ابو ابراهيم الفضلي

Dans l'océan des projets de cryptographie, tous les projets de cryptographie ne laissent pas une empreinte permanente, mais @Mira - Trust Layer of AI - Trust Layer of AI sculpte tranquillement sa place dans ce domaine. Alors que de nombreuses équipes poursuivent le bruit, les annonces brillantes et l'attention à court terme, MIRA prend un chemin différent. L'équipe se concentre sur la construction d'outils et d'infrastructures significatifs qui servent vraiment les développeurs et les utilisateurs. À première vue, cela peut ne pas attirer les titres, mais pour ceux qui remarquent, il est clair que quelque chose de substantiel se forme. Le projet montre que le travail patient et réfléchi peut créer une valeur beaucoup plus grande que ce que peut faire le bruit.

@Fabric Foundation
Lorsque tout le monde parle de vitesse, d'intelligence, d'automatisation et d'avenir. Mais sous tout cet enthousiasme, il y a quelque chose de plus lourd qui reste silencieusement dans la pièce. Quelque chose que les gens ressentent même lorsqu'ils ne peuvent pas l'expliquer complètement. Ce n'est pas vraiment la peur des robots. C'est la peur de perdre le contrôle sur le monde qui nous entoure sans réaliser quand cela a glissé loin.

Ce n'est pas vraiment une peur des robots. C'est une peur de perdre le contrôle sur le monde qui nous entoure sans réaliser quand nous avons glissé loin@Mira - Trust Layer of AI
Cela ne semble pas être une autre tentative de construire des machines plus intelligentes. Cela ressemble davantage à une réponse à une inquiétude humaine plus profonde - l'inquiétude que la technologie devienne plus puissante alors qu'il est de plus en plus difficile de la questionner, de la comprendre, et que les gens ordinaires aient du mal à la façonner. Et peut-être que c'est la véritable crise de cette époque. Pas parce que les machines apprennent à faire plus, mais parce que les systèmes qui les entourent se construisent si rapidement qu'ils pourraient laisser les humains suivre un avenir dans lequel ils n'ont vraiment pas eu de voix.

@Fabric Foundation
La première chose qui a attiré mon attention sur le réseau Mira n'était ni le battage médiatique ni les promesses brillantes autour de l'intelligence artificielle. C'était le fait que le projet essaie de résoudre un problème qui intéresse vraiment.
Cela la distingue déjà de la plupart des projets d'intelligence artificielle cryptés.
Si vous passez du temps à explorer ce secteur, vous commencerez à remarquer un motif. De nombreux projets reposent sur la même formule : rassembler quelques mots à la mode, dessiner une vision massive autour des agents intelligents et des systèmes automatisés, et espérer que les gens se concentrent sur l'excitation plutôt que sur les détails. Le langage est généralement impressionnant. L'ambition semble énorme. Mais lorsque vous regardez de près, il est souvent difficile de déterminer l'écart réel qui est abordé.

@Mira - Trust Layer of AI
Vous pourriez découvrir si vous passez du temps avec MIRA à explorer ce secteur, vous commencerez à remarquer un motif. De nombreux projets s'appuient sur la même formule : rassembler quelques mots à la mode, dessiner une vision massive autour des agents intelligents et des systèmes automatisés, et espérer que les gens se concentrent sur l'excitation plutôt que sur les détails. Le langage est généralement impressionnant. L'ambition semble énorme. Mais lorsque vous regardez de plus près, il est souvent difficile de cerner le véritable écart qui est abordé.

@Fabric Foundation
Au bon moment, l'une des raisons pour lesquelles le protocole Fabric a attiré mon attention est qu'il ne semble pas être un autre projet essayant de s'immerger dans le récit habituel de l'intelligence artificielle + des cryptomonnaies. De nombreuses équipes dans ce domaine s'appuient sur la même formule : attacher un code aux dernières tendances, l'enrober de langage sur l'automatisation ou des agents ou des robots, et espérer que le récit prenne de l'élan.

