إحدى التحديات الكبرى التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية هي ما يُعرف بـ “النسيان الاصطناعي”. يشير هذا إلى ظاهرة حيث تعمل كل جلسة بشكل مستقل، ولا يمكنها استرجاع سجل التفاعلات السابقة. لذلك، يتعين على منصة الذكاء الاصطناعي معالجة معلومات المستخدم من الصفر في كل مرة، مما يسبب عدم كفاءة كبيرة.
التحديات العملية الناتجة عن انقطاع الجلسات
في أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، لا يتم الاستفادة من المعلومات السياقية المهمة التي تم تراكمها في الجلسة السابقة. يؤدي ذلك إلى زيادة عبء إعادة إدخال المستخدم لنفس المعلومات مرارًا وتكرارًا، مما يضر بشكل كبير بسهولة استخدام الخدمة. بالإضافة إلى ذلك، يصعب تقديم خدمات مخصصة، مما يحد من فاعلية الذكاء الاصطناعي في التطبيق العملي.
الطبقة الدائمة للذاكرة التي تحققها تقنية البلوكشين
من هذا المنطلق، يركز الباحثون في مؤسسات مثل NS3.AI على استغلال تقنية البلوكشين. تتميز تقنية البلوكشين بأنها دائمة وقابلة للتحقق، وتوفر طبقة ذاكرة يمتلكها المستخدم ويحافظ على حقوق ملكيته. من خلال هذا الهيكل، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي مشاركة واستخدام البيانات بشكل آمن ومتسق عبر الجلسات، مع الحفاظ على السياق.
الأهم من ذلك، هو أن المستخدم يمكنه التحكم بشكل كامل في حقوق ملكية البيانات وتصاريح الاستخدام. هذا يساهم في حماية الخصوصية، وفي الوقت ذاته، يتيح لنظام الذكاء الاصطناعي الوصول المستمر إلى معلومات المستخدم، مما يُعد حلاً جذريًا لمشكلة النسيان الاصطناعي.
التعاون بين الوكلاء المتعددين وإمكانيات الذكاء الاصطناعي الجديدة
عند تنفيذ بنية الذاكرة المبنية على البلوكشين، لن يقتصر الأمر على حل مشكلة النسيان فقط. من المتوقع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي جديدة تتيح التعاون السلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين، وتعلم أعمق عبر الزمن، مع إمكانية التدقيق الكامل.
هذه التطورات تتجاوز القطاع المالي بكثير، وتحمل إمكانيات أن تصبح من المجالات الرئيسية التالية لتطبيق تقنية البلوكشين. إن دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين قد لا يكون مجرد تطور تقني، بل قد يمثل نقطة تحول جوهرية في طبيعة أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها.
شاهد النسخة الأصلية
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.
إمكانيات البلوكشين للتغلب على نسيان الذكاء الاصطناعي
إحدى التحديات الكبرى التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية هي ما يُعرف بـ “النسيان الاصطناعي”. يشير هذا إلى ظاهرة حيث تعمل كل جلسة بشكل مستقل، ولا يمكنها استرجاع سجل التفاعلات السابقة. لذلك، يتعين على منصة الذكاء الاصطناعي معالجة معلومات المستخدم من الصفر في كل مرة، مما يسبب عدم كفاءة كبيرة.
التحديات العملية الناتجة عن انقطاع الجلسات
في أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، لا يتم الاستفادة من المعلومات السياقية المهمة التي تم تراكمها في الجلسة السابقة. يؤدي ذلك إلى زيادة عبء إعادة إدخال المستخدم لنفس المعلومات مرارًا وتكرارًا، مما يضر بشكل كبير بسهولة استخدام الخدمة. بالإضافة إلى ذلك، يصعب تقديم خدمات مخصصة، مما يحد من فاعلية الذكاء الاصطناعي في التطبيق العملي.
الطبقة الدائمة للذاكرة التي تحققها تقنية البلوكشين
من هذا المنطلق، يركز الباحثون في مؤسسات مثل NS3.AI على استغلال تقنية البلوكشين. تتميز تقنية البلوكشين بأنها دائمة وقابلة للتحقق، وتوفر طبقة ذاكرة يمتلكها المستخدم ويحافظ على حقوق ملكيته. من خلال هذا الهيكل، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي مشاركة واستخدام البيانات بشكل آمن ومتسق عبر الجلسات، مع الحفاظ على السياق.
الأهم من ذلك، هو أن المستخدم يمكنه التحكم بشكل كامل في حقوق ملكية البيانات وتصاريح الاستخدام. هذا يساهم في حماية الخصوصية، وفي الوقت ذاته، يتيح لنظام الذكاء الاصطناعي الوصول المستمر إلى معلومات المستخدم، مما يُعد حلاً جذريًا لمشكلة النسيان الاصطناعي.
التعاون بين الوكلاء المتعددين وإمكانيات الذكاء الاصطناعي الجديدة
عند تنفيذ بنية الذاكرة المبنية على البلوكشين، لن يقتصر الأمر على حل مشكلة النسيان فقط. من المتوقع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي جديدة تتيح التعاون السلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين، وتعلم أعمق عبر الزمن، مع إمكانية التدقيق الكامل.
هذه التطورات تتجاوز القطاع المالي بكثير، وتحمل إمكانيات أن تصبح من المجالات الرئيسية التالية لتطبيق تقنية البلوكشين. إن دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين قد لا يكون مجرد تطور تقني، بل قد يمثل نقطة تحول جوهرية في طبيعة أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها.