نقش هوش مصنوعی در فناوری های نوظهور Web3

آخرین تحولات در فناوری هوش مصنوعی (AI). کاربردهای عملی خود را گسترش داد و اجازه داد که این فناوری در مناطق مختلف و قبلاً ارائه نشده ادغام شود.

از توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده که تجربه کاربر آنلاین را بهبود می‌بخشد تا راهنمایی خودروهای خودران، تأثیر هوش مصنوعی غیرقابل انکار است. الگوریتم های یادگیری عمیق باعث پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی می شوند. این به این دلیل است که قابلیت‌های یادگیری عمیق به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا با تقلید از فرآیند یادگیری طبیعی انسان، که با تکیه بر شبکه‌های عصبی مصنوعی امکان‌پذیر است، وظایف را با کارایی و دقت قابل توجهی انجام دهند.

برخلاف رویکردهای سنتی مبتنی بر قوانین، الگوریتم های یادگیری عمیق با استفاده از مقادیر زیادی داده آموزش داده می شوند تا به تدریج عملکرد خود را بهبود بخشند. این فرآیند تکراری به برنامه‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها را تشخیص دهند و در نهایت آنها را قادر می‌سازد تا وظایف محول شده را با دقت بسیار بالایی انجام دهند.

قابلیت های توسعه یافته نقش هوش مصنوعی را به یک راه حل تقویت ایده آل تبدیل می کند. بنابراین، اصطلاح Web3 که توسط یکی از بنیانگذاران اتریوم، گاوین وود در سال 2014 ابداع شد، به مفهومی متحول کننده از اینترنت اشاره دارد که بر اساس اصول تمرکززدایی و توانمندسازی کاربر ساخته و ساخته شده است.

برخلاف راه‌اندازی فعلی اینترنت، که اغلب به عنوان Web2 شناخته می‌شود، که به شدت به پلتفرم‌ها و واسطه‌های متمرکز متکی است، Web3 به عنوان یک نسخه فراگیرتر و کاربر محورتر از اینترنت در نظر گرفته می‌شود.

مالکیت و کنترل کاربر بر داده‌ها در این چارچوب جدید، که اصول اصلی آن با دور زدن نهادهای متمرکزی که از داده‌های کاربر سوء استفاده می‌کنند، حفظ می‌شوند، همانطور که در مدل اینترنتی فعلی Web2 رایج است.

این سطح از استقلال به کسب درآمد از محتوا نیز گسترش می‌یابد، جایی که Web3 به جوامع اجازه می‌دهد تا اقتصادهای توکن‌شده خود را ایجاد کنند و سازندگان محتوا مستقیماً محتوای خود را مالک و مدیریت کنند.

با حذف واسطه، Web3 همچنین به سازندگان اجازه می‌دهد تا مستقیماً با مخاطبان خود ارتباط برقرار کنند، سطوح درآمدزایی را تعیین کنند و با حفظ حاکمیت هنری خود، غرامت کامل برای کار دریافت کنند.

در حال حاضر در ارتباط با انقلاب تکنولوژیکی، هوش مصنوعی پتانسیل افزایش دارد.

• بهبود تجربه کاربری

هوش مصنوعی می تواند به عنوان یک نیروی دگرگون کننده ظاهر شود که تعاملات کاربر را با ارائه تجربیات بسیار شخصی سازی شده کاربر تغییر می دهد. به عنوان مثال، این فناوری ممکن است برای ارائه محتوای فید خبری به کاربران بر اساس ترجیحات فردی آنها استفاده شود. این قابلیت با استفاده از بینش های مبتنی بر داده بر اساس تعاملات کاربر و الگوهای تعامل به دست می آید.

از این فناوری می توان برای توسعه اپلیکیشن های پیشرفته نیز استفاده کرد. این برنامه ها که توسط هوش مصنوعی طراحی شده اند، ویژگی ها و عملکردهای نسل بعدی را ارائه می دهند. برای مثال، در محیط‌های بازی Web3، شخصیت‌های غیربازیکن مبتنی بر هوش مصنوعی (NPC) را می‌توان برای انطباق با اقدامات و انتخاب‌های بازیکن، ایجاد روایت‌های پویا و تجربه‌های فراگیرتر تنظیم کرد. NPC ها توسط نرم افزار بازی کنترل می شوند نه توسط بازیکن.