@Mira - Trust Layer of AI
Lorsque nous regardons le monde de Web3 qui se développe à un rythme sans précédent. De la finance décentralisée (DeFi) aux NFTs et au métavers, nous assistons à une révolution numérique. Cependant, il existe un obstacle crucial qui continue de tourmenter ce domaine : la fiabilité. Comment pouvons-nous faire confiance aux données que nous voyons ? Comment pouvons-nous vérifier les informations sans autorité centrale ? C'est ici que le réseau Mira entre en jeu en tant qu'élément central.

@Fabric Foundation
اننا عندما نتحدث عن الاقتصادات الرقمية اليوم، غالبًا ما تنتقل المحادثة مباشرة إلى الأجزاء المرئية مثل منصات DeFi والأسواق الإلكترونية، أو العدد المتزايد من الخدمات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. هذه هي الأشياء التي يتفاعل معها الناس بشكل مباشر، لذا من الطبيعي أن تحصل على معظم الانتباه.
ولكن إذا قضيت وقتًا كافيًا في النظر إلى كيفية عمل هذه الأنظمة البيئية، ستبدأ في ملاحظة شيء آخر. خلف كل اقتصاد رقمي توجد طبقة من البنية التحتية التي لا يراها معظم المستخدمين أبدًا.
وتميل تلك الطبقة إلى تشكيل كل ما يأتي بعدها.
هذه واحدة من الأسباب التي تجعل اتجاه مؤسسة بروتوكول Fabric مثيرًا للاهتمام لمشاهدته. بدلاً من التركيز فقط على التطبيقات أو الاتجاهات قصيرة الأجل، يبدو أن المؤسسة أكثر قلقًا بشأن بناء أنظمة تسمح للشبكات الرقمية بالتنسيق مع بعضها.
قد لا يبدو هذا مثيرًا في البداية، ولكن تاريخيًا، تنتهي تلك الأنواع من قرارات البنية التحتية إلى التأثير على كامل نظم التكنولوجيا.
إذا نظرت إلى الطريقة التي تطورت بها الاقتصاديات الرقمية على مدار العقد الماضي، فإن النمو كان ملحوظًا جدًا. ما بدأ كمدفوعات عبر الإنترنت بسيطة قد توسع تدريجيًا ليشمل مشهدًا أوسع بكثير. الآن لدينا تمويل لامركزي، أصول رمزية، منصات منشئين، عوالم افتراضية، مقتنيات رقمية، وزيادة، خدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتفاعل مع هذه البيئات.
كل من هذه المساحات تولد اقتصادها الخاص.
التحدي هو أن العديد منها لا يزال يعمل بشكل منفصل. غالبًا ما تستخدم الشبكات المختلفة معايير مختلفة، وبنية تحتية مختلفة، وأنظمة اقتصادية مختلفة. نقل الأصول أو البيانات بين تلك البيئات ليس دائمًا مباشرًا، وأحيانًا يقدم مخاطر لا يلاحظها المستخدمون على الفور.
كلما نمت الاقتصاديات الرقمية أكبر، تصبح تلك التجزئة أصعب تجاهلًا.
بدلاً من الأنظمة المعزولة، ما يبدأ في الظهور هو شبكة من المنصات المترابطة. تتفاعل أنظمة الألعاب مع الأسواق. تتصل الشبكات المالية مع منصات الأصول الرقمية. تسحب خدمات الذكاء الاصطناعي البيانات من عدة بيئات وتعيد نتائج تؤثر على النشاط الاقتصادي.
عند تلك النقطة، يتوقف التحدي الحقيقي عن كونه المنصات الفردية ويبدأ في أن يصبح التنسيق.
هنا حيث قد تلعب مشاريع البنية التحتية مثل Fabric #robo دورًا أكبر.
