وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تأتي مع بنية تحتية جديدة تدفع تطوير الصناعة بأكملها.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير الطرح الأولي للعملات.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة الصيف في DeFi.
في عام 2021، أدى ظهور العديد من مجموعات الأعمال الفنية غير القابلة للاستبدال (NFT) إلى ظهور عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء المتميز لمنصة إطلاق معينة إلى قيادة موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية ليست نتيجة الابتكار التكنولوجي فحسب، بل هي أيضًا نتيجة التقاء نماذج التمويل مع دورة السوق الصاعدة بشكل مثالي. عندما تلتقي الفرصة مع اللحظة المناسبة، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. في نظرنا إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكيل الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024 تم إطلاق رمز $GOAT، ووصلت قيمته السوقية إلى 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وبعد ذلك بيوم، في 16 أكتوبر، أطلقت بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة شخصية البنت الجارة، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
لا شك أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "م Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هو نظام ذكاء اصطناعي قوي يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادر على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بدور مشابه إلى حد ما، حيث إنه "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ. من السيارات الذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبحت وكلاء الذكاء الاصطناعي متغلغلين في جميع المجالات، وأصبحوا قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الوكالات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتندمج تدريجياً في مختلف الصناعات، مما يدفع تحسين الكفاءة والابتكار على حد سواء.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، بناءً على البيانات التي تم جمعها من منصة بيانات معينة أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس له شكل واحد، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، يهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لإنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص والتصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني مجتمعًا ويشارك في أنشطة التسويق.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل بين سلاسل الكتل المتعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاتها الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيل هذه الوكالات مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يُظهر تحول الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس لكونه مجالاً مستقلاً. خلال هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل رئيسي على الطرق الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA (روبوت الدردشة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف مفهوم التعلم الآلي بشكل أولي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة من خلال قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات المعنية بمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عكس تقرير لايتهيل بشكل أساسي شعورًا بالتشاؤم الشامل تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة في الذكاء الاصطناعي من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك الجهات المانحة ). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مع زيادة الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في ثمانينيات القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارتها إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع لظهور تطبيقات أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي. كانت إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية أيضًا علامات على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، شهد مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء ذكاء اصطناعي" ثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم الحاسوب العملاق "ديب بلو" من شركة IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. ساهم إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق في تأسيس تطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
بحلول بداية هذا القرن، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل Siri فعالية الذكاء الاصطناعي في مجال التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حققت الوكلاء المعتمدون على التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي المحادثاتي إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) نقطة تحول مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع، والتي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. لقد أدت أدائها الممتاز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من عرض تفاعلات منطقية وواضحة من خلال توليد اللغة. وهذا مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تطبيق أنفسهم في سيناريوهات مثل مساعدي الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا (مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية).
تتيح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من النظام القائم في البداية إلى نماذج اللغة الكبيرة التي يمثلها GPT-4، فإن تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي هو تاريخ من التطورات المستمرة في حدود التكنولوجيا. ومن دون شك، فإن ظهور GPT-4 هو نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وسياقية، وتنوعًا. لم ت inject نماذج اللغة الكبيرة "الحكمة" في وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل زودتها أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع بتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأرض والتطور، وقيادة عصر جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في قدرتها على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها لاعبين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو غيرهم من الكائنات الحية من خلال الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. تتبع سير العمل لوكيل الذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية: الإدراك، الاستنتاج، العمل، التعلم، التكيف.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، حيث تجمع معلومات البيئة. تشبه وظيفة هذه الوحدة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات الدلالة، وتحديد الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من عدة مستشعرات في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات استنادًا إلى البيانات. يعدّ قسم الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأسره، حيث يقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسقين أو محركات استدلال، يفهم المهام، وينتج الحلول، وينسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى أو معالجة الصور أو أنظمة التوصية.
عادة ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار والشبكات العصبية وغيرها، وتستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: جعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادة عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات للعمل بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع أنظمة أو أجهزة خارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم بالروبوتات: يستخدم في العمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قاعدة البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA (أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكلاء من أن يصبحوا أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إدخال البيانات التي تم إنشاؤها أثناء التفاعل لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتحسين اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادة ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات الموسومة لتدريب النموذج، مما يمكّن الوكيل الذكي من إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط الكامنة من البيانات غير المعلَمة، مما يساعد الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث النموذج ببيانات الوقت الفعلي، الحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل
تعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائها من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف ومرونة وكيل الذكاء الاصطناعي.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
يبدأ وكيل الذكاء الاصطناعي في أن يصبح محور السوق، مع إمكانياته الهائلة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي قد أظهر نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى انتشار وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب السوقي الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
زادت الاستثمارات الكبيرة في إطار代理 المفتوح المصدر بشكل كبير. نشاط تطوير الإطارات مثل AutoGen و Phidata و LangGraph لشركة معينة أصبح أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديه سوق أكبر خارج مجال التشفير.
