نقدم لكم Allora: شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية ذاتية التحسين

نقدم لكم Allora، وهي شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية جديدة ذاتية التحسين. تم تصميم Allora لتمكين التطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً وأمانًا من خلال شبكة ذاتية التحسين من نماذج التعلم الآلي. من خلال الجمع بين الأبحاث على حدود آليات التعهيد الجماعي مثل التنبؤ بالأقران، والتعلم الموحد، وzkML، يفتح Allora مساحة تصميم جديدة واسعة من التطبيقات عند تقاطع التشفير والذكاء الاصطناعي.

تقدم Allora حوافز لمنشئي النماذج لتقييم النماذج الأخرى الموجودة على الشبكة والتعلم منها في نفس الوقت. تعد هذه الحوافز عنصرًا حاسمًا في إنشاء شبكة ذكاء اصطناعي تتحسن بمرور الوقت وتكون مخرجاتها أكثر أداءً من أي من النماذج الفردية التي تتكون منها

أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي

اليوم، أفضل نماذج تعلم الآلة هي الصناديق السوداء المركزية التي يتحكم فيها عدد صغير من المنظمات. على الرغم من الإمكانات الهائلة التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي باعتباره التكنولوجيا التعبيرية حتى الآن، فإن النماذج الرائدة الحالية تظل غير متوافقة إلى حد كبير مع البروتوكولات والتطبيقات اللامركزية.

يستفيد الذكاء الاصطناعي اللامركزي من أساسيات التشفير لتحويل أنظمة الصندوق الأسود المبهمة إلى شبكات مفتوحة تنسق الذكاء الآلي نحو الأهداف المشتركة. يتيح ذلك للأنظمة اللامركزية وغير الموثوقة الوصول إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون الاعتماد على نقاط تحكم مركزية.

كيف تعمل ألورا

يتكون Allora من “موضوعات” مختلفة، تم تحسين كل منها لمهمة أو هدف محدد للتعلم الآلي. على سبيل المثال، يمكن أن يركز أحد المواضيع على التنبؤ بأسعار الأصول المستقبلية، وآخر على تحليل المشاعر الاجتماعية، وآخر على توليد لغة طبيعية.

يقوم Allora بتنسيق التعلم الآلي اللامركزي من خلال نظام “الترجيح”. يقوم كل موضوع بتنسيق النماذج المشاركة لإنتاج استنتاجات مفيدة داخل مجالها. تحدد جودة المخرجات وزن كل نموذج — وبعبارة أخرى، التقييم الذي يشير إلى موثوقيته وقيمته بالنسبة للشبكة. تعمل آلية ردود الفعل المباشرة هذه على تحفيز المساهمات الدقيقة والدقيقة.

تكتسب النماذج ذات الوزن الأعلى تأثيرًا متزايدًا على الشبكة ومكافآت اقتصادية. يسمح هذا التأثير المركب لـ Allora بالتحسين الذاتي بشكل متكرر بما يتجاوز حدود النماذج الفردية.

لمن ألورا؟

تتيح شبكة Allora لأي شخص الاستفادة من الذكاء الاصطناعي اللامركزي بطريقة غير موثوقة وغير مرخصة. بالنسبة لمطوري التطبيقات والبروتوكولات، يوفر Allora البنية التحتية لإنشاء تطبيقات مدعومة بشبكة لا مركزية ذاتية التحسين من نماذج تعلم الآلة. بالنسبة لمنشئي نماذج تعلم الآلة، توفر Allora القدرة على تحقيق الدخل من نماذجهم من خلال النشر على شبكة لا مركزية والحصول على القيمة من أداء نماذجهم مقارنة ببقية الشبكة. يمكن أيضًا توصيل الأنظمة الأساسية الحالية بسهولة بـ Allora لدمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتها دون الحاجة إلى تطوير الخبرة داخليًا أو التوصيل بنماذج الصندوق الأسود المركزية.

أنت تركز على التطبيق الخاص بك بينما يوفر Allora كل ما تحتاجه لدمج الذكاء الاصطناعي: طبقات البيانات المرنة، وآليات التحقق، والبنية التحتية ذاتية التحسين، والمزيد. وبهذه الطريقة، تتمتع Allora بموقع فريد لقيادة الجيل التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتمكينها من الاستفادة من قوة الشبكات المفتوحة بدلاً من الاقتصار على أنظمة الصندوق الأسود.

يؤدي هذا إلى إنشاء شبكة ذكاء اصطناعي ذاتية التحسين يتراكم فيها الذكاء الجماعي على نفسه، ويصبح أكثر ذكاءً على نحو متزايد من النماذج الفردية التي يتكون منها.

ما الذي يجعل Allora آمنًا؟

تطبق Allora أيضًا آليات اقتصادية مشفرة جديدة لمكافأة المساهمة الإيجابية من النماذج الموجودة في الشبكة بهدف تحسين الوظائف الموضوعية المختلفة. وهذا يضمن أن أفضل النماذج تحصل دائمًا على أكبر قدر من المكافآت في الشبكة ولها التأثير الأكبر على المخرجات المنبعثة من الشبكة.

لتمكين الوصول الآمن وغير الموثوق إلى الذكاء الاصطناعي للجميع، يمكن للنماذج الموجودة على Allora الاستفادة من البنية التحتية لـ zkML لتقديم مخرجات النموذج بطريقة يمكن التحقق منها بالتشفير.

من يقف وراء ألورا؟

تعد Upshot، الشركة الرائدة منذ فترة طويلة في بناء البنية التحتية للتشفير AI x، مساهمًا أساسيًا في تطوير Allora.

ستعمل Upshot على تعزيز قدرات Allora من خلال نشر نماذجها الرئيسية للتنبؤ بالأسعار على الشبكة، والتي تنتج موجزات أسعار مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من 400 مليون أصل. أظهرت التنبؤات الأكثر دقة في هذا النموذج تاريخيًا ثقة تتراوح بين 95% إلى 99%. علاوة على ذلك، يمكن تسليم مخرجات هذا النموذج من خلال zkPredictor — وهو أكبر تطبيق zkML على السلسلة حتى الآن — مما يتيح للتطبيقات استهلاك المخرجات بطريقة يمكن التحقق منها بالتشفير.

بدعم من كبار المستثمرين مثل Polychain وFramework وBlockchain Capital وCoinFund وDelphi Ventures وdao5 وDistributed Global والمزيد، تهدف Allora إلى الاستفادة من أنظمة التشفير لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة من التقييم والتعلم من بعضها البعض. يعد هذا أحد أهم مجالات البحث في الذكاء الاصطناعي اللامركزي وسيؤدي إلى تسريع مساره بشكل كبير.

كيف (وماذا) يمكنني البناء على Allora؟

يتيح Allora لأي شخص تحقيق الدخل من النماذج من خلال نشرها على الشبكة والمساهمة في تحسين الذكاء الجماعي للشبكة دائمًا. إذا لم يكن لديك نموذجك الخاص، فلا يزال بإمكانك المساهمة في الشبكة وتحقيق الدخل من مشاركتك من خلال ضبط النماذج مفتوحة المصدر، مثل تلك التي قد تجدها على Hugging Face.

بعض الحلول المستخدمة على Allora اليوم:

تنبؤات أسعار الذكاء الاصطناعي: توفير خلاصات دقيقة لأسعار الأصول في الوقت الفعلي ضرورية للأوليات المالية المتقدمة.
خزائن مدعومة بالذكاء الاصطناعي: تمكين المطورين من تنفيذ إستراتيجيات DeFi المتقدمة وزيادة الإنتاجية المحتملة.
نمذجة مخاطر الذكاء الاصطناعي: السماح للبروتوكولات ببناء أنظمة أكثر أمانًا تأخذ في الاعتبار المخاطر الغريبة.
AnyML: توفير التكامل السهل لأي نموذج للتعلم الآلي حتى يتمكن أي شخص — وليس فقط مهندسي تعلم الآلة — من إنشاء منتجات أكثر قوة باستخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Allora عبارة عن شبكة ذكاء اصطناعي ذات أغراض عامة، لذا ليس هناك حدود لما يمكن إنشاؤه على الشبكة. في حين أن التمويل اللامركزي (DeFi) هو حالة استخدام مبكر، فإن Allora لا يلتزم بتكنولوجيا blockchain والقطاع. تشمل حالات الاستخدام المبكر الأخرى ما يلي:

استراتيجيات العائد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
حوكمة DAO المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تحسين سلسلة التوريد
MEV تعمل بالذكاء الاصطناعي
تجارب ألعاب الذكاء الاصطناعي المخصصة
إدارة المخاطر
تجارب الألعاب الشخصية
إدارة الاقتصاد الافتراضي
صناديق مؤشر onchain الآلية
توزيع الطاقة المتجددة المحسّن بالذكاء الاصطناعي
خزائن التأمين المدعومة بالذكاء الاصطناعي
الطب التنبؤي
تحليل المشاعر الاجتماعية
وأكثر بكثير

ماذا بعد

يتم بالفعل استخدام العديد من ميزات Allora على الشبكة الرئيسية عبر العديد من القطاعات المذكورة أعلاه، ولكن هذه هي الخطوات التالية للإطلاق الكامل لشبكة Allora:

المرحلة الأولى من اختبار Allora: منتصف فبراير 2024
المرحلة الثانية من اختبار Allora: منتصف مارس 2024
شبكة Allora الرئيسية: أوائل الربع الثاني من عام 2024
لمعرفة المزيد حول Allora وللبقاء على اطلاع بتقدم خريطة الطريق، راجع موقع Allora الإلكتروني، وAllora Discord، وتابع Allora على Twitter، وتحقق من مستندات Allora.