلفين مع بعضهم البعض لإنجاز شيء ما. هذا إصدار جديد من واجهة برمجة التطبيقات (API) أكثر ذكاءً ويعتمد على اللغة الطبيعية. وكل هذا يتطلب بنية تحتية واسعة النطاق وأنظمة دفع وتسوية.

هناك طريقة جديدة لشرح ذلك تسمى أعمال الذكاء الاصطناعي، حيث يتفاعل كل هؤلاء الوكلاء مع بعضهم البعض لإكمال المهمة. وهذا هو النظام الذي نتجه إليه جميعا. إذا تم أخذ قابلية التوسع لمثل هذا النظام في الاعتبار، فيجب معالجة العديد من المشكلات. كما ذكرت، تم تصميم NEAR لدعم مليارات المستخدمين، بما في ذلك البشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي وحتى القطط، طالما أنهم قادرون على إجراء المعاملات. يعمل كل حساب NEAR أو عقد ذكي بالتوازي، مما يسمح بمواصلة التوسع والتداول. على مستوى أدنى، ربما لا ترغب في إرسال معاملة في كل مرة يتم فيها استدعاء وكيل الذكاء الاصطناعي أو واجهة برمجة التطبيقات، بغض النظر عن مدى رخص سعر NEAR، فهذا غير معقول. ولذلك، فإننا نعمل على تطوير بروتوكول نظير إلى نظير يمكّن العقد الوكيلة والعملاء (بما في ذلك البشر أو الذكاء الاصطناعي) من الاتصال ببعضهم البعض والدفع مقابل مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API)، والحصول على البيانات، وما إلى ذلك، مع قواعد الاقتصاد المشفر التي تضمن استجابتهم أو تفقد جزءا من الذهب الرهن العقاري الخاص بهم.

هذا نظام جديد يسمح بالتوسع إلى ما هو أبعد من NEAR لتوفير المدفوعات الصغيرة. نحن نسميها yoctoNEAR، والتي تعادل 10^-24 من NEAR. لذا يمكنك بالفعل تبادل الرسائل على مستوى الشبكة، مع إرفاق وظيفة الدفع، بحيث يمكن الآن تسوية جميع العمليات والتفاعلات من خلال نظام الدفع هذا. وهذا يحل مشكلة أساسية في blockchain، وهي أننا لا نملك النطاق الترددي وزمن الوصول لأنظمة الدفع، وهناك في الواقع الكثير من الاستفادة المجانية. يعد هذا جانبًا مثيرًا للاهتمام للغاية من قابلية التوسع، ولا يقتصر فقط على قابلية التوسع في blockchain، ولكن القدرة على تطبيقه في عالم مستقبلي حيث قد يكون هناك مليارات من الوكلاء. في هذا العالم، حتى على جهازك، قد يكون هناك العديد من الوكلاء الذين يعملون في نفس الوقت، ويقومون بمهام مختلفة في الخلفية.

تطبيق AO في سيناريو DeFi: تمويل الوكيل

Lulu: حالة الاستخدام هذه مثيرة للاهتمام للغاية. أعتقد أنه بالنسبة لمدفوعات الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى مدفوعات عالية التردد واستراتيجيات معقدة لم تتحقق بعد بسبب قيود الأداء. لذلك أنا أتطلع إلى رؤية كيفية تنفيذ هذه المتطلبات بناءً على خيارات أفضل لقابلية التوسع. خلال الهاكاثون الخاص بنا، ذكر Sam والفريق أن AO تستكشف أيضًا استخدام البنية التحتية الجديدة للذكاء الاصطناعي لدعم حالات استخدام DeFi. سام، هل يمكنك توضيح كيفية استخدام بنيتك التحتية في سيناريوهات التمويل اللامركزي الجديدة؟

سام: نطلق عليه اسم "تمويل الوكيل". ما يشير إليه هذا هو أننا نرى جانبين للسوق. قامت DeFi بعمل رائع في مرحلتها الأولى، حيث قامت باللامركزية وجلب العديد من البدائيات الاقتصادية إلى السلسلة، مما سمح للمستخدمين باستخدامها دون الثقة في أي وسطاء. ولكن عندما نفكر في الأسواق، فإننا نفكر في الأرقام التي ترتفع وتنخفض، والاستخبارات التي تحرك تلك القرارات. عندما تتمكن من جلب هذه المعلومات الاستخباراتية نفسها إلى blockchain، فإنك تحصل على أداة مالية غير موثوقة مثل الصندوق.

مثال بسيط، لنفترض أننا نريد إنشاء صندوق تحوط لتداول العملات المعدنية. استراتيجيتنا هي شراء عملات ترامب عندما نرى ذكر ترامب وشراء عملات بايدن عندما يتم ذكر بايدن. في AO، يمكنك استخدام خدمة أوراكل مثل 0rbit للحصول على المحتوى الكامل لصفحة الويب، مثل Wall Street Journal أو New York Times، ثم إدخاله إلى وكيلك، الذي يقوم بمعالجة البيانات وتحليلها تم ذكر كم مرة. يمكنك أيضًا إجراء تحليل المشاعر لفهم اتجاهات السوق. سيقوم وكيلك بعد ذلك بشراء وبيع هذه الأصول بناءً على هذه المعلومات.

ومن المثير للاهتمام أننا نستطيع أن نجعل تنفيذ الوكيل نفسه غير موثوق به. إذن لديك صندوق تحوط ينفذ استراتيجية وتضع الأموال فيها دون الحاجة إلى الثقة بمدير الصندوق. هذا جانب آخر من جوانب التمويل لم يتطرق إليه عالم التمويل اللامركزي بعد، وهو اتخاذ قرارات مستنيرة ثم التصرف بناءً عليها. إذا تمكنت من جعل عمليات صنع القرار هذه جديرة بالثقة، فيمكنك توحيد النظام بأكمله وتشكيل ما يبدو وكأنه اقتصاد لامركزي حقًا، بدلاً من مجرد طبقة تسوية تشتمل على بدائيي الألعاب الاقتصادية المختلفة.

نعتقد أن هذه فرصة كبيرة وهناك بالفعل بعض الأشخاص في النظام البيئي بدأوا في بناء هذه المكونات. لدينا فريق قام بإنشاء مدير محفظة غير موثوق به يقوم بشراء وبيع الأصول بالنسب التي تريدها. على سبيل المثال، تريد أن تكون 50% من رموز Arweave و50% من العملات المستقرة. عندما يتغير سعر هذه الأشياء، يتم تنفيذ الصفقات تلقائيًا. هناك أيضًا مفهوم مثير للاهتمام وراء هذا، هناك ميزة في AO نسميها رسائل cron. وهذا يعني أن العملية يمكن أن تستيقظ من تلقاء نفسها وتقرر القيام بشيء ما بشكل مستقل في بيئتها. يمكنك إعداد العقد الذكي لصندوق التحوط الخاص بك للاستيقاظ كل خمس ثوانٍ أو خمس دقائق، والحصول على البيانات من الشبكة، ومعالجة البيانات، واتخاذ الإجراءات في البيئة. وهذا يجعلها مستقلة تمامًا حيث يمكنها التفاعل مع بيئتها وهي بمعنى ما "حية".

يتطلب تنفيذ العقود الذكية على الإيثيريوم محفزات خارجية، وقد قام الناس ببناء الكثير من البنية التحتية لحل هذه المشكلة، لكن الأمر ليس سلسًا. في AO، هذه الميزات مدمجة. لذلك، سترى سوقًا على السلسلة حيث يتنافس الوكلاء باستمرار مع بعضهم البعض. سيؤدي هذا إلى زيادة هائلة في استخدام الشبكة بطريقة لم تشهدها مساحة التشفير من قبل.

