العقبة الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي: البيانات تصبح التحدي الأساسي
مع الزيادة السريعة في حجم نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية، تبرز مشكلة رئيسية لطالما تم تجاهلها - إمدادات البيانات. يواجه قطاع الذكاء الاصطناعي حالياً تناقضاً هيكلياً: لقد تشكلت أسواق ناضجة للنماذج والقدرة الحاسوبية، لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في مرحلة أولية. في العقد القادم، ستتحول أولويات تطوير الذكاء الاصطناعي من النماذج والقدرة الحاسوبية إلى بناء البنية التحتية للبيانات.
أزمة البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي
منذ ثورة التعلم العميق، ارتفعت أحجام معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي من ملايين إلى تريليونات، واحتياجات قدرة الحوسبة تتزايد بشكل أسي. ومع ذلك، فإن النمو في "البيانات العضوية" عالية الجودة التي ينتجها البشر قد اقترب من السقف. على سبيل المثال، في حالة بيانات النصوص، فإن كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت تقدر بحوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مئة مليار معلمة استهلاك حوالي 10^13 كلمة من البيانات. وهذا يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب عدد قليل فقط من النماذج ذات الحجم المماثل.
الأمر الأكثر خطورة هو أن نسبة المحتوى المكرر ومنخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يضغط أكثر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في استخدام المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي بكثرة، أصبحت تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" مصدر قلق في الصناعة. تكمن جذور هذه التناقضات في أن صناعة الذكاء الاصطناعي لطالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من كونها "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة.
البيانات على السلسلة: المواد المثالية لتدريب الذكاء الاصطناعي
في هذا السياق، تُظهر بيانات السلسلة على شبكة البلوك تشين قيمة فريدة. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع بيانات السلسلة بصدق وثقة فطرية:
إشارات النية الحقيقية: تسجل البيانات على السلسلة الإجراءات التي اتخذها المستخدمون بأموال حقيقية، مما يعكس مباشرةً حكمهم على قيمة المشروع واستراتيجيات تخصيص الأموال.
سلسلة السلوك القابلة للتتبع: تتيح شفافية البلوكشين تتبع سلوك المستخدمين بالكامل، مما يشكل "سلسلة سلوك" متماسكة، مما يساعد الذكاء الاصطناعي على بناء صورة دقيقة للمستخدم.
الوصول المفتوح: البيانات الموجودة على السلسلة متاحة لجميع المطورين، ويمكن الوصول إليها بدون إذن، مما يوفر مصدر بيانات منخفض العوائق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن البيانات على السلسلة تواجه تحديات: فهي موجودة بشكل غير منظم ك"سجلات أحداث"، وتحتاج إلى معالجة معقدة لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "تحويل الهيكلة" للبيانات على السلسلة أقل من 5%، مما يجعل العديد من الإشارات القيمة مدفونة في كميات هائلة من المعلومات المفرقة.
بناء "نظام تشغيل ذكي" لبيانات السلسلة
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، يستكشف القطاع إنشاء "نظام تشغيل ذكي على السلسلة" مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي لهذه الأنظمة هو تحويل الإشارات الموزعة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي منظمة، قابلة للتحقق، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. تشمل المكونات الرئيسية التالية:
معايير البيانات المفتوحة: توحيد تنسيقات البيانات لمختلف سلاسل الكتل والبروتوكولات، مما يسمح للذكاء الاصطناعي "بفهم" عالم السلسلة مباشرة.
آلية التحقق اللامركزية: استخدام آلية إجماع البلوكشين لضمان صحة البيانات وسلامتها.
طبقة توفر البيانات عالية الأداء: من خلال تحسين الخوارزميات والهندسة المعمارية، يتم تحقيق معالجة البيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي ونقلها بوقت تأخير منخفض.
بروتوكول تقييم البيانات: تطوير نموذج ذكاء اصطناعي لتقييم جودة مجموعة البيانات تلقائيًا، وتوفير معيار تسعير لسوق تبادل البيانات.
الانتقال إلى عصر DataFi
الهدف النهائي من هذه الجهود هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث ستصبح البيانات "رأس المال" القابل للتسعير والتداول وزيادة القيمة. في هذا العصر الجديد، ستتمتع البيانات بأربعة خصائص أساسية:
الهيكلة: يتم تحويل الإشارات الأصلية على السلسلة إلى بيانات هيكلية يمكن لـ AI استدعاؤها مباشرة.