وجود اینترنت به جریان مداوم محتوای تازه بستگی دارد که با تحریک مکالمه و تشویق به کشف، تعامل را تقویت می کند. با این حال، الزامات ایجاد محتوای مداوم می تواند دلهره آور باشد.

هوش مصنوعی مولد را وارد کنید – یک تغییر دهنده بازی در این زمینه. هوش مصنوعی مولد، مخفف هوش مصنوعی مولد، به گروهی از سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که برای تولید مستقل محتوای منحصر به فرد طراحی شده‌اند.

در زمینه Web3، ابزارهای تولید کننده هوش مصنوعی را می توان استفاده کرد، به عنوان مثال، برای ایجاد آثار هنری منحصر به فرد، در حال تکامل، پوشش ها و جلوه های صوتی. این سطح از تغییرپذیری و سازگاری با استفاده از چارچوب‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) امکان‌پذیر می‌شود.

کیفیت را افزایش دهید

کیفیت محتوا عامل مهمی در جذب و حفظ کاربران در پلتفرم های Web3 خواهد بود. این به این دلیل است که محتوای با کیفیت بالا کاربران را جذب می کند و منجر به افزایش تعامل و تعامل می شود.

پلتفرم‌های Web3 می‌توانند از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود محتوای خود با استفاده از ابزارهایی برای خودکارسازی وظایف ویرایش مانند بهبود تصویر و ترجمه استفاده کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند از الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری ماشین، مانند روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن ()، برای انجام تحلیل چهره و شناسایی آن دسته از رسانه‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) استفاده کند که باید در فضاهای Web3 ادغام شوند. برای شناسایی دیپ فیک ها – محتوای رسانه ای دستکاری شده و اغلب تقلبی.

قراردادهای هوشمند به طور مستقل قطعات کدی را اجرا می کنند که روی سیستم های بلاک چین اجرا می شوند. برنامه هایی که به دقت طراحی شده اند به عنوان داوران اعتماد غیرقابل تغییر عمل می کنند که بدون نیاز به واسطه عمل می کنند و تنها زمانی فعال می شوند که شرایط از پیش تعریف شده برآورده شود.

هنگامی که با قابلیت‌های هوش مصنوعی تقویت می‌شوند، فراتر از محدوده سنتی خود تکامل می‌یابند و می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، سناریوهای پیچیده را درک کنند و در پاسخ به شرایط متغیر تصمیمات تطبیقی ​​بگیرند. با استفاده از قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرم‌های Web3 می‌توانند عصر جدیدی از قراردادهای هوشمند را آغاز کنند که هم هوشمند و هم انعطاف‌پذیر هستند.

به عنوان مثال، در اکوسیستم های مالی غیرمتمرکز Web3 (DeFi)، قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی را می توان برای محاسبه الزامات وثیقه بهینه برای وام ها بر اساس داده های بازار زمان واقعی و عوامل خطر استفاده کرد. چنین قابلیت هایی به کاهش مشکلات نقدینگی در شبکه های DeFi کمک می کند.

فناوری هوش مصنوعی را می توان در پلتفرم های Web3 برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج بینش معنادار از مجموعه داده های غیرمتمرکز استفاده کرد.

برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی (NLP) می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های متنی در پلتفرم‌های Web3 برای تعیین جنبه‌هایی مانند احساسات، مضامین و سایر اطلاعات کلیدی استفاده شوند. چنین قابلیت هایی برای درک نظرات و احساسات کاربران مفید خواهد بود.

علاوه بر تجزیه و تحلیل متن، مدل‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند برای تحلیل روندهای بازار و پویایی نشانه‌ها برای ارائه بینش عمیق به اقتصاد در شبکه‌های Web3 استفاده شوند. چنین ویژگی هایی به ویژه برای سرمایه گذاران Web3 که می خواهند شرایط بازار، ریسک ها و پویایی های در حال تکامل اکوسیستم را درک کنند مفید خواهد بود.

برای پیاده سازی پروتکل های امنیتی قوی مانند تأیید هویت دیجیتال، می توانید به راه حل های امنیتی AI Web3 تکیه کنید. برای مثال، سیستم‌های احراز هویت مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند برای احراز هویت کاربران در شبکه‌های غیرمتمرکز با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تشخیص چهره و احراز هویت بیومتریک استفاده شوند. چنین ویژگی هایی می تواند به کاهش خطر جعل هویت یا دسترسی غیرمجاز کمک کند.

علاوه بر این، این فناوری می تواند برای پیاده سازی تکنیک های حفظ حریم خصوصی مانند حریم خصوصی افتراقی و رمزگذاری همومورفیک استفاده شود که امکان تجزیه و تحلیل داده ها را بدون نقض حریم خصوصی کاربر فراهم می کند.

علاوه بر کاربردهای امنیتی ذکر شده، از هوش مصنوعی می توان برای شناسایی توکن های غیر قابل تعویض جعلی استفاده کرد (). ابزارهای هوش مصنوعی که برای این منظور ساخته شده‌اند معمولاً می‌توانند داده‌های NFT مانند مهرهای زمانی، امضاها و شناسه‌های منحصربه‌فرد را بررسی کنند تا تقلبی‌های احتمالی را علامت‌گذاری کنند. چنین فناوری هایی برای جلوگیری از تقلب در بازارهای غیرمتمرکز Web3 مفید خواهند بود.

فناوری هوش مصنوعی برای اوراکل ها

در دنیای برنامه های بلاک چین غیرمتمرکز، قراردادهای هوشمند بسیار مهم هستند. با این حال، قراردادهای کد خوداجرا برای عملکرد مؤثر به داده های خارجی دقیق و قابل اعتماد نیاز دارند و برای به دست آوردن این اطلاعات به اوراکل ها وابسته هستند.

در حالی که اوراکل های معمولی تا حدودی قابل اعتماد هستند زیرا مبتنی بر قوانین هستند و داده های خود را از منابع داده از پیش تعریف شده به دست می آورند، آنها قادر به تجزیه و تحلیل و تفسیر اطلاعات برای شناسایی داده های بالقوه غیرقابل اعتماد نیستند که می تواند منجر به خطرات پلت فرم بی سابقه شود.

اوراکل‌های هوش مصنوعی با استفاده از روش‌های تأیید داده‌ها مانند تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل اطمینان می‌دهند که تنها داده‌های تأیید شده به قراردادهای هوشمند می‌رسند و در نتیجه خطر تقلب و دستکاری را کاهش می‌دهند.

مدل‌های سنتی هوش مصنوعی که عمدتاً به سیستم‌های متمرکز واگذار می‌شوند، اغلب برای تطبیق با ایده‌آل‌های تمرکززدایی تلاش می‌کنند. اتکای آنها به فروشگاه‌های داده خصوصی و الگوریتم‌های اختصاصی نگرانی‌هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی و کنترل داده‌ها ایجاد می‌کند و در نتیجه از تمرکززدایی واقعی جلوگیری می‌کند.

معرفی مدل های غیرمتمرکز هوش مصنوعی پتانسیل رسیدگی به این مسائل را دارد. مدل‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی، بر خلاف مدل‌های متمرکز خود، به‌طور ایده‌آل در جوامع منبع باز که از شفافیت و همکاری پشتیبانی می‌کنند، توسعه می‌یابند.

این الگوریتم‌ها، بدون محدودیت، به پلتفرم‌های Web3 و کاربران آن‌ها اجازه می‌دهند تا از فناوری‌های هوش مصنوعی بدون ارسال داده‌های خود به نهادهای متمرکز بهره‌مند شوند. پیشرفت در چنین سیستم های غیرمتمرکز به حفظ حاکمیت و عدم تمرکز شبکه های Web3 کمک می کند.