أصبحت الذكاء الاصطناعي ركيزة أساسية في التطبيقات الحديثة، ومع ذلك لا تزال معظم خدمات الذكاء الاصطناعي تعتمد على مقدمي الخدمات المركزيين الذين يتحكمون في البنية التحتية، ويعالجون البيانات الحساسة، ويحددون كيفية نشر النماذج.

تقدم Nesa استنتاج الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مختلفًا من خلال دمج تقنية blockchain مع حساب يحفظ الخصوصية لإنشاء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي بلا ثقة.

بدلاً من إرسال الطلبات إلى مزودي السحابة المركزية، تتيح Nesa للمستخدمين والتطبيقات اللامركزية (dApps) تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي عبر شبكة موزعة من العقد.

كل استنتاج مصمم ليكون خاصًا، وقابلًا للتحقق، ومؤمّنًا من خلال تقنيات التشفير، بينما الـ

النقاط الرئيسية

• Nesa هو بلوكتشين من الطبقة الأولى تم تصميمه خصيصًا للاستخراج الذكي اللامركزي، مما يمكّن تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل خاص وقابل للتحقق بدلاً من الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي المركزية.

• تسمح التشفير المتقدم، وتقسيم النموذج، والحوسبة الموزعة لنماذج الذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات المشفرة مع حماية خصوصية المستخدم وضمان نتائج موثوقة.

• هو الرمز المميز الأصلي الذي يؤمن الشبكة من خلال الإيداع، ويدفع مقابل استنتاجات الذكاء الاصطناعي، ويكافئ مشاركي النظام البيئي، ويدعم الحكم اللامركزي.

تداول بثقة. بيترو هو منصة آمنة وموثوقةمنصة تداول العملات الرقميةلشراء وبيع وتداول البيتكوين والعملات البديلة.

ما هو الاستدلال الذكي اللامركزي؟

الذكاء الاصطناعي اللامركزيالاستنتاج يشير إلى تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي عبر شبكة موزعة مدعومة بتقنية البلوك تشين بدلاً من الاعتماد على مزود سحابي واحد. بدلاً من وضع الثقة في شركة واحدة لمعالجة المطالبات وإرجاع نتائج دقيقة، يتم توزيع الحساب بين عدة عقد مستقلة تتحقق بشكل جماعي من المخرجات.

هذا النموذج يحسن الشفافية، ويقلل من نقاط الفشل الفردية، ويتيح حماية أقوى للخصوصية للمهام الحساسة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

تم شرح تدريب الذكاء الاصطناعي مقابل استنتاج الذكاء الاصطناعي

تتكون عملية تطوير الذكاء الاصطناعي عمومًا من مرحلتين رئيسيتين: التدريب والاستدلال.

التدريب هو عملية تعليم نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات ضخمة وموارد حوسبة كبيرة. يمكن أن تستغرق هذه المرحلة أسابيع أو حتى أشهر، وتتطلب وحدات معالجة رسومات متخصصة وتحسينات واسعة النطاق.

الاستدلال

من ناحية أخرى، هو اللحظة التي يتفاعل فيها المستخدمون مع نموذج مدرب مسبقًا. سواء كان ذلك في توليد النصوص، أو تصنيف الصور، أو الإجابة على الأسئلة، أو تحليل الوثائق، فإن الاستدلال مسؤول عن إنتاج الإخراج النهائي.

نيسا تركز بشكل حصري على الاستدلال بدلاً من التدريب. من خلال التخصص في تنفيذ الذكاء الاصطناعي بدلاً من إنشاء النماذج، يتم تحسين الشبكة للحوسبة السريعة والقابلة للتوسع والآمنة.

لماذا تخلق واجهات برمجة التطبيقات الذكية المركزية مشاكل في الخصوصية والثقة

يسود نظام الذكاء الاصطناعي اليوم مقدمو الخدمات المركزيون الذين يديرون بنية تحتية ملكية.

بينما تقدم هذه الخدمات الراحة، فإنها تطرح العديد من التحديات:

• تتم معالجة الرسائل الحساسة بنص عادي على خوادم تخضع لرقابة الشركة.

