رؤية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو نموذج حيث يكون العامل نموذج يمكن أن يكون تدريبًا مسبقًا على كمبيوتر عملاق كبير يعمل بالذكاء الاصطناعي من خلال آلية تحفيزية. بينما يحافظ مجتمع المصادر المفتوحة على الذكاء الاصطناعي نموذج. ودفتر أستاذ لامركزي للتحقق من الهوية. يمكن للأجهزة المتوفرة في السوق والمزودة بشرائح محسّنة لتعلّم الآلة أن تعمل كمحركات موزعة في الوقت الفعلي للمستخدمين ، حيث يمكن تقديم محتوى شديد التخصيص دون مغادرة جهاز المستخدمين.

توزيع الكمبيوتر العملاق AI

يمكن أن يعمل الكمبيوتر العملاق المزود بالذكاء الاصطناعي الموزع كأساس لتمكين التدريب المسبق للمولِّد الكبير نموذج.

كلما تقدمنا إلى القدرات الإضافية لأجهزة الكمبيوتر العملاقة هذه ، كلما تأكدنا أكثر من أن أجهزة الكمبيوتر العملاقة تلك التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تتطلب قدرًا هائلاً من قوة الحوسبة للعمل (ما لم نغير النموذج).

في هذا الظرف ، سيتم استخدام حاسوب عملاق ذو ذكاء اصطناعي لامركزية كأساس لتمكين تطوير وتحسين هذه النماذج التوليدية الكبيرة.

آلية الحوافز لأجهزة الكمبيوتر في الشبكة

بالطبع ، لكي يعمل الكمبيوتر العملاق في مقياس، قد يحتاج إلى آلية تحفيز لهذه الحواسيب اللامركزية لمواصلة تقديم هذه القوة الحاسوبية.

في هذا الصدد ، قد تساعد بنية الرمز المميز في تشكيل ذلك.

وبالتالي ، قد تساعد آليات مثل blockchain.

نموذج ومجتمع لمنظمة العفو الدولية مفتوح المصدر

بمجرد نموذج تم طرحه للجمهور ، وأصبح مفتوح المصدر ، وتم تطويره بواسطة مجتمع من المطورين الأساسيين.

ومجتمع غير محكم من المطورين الإضافيين الذين سيساعدون هذا التطوير من وقت لآخر.

تمامًا مثل المشاريع مفتوحة المصدر الأخرى مثل Linux و Mozilla و WordPress و Wikipedia وما إلى ذلك ، قد تكون هناك شركة تدير فريق التطوير الأساسي ومؤسسة تمتلك المصدر المفتوح وتقود الشركة ، والتي يمكنها تحقيق الدخل من هذا المصدر المفتوح جهد عبر مشروع خدمات مبنية على قمة المصدر المفتوح نظام البرمجيات.

التحقق من الهوية في دفتر الأستاذ اللامركزي

تتمثل المشكلة الرئيسية التي يجب حلها هنا في التحقق من الهوية ودفتر الأستاذ اللامركزي القادر على تمكين المستخدمين من توصيل بياناتهم وإخراجها من أجل توفير محركات AI في الوقت الفعلي من وقت لآخر.

بنية الرقاقة المُحسّنة لنماذج ML

من هذا الصدد ، أصبحت الشركات المصنعة للأجهزة مثل Apple (ولكن بمرور الوقت ، كل شخص يفعل ذلك) ، والتي تعمل على تحسين أجهزتها لنماذج ML ، هي الأجهزة اللامركزية القادرة على تقديم المحتوى ، ووضعه في سياقه وعلى الطاير.

يصبح الجهاز نفسه هو الخادم حيث يتم تخزين البيانات الشخصية.

تعمل محركات الوقت الفعلي أعلى أجهزة المستخدمين

لتلخيص سير العمل:

تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مسبقًا على أجهزة الكمبيوتر اللامركزية.
بمجرد أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي نموذج تم إصداره كمصدر مفتوح ، ويتم صيانته بواسطة مجتمع من المطورين ، بينما يمكن تنزيله بواسطة أي شخص.
المصدر المفتوح نموذج تم تخصيصه لإنجاز العديد من التطبيقات.
تتيح هذه التطبيقات ، من خلال دفتر الأستاذ اللامركزي للتحقق من الهوية ، للمستخدمين توصيل البيانات n وإخراجها من هذه النماذج بناءً على الاستهلاك.
أصبح الجهاز (مثل iPhone) المُحسَّن لتسليم ML محركًا في الوقت الفعلي قادرًا على توفير محتوى شديد التخصيص أثناء التنقل.
يمكن للمستخدم الاستمتاع بتجارب مخصصة للغاية دون الحاجة إلى التخلي عن البيانات المخزنة أعلى الجهاز ، والتي تعمل كقاعدة بيانات.