مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حقق Web2 AI إنجازات ملحوظة في نماذج متعددة الوسائط، ومحاذاة المعنى، ودمج الخصائص. ومع ذلك، فإن هذه التقدمات قد عمقت أيضًا الحواجز التقنية، مما جعل Web3 AI يواجه صعوبات كبيرة في التقليد والملاحقة.
تواجه الطريقة المعيارية التي تعتمدها Web3 AI العديد من القيود. أولاً، بسبب نقص الفضاء الموحد للإدماج عالي الأبعاد، من الصعب تحقيق محاذاة دلالية فعالة بين الوحدات المختلفة. ثانياً، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة في الفضاء منخفض الأبعاد، مما يؤدي إلى انخفاض كفاءة معالجة المعلومات. أخيراً، عادة ما تبقى دمج الميزات في مرحلة الربط الثابت البسيط، ولا يمكنها التقاط العلاقات المعقدة عبر الأنماط.
ومع ذلك، لا يزال لـ Web3 AI ميزاته الفريدة. إن الخصائص اللامركزية تمنحه إمكانية في التوازي العالي، وانخفاض الترابط، وتوافق القدرة الحاسوبية المتغايرة. قد نجد في المستقبل نقاط انطلاق في مجالات مثل الحوسبة الطرفية، والمهام الخفيفة، وجمع البيانات.
ومع ذلك، فإن الفوائد التقنية لـ Web2 AI بدأت للتو في الظهور، ولا يزال يتعين على Web3 AI تحقيق اختراق حقيقي في المستقبل. قبل ذلك، يجب أن تتبنى مشاريع Web3 AI استراتيجية "احاطة المدن من الريف"، من خلال الدخول من المشاهد الطرفية، والاستمرار في التكرار وجمع الخبرات في التطبيقات الصغيرة.
المفتاح هو اختيار النقطة المناسبة للدخول، والحفاظ على المرونة للتكيف مع المشهد التكنولوجي المتغير باستمرار، وانتظار الفرص في المشهد الأساسي بصبر. فقط بهذه الطريقة يمكن لـ Web3 AI أن تجد لها مكانًا في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي المستقبلي.
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.
تحديات تطوير Web3 AI وطرق الاختراق: قيود التوصيل واللامركزية
التحديات والفرص التي تواجه تطوير Web3 AI
مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حقق Web2 AI إنجازات ملحوظة في نماذج متعددة الوسائط، ومحاذاة المعنى، ودمج الخصائص. ومع ذلك، فإن هذه التقدمات قد عمقت أيضًا الحواجز التقنية، مما جعل Web3 AI يواجه صعوبات كبيرة في التقليد والملاحقة.
تواجه الطريقة المعيارية التي تعتمدها Web3 AI العديد من القيود. أولاً، بسبب نقص الفضاء الموحد للإدماج عالي الأبعاد، من الصعب تحقيق محاذاة دلالية فعالة بين الوحدات المختلفة. ثانياً، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة في الفضاء منخفض الأبعاد، مما يؤدي إلى انخفاض كفاءة معالجة المعلومات. أخيراً، عادة ما تبقى دمج الميزات في مرحلة الربط الثابت البسيط، ولا يمكنها التقاط العلاقات المعقدة عبر الأنماط.
ومع ذلك، لا يزال لـ Web3 AI ميزاته الفريدة. إن الخصائص اللامركزية تمنحه إمكانية في التوازي العالي، وانخفاض الترابط، وتوافق القدرة الحاسوبية المتغايرة. قد نجد في المستقبل نقاط انطلاق في مجالات مثل الحوسبة الطرفية، والمهام الخفيفة، وجمع البيانات.
ومع ذلك، فإن الفوائد التقنية لـ Web2 AI بدأت للتو في الظهور، ولا يزال يتعين على Web3 AI تحقيق اختراق حقيقي في المستقبل. قبل ذلك، يجب أن تتبنى مشاريع Web3 AI استراتيجية "احاطة المدن من الريف"، من خلال الدخول من المشاهد الطرفية، والاستمرار في التكرار وجمع الخبرات في التطبيقات الصغيرة.
المفتاح هو اختيار النقطة المناسبة للدخول، والحفاظ على المرونة للتكيف مع المشهد التكنولوجي المتغير باستمرار، وانتظار الفرص في المشهد الأساسي بصبر. فقط بهذه الطريقة يمكن لـ Web3 AI أن تجد لها مكانًا في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي المستقبلي.