پیشرفت‌های اخیر در فناوری هوش مصنوعی (AI) کاربردهای عملی اون رو گسترش داده و به این فناوری اجازه داده تا در حوزه‌های متنوع و قبلاً تصور نشده ادغام بشه.

از تنظیم توصیه‌های شخصی‌شده که تجربیات کاربر آنلاین رو افزایش می‌ده تا راهنمایی خودروهای خودران، تأثیر هوش مصنوعی غیرقابل انکار هست. الگوریتم های یادگیری عمیق بسیاری از پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی رو هدایت می‌کنن. این به این دلیل هست که قابلیت‌های یادگیری عمیق به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان رو می‌ده تا با تقلید از فرآیند یادگیری طبیعی انسان، که با اتکا به شبکه‌های عصبی مصنوعی امکان‌پذیر هست، وظایف رو با کارایی و دقت قابل‌توجهی انجام بدن.

برخلاف رویکردهای سنتی مبتنی بر قوانین، الگوریتم‌های یادگیری عمیق با استفاده از مقادیر زیادی داده آموزش داده می‌شن تا عملکردشون رو به تدریج اصلاح کنن. این فرآیند تکراری به برنامه‌های هوش مصنوعی اجازه می‌ده تا الگوها و روابط پیچیده درون داده‌ها رو تشخیص بدن و در نهایت اون‌ها رو قادر می‌سازه تا وظایف تعیین‌شده رو با دقت استثنایی انجام بدن.

قابلیت‌های پیشرفته، نقش هوش مصنوعی رو به راه‌حل ایده‌آل برای تقویت ویژگی‌های Web3 تبدیل می‌کنه. بنابراین، Web3 دقیقا چیست؟ اصطلاح Web3 که توسط یکی از بنیانگذاران اتریوم، گاوین وود در سال ۲۰۱۴ ابداع شد، به مفهومی دگرگون کننده از اینترنت اشاره داره که بر اساس اصول تمرکززدایی و توانمندسازی کاربر ساخته شده و بر پایه تکنولوژی بلاک چین ساخته شده.

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

مالکیت کاربر و کنترل داده در این چارچوب جدید، که اصول اصلی اون با دور زدن نهادهای متمرکزی که از داده‌های کاربر سوء استفاده می‌کنن، حفظ می‌بشه، همونطور که در مدل فعلی اینترنت Web2 رایج هست.

این سطح از استقلال به کسب درآمد از محتوا نیز گسترش پیدا می‌کنه، جایی که Web3 جوامع رو قادر می‌سازه تا اقتصادهای توکن‌شده خودشون رو ایجاد کنن و سازندگان محتوا مستقیماً محتواشون رو مالک و مدیریت کنند.

با حذف واسطه ها، Web3 همچنین به سازندگان اجازه می‌ده تا مستقیماً با مخاطبان خود ارتباط برقرار کنن، نرخ درآمدزایی رو تعیین کنند و با حفظ حاکمیت هنری خودشون، غرامت کامل برای کار دریافت کنند.

نقش هوش مصنوعی در Web3 چیست؟

در حال حاضر در پیوند یک انقلاب تکنولوژیکی، هوش مصنوعی این پتانسیل رو داره که رشد Web3 رو افزایش بده. در ادامه به طور خلاصه نقش هوش مصنوعی در بهبود محیط های Web3 آورده شده:

• افزایش تجربیات کاربر

هوش مصنوعی می‌تونه به عنوان یک نیروی دگرگون کننده ظهور کنه که با ارائه تجربیات فوق شخصی به کاربران، تعاملات کاربران در پلتفرم های Web3 رو متحول می‌کنه. به عنوان مثال، این فناوری می‌تونه برای ارائه محتوای فید خبری به کاربران بر اساس ترجیحات فردی اون‌ها استفاده بشه. این قابلیت با استفاده از بینش‌های مبتنی بر داده بر اساس تعاملات کاربر و الگوهای تعامل به دست میاد.

این فناوری همچنین می‌تونه برای توسعه اپلیکیشن های web3 کاربردی برتر استفاده بشه. این برنامه‌ها که توسط هوش مصنوعی طراحی شدن، ویژگی ها و عملکردهای نسل بعدی رو ارائه می‌دن. برای مثال، در محیط‌های بازی Web3، شخصیت‌های غیربازیکن مبتنی بر هوش مصنوعی (NPC) می‌تونن برای انطباق با اقدامات و انتخاب‌های بازیکنان، ایجاد روایت‌های پویا و تجربه‌های فراگیرتر تنظیم بشن . NPC ها توسط نرم افزار بازی کنترل می‌شن تا توسط یک بازیکن.