تبدو الفكرة الأساسية بسيطة إلى حد ما: من المرجح أن تستمر الاقتصاديات الرقمية في التوسع عبر شبكات متعددة بدلاً من الانهيار في نظام واحد مهيمن. ستتخصص البيئات المختلفة في أدوار مختلفة. ستتركز بعض الشبكات على التمويل، وأخرى على البيانات، وأخرى على التطبيقات أو أنظمة الذكاء الاصطناعي.
إذا حدث ذلك، قد لا تكون التكنولوجيا الأكثر أهمية هي المنصات الفردية نفسها، بل البنية التحتية التي تسمح لها بالتفاعل بسلاسة.
يبدو أن تصميم Fabric #ROBO يميل في هذا الاتجاه. بدلاً من أن تتموضع فقط كبيئة واحدة تتنافس على المستخدمين، يبدو أن المشروع يركز أكثر على بناء بنية تحتية تساعد الأنظمة المختلفة على التنسيق.
هذا النوع من النهج يميل إلى أن يكون أكثر أهمية مع نمو النظم البيئية.
سبب آخر قد يجعل هذا مهمًا هو الدور المتزايد للسيارات في الاقتصاديات الرقمية.
تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل في التأثير على كيفية تحليل البيانات، وكيفية عمل الخدمات، وكيفية اتخاذ القرارات في البيئات عبر الإنترنت. مع نضوج هذه التقنيات، من الممكن أن تشارك الوكلاء الذكيون بشكل أكثر مباشرة في الشبكات الاقتصادية.
لكن النشاط المدفوع بالذكاء الاصطناعي يقدم مجموعة جديدة من المتطلبات.
الأنظمة الآلية لا تعمل بنفس الطريقة التي يعمل بها البشر. تتفاعل باستمرار، تعالج كميات كبيرة من البيانات وغالبًا ما تحتاج إلى ظروف قابلة للتنبؤ لتعمل بشكل صحيح. يجب أن تكون البنية التحتية التي تدعم هذه التفاعلات موثوقة بما يكفي لتتمكن الأنظمة من العمل دون إشراف بشري مستمر.
بهذا المعنى، تصبح البنية التحتية للتنسيق أكثر أهمية.
من المرجح أن تحتاج الاقتصاديات الرقمية المبنية حول خدمات الذكاء الاصطناعي، والأسواق الآلية، وأنظمة البيانات الموزعة إلى شبكات تسمح لتلك المكونات بالتفاعل بكفاءة. تصبح البنية التحتية التي تدعم التواصل الآمن، والقواعد الاقتصادية المستقرة، والحوكمة الشفافة جزءًا من الأساس.
هذه منطقة أخرى حيث يصبح النهج الأوسع لمؤسسة Fabric ذا صلة.
بالطبع، من الصعب دائمًا التنبؤ بالتأثير طويل المدى لأي تقنية. تكنولوجيا البلوكشين لا تزال تتطور، والعديد من المشاريع المختلفة تجرب نماذج مختلفة. يركز البعض على القابلية للتوسع، والبعض الآخر على الخصوصية، والبعض الآخر على أنظمة التطبيقات.
لكن نمطًا واحدًا يميل إلى تكرار نفسه في تاريخ التكنولوجيا.
غالبًا ما تحظى التطبيقات بالاهتمام في البداية بينما تحدد البنية التحتية بهدوء ما يصبح ممكنًا لاحقًا.
إذا استمرت الاقتصاديات الرقمية في التوسع كما كانت عليه خلال العقد الماضي، قد تصبح الأنظمة التي تساعد الشبكات على التنسيق أكثر أهمية بشكل متزايد. تأتي المنصات وتذهب، تتغير الاتجاهات بسرعة، لكن البنية التحتية التي تدعم النظم البيئية الكبيرة تميل إلى الاستمرار.
تبدو مؤسسة بروتوكول @Fabric Foundation وكأنها تتموضع في تلك الطبقة، الطبقة التي لا يفكر فيها معظم الناس ولكنها في النهاية تدعم كل شيء آخر.
وعلى المدى الطويل، قد ينتهي الأمر بأن يكون هذا هو المكان الذي يحدث فيه أكبر تأثير في الوقت المناسب وفي عالم التشفير.👍⭐️