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 13
أعجبني
13
6
مشاركة
تعليق
0/400
BTCRetirementFund
· منذ 14 س
هل لا يزال هناك من يعتقد أن البلوكتشين يمكن أن يغير العالم؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GmGnSleeper
· 07-30 01:24
آه، نحن نبدأ من جديد في العمل على الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasGuzzler
· 07-30 01:19
هناك قول يقول إن السوق الصاعدة لن تنتظر أحدًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
Layer2Arbitrageur
· 07-30 01:16
هههه تخيل عدم الاستفادة من هذه الدورات... لن أنجح حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
WagmiOrRekt
· 07-30 01:10
لقد بدأت، وأخشى أنني لن أتمكن من التحمل في هذه الجولة.
الوكيل الذكي: تشكيل القوة الذكية التي تبني نظامًا بيئيًا جديدًا للأصول الرقمية
وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تأتي مع بنية تحتية جديدة تدفع تطوير الصناعة بأكملها.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية ليست نتيجة الابتكار التكنولوجي فحسب، بل هي أيضًا نتيجة التقاء نماذج التمويل مع دورة السوق الصاعدة بشكل مثالي. عندما تلتقي الفرصة مع اللحظة المناسبة، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. في نظرنا إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكيل الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024 تم إطلاق رمز $GOAT، ووصلت قيمته السوقية إلى 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وبعد ذلك بيوم، في 16 أكتوبر، أطلقت بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة شخصية البنت الجارة، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
لا شك أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "م Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هو نظام ذكاء اصطناعي قوي يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادر على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بدور مشابه إلى حد ما، حيث إنه "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ. من السيارات الذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبحت وكلاء الذكاء الاصطناعي متغلغلين في جميع المجالات، وأصبحوا قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الوكالات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتندمج تدريجياً في مختلف الصناعات، مما يدفع تحسين الكفاءة والابتكار على حد سواء.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، بناءً على البيانات التي تم جمعها من منصة بيانات معينة أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس له شكل واحد، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، يهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لإنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص والتصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني مجتمعًا ويشارك في أنشطة التسويق.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل بين سلاسل الكتل المتعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاتها الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيل هذه الوكالات مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يُظهر تحول الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس لكونه مجالاً مستقلاً. خلال هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل رئيسي على الطرق الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA (روبوت الدردشة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف مفهوم التعلم الآلي بشكل أولي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة من خلال قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات المعنية بمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عكس تقرير لايتهيل بشكل أساسي شعورًا بالتشاؤم الشامل تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة في الذكاء الاصطناعي من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك الجهات المانحة ). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مع زيادة الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في ثمانينيات القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارتها إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع لظهور تطبيقات أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي. كانت إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية أيضًا علامات على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، شهد مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء ذكاء اصطناعي" ثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم الحاسوب العملاق "ديب بلو" من شركة IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. ساهم إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق في تأسيس تطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
بحلول بداية هذا القرن، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل Siri فعالية الذكاء الاصطناعي في مجال التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حققت الوكلاء المعتمدون على التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي المحادثاتي إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) نقطة تحول مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع، والتي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. لقد أدت أدائها الممتاز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من عرض تفاعلات منطقية وواضحة من خلال توليد اللغة. وهذا مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تطبيق أنفسهم في سيناريوهات مثل مساعدي الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا (مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية).
تتيح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من النظام القائم في البداية إلى نماذج اللغة الكبيرة التي يمثلها GPT-4، فإن تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي هو تاريخ من التطورات المستمرة في حدود التكنولوجيا. ومن دون شك، فإن ظهور GPT-4 هو نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وسياقية، وتنوعًا. لم ت inject نماذج اللغة الكبيرة "الحكمة" في وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل زودتها أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع بتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأرض والتطور، وقيادة عصر جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في قدرتها على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها لاعبين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو غيرهم من الكائنات الحية من خلال الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. تتبع سير العمل لوكيل الذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية: الإدراك، الاستنتاج، العمل، التعلم، التكيف.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، حيث تجمع معلومات البيئة. تشبه وظيفة هذه الوحدة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات الدلالة، وتحديد الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات استنادًا إلى البيانات. يعدّ قسم الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأسره، حيث يقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسقين أو محركات استدلال، يفهم المهام، وينتج الحلول، وينسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى أو معالجة الصور أو أنظمة التوصية.
عادة ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادة عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات للعمل بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع أنظمة أو أجهزة خارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكلاء من أن يصبحوا أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إدخال البيانات التي تم إنشاؤها أثناء التفاعل لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتحسين اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادة ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل
تعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائها من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف ومرونة وكيل الذكاء الاصطناعي.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
يبدأ وكيل الذكاء الاصطناعي في أن يصبح محور السوق، مع إمكانياته الهائلة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي قد أظهر نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى انتشار وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب السوقي الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
زادت الاستثمارات الكبيرة في إطار代理 المفتوح المصدر بشكل كبير. نشاط تطوير الإطارات مثل AutoGen و Phidata و LangGraph لشركة معينة أصبح أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديه سوق أكبر خارج مجال التشفير.