مناقشة صعوبات تطوير Web3 AI والاتجاهات المستقبلية

شهدت أسعار أسهم إنفيديا ارتفاعًا مستمرًا، محققةً أرقامًا قياسية جديدة، مما يعكس اعتراف السوق بالتقدم في تقنيات النماذج متعددة الأبعاد. يقوم مجال الذكاء الاصطناعي في Web2 ببناء حواجز تكنولوجية متزايدة، بدءًا من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدخالات ذات الأبعاد العالية إلى دمج الخصائص، حيث تدمج النماذج المعقدة بأسرع من البرق أساليب التعبير المختلفة. ومع ذلك، يبدو أن هذه الحماسة لا ترتبط بأي شكل من الأشكال بمجال العملات المشفرة.

محاولات Web3 AI مؤخرًا، خاصة في اتجاه الوكلاء، قد تكون الاتجاهات خاطئة. محاولة تجميع نظام متعدد الوسائط على نمط Web2 باستخدام هيكل لامركزي، في الواقع، هي نوع من التباين التقني والفكري. في البيئة الحالية حيث تكون الترابطات بين الوحدات قوية للغاية، وتوزيع الخصائص غير مستقر بشكل كبير، ومتطلبات قوة الحوسبة تتزايد بشكل مركزي، سيكون من الصعب على النظام متعدد الوسائط القائم على الوحدات أن يجد موطئ قدم له في Web3.

يجب ألا يقتصر مستقبل Web3 AI على التقليد، بل يحتاج إلى اتخاذ مسارات استراتيجية. من محاذاة الدلالات في الفضاءات عالية الأبعاد، إلى عنق الزجاجة المعلوماتي في آلية الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الميزات تحت قوة الحوسبة المتغايرة، يحتاج Web3 AI إلى إعادة التفكير في مسار تطوره.

تحديات التوافق الدلالي التي تواجه Web3 AI

في أنظمة Web2 AI متعددة الوسائط الحديثة، "محاذاة المعاني" هي التقنية الأساسية التي تسمح بربط معلومات متعددة الأشكال في نفس الفضاء الدلالي. وهذا يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني الأساسية وراء الإشارات التي تختلف في الشكل. ومع ذلك، فإن بروتوكول Web3 Agent يجد صعوبة في تحقيق تضمين الأبعاد العالية، مما يؤدي إلى عدم إمكانية محاذاة المعاني.

تتسبب الإشارات المختلفة في "الضغط" على بعضها البعض في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة، مما يؤدي إلى ارتباك متكرر للنموذج أثناء الاسترجاع أو التصنيف، مما يقلل من دقة النموذج. من الصعب التقاط الفروق الدقيقة في مرحلة توليد الاستراتيجيات، مما يؤدي إلى فقدان إشارات التداول الرئيسية أو سوء تقدير حدود المخاطر. يصبح التعاون عبر الوحدات معقدًا، حيث يعمل كل عميل بشكل مستقل، مما يؤدي إلى تشكيل جزر معلومات. في مواجهة مشاهد السوق المعقدة، يصبح الهيكل ذي الأبعاد المنخفضة غير قادر على تحمل البيانات متعددة المصادر، مما يؤثر على استقرار النظام وقابليته للتوسع.

لتحقيق كيان ذكي متكامل مع حواجز صناعية، يجب أن نبدأ بالنمذجة المشتركة من الطرف إلى الطرف، والتضمين الموحد عبر الوحدات، والهندسة النظامية للتدريب والتوزيع المتعاون. ومع ذلك، فإن السوق الحالي لا يزال غير واضح بشأن هذه الحاجة.

قيود آلية الانتباه في الفضاءات ذات الأبعاد المنخفضة

تتطلب النماذج متعددة الأنماط عالية المستوى آلية انتباه مصممة بدقة. تعد آلية الانتباه وسيلة لتوزيع موارد الحساب بشكل ديناميكي، مما يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على الأجزاء الأكثر صلة أثناء معالجة إدخال نمط معين.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي القائم على الويب 3 القابل للتعديل يصعب تحقيق جدولة انتباه موحدة. تشمل الأسباب الرئيسية: نقص في مساحة الاستعلام-المفتاح-القيمة الموحدة، مما يمنع تشكيل Q/K/V القابلة للتفاعل؛ وعدم وجود القدرة على الوزن الديناميكي المتوازي والمتعدد الاتجاهات؛ ونقص في السياق المركزي المشترك في الوقت الحقيقي بين الوحدات، مما يمنع تحقيق الارتباط والتركيز العالمي عبر الوحدات.

معضلة السطحية في دمج الخصائص

توقف Web3 AI في مجال دمج الميزات عند مرحلة التجميع الثابت البسيط. ويرجع ذلك بشكل رئيسي إلى عدم استيفاء الشروط المسبقة لدمج الميزات الديناميكية - الفضاء عالي الأبعاد وآلية الانتباه الدقيقة.

تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، حيث تعالج الميزات متعددة النماذج في نفس الفضاء ذو الأبعاد العالية، وتعمل مع طبقات المهام السفلية من خلال طبقات الانتباه وطبقات الدمج على تحسين التعاون. بالمقابل، يعتمد الذكاء الاصطناعي في Web3 على تجميع وحدات منفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريبي موحد وتدفق تدرجات عبر الوحدات.

يمكن لـ Web2 AI حساب أهمية الميزات في الوقت الفعلي بناءً على السياق وضبط استراتيجيات الدمج ديناميكيًا. بينما يستخدم Web3 AI غالبًا أوزانًا مسبقة التعيين أو قواعد بسيطة، مما يفتقر إلى المرونة. في أبعاد الميزات وقدرة التعبير، يجد Web3 AI أيضًا صعوبة في مقارنة Web2 AI.

تعمق حواجز صناعة الذكاء الاصطناعي وآفاق المستقبل

نظام الويب 2 الذكي المتعدد الأنماط هو مشروع هندسي ضخم يحتاج إلى كميات هائلة من البيانات، وقوة حسابية قوية، وخوارزميات متقدمة، وتنفيذ هندسي معقد. يشكل ذلك حاجزًا قويًا في الصناعة، كما أنه يخلق القدرة التنافسية الأساسية لعدد قليل من الفرق الرائدة.

يجب أن يتبنى تطوير Web3 AI استراتيجية "الريف يحيط بالمدينة"، من خلال الدخول إلى المشاهد الهامشية. تكمن ميزة Web3 AI في اللامركزية، والتوازي العالي، وانخفاض الاقتران، وتوافق القدرة الحاسوبية المتغايرة، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة، والمهام السهلة التوازي والقابلة للتحفيز.

ومع ذلك، لا تزال الحواجز الحالية لـ Web2 AI في مرحلة التكوين الأولية، وقد تظهر الفرص الحقيقية بعد اختفاء مكافآت Web2 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط الدخول بعناية، لضمان القدرة على التكرار باستمرار في السيناريوهات الصغيرة، والحفاظ على مرونة كافية للتكيف مع بيئة السوق المتغيرة.