في هذا العصر الذي يتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، لا يسعنا إلا أن نسأل أنفسنا سؤالًا: هل نحن حقًا نفهم عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي؟ سواء في المجالات المالية أو القضائية أو交通 ، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية. إنه مثل "إله" قادر على كل شيء، ولكنه في نفس الوقت "صندوق أسود" يصعب تفسيره.
ندخل البيانات، وتقدم لنا الذكاء الاصطناعي النتائج، لكن العملية في المنتصف لا تزال ضبابية. هذه الضبابية تثير العديد من التساؤلات: هل يوجد تحيز في الذكاء الاصطناعي؟ هل يتم التلاعب به من قبل البشر؟ هل يتبع القواعد المحددة بدقة؟ للأسف، لا يمكننا حاليًا الإجابة بدقة على هذه الأسئلة، وعلينا فقط الاختيار بالثقة العمياء.
ومع ذلك، قد يأتي الحل لهذه المعضلة من مجال غير متوقع - Web3. لا تكمن الفكرة الأساسية لـ Web3 في المضاربة أو الثراء، بل في بناء نظام ثقة لا يتطلب وسطاء موثوقين من خلال التشفير وآليات الإجماع. في هذا النظام، تلعب إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) دورًا حيويًا.
تخيل ماذا سيحدث إذا تمكنا من تطبيق هذه "العلاج الصادق" على الذكاء الاصطناعي؟ هذا هو أحد الاتجاهات البحثية الأكثر تقدمًا في الصناعة اليوم: zkML (تعلم الآلة بدون معرفة). قد يبدو هذا وكأنه خيال علمي، ولكن آفاق تطبيقه الفعلية واسعة للغاية.
من خلال دمج تكنولوجيا Web3 مع الذكاء الاصطناعي، نتطلع إلى فتح "الصندوق الأسود" لقرارات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز من شفافيتها ومصداقيتها. وهذا لا يساعدنا فقط على فهم ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، بل قد يغير أيضًا الطريقة التي نتفاعل بها مع الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لبناء مجتمع ذكي أكثر عدلاً وشفافية.
في هذا العصر الجديد الذي تتقاطع فيه الذكاء الاصطناعي وWeb3، نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول المبتكرة لمواجهة التحديات التي يطرحها الذكاء الاصطناعي، ودفع الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر موثوقية ومسؤولية.
شاهد النسخة الأصلية
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 9
أعجبني
9
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SolidityJester
· 09-06 23:40
ما هي الأشياء التي يمكن أن تحلها zkML لمشكلة الثقة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NftMetaversePainter
· 09-06 07:48
أخيرًا... شخص ما يفهم ذلك. zkml هو التحول الجذري الذي كنا جميعًا ننتظره لتجاوز الخوارزميات البدائية ذات الصندوق الأسود smh
شاهد النسخة الأصليةرد0
MidsommarWallet
· 09-06 07:47
لا يستطيع أحد فهم هذه العلبة السوداء
شاهد النسخة الأصليةرد0
GetRichLeek
· 09-06 07:25
أنت تقول كل هذا، سألتك فقط، هل يمكن لـ zkML أن يجعلني الجميع مشارك وأضاعف؟
في هذا العصر الذي يتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، لا يسعنا إلا أن نسأل أنفسنا سؤالًا: هل نحن حقًا نفهم عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي؟ سواء في المجالات المالية أو القضائية أو交通 ، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية. إنه مثل "إله" قادر على كل شيء، ولكنه في نفس الوقت "صندوق أسود" يصعب تفسيره.
ندخل البيانات، وتقدم لنا الذكاء الاصطناعي النتائج، لكن العملية في المنتصف لا تزال ضبابية. هذه الضبابية تثير العديد من التساؤلات: هل يوجد تحيز في الذكاء الاصطناعي؟ هل يتم التلاعب به من قبل البشر؟ هل يتبع القواعد المحددة بدقة؟ للأسف، لا يمكننا حاليًا الإجابة بدقة على هذه الأسئلة، وعلينا فقط الاختيار بالثقة العمياء.
ومع ذلك، قد يأتي الحل لهذه المعضلة من مجال غير متوقع - Web3. لا تكمن الفكرة الأساسية لـ Web3 في المضاربة أو الثراء، بل في بناء نظام ثقة لا يتطلب وسطاء موثوقين من خلال التشفير وآليات الإجماع. في هذا النظام، تلعب إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) دورًا حيويًا.
تخيل ماذا سيحدث إذا تمكنا من تطبيق هذه "العلاج الصادق" على الذكاء الاصطناعي؟ هذا هو أحد الاتجاهات البحثية الأكثر تقدمًا في الصناعة اليوم: zkML (تعلم الآلة بدون معرفة). قد يبدو هذا وكأنه خيال علمي، ولكن آفاق تطبيقه الفعلية واسعة للغاية.
من خلال دمج تكنولوجيا Web3 مع الذكاء الاصطناعي، نتطلع إلى فتح "الصندوق الأسود" لقرارات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز من شفافيتها ومصداقيتها. وهذا لا يساعدنا فقط على فهم ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، بل قد يغير أيضًا الطريقة التي نتفاعل بها مع الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لبناء مجتمع ذكي أكثر عدلاً وشفافية.
في هذا العصر الجديد الذي تتقاطع فيه الذكاء الاصطناعي وWeb3، نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول المبتكرة لمواجهة التحديات التي يطرحها الذكاء الاصطناعي، ودفع الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر موثوقية ومسؤولية.