• لا يمكن للمستخدمين التحقق بشكل مستقل مما إذا كان نموذج معين قد أنتج الاستجابة.

• يجب على المنظمات الثقة بالمزودين بعدم اساءة استخدام أو تخزين المعلومات السرية.

• تعتمد توفر الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية المركزية التي قد تواجه انقطاعات أو قيود أو رقابة.

• تكاليف البنية التحتية العالية تحد من المشاركة لعدد قليل من الشركات الكبرى.

اقرأ أيضًا:الذكاء الاصطناعي اللامركزي: كيف يعزز البلوكشين الثقة في أنظمة متعددة الوكلاء

كيف يعمل استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزي نيسا

على عكس مشاريع البلوكتشين التقليدية التي تقوم فقط بدمج ميزات الذكاء الاصطناعي، تم تصميم Nesa Layer 1 خصيصًا للحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي.

تجمع هندستها المعمارية بين توافق البلوكتشين والتشفير المتقدم، مما يمكّن تنفيذ الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الخصوصية من البداية إلى النهاية.

تقديم طلبات الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة عقد موزعة

تبدأ العملية عندما يقدم مستخدم أو تطبيق لامركزي طلبًا من خلال ساحة نموذج Nesa، أو واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو تطبيق متكامل.

قبل مغادرة جهاز المستخدم، يتم تشفير الطلب باستخدام بنية المفتاح العام للشبكة. بدلاً من كشف بيانات النص العادي للخوادم الخارجية، يتم إرسال الاستفسارات المشفرة مباشرة إلى شبكة البلوكشين.

يتم بعد ذلك تسجيل الطلب على السلسلة كمعاملة PayForQuery.

لضمان العدالة ومنع التلاعب، تستخدم نيسا وظيفة عشوائية قابلة للتحقق (VRF) لاختيار لجنة استدلالية بشكل عشوائي تتكون من المدققين وعقد الحساب.

تقلل هذه العملية الانتقائية غير المتوقعة من إمكانية التواطؤ أثناء توزيع أعباء العمل في جميع أنحاء الشبكة.

استفسارات الذكاء الاصطناعي الخاصة والحوسبة المشفرة

بمجرد اختيارهم، يتلقى أعضاء اللجنة أجزاء فقط من نموذج الذكاء الاصطناعي بدلاً من الشبكة العصبية الكاملة.

تحقق نيسي ذلك من خلال تقسيم الشبكة العصبية المتسلسل، حيث تقوم بتقسيم النماذج الكبيرة إلى أجزاء قابلة للإدارة يمكن تشغيلها بكفاءة على الأجهزة الشائعة بدلاً من الحاجة إلى مجموعات GPU باهظة الثمن.

بينما يقوم تقاسم الأسرار المتجانسة على التضمينات المشفرة (HSS-EE) بفصل المدخلات المشفرة إلى عدة حصص بحيث لا يمكن لأي عقدة فردية إعادة بناء الطلب الأصلي.

تقنيات إضافية تعزز الأمان خلال التنفيذ، بما في ذلك:

• تشفير متكافئ (EE)

• حساب متعددة الأطراف الأمني (MPC)

• تشفير العتبة

  تشفير العتبة هو تقنية تُستخدم لتحسين الأمان من خلال تقسيم المفتاح السري إلى عدة أجزاء، حيث يمكن لعدد معين من الأجزاء (العتبة) فقط إعادة بناء المفتاح الأصلي.

• بيئات التنفيذ الموثوقة (Intel TDX و AMD SEV)

معاً، تسمح هذه التقنيات بإجراء الحسابات دون الكشف عن بيانات المستخدم أو معلمات النموذج المملوكة.

التحقق من نتائج الاستدلال على السلسلة

الخصوصية وحدها ليست كافية.

لكي تصبح الذكاء الاصطناعي موثوقًا حقًا، يجب على المستخدمين أيضًا التحقق من أن الاستدلال تم بشكل صحيح.

تعالج هذا من خلال بروتوكول الالتزام والكشف.

 أولاً، تقوم العقد المشاركة بتقديم التