على مدى السنوات القليلة الماضية، كانت صناعة الذكاء الاصطناعي مشغولة بالنماذج.
نماذج أكبر.
نماذج أذكى.
نماذج أكثر قوة.
ولكن مع نضوج التكنولوجيا، أصبح تحدٍ آخر أكثر أهمية:
التنسيق.
لن يتكون نظام الذكاء الاصطناعي في المستقبل من نموذج واحد يقوم بكل شيء.
من المحتمل أن يتكون من آلاف النماذج المتخصصة، والوكالات المستقلة، وموردي البيانات، وشبكات الحوسبة التي تعمل معًا.
السؤال لم يعد:
"هل يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مخرجات ذكية؟"
السؤال هو:
"كيف نقوم بتنسيق الذكاء على نطاق واسع؟"
هنا تصبح البنية التحتية حرجة.
تحتاج الوكالات الذكية إلى حوسبة موثوقة.
تحتاج التطبيقات إلى تنفيذ قابل للتحقق.
يحتاج المطورون إلى الوصول المفتوح إلى الموارد دون الاعتماد بالكامل على المزودين المركزيين.
OpenGradient تبني نحو ذلك المستقبل.
بدلاً من المنافسة لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي آخر، يركز المشروع على إنشاء طبقة بنية تحتية حيث يمكن تنفيذ الذكاء والتحقق منه وتنسيقه عبر شبكة لامركزية.
بطرق عديدة، يعكس هذا تطور الإنترنت.
لم تكن الفرصة الأكبر في إنشاء موقع ويب واحد.
كانت في إنشاء البنية التحتية التي سمحت بوجود ملايين مواقع الويب.
قد يتجه الذكاء الاصطناعي في نفس الاتجاه.
يمكن أن تأتي الجيل القادم من القيمة من الأنظمة التي تربط الذكاء بدلاً من الأنظمة التي تولده ببساطة.
لأن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بالنماذج الأكثر ذكاءً.
إنه يتعلق بتنسيق الذكاء على نطاق عالمي.
$OPG #OPG #Aİ #CryptoAi