تاريخ تطور تقنية الذكاء الاصطناعي وتحليل سلسلة الصناعة

منذ بداية صناعة الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات من القرن الماضي، شهدت عدة موجات تكنولوجية. والطرق الرئيسية الحالية لتعلم الآلة تشمل ثلاث مدارس رئيسية: الاتصال، الرمزية والسلوكية، حيث تهيمن المدرسة الاتصالية المتمثلة في الشبكات العصبية، والتي تُعرف أيضًا بالتعلم العميق.

! علم الوافد الجديد 丨 الذكاء الاصطناعي x التشفير: من الصفر إلى الذروة

تطورت تقنيات التعلم العميق على مرّ الزمن، بدءًا من الشبكات العصبية الأولى، وصولًا إلى الشبكات العصبية التقدمية، وشبكات الأعصاب المتكررة، والشبكات العصبية التلافيفية، والشبكات التوليدية التنافسية، وأخيرًا تطورت إلى النماذج الكبيرة الحديثة مثل تقنية Transformer المستخدمة في GPT. تتيح تقنية Transformer من خلال إضافة المحولات، ترميز البيانات من أوضاع مختلفة إلى تمثيلات عددية، مما يحقق القدرة على معالجة متعددة الأوضاع.

! [الوافد الجديد Science Popular 丨الذكاء الاصطناعي x Crypto: من الصفر إلى الذروة](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c50ee5a87373c6cd6c4dc63adc2cf47c.webp019283746574839201

شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي ثلاث موجات تقنية هامة:

1. ستينيات القرن العشرين: تطور تقنية الرمزية، التي حلت مشكلة معالجة اللغة الطبيعية العامة والحوار بين الإنسان والآلة. وفي نفس الفترة وُلدت أنظمة الخبراء.

2. التسعينيات من القرن العشرين: هزمت آي بي إم ديب بلو بطل الشطرنج، مما يمثل ذروة ثانية لتقنية الذكاء الاصطناعي.

3. منذ عام 2006 حتى الآن: تم تقديم مفهوم التعلم العميق وتطوره بسرعة، مما يدل على وصول الموجة التكنولوجية الثالثة.

! [علم الوافد الجديد 丨الذكاء الاصطناعي x التشفير: من الصفر إلى الذروة])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0c9bdea33a39a2c07d1f06760ed7e804.webp(

في السنوات الأخيرة، حققت نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT تقدمًا كبيرًا، مما دفع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة جديدة من التطور. لكن يجب أيضًا أن نلاحظ أن التعلم العميق ليس الطريق الوحيد لتطور الذكاء الاصطناعي، فهناك مسارات تقنية أخرى لا تزال قيد الاستكشاف.

! [علم الوافد الجديد 丨الذكاء الاصطناعي x التشفير: من الصفر إلى الذروة])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-609c5dd6ee0abcec6bf9c118d7741867.webp(

تتكون سلسلة صناعة التعلم العميق بشكل رئيسي من:

1. الأجهزة: شرائح الذكاء الاصطناعي المعتمدة على GPU
2. خدمات السحابة: تقدم قدرة حسابية مرنة وحلول تدريب مستضافة
3. البيانات: جمع بيانات التدريب، ووسمها، وتخزينها
4. الخوارزمية: تصميم وتحسين نموذج التعلم العميق
5. التطبيقات: تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

! [علم الوافد الجديد 丨الذكاء الاصطناعي x التشفير: من الصفر إلى الذروة])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f37fb0100218188368f4d31940aab2a3.webp(

من بين ذلك، تعتبر GPU والبيانات والقوة الحاسوبية عوامل رئيسية تحد من تطوير النماذج الكبيرة. مع زيادة حجم النموذج، تزداد بسرعة الحاجة إلى القوة الحاسوبية والبيانات، مما يدفع تطوير سلسلة الصناعة بأكملها.

![معلومات للمبتدئين丨AI x Crypto: من الصفر إلى القمة])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8848582a34ba293d15afae15d90e3c95.webp(

يمكن أن يؤدي دمج تقنية blockchain مع الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق تأثيرات مترابطة في المجالات التالية:

1. إعادة تشكيل توزيع قيمة سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي من خلال الاقتصاد الرمزي
2. استخدام شبكة لامركزية لمشاركة موارد الحوسبة
3. تحقيق تدريب الذكاء الاصطناعي مع حماية خصوصية البيانات
4. خدمات الذكاء الاصطناعي الآلية المعتمدة على العقود الذكية

! [علم الوافد الجديد 丨الذكاء الاصطناعي x التشفير: من الصفر إلى الذروة])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53c48daf49a3dbb35c1a2b47e234f180.webp019283746574839201

بشكل عام، لا يزال دمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع تقنية blockchain في مرحلة مبكرة، لكنه يظهر آفاق تطبيق واسعة. في المستقبل، مع استمرار الابتكار في كلا المجالين، من المتوقع أن يؤدي ذلك إلى إحداث المزيد من سيناريوهات التطبيقات الرائدة.

! [علم الوافد الجديد 丨 الذكاء الاصطناعي x التشفير: من الصفر إلى الذروة] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-250a286e79261e91a0e7ac4941ff5c76.webp019283746574839201