مع إيجاد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى كل شيء ، إليك بعض الطرق التي ستساهم بها في بناء الجيل الثالث من الإنترنت ، Web3.
يستخدم الإصدار الحالي من الإنترنت ، Web 2.0 ، نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بطرق مختلفة. تعمل هذه النماذج على تشغيل الإعلانات المستهدفة ومحركات التوصية وروبوتات الدردشة ومولدات الصور والمساعدات الصوتية.
لكن للويب 2.0 حدوده. تعتبر قضايا مثل مراقبة الشركات ، ومخاوف الخصوصية ، وانتشار المعلومات المضللة من العوائق الرئيسية. لذا ، فإن التحول إلى Web3 ، عالم رقمي أكثر تقدمًا وشمولية ، يكتسب شعبية.
مع تطور الإنترنت ، يصبح من الضروري فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في Web3.
ما هو Web3 بالضبط؟
قبل الخوض في تكامل الذكاء الاصطناعي ، من الضروري فهم Web3. Web3 هو الجيل التالي من الويب بعد Web 2.0 والذي يتيح للأشخاص مزيدًا من التحكم في بياناتهم. في ذلك ، يمكنك استخدام أشياء مثل محافظ blockchain و cryptocurrency لحماية معلوماتك.
أ مستخدم في Web3 هو فرد يمتلك ملكية ويتحكم في خبراته عبر الإنترنت ويمكنه الحفاظ على خصوصية بياناته. يختلف Web3 عن Web 2.0 لأنه يمنح المستخدمين مزيدًا من السلطة على الشركات. باستخدام Web3 ، يمكن للمستخدمين امتلاك المنصات اللامركزية والتحكم فيها. وهذا يجعل عالم الإنترنت أكثر عدلاً وشمولاً للجميع.
الآن ، دعنا نرى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة أن يجعل Web3 أفضل.
1. تحليل البيانات المحسن
تتفوق نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات المتقدم ، وقد تم استخدامها على نطاق واسع في علم البيانات لما يقرب من عقد من الزمان.
في عالم Web3 ، يمكنك استخدام AI / ML بشكل كبير. باستخدام AI / ML ، يمكنك تتبع سجلات المعاملات ومراقبة تفاعلات العقود الذكية وتحليل أنماط استخدام التطبيقات اللامركزية (DApps).
يمكن أن يوفر تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في Web3 رؤى قيمة لبيانات blockchain. ظهرت العديد من شركات تحليل blockchain التي تستفيد من AI / ML لتحليل البيانات المتقدم في Web3.
BlockTrace، على سبيل المثال ، طور روبوت محادثة قادر على تحليل بيانات شبكة البيتكوين. يسمح لك chatbot هذا بالتفاعل باستخدام اللغة الطبيعية والحصول على إجابات لاستفساراتك حول Bitcoin blockchain.
2. أتمتة العقود الذكية
إذا فهمت ما هي العقود الذكية، قد تعرف دورهم الحاسم في نظام Web3 البيئي. يمكن أن يؤدي دمج AI / ML مع أتمتة العقود الذكية في Web3 إلى تعزيز عمليات الإدارة. على سبيل المثال ، يمكنه أتمتة حصاد العائد ، وسك NFT ، وبروتوكولات السيولة في منصات DeFi.
علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤدي استخدام AI / ML لتبسيط عمليات العقود الذكية في Web3 إلى تطوير عقود محسّنة. يمكن أن تقلل هذه العقود من رسوم الغاز ويمكن أن تكون مفيدة أثناء ازدحام الشبكة.
باستخدام أساليب التعلم الآلي ، يمكنك أيضًا تحديد أوجه القصور والمخاطر المحتملة داخل هيكل العقد. سيسمح لك بمعالجة المشكلات وتصميم عقود ذكية أكثر كفاءة.
كما تفتح العقود الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة إمكانيات للبروتوكولات اللامركزية والذكية. يمكن أن يؤدي هذا التحول إلى ظهور صناع السوق الآليين (AMMs) في التمويل اللامركزي (DeFi) ، الرموز الديناميكية غير القابلة للاستبدال (NFTs)وبروتوكولات الإقراض المتقدمة. تجلب هذه الابتكارات الكفاءة والذكاء إلى نظام Web3 البيئي.
3. كشف الاحتيال والأمن
في هذا العصر ، يستخدم المهاجمون السيبرانيون استراتيجيات معقدة لاستهداف المستخدمين. لمواجهة هذه التهديدات ، من المهم استخدام التكتيكات المتقدمة. يمكن أن تكون التطورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأنظمة البيئية Web3 أدوات قيمة في تحسين بروتوكولات الأمان.
يمكن لهذه الخوارزميات اكتشاف الاحتيال والانتهاكات الأمنية. يتعلمون الأنماط ويحددون الأنشطة الخبيثة من خلال النمذجة والتدريب في بيئات محددة.
مثال على اكتشاف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي في Web3 هو سمك السردين. يستخدم القياسات الحيوية للسلوك لتحديد أنشطة المستخدم غير العادية والتمييز بين المستخدمين الشرعيين والمحتالين. يستخدم سردين تقنيات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف لهذا الغرض. توفر المنصة أيضًا حلولًا للامتثال والدفع تستند إلى الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدراتها.
4. الحكم اللامركزي
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في الحوكمة اللامركزية للويب 3 فعالاً. يمكن للمنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs) في Web3 استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارتها. DAOs هي منصات قائمة على blockchain وتعتمد على آليات حوكمة رمزية.