قابل للتجميع: يمكن دمج البيانات من مصادر مختلفة بحرية مثل قطع الليغو، مما يوسع حدود التطبيق.
قابل للتحقق: يمكن تتبع والتحقق من صحة البيانات من خلال السجلات الموجودة على البلوكشين.
قابل للتحويل: يمكن لمقدمي البيانات تحويل البيانات عالية الجودة مباشرة إلى إيرادات.
الخاتمة: ثورة البيانات تقود عصر الذكاء الاصطناعي الجديد
تتعلق طبيعة تطور الذكاء الاصطناعي في الأساس بتطور بنية البيانات التحتية. من محدودية البيانات المولدة من قبل البشر إلى اكتشاف قيمة البيانات على السلسلة، ومن الإشارات المجزأة إلى الأصول المنظمة، تعيد الجيل الجديد من بنية البيانات التحتية تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي. في عصر DataFi القادم، ستصبح البيانات الجسر الذي يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي، مما يعزز ظهور تطبيقات مبتكرة متنوعة.
عندما يتم finalmente منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحرر حقًا القوة التي تغير العالم. لا تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي فقط إلى نماذج قوية، ولكنها تحتاج أيضًا إلى بيانات عالية الجودة وموثوقة لدعمها. سيكون بناء مثل هذا النظام البيئي للبيانات هو المهمة الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي في العقد المقبل.
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.
تسجيلات الإعجاب 23
أعجبني
23
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SigmaBrain
· 08-09 05:28
تنجيد سيارة الجنازة يعتمد على البيانات
شاهد النسخة الأصليةرد0
BoredWatcher
· 08-08 00:30
البيانات أكثر روعة من حزمة الطهي
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainComedian
· 08-06 13:10
البيانات غير كافية، حتى GPT سيشعر بالجوع.
شاهد النسخة الأصليةرد0
airdrop_whisperer
· 08-06 11:21
في وقت ما ستصبح البيانات أغلى الأصول.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MeltdownSurvivalist
· 08-06 11:18
حديث قديم، البيانات هي سر النجاح
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityHunter
· 08-06 11:17
في النهاية، لا يزال الأمر يتعلق بالبيانات، ولعب العوائق الجديدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FarmHopper
· 08-06 11:11
يا إلهي، لقد أصبحت بيانات الموارد تتقاتل تقريباً حتى في العالم الحقيقي.
توفير البيانات هو عنق الزجاجة في تطوير الذكاء الاصطناعي ، وداخل السلسلة البيانات تقود عصر DataFi الجديد
العقبة الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي: البيانات تصبح التحدي الأساسي
مع الزيادة السريعة في حجم نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية، تبرز مشكلة رئيسية لطالما تم تجاهلها - إمدادات البيانات. يواجه قطاع الذكاء الاصطناعي حالياً تناقضاً هيكلياً: لقد تشكلت أسواق ناضجة للنماذج والقدرة الحاسوبية، لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في مرحلة أولية. في العقد القادم، ستتحول أولويات تطوير الذكاء الاصطناعي من النماذج والقدرة الحاسوبية إلى بناء البنية التحتية للبيانات.
أزمة البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي
منذ ثورة التعلم العميق، ارتفعت أحجام معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي من ملايين إلى تريليونات، واحتياجات قدرة الحوسبة تتزايد بشكل أسي. ومع ذلك، فإن النمو في "البيانات العضوية" عالية الجودة التي ينتجها البشر قد اقترب من السقف. على سبيل المثال، في حالة بيانات النصوص، فإن كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت تقدر بحوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مئة مليار معلمة استهلاك حوالي 10^13 كلمة من البيانات. وهذا يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب عدد قليل فقط من النماذج ذات الحجم المماثل.
الأمر الأكثر خطورة هو أن نسبة المحتوى المكرر ومنخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يضغط أكثر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في استخدام المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي بكثرة، أصبحت تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" مصدر قلق في الصناعة. تكمن جذور هذه التناقضات في أن صناعة الذكاء الاصطناعي لطالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من كونها "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة.