هوش مصنوعی در تولید محتوا

وجود اینترنت به یک جریان مداوم از محتوای تازه بستگی داره که با تحریک مکالمات و تشویق به کشف، تعامل رو تقویت می‌کنه. با این حال، الزامات ایجاد محتوای مداوم می‌تونه دلهره آور باشه.

هوش مصنوعی مولد رو وارد کنید – یک تغییر بدنه بازی در این زمینه. هوش مصنوعی مولد، مخفف هوش مصنوعی مولد، به دسته‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شه که برای تولید محتوای منحصربه‌فرد به صورت مستقل طراحی شدن.

در زمینه Web3، ابزارهای مولد هوش مصنوعی می‌تونن به عنوان مثال برای ایجاد آثار هنری منحصر به فرد، در حال تکامل، پوشش‌ها و جلوه‌های صوتی استفاده بشن. این سطح از تغییرپذیری و سازگاری با استفاده از چارچوب‌های یادگیری ماشینی مثل شبکه های متخاصم مولد (GANs) امکان‌پذیر میشه.

افزایش کیفیت

کیفیت محتوا عامل مهمی در جذب و حفظ کاربران در پلتفرم‌های Web3 خواهد بود. این به این دلیل هست که محتوای با کیفیت بالا کاربران رو مجذوب خودش می‌کنه که منجر به افزایش تعامل و تعامل می‌شه.

پلتفرم‌های Web3 می‌تونن از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود محتوای خود با استفاده از ابزارهایی برای خودکارسازی وظایف ویرایش مثل بهبود تصویر و ترجمه استفاده کنن.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تونه با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری ماشینی مثل الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری ماشینی مثل اون‌هایی که بر اساس شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای انجام تجزیه و تحلیل چهره و تشخیص این نوع رسانه‌ها مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) هست، در فضاهای Web3 برای شناسایی دیپ‌فیک‌ها – محتوای رسانه‌ای دستکاری شده و اغلب فریبنده – ادغام بشه.

قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی

قراردادهای هوشمند به طور مستقل قطعه‌هایی از کد رو اجرا می‌کنن که روی سیستم‌های بلاک چین اجرا می‌شن. برنامه‌هایی که به‌دقت طراحی شدن، به‌عنوان داوران اعتماد غیرقابل تغییری عمل می‌کنن که بدون نیاز به واسطه اجرا می‌شن و تنها زمانی فعال می‌شن که شرایط از پیش تعریف‌شده برآورده بشن.

هنگامی که با قابلیت‌های هوش مصنوعی تقویت می‌شن، فراتر از محدوده سنتی خود تکامل پیدا می‌کنن و می‌تونن مجموعه‌های داده گسترده رو تجزیه و تحلیل کنند، سناریوهای پیچیده رو درک کنن و در پاسخ به شرایط در حال تغییر تصمیمات تطبیقی بگیرن. با استفاده از قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرم‌های Web3 می‌تونن عصر جدیدی از قراردادهای هوشمند رو آغاز کنن که هم هوشمندی و هم تطبیق پذیری دارن.

برای مثال، در اکوسیستم‌های مالی غیرمتمرکز Web3 (DeFi)، قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تونن برای محاسبه الزامات وثیقه بهینه برای وام‌ها بر اساس داده‌های بازار زمان واقعی و عوامل خطر استفاده بشن. چنین قابلیت‌هایی به کاهش مسائل مربوط به نقدینگی در شبکه های DeFi کمک می‌کنه.

بینش داده های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش بینی در Web3

فناوری هوش مصنوعی رو می‌شه در بسترهای Web3 برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها با هدف استخراج بینش معنادار از مجموعه داده‌های غیرمتمرکز استفاده کرد.

برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تونن برای تجزیه و تحلیل داده‌های متنی در بسترهای Web3 برای تعیین جنبه‌هایی مثل احساسات، موضوعات و سایر اطلاعات کلیدی استفاده بشن. چنین قابلیت هایی برای درک بازخورد و احساسات کاربر مفید خواهد بود.

فراتر از تجزیه و تحلیل متن، مدل‌های هوش مصنوعی تحلیلی پیش‌بینی‌کننده می‌تونن برای تحلیل روندهای بازار و پویایی نشانه‌ها به منظور ارائه بینش عمیق در مورد توکنومیک در شبکه‌های Web3 به کار گرفته بشن. چنین ویژگی‌هایی به ویژه برای سرمایه گذاران Web3 که مایل به درک شرایط حاکم بر بازار، خطرات و پویایی اکوسیستم در حال تحول هستند، مفید خواهد بود.

راه حل‌های امنیتی AI برای Web3

برای پیاده سازی پروتکل های امنیتی قوی مثل تأیید هویت دیجیتال، می‌شه روی راه حل های امنیتی AI Web3 حساب کرد. به عنوان مثال، سیستم‌های تایید مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تونن برای تایید اصالت کاربران در شبکه‌های غیرمتمرکز از طریق استفاده از تکنیک‌هایی مثل تشخیص چهره و احراز هویت بیومتریک استفاده بشن. چنین قابلیت هایی می‌تونه به کاهش خطر جعل هویت یا دسترسی غیرمجاز کمک کنه.

علاوه بر این، این فناوری می‌تونه برای پیاده سازی تکنیک های حفظ حریم خصوصی مثل حریم خصوصی افتراقی و رمزگذاری همومورفیک که امکان تجزیه و تحلیل داده‌ها رو بدون به خطر انداختن حریم خصوصی کاربر فراهم می‌کنه، به کار گرفته بشه.

علاوه بر موارد استفاده امنیتی فوق الذکر، هوش مصنوعی می‌تونه در امنیت Web3 برای شناسایی توکن های غیرقابل تعویض جعلی (NFT) استفاده بشه. ابزارهای هوش مصنوعی که برای این منظور ساخته شدن معمولاً می‌تونن داده‌های NFT مثل مهرهای زمانی، امضاها و شناسه‌های منحصربه‌فرد رو بررسی کنند تا جعلی‌های احتمالی رو پرچم‌گذاری کنند. چنین فناوری‌هایی برای جلوگیری از کلاهبرداری‌های کپی‌مینت 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 کارکرد مؤثر، به داده های خارجی دقیق و قابل اعتماد نیاز دارن و برای به دست آوردن این اطلاعات به اوراکل ها وابسته هستند.

در حالی که اوراکل های مرسوم تا حدی قابل اعتماد هستند چرا که مبتنی بر قوانین بوده و داده‌هاشون رو از منابع داده از پیش تعریف شده دریافت می‌کنن، اون‌ها قادر به تجزیه و تحلیل و تفسیر اطلاعات برای شناسایی داده های بالقوه غیرقابل اعتماد نیستن که می‌تونه منجر به خطرات پلت فرم بی سابقه‌ای بشه.

با استفاده از روش‌های راستی‌آزمایی داده‌ها مثل تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل، اوراکل‌های هوش مصنوعی اطمینان حاصل می‌کنن که فقط داده‌های تأیید شده به قراردادهای هوشمند می‌رسند و در نتیجه خطر تقلب و دستکاری رو کاهش می‌بدن.

حاکمیت داده Web3 و هوش مصنوعی

مدل‌های سنتی هوش مصنوعی که عمدتاً به سیستم‌های متمرکز واگذار می‌شن، اغلب برای سازگاری با ایده‌آل‌های تمرکززدایی تلاش می‌کنن. اتکای اون‌ها به فروشگاه‌های داده‌های خصوصی و الگوریتم‌های اختصاصی نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی و کنترل داده‌ها رو افزایش می‌ده و در نتیجه مانع از تمرکززدایی واقعی می‌شه.

معرفی مدل های غیرمتمرکز هوش مصنوعی پتانسیل رسیدگی به این مسائل رو داره. مدل‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی، بر خلاف همتایان متمرکز خودشون، به طور ایده‌آل در جوامع منبع باز که شفافیت و همکاری رو حمایت می‌کنن، توسعه پیدا می‌کنن.

این الگوریتم‌ها، بدون محدودیت‌های اختصاصی، به پلتفرم‌های Web3 و کاربران اون‌ها اجازه می‌دن تا از فناوری‌های هوش مصنوعی بدون تسلیم داده‌های خود به نهادهای متمرکز بهره‌مند بشن. پیشرفت در چنین سیستم های غیرمتمرکز به حفظ حاکمیت و عدم تمرکز شبکه های Web3 کمک می‌کنه.

منبع:

The role of AI in emerging Web3 technologies