مقدمة عن المشروع

Bittensor هي في الأساس شبكة نظير إلى نظير (P2P) غير مسموح بها تعمل على الاستفادة من اقتصاد رمز blockchain لتحفيز إنشاء وتشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمطورين، توفر شبكة Bittensor طريقة لسوق تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وبالنسبة للمستخدمين النهائيين، فهي تتيح الوصول المباشر إلى موارد الشبكة بتكلفة أقل. تتمثل رؤية شبكة Bittensor في تسخير قوة السوق الرقمي لدفع تطوير أهم سلعة رقمية - الذكاء الاصطناعي. هدفها هو بناء أقوى شبكة للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن كل شخص عادي من الاستفادة منها والحصول على الملكية، وتعزيز نموذج التنمية من القاعدة إلى القمة بدلاً من نموذج التنمية من أعلى إلى أسفل.

الشبكات الفرعية

تحدث جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجودة على شبكة Bittensor على شبكاتها الفرعية أو الشبكات الفرعية. تحتوي كل شبكة فرعية على حالة استخدام مخصصة. يوجد حاليًا 32 شبكة فرعية على Bittensor، كما هو موضح في الشكل التالي.

الرسم البياني 1: النظام البيئي للشبكة الفرعية، المصدر من X@0xai_dev

فيما يلي بعض الأمثلة النموذجية للشبكات الفرعية:

تنتمي الشبكة الفرعية 1 إلى فئة الشبكات الفرعية لإنشاء النص، حيث يرسل المدققون مطالبات إلى القائمين بالتعدين، ويقوم القائمون بالتعدين بإنشاء نتائج بناءً على هذه المطالبات. سيحصل عامل المنجم الذي حصل على أفضل نتيجة على مكافأة.

Subnet5 هي شبكة فرعية لتوليد الصور من النص، حيث يقوم القائمون بالتعدين بإنشاء صور بناءً على متطلبات العميل. يقوم المدققون بتصنيف الصور بناءً على جاذبيتها الجمالية ومدى مطابقتها للكلمات السريعة للعميل. بالإضافة إلى ذلك، يتلقى المدققون عقوبة بسيطة للصور المتشابهة جدًا من حيث الأسلوب، لتشجيع التنوع في نماذج الصور التي يستضيفها القائمون بالتعدين.

Subnet8 هي شبكة فرعية تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باتجاهات السوق المالية، وتركز حاليًا بشكل أساسي على التنبؤ باتجاهات أسعار البيتكوين. ومع ذلك، مع تطور المشروع، فإنه سيتوسع تدريجيًا إلى أسواق مالية أخرى أو مجالات محددة (مثل المراهنات الرياضية). تظهر أحدث البيانات على هذه الشبكة الفرعية أن متوسط مكافأة التعدين اليومية يبلغ 133000 دولار، مع مكافأة سنوية تقدر بـ 32 مليون دولار.

الرسم البياني 2: البيانات المتعلقة بالشبكة الفرعية 8، المصدر من www.taoshi.io

الأدوار في Blockchain

1) عمال المناجم: يمكن فهمهم على أنهم مقدمو نماذج الذكاء الاصطناعي أو الخوارزميات، ويستضيفون نماذج الذكاء الاصطناعي ويقدمونها لشبكة Bittensor. تحتوي الشبكات الفرعية المختلفة في Bittensor على نماذج مختلفة، مثل نماذج إنشاء النص ونماذج إنشاء الصور وما إلى ذلك.

2) المدققون: يعملون كمقيمين لشبكة Bittensor، بهدف تقييم النتائج التي أكملها القائمون بالتعدين والتحقق منها لمساعدة العملاء في الحصول على أفضل الحلول. لكي يصبح المستخدم مدققًا، يجب أن يكون المستخدم من بين أفضل 64 حاملًا لـ TAO وأن يسجل UID على أي من شبكاته الفرعية. (ومع ذلك، بالنظر إلى قائمة المدققين، يبدو أن معظم المؤسسات من النظام البيئي للمشروع متضمنة، وربما تصبح منظمات أو مستخدمون آخرون في وقت لاحق مدققين.)

الرسم البياني 3: قائمة المدقق، نموذج المصدر www.taostats.io

3) المرشحون: يقوم المرشحون بتفويض رموز TAO الخاصة بهم إلى المدققين لإظهار دعمهم وكسب مكافآت التوقيع المساحي. معلومات المدقق مفتوحة ولامركزية، مما يسمح للمرشحين بالبحث واختيار المدققين المناسبين لمشاركة الرموز الخاصة بهم بناءً على المعلومات المتاحة للجمهور.

4) المستخدمون: المستخدمون النهائيون لنماذج الذكاء الاصطناعي في شبكة Bittensor.

في جملة واحدة، يمكن تلخيص العلاقة بين هذه الأدوار الأربعة على النحو التالي: يقدم المستخدمون/العملاء مطالبهم؛ يقوم القائمون بالتعدين بإنشاء نتائج المهام باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي على الشبكة الفرعية المقابلة بناءً على هذه المتطلبات؛ يقوم المدققون بتقييم النتائج واختيار الحل الأفضل للعملاء؛ يختار المرشحون أدوات التحقق التي يدعمونها لرموز الحصة.

العمارة التقنية

شبكة Bittensor عبارة عن بروتوكول تعلم آلي لامركزي من نظير إلى نظير. داخل الشبكة، يتم قياس ذكاء الآلة بواسطة أنظمة ذكية أخرى عبر الإنترنت بطريقة مستمرة وغير متزامنة من نظير إلى نظير (P2P). لا يركز هذا النظام على قدرة النموذج على إكمال مهام محددة فحسب، بل يركز أيضًا على تقييم قدرة النموذج على إنتاج المعلومات. تستخدم الشبكة دفتر الأستاذ الرقمي لتسجيل إنجازات الباحثين (المعدنين/المطورين) وتقديم المكافآت، مما يمكنهم من الاستفادة من العمل الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي. تنقسم الشبكة إلى قسمين: طبقة الذكاء الاصطناعي التي تعالج الذكاء وطبقة البلوكشين المسؤولة عن التسجيل والمكافأة.