@Fabric Foundation
#robo
#Mira
#AltcoinSeasonTalkTwoYearLow
#SolvProtocolHacked

Récemment, j'ai réfléchi à la rapidité avec laquelle la conversation sur l'intelligence artificielle et la blockchain évolue. Il n'y a pas si longtemps, la plupart des discussions dans le monde de la cryptographie tournaient autour de choses comme DeFi, NFTs, ou des solutions d'évolutivité pour des transactions plus rapides. Maintenant, il semble que chaque projet parle d'intelligence artificielle.
Mais quand vous prenez un moment pour reculer, quelque chose devient clair : faire fonctionner des systèmes d'intelligence artificielle n'est pas la même chose que de faire fonctionner des transactions financières. C'est là que beaucoup de l'infrastructure blockchain actuelle commence à se sentir un peu incompatible.

@Mira - Trust Layer of AI
عندما نتحدث ندرك أن أول شيء عادةً ما يبرز عندما أستخدم الذكاء الاصطناعي هو مدى سرعة إنتاجه للإجابات. يتم شرح المواضيع المعقدة في ثوانٍ. يمكن تلخيص بيانات السوق تقريبًا على الفور. الأبحاث التي كانت تتطلب في السابق ساعات يمكن أن تظهر في بضع فقرات. ومع مرور الوقت، بدأت ألاحظ شيئًا آخر. حتى عندما تبدو الإجابات منظمة بشكل جيد، غالبًا ما يكون هناك حدس هادئ للتحقق منها في مكان آخر. قد تبدو الاستجابة مقنعة، لكن اليقين لا يزال يشعر بأنه غير مكتمل.
يكشف هذا الغريزة عن واحدة من أضعف نقاط أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. إنها تولد استجابات من خلال الاحتمالية بدلاً من الإثبات. تحلل النماذج الأنماط ضمن مجموعات بيانات كبيرة وتبني إجابات تبدو صحيحة وفقًا لتلك الأنماط. معظم الوقت، تعمل هذه الطريقة بشكل جيد. أحيانًا لا تعمل. الجزء الصعب هو أن النظام الذي ينتج الاستجابة هو عادة نفس النظام الذي يقرر ما إذا كانت الاستجابة مقبولة.
مع توسع الذكاء الاصطناعي في مجالات تتضمن قرارات حقيقية، يصبح هذا القيد أكثر أهمية. يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لمساعدة التحليل المالي، وتقييم مصادر المعلومات، وتنظيم مواد البحث، ودعم العمليات الآلية. في هذه البيئات، لا تُقرأ المعلومات فقط. بل يتم التصرف بناءً عليها. عندما تعمل الأنظمة على بيانات لم يتم التحقق منها بعناية، يمكن أن تخلق حتى الأخطاء الصغيرة مشاكل أكبر.
هنا تصبح فكرة التحقق اللامركزي مثيرة للاهتمام. بدلاً من توقع نموذج واحد أن ينتج مخرجات موثوقة تمامًا، فإن نهجًا آخر هو توزيع مسؤولية التحقق عبر عدة مشاركين. إذا قامت عدة أنظمة مستقلة بتقييم نفس المعلومات، فإن فرصة الأخطاء غير الملحوظة تصبح أصغر. تبدأ الموثوقية في الظهور من الاتفاق بدلاً من سلطة نموذج واحد.
تستكشف شبكة ميرا هذا الاتجاه من خلال التركيز على التحقق كجزء من دورة حياة الذكاء الاصطناعي. بدلاً من التعامل مع الاستجابة الناتجة كإجابة نهائية، يقوم النظام بتحليل المعلومات داخل تلك الاستجابة. يتم فصل المخرجات المعقدة إلى مطالبات أصغر يمكن فحصها بشكل فردي. تصبح كل مطالبة شيئًا يمكن تقييمه من قبل عدة مدققين من الذكاء الاصطناعي يعملون داخل الشبكة.
داخل إطار شبكة ميرا، يقوم المدققون المستقلون بتحليل هذه المطالبات وتحديد ما إذا كانت المعلومات تبدو متسقة مع مصادر البيانات الموثوقة. نظرًا لأن عدة نماذج تراجع نفس البيانات، تكتسب الشبكة منظورًا أوسع حول دقة كل مطالبة. عندما يتفق المدققون، يكتسب النظام ثقة أقوى بأن المعلومات موثوقة. عندما تظهر خلافات، يمكن التعامل مع النتيجة بحذر بدلاً من تقديمها كمعرفة موثوقة.