يمكن أن يؤدي دمج عملية صنع القرار المدفوعة بالذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في حوكمة Web3 إلى تعزيز اللامركزية. يمكنه اكتشاف الاحتيال وحماية خصوصيتك وتقييم المخاطر داخل النظام الأساسي لتحقيق الشفافية.
تعد نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي مهمة أيضًا لنظام التصويت. يمكنهم تحليل البيانات لفهم تفضيلات أعضاء DAO والمساعدة في تصميم النظام الأساسي وفقًا لذلك.
وبالمثل ، توفر هذه النماذج رؤى دقيقة للبيانات ، مما يمكّن الأعضاء من مواجهة التحديات الجديدة أو اغتنام الفرص. هذا يعزز مرونة DAOs ويحسن كفاءتها.
5. تجارب المستخدم المخصصة
النهج المتمحور حول المستخدم والتخصيص في قد يؤدي Web3 إلى تحسين تجارب العملاء. مع تكامل الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن يصل التخصيص إلى آفاق جديدة. يمكن أن تستخدم DApps في Web3 AI / ML لفهم تفضيلاتك استنادًا إلى سجلك وأنماط تفاعلك.
في Web3 ، يمكن أن يجعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تجربتك على الإنترنت أكثر تخصيصًا. يمكن للمنصات استخدام ML لاقتراح وعرض المحتوى المخصص لك. تستخدم نماذج ML عوامل التصفية للتحقق من اهتماماتك وأفعالك ، ثم تقديم التوصيات والمحتوى الذي يتوافق مع تفضيلاتك.
يوفر Web3 المزيد من خيارات التخصيص مقارنةً بـ Web 2.0. بالإضافة إلى المحتوى والتوصيات ، يمكنك تخصيص الواجهات بناءً على تفضيلاتك.
على سبيل المثال ، في Mastodon ، منصة وسائط اجتماعية Web3، يمكنك إنشاء مثيلاتك الخاصة مع الكثير من إمكانيات التخصيص. يمكنك اختيار العناصر أو المحتوى الذي تريد تضمينه أو استبعاده بناءً على اهتماماتك.
6. الخصوصية وملكية البيانات
في حين أنه يحمل وعدًا بتحسين الخصوصية ، إلا أنه لا يزال هناك العديد من المخاوف لن يحل Web3 جميع مشكلات الخصوصية لديك. ومع ذلك ، يمكن معالجة هذه المخاوف بشكل فعال من خلال الاستفادة من AI / ML لتعزيز الخصوصية في Web3. يمكن لأساليب ML تشفير معلوماتك الخاصة والتأكد من عدم الكشف عن هويتك داخل المنصات اللامركزية.
يمكن أن تشمل حلول الخصوصية القائمة على AI / ML لـ Web3 تقنيات مثل الحساب الآمن متعدد الأطراف (SMPC). يضمن SMPC تشفير البيانات حتى عندما تشارك أطراف متعددة في عمليات البيانات. يمكّن هذا DApps من معالجة البيانات مع حماية خصوصية المستخدم.
تقدم نماذج AI / ML أيضًا طرقًا مثل الخصوصية التفاضلية ، والتي تتضمن إضافة ضوضاء إلى البيانات أثناء التحليلات المكثفة.
بهذه الطريقة ، يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى تعزيز ملكية بيانات المستخدم. في Web3 ، أصبح النظام البيئي لامركزيًا بالفعل ، مما يعني أنه لا توجد سلطة واحدة تتحكم فيه. من خلال إضافة الذكاء الاصطناعي ، يمكنك التحكم الكامل في بياناتك ، مما يمنحك المزيد من القوة في عالم Web3.
7. الوكلاء المستقلون والعقود الذكية
يمكن لـ AI / ML جلب وكلاء مستقلين وعقود ذكية إلى Web3. يعمل هؤلاء الوكلاء نيابة عنك بدون تعليمات مباشرة ويقدمون مزايا مثل خصوصية أفضل وعمليات محسنة وتجربة مستخدم محسنة.
عندما نضيف AI / ML إلى وكلاء Web3 المستقلين ، فإننا نمنحهم قواعد يجب اتباعها عند التفاعل مع الأشخاص. هذا يساعدهم على فهم كيفية التصرف.
تجعل نماذج الذكاء الاصطناعي هذه الأنظمة الذكية أفضل. يمكنهم الآن تنفيذ العقود وأداء المهام بشكل مستقل دون الاعتماد على البشر للتوجيه. هذا يجعلها أكثر قدرة وتنوعًا.
مثال على العوامل المستقلة التي تعمل بنظام AI / ML في Web3 هو ساتوشي AI مشروع. يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء وكلاء يمكنهم التفاعل مع الشبكات اللامركزية. يعمل هؤلاء الوكلاء كمساعدين شخصيين ومستشارين وكيانات صنع القرار ، ويقدمون مساعدة قيمة في النظام البيئي Web3.
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي قد يقود الابتكار في Web3
النظام البيئي Web3 في مراحله الأولى حاليًا. تواجه العديد من التحديات ، مع وجود مخاوف تتعلق بالخصوصية والحوكمة غير الفعالة التي تبرز من بينها. لكن دمج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة يمكن أن يساعد في حل هذه المشكلات. حقق الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة تقدمًا وأحدث تحولًا في العديد من الصناعات في العقد الماضي.
يتمتع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بإمكانيات هائلة في Web3. يمكنه معالجة مخاوف الخصوصية والكفاءة بشكل فعال. يحسن تحليل البيانات ويسمح بعقود ذكية مستقلة.
يركز AI / ML أيضًا على التخصيص لتوفير تجارب مستخدم أفضل في بيئة Web3 اللامركزية. إنه يجلب الابتكار والكفاءة والتجارب التي تركز على المستخدم إلى Web3.