استراتيجية NEAR.ai الشاملة وتركيزها على التطوير

Lulu: تعمل NEAR.ai على تطوير بعض حالات الاستخدام الواعدة ويمكنها إخبارنا بالمزيد حول مستويات أخرى أو استراتيجية شاملة وبعض النقاط البارزة؟

إيليا: هناك بالتأكيد الكثير مما يحدث على كل المستويات، مع العديد من المنتجات والمشروعات التي يمكن دمجها. من الواضح أن كل شيء يبدأ بـ NEAR blockchain نفسها. تتطلب العديد من المشاريع وجود blockchain قابل للتطوير، وشكل من أشكال المصادقة، والمدفوعات، والتنسيق. تمت كتابة العقود الذكية الخاصة بـ NEAR بلغة Rust وJavaScript، وهو أمر مناسب جدًا للعديد من حالات الاستخدام. الشيء المثير للاهتمام هو أن ترقية بروتوكول NEAR الأخيرة قدمت ما يسمى بالتجميع المسبق للإنتاج/الاستئناف. تسمح هذه التجميعات المسبقة للعقد الذكي بإيقاف التنفيذ مؤقتًا، وانتظار حدوث حدث خارجي، سواء كان عقدًا ذكيًا آخر أو استنتاج الذكاء الاصطناعي، ثم استئناف التنفيذ. يعد هذا مفيدًا للعقود الذكية التي تتطلب مدخلات من LLM (مثل ChatGPT) أو استدلالًا يمكن التحقق منه.

لقد قدمنا ​​أيضًا إمكانات تجريد السلسلة وتوقيع السلسلة، وهي إحدى الميزات الفريدة التي قدمتها NEAR في الأشهر الستة الماضية. يمكن لأي حساب NEAR التداول على سلاسل أخرى. يعد هذا أمرًا رائعًا لوكلاء البناء أو استدلال الذكاء الاصطناعي أو البنية التحتية الأخرى لأنه يمكنك الآن إجراء معاملات عبر السلسلة من خلال NEAR دون الحاجة إلى القلق بشأن رسوم المعاملات والرموز المميزة وRPC والبنية التحتية الأخرى. يتم التعامل مع كل هذا نيابةً عنك عبر البنية التحتية لتوقيع السلسلة. يمكن للمستخدمين العاديين أيضًا استخدام هذه الميزة. هناك محفظة HOT مبنية على NEAR على Telegram، وقد تم إطلاق التكامل الأساسي للتو على الشبكة الرئيسية. هناك حوالي 140.000 مستخدم يستخدمون Base من خلال محفظة Telegram هذه.

للمضي قدمًا، نعتزم تطوير شبكة نظير إلى نظير من شأنها تمكين الوكلاء وعقد استدلال الذكاء الاصطناعي وعقد التخزين الأخرى من المشاركة في بروتوكول اتصال أكثر إثباتًا. يعد هذا أمرًا مهمًا لأن حزمة الشبكة الحالية محدودة جدًا ولا تحتوي على إمكانات دفع أصلية. على الرغم من أننا نتحدث غالبًا عن blockchain باسم "أموال الإنترنت"، إلا أننا لم نحل فعليًا مشكلة إرسال الحزم التي تحتوي على أموال على مستوى الشبكة. نحن نعمل على حل هذه المشكلة، والتي ستكون مفيدة لجميع حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وتطبيقات Web3 الأوسع.

بالإضافة إلى ذلك، نقوم أيضًا بتطوير ما نسميه AI Inference Router، وهو في الأساس مكان يمكن فيه ربط جميع حالات الاستخدام والبرمجيات الوسيطة والاستدلال اللامركزي وموفري البيانات على السلسلة وخارج السلسلة موصول. يمكن أن يكون هذا الموجه بمثابة إطار عمل لربط جميع المشاريع التي يتم إنشاؤها في نظام NEAR البيئي، ومن ثم جعل كل هذا متاحًا لمجتمع مستخدمي NEAR. لدى NEAR أكثر من 15 مليون مستخدم نشط شهريًا عبر نماذج وتطبيقات مختلفة.

تستكشف بعض التطبيقات كيفية نشر النماذج على أجهزة المستخدم، وهو ما يسمى بالحوسبة الطرفية. يتضمن هذا الأسلوب تخزين البيانات محليًا والتشغيل باستخدام البروتوكولات ومجموعات SDK ذات الصلة. ومن منظور حماية الخصوصية، ينطوي هذا الأمر على إمكانات كبيرة. في المستقبل، سيتم تشغيل العديد من التطبيقات على جهاز المستخدم، مما يؤدي إلى إنشاء تجربة المستخدم أو تجميعها مسبقًا، باستخدام النماذج المحلية فقط، وبالتالي تجنب تسرب البيانات. كمطورين، لدينا الكثير من الأبحاث الجارية لتسهيل إنشاء التطبيقات ونشرها على Web3 على أي شخص، مع التحقق الرسمي من الصحة على الواجهة الخلفية. سيكون هذا موضوعًا مهمًا في المستقبل حيث أصبحت نماذج OLLM قوية بشكل متزايد في اكتشاف نقاط الضعف في قواعد التعليمات البرمجية.

باختصار، هذه مجموعة تكنولوجية كاملة، بدءًا من البنية التحتية الأساسية لـ blockchain، إلى تجريد سلسلة Web3، إلى الاتصالات من نقطة إلى نقطة، وهي مناسبة جدًا لربط المشاركين خارج السلسلة وعلى السلسلة . التالي هو تطبيق محاور توجيه الاستدلال بالذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات المحلية، وهو مناسب بشكل خاص للمواقف التي تحتاج إلى الوصول إلى البيانات الخاصة دون تسربها إلى العالم الخارجي. وأخيرًا، يقوم المطورون بدمج جميع نتائج الأبحاث بهدف إنشاء تطبيقات مستقبلية باستخدام الذكاء الاصطناعي. وعلى المدى المتوسط ​​إلى الطويل، سيكون هذا اتجاهًا تنمويًا مهمًا للغاية.

أولويات AO وتركيز البحث

لولو: أود أن أسأل سام، ما هي الأولويات الحالية وتركيز البحث في AO؟

سام: إحدى الأفكار التي أهتم بها بشكل خاص هي استخدام الوظائف الموسعة التي توفرها AO لبناء مجموعة فرعية حتمية CUDA، وهو برنامج تشغيل GPU مجرد . عادة، حساب GPU ليس حتميًا وبالتالي لا يمكن استخدامه للحساب بأمان كما هو الحال في AO، على الأقل ليس بشكل آمن، لذلك لن يثق أحد في هذه العمليات. إذا تمكنا من حل هذه المشكلة، فسيكون ذلك ممكنًا من الناحية النظرية، فقط من خلال التعامل مع عدم اليقين على مستوى الجهاز. هناك بالفعل بعض الأبحاث المثيرة للاهتمام، ولكن يجب التعامل مع هذه المشكلة بطريقة يمكن أن تكون مؤكدة بنسبة 100٪ دائمًا، وهو أمر بالغ الأهمية لتنفيذ العقود الذكية. لدينا بالفعل نظام إضافي يدعم هذه الوظيفة كمحرك داخل AO. الإطار موجود بالفعل، نحتاج فقط إلى معرفة كيفية تنفيذه بدقة. على الرغم من وجود الكثير من التفاصيل التقنية، إلا أن الفكرة الأساسية هي جعل تحميل المهام في بيئة وحدة معالجة الرسومات قابلاً للتنبؤ بما يكفي لهذا النوع من الحسابات.

الشيء الآخر الذي يثير اهتمامي هو ما إذا كان بإمكاننا الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي الموجود على السلسلة للسماح لنا بإجراء تدريب نموذجي لا مركزي أو على الأقل مفتوح وموزع، وخاصة نماذج الضبط الدقيق. الفكرة الأساسية هي أنه إذا كان بإمكانك وضع معيار واضح لمهمة معينة، فيمكنك تدريب النموذج على هذا المعيار. هل يمكننا إنشاء نظام حيث يقوم الأشخاص بوضع الرموز المميزة لتشجيع القائمين بالتعدين على التنافس لبناء نماذج أفضل؟ على الرغم من أن هذا قد لا يجذب مجموعة متنوعة جدًا من القائمين بالتعدين، إلا أنه لا يهم لأنه يسمح بتدريب النماذج بطريقة مفتوحة. بعد ذلك، عندما يقوم القائمون بالتعدين بتحميل النماذج، يمكنهم إضافة علامة ترخيص البيانات العالمية التي تنص على أنه يمكن لأي شخص استخدام النماذج، ولكن يجب عليه دفع رسوم محددة إذا تم استخدامها تجاريًا. يمكن توزيع الإتاوات على المساهمين عبر الرموز. وبهذه الطريقة، ومن خلال الجمع بين كل هذه العناصر، يمكن إنشاء آلية حوافز لتدريب النماذج مفتوحة المصدر.

أعتقد أيضًا أن برنامج RAIL المذكور سابقًا مهم جدًا أيضًا. لقد ناقشنا إمكانية دعم هذه المبادرة مع بعض موفري الذكاء الاصطناعي الرئيسيين أو موفري الاستدلال وقد أبدوا بالفعل اهتمامًا قويًا. إذا تمكنا من جعلهم ينفذون هذه البيانات ويكتبونها فعليًا على الويب، فسيتمكن المستخدمون من النقر بزر الماوس الأيمن على أي صورة على الإنترنت والاستعلام عما إذا كانت تلك الصورة قد تم إنشاؤها باستخدام Stable Diffusion أو DALL·E. هذه مناطق مثيرة للاهتمام للغاية ونستكشفها حاليًا.

المشاريع المفضلة لكل من Illia وSam

لولو: يرجى ترشيح كل مشروع مفضل حديث للذكاء الاصطناعي أو التشفير، يمكن أن يكون أي مشروع.

إيليا: سأقوم بخدعة. نعقد ساعات مكتبية تعمل بالذكاء الاصطناعي كل أسبوع وندعو المشاريع، وآخرها Masa وCompute Labs. كلا المشروعين رائعان، سأستخدم Compute Labs كمثال. تقوم Compute Labs بشكل أساسي بتحويل موارد الحوسبة الفعلية، مثل وحدات معالجة الرسومات والأجهزة الأخرى، إلى أصول حقيقية يمكن المشاركة فيها اقتصاديًا، مما يسمح للمستخدمين بكسب الإيرادات من هذه الأجهزة. في الوقت الحالي، تزدهر أسواق الحوسبة في مجال العملات المشفرة، ويبدو أنها مكان طبيعي للأسواق المعززة بالعملات المشفرة. لكن المشكلة هي أن هذه الأسواق تفتقر إلى الخنادق وتأثيرات الشبكة، الأمر الذي يؤدي إلى منافسة شرسة وأرباح مضغوطة. ولذلك، فإن سوق الحوسبة ما هو إلا مكمل لنماذج الأعمال الأخرى. تقدم Compute Labs نموذج أعمال مشفر للغاية لتكوين رأس المال وإزالة الكربون من الأصول. إنه يخلق فرصًا للأشخاص للمشاركة والتي تتطلب عادةً بناء مركز بيانات. سوق الحوسبة ليس سوى جزء واحد منه، والغرض الرئيسي هو توفير الوصول إلى موارد الحوسبة. ويتناسب هذا النموذج أيضًا مع النظام البيئي اللامركزي الأوسع للذكاء الاصطناعي، مما يوفر الفرص لمجموعة أوسع من المستثمرين للمشاركة في الابتكار من خلال توفير موارد الحوسبة الأساسية.

سام: لدي الكثير من المشاريع الرائعة في نظام AO البيئي ولا أريد تفضيل أي أحد، لكنني أعتقد أن ما هو مستقل التمويل يبني البنية التحتية الأساسية تجعل "تمويل الوكالة" ممكنا. إنه أمر رائع جدًا وهم حقًا في طليعة هذا الأمر. أود أيضًا أن أشكر مجتمع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الأوسع، وخاصة تحرك Meta لفتح نموذج Lama مفتوح المصدر، والذي ألهم العديد من الآخرين لفتح نماذجهم مفتوحة المصدر. وبدون هذا الاتجاه، عندما يصبح OpenAI هو ClosedAI بعد GPT-2، قد نكون في مكان مظلم، خاصة في مجال العملات المشفرة، لأننا لن نتمكن من الوصول إلى هذه النماذج. يمكنك فقط استئجار هذه النماذج مغلقة المصدر من واحد أو اثنين من مقدمي الخدمات الرئيسيين. وهذا لا يحدث في الوقت الراهن، وهو أمر عظيم. على الرغم من المفارقة، ممتاز لميتا، ملك Web2.