البيانات على السلسلة: المواد المثالية لتدريب الذكاء الاصطناعي
في هذا السياق، تُظهر بيانات السلسلة على شبكة البلوك تشين قيمة فريدة. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع بيانات السلسلة بصدق وثقة فطرية:
إشارات النية الحقيقية: تسجل البيانات على السلسلة الإجراءات التي اتخذها المستخدمون بأموال حقيقية، مما يعكس مباشرةً حكمهم على قيمة المشروع واستراتيجيات تخصيص الأموال.
سلسلة السلوك القابلة للتتبع: تتيح شفافية البلوكشين تتبع سلوك المستخدمين بالكامل، مما يشكل "سلسلة سلوك" متماسكة، مما يساعد الذكاء الاصطناعي على بناء صورة دقيقة للمستخدم.
الوصول المفتوح: البيانات الموجودة على السلسلة متاحة لجميع المطورين، ويمكن الوصول إليها بدون إذن، مما يوفر مصدر بيانات منخفض العوائق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن البيانات على السلسلة تواجه تحديات: فهي موجودة بشكل غير منظم ك"سجلات أحداث"، وتحتاج إلى معالجة معقدة لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "تحويل الهيكلة" للبيانات على السلسلة أقل من 5%، مما يجعل العديد من الإشارات القيمة مدفونة في كميات هائلة من المعلومات المفرقة.
بناء "نظام تشغيل ذكي" لبيانات السلسلة
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، يستكشف القطاع إنشاء "نظام تشغيل ذكي على السلسلة" مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي لهذه الأنظمة هو تحويل الإشارات الموزعة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي منظمة، قابلة للتحقق، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. تشمل المكونات الرئيسية التالية:
معايير البيانات المفتوحة: توحيد تنسيقات البيانات لمختلف سلاسل الكتل والبروتوكولات، مما يسمح للذكاء الاصطناعي "بفهم" عالم السلسلة مباشرة.
آلية التحقق اللامركزية: استخدام آلية إجماع البلوكشين لضمان صحة البيانات وسلامتها.
طبقة توفر البيانات عالية الأداء: من خلال تحسين الخوارزميات والهندسة المعمارية، يتم تحقيق معالجة البيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي ونقلها بوقت تأخير منخفض.
بروتوكول تقييم البيانات: تطوير نموذج ذكاء اصطناعي لتقييم جودة مجموعة البيانات تلقائيًا، وتوفير معيار تسعير لسوق تبادل البيانات.
الانتقال إلى عصر DataFi
الهدف النهائي من هذه الجهود هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث ستصبح البيانات "رأس المال" القابل للتسعير والتداول وزيادة القيمة. في هذا العصر الجديد، ستتمتع البيانات بأربعة خصائص أساسية:
الهيكلة: يتم تحويل الإشارات الأصلية على السلسلة إلى بيانات هيكلية يمكن لـ AI استدعاؤها مباشرة.
قابل للتجميع: يمكن دمج البيانات من مصادر مختلفة بحرية مثل قطع الليغو، مما يوسع حدود التطبيق.
قابل للتحقق: يمكن تتبع والتحقق من صحة البيانات من خلال السجلات الموجودة على البلوكشين.
قابل للتحويل: يمكن لمقدمي البيانات تحويل البيانات عالية الجودة مباشرة إلى إيرادات.
الخاتمة: ثورة البيانات تقود عصر الذكاء الاصطناعي الجديد
تتعلق طبيعة تطور الذكاء الاصطناعي في الأساس بتطور بنية البيانات التحتية. من محدودية البيانات المولدة من قبل البشر إلى اكتشاف قيمة البيانات على السلسلة، ومن الإشارات المجزأة إلى الأصول المنظمة، تعيد الجيل الجديد من بنية البيانات التحتية تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي. في عصر DataFi القادم، ستصبح البيانات الجسر الذي يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي، مما يعزز ظهور تطبيقات مبتكرة متنوعة.
عندما يتم finalmente منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحرر حقًا القوة التي تغير العالم. لا تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي فقط إلى نماذج قوية، ولكنها تحتاج أيضًا إلى بيانات عالية الجودة وموثوقة لدعمها. سيكون بناء مثل هذا النظام البيئي للبيانات هو المهمة الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي في العقد المقبل.