طبقة blockchain هي طبقة blockchain من الطبقة 0 تعتمد على Polkadot Substrate، المسؤولة عن تنفيذ آليات الإجماع، وضمان هوية العقدة، وتحفيز عقد الشبكة. تقع الطبقتان أسفل طبقة الذكاء الاصطناعي، وتتواصلان من خلال الاتصال بين العمليات. لتوزيع الحوافز بشكل عادل بين جميع العقد المشاركة، تستخدم شبكة Bittensor الإجماع وتعزز الثقة المرجحة بالمساهمين (التي يتم تحقيقها من خلال مشاركة المصادقين والمرشحين). طبقة الذكاء الاصطناعي، إلى جانب الاستدلال والتدريب، مسؤولة أيضًا عن تلخيص نواة Bittensor وضمان توافق الشبكات العصبية للعقدة مع مدخلات/مخرجات العقد الأخرى في الشبكة.

الرسم البياني 4: نظام Blockchain والذكاء الاصطناعي، المصدر من bittensor.com

إجماع يوما

إجماع Yuma عبارة عن خوارزمية إجماع لامركزية من نظير إلى نظير مصممة لتحقيق التوزيع العادل للموارد الحسابية عبر شبكة العقدة. شبكة Bittensor مدعومة بخوارزمية إجماع Yuma. إنها تتبنى آلية إجماع مختلطة تدمج إثبات العمل (POW) وإثبات الحصة (POS). تقوم العقد الموجودة في الشبكة بأعمال حسابية، وتتحقق من المعاملات، وتنشئ كتلًا جديدة، والتي يتم التحقق منها أيضًا بواسطة العقد الأخرى. يحصل المساهمون الذين يجتازون التحقق على مكافآت رمزية. بالمقارنة مع آليات الإجماع التقليدية، يجمع هذا الوضع الهجين بين مزايا آليتي الإجماع. فمن ناحية، يتجنب استهلاك الطاقة المفرط لآلية أسرى الحرب، ويعالج المخاوف البيئية؛ ومن ناحية أخرى، فهو يتجنب مخاطر المركزية الموجودة في نقاط البيع، مما يضمن أمن الشبكة واللامركزية.

اقتصاد رمزي

يعمل رمز Bittensor، TAO، بمثابة رمز مكافأة الشبكة، ورمز الوصول، ورمز الحوكمة، مما يسمح لحاملي الرمز المميز أيضًا بمشاركة الرموز المميزة الخاصة بهم. يتم إنتاج TAO كل 12 ثانية، أي ما يعادل إصدار 7200 رمزًا يوميًا. يتم توزيع الرموز المميزة الجديدة بالتساوي بين القائمين بالتعدين والمدققين. تم تحديد إجمالي المعروض من TAO عند 21 مليونًا، مع انخفاض معدل الإصدار إلى النصف بمجرد إصدار نصف العرض. يحدث هذا النصف كل 12 ثانية لكل كتلة، أي ما يعادل النصف كل أربع سنوات، مع كل علامة نصف للإصدار المتبقي تؤدي إلى حدث نصف جديد حتى يتم تداول جميع الـ 21 مليون TAO. يمكن اعتبار هذا بمثابة تكريم لبيتكوين. اعتبارًا من وقت كتابة هذا التقرير، وصل المعروض المتداول من الرمز المميز إلى أكثر من 6 ملايين، مع قيمة سوقية تبلغ 3.5 مليار دولار أمريكي، مما جعله يحتل المرتبة 26 على CoinGecko.

الصورة التالية هي لقطة توزيع الرمز المميز من taostats.io، مما يشير إلى أن TAO كان إطلاقًا عادلاً، مع عدم وجود مبيعات مسبقة إلى شركات رأس المال الاستثماري، وما إلى ذلك. وفي الوقت الحالي، يمثل العرض المتداول حوالي 30% من إجمالي العرض.

الرسم البياني 5: نموذج الاقتصاد الرمزي، المصدر من المصدر www.taostats.io

الملخص

في مقال نشره فيتاليك بوتيرين الشهر الماضي، "ما هي التقاطعات الأكثر إثمارًا بين العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي؟"، ذكر أن "استخدام حوافز العملات المشفرة لتعزيز ذكاء اصطناعي أفضل يمكن تحقيقه دون الوقوع في حفرة الأرانب الخاصة بالتشفير الكامل". من بين هذه الأساليب والأساليب المشفرة، وأساليب مثل Bittensor. وهذا يسلط الضوء على تأييد Vitalik لمشروع Bittensor. يختار المشروع أفضل الخيارات من نماذج الخوارزميات الحالية من خلال آليات الحوافز، مما يعني أنه لا ينتج خوارزميات بل ينقلها، وبالتالي تعزيز تطوير سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي. ومع استمرار شعبية الذكاء الاصطناعي، تضاعفت القيمة السوقية للمشروع ثلاث مرات تقريبًا منذ يناير من هذا العام. شخصيًا، أجد أن النظام البيئي الغني للتطبيقات ضمن شبكتها الفرعية، مثل تشخيص الصحة الطبية، وإنشاء الأصول ثلاثية الأبعاد، وتوليد الصوت، وتوليد الصور، والتدريب المسبق للنماذج الموزعة، وما إلى ذلك، مثير للاهتمام للغاية ويستحق المزيد من الاستكشاف.