ما يجعل التحقق اللامركزي ذا قيمة هو أنه يوزع المسؤولية عبر مشاركين مختلفين بدلاً من تركيز الثقة في نموذج واحد. إذا أساء نظام واحد تفسير المعلومات، فقد يكتشف مدقق آخر التناقض. تصبح العملية أقرب إلى آلية مراجعة حيث تساهم وجهات نظر متعددة في النتيجة النهائية.
جانب آخر من شبكة ميرا الذي يبرز هو دور الحوافز. يتم تشجيع المدققين المشاركين في الشبكة على تقديم تقييمات دقيقة. عندما تتماشى نتائج التحقق مع المعلومات الموثوقة، يمكن أن يتلقى المشاركون مكافآت بينما قد تقلل التأكيدات غير الصحيحة من مصداقيتهم داخل النظام. يشجع هذا الهيكل التحليل الدقيق بدلاً من الموافقة السريعة.
كلما فحصت المفهوم، بدا لي أن الموثوقية في الذكاء الاصطناعي قد تعتمد أقل على القضاء تمامًا على الأخطاء وأكثر على بناء أنظمة قادرة على تحديد تلك الأخطاء بسرعة. ستستمر نماذج الذكاء الاصطناعي في التطور والتحسن، ولكن توقع أي نظام واحد أن يبقى خاليًا من العيوب في كل موقف هو توقع غير واقعي. يمكن أن تعزز طبقات التحقق التي تراجع المعلومات من وجهات نظر متعددة الثقة في المخرجات التي ينتجها الآلة.
تصبح التحقق اللامركزي أيضًا مهمًا مع بدء الذكاء الاصطناعي في التفاعل مع أنظمة آلية أخرى. ستعتمد الوكلاء المستقلون الذين يديرون المهام الرقمية بشكل متزايد على المعلومات التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي. إذا تصرف هؤلاء الوكلاء بناءً على معلومات غير صحيحة، يمكن أن تنتشر العواقب بسرعة عبر الأنظمة المتصلة. يساعد تقديم عملية تحقق قبل قبول المعلومات على تقليل هذا الخطر.
تحاول شبكة ميرا وضع هذه المرحلة من التحقق مباشرة بين توليد الذكاء الاصطناعي واستخدامه في العالم الحقيقي. بدلاً من السماح للمخرجات بالانتقال مباشرة إلى عمليات اتخاذ القرار، ينشئ النظام خطوة حيث يتم فحص المطالبات عبر مدققين مستقلين. لا تقضي هذه الخطوة على كل خطأ ممكن، ولكنها تزيد بشكل كبير من احتمالية اكتشاف المعلومات غير الموثوقة في وقت مبكر.
من وجهة نظري، فإن الجزء الأكثر إثارة في هذه الفكرة هو كيف يغير دور الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية الرقمية. يتوقف الذكاء الاصطناعي عن كونه مجرد مولد للمعلومات ويصبح جزءًا من نظام أكبر حيث يجب أن تكسب المعلومات مصداقية قبل أن تُعتبر موثوقة. يصبح التحقق مسؤولية مشتركة بدلاً من أن يكون فكرة لاحقة يقوم بها المستخدمون.
سيستمر الذكاء الاصطناعي في أن يصبح أكثر قوة وأكثر تكاملًا في الأنظمة اليومية. مع حدوث ذلك، ستصبح المحادثة حول الموثوقية أكثر أهمية. يجب أن تتضمن الأنظمة القادرة على توليد كميات كبيرة من المعلومات أيضًا آليات تساعد في تأكيد أي أجزاء من تلك المعلومات موثوقة. تمثل شبكة ميرا محاولة واحدة لاستكشاف كيف يمكن أن يدعم التحقق اللامركزي هذا الهدف الذي يتفاعل المستخدمون العاديون بالفعل معه.🚀💜
$MIRA #Mira #mira @Mira - Trust Layer of AI

\u003cm-7/\u003e
Je me souviens du moment où j'ai commencé à prêter une attention réelle à la façon dont les systèmes robotiques se comportent en dehors des démonstrations soigneusement chorégraphiées. Dans les présentations de conférences et les vidéos promotionnelles, tout semble fluide. Les robots glissent sur les sols des usines, saisissent des objets avec précision et réagissent aux commandes comme si le monde était parfaitement prévisible. Mais au moment où vous observez ces systèmes dans des environnements moins contrôlés, quelque chose de différent devient visible. Le problème n'est pas que les robots font des erreurs - toute personne travaillant avec des machines s'y attend. Ce qui devient frappant, c'est à quel point chaque système se sent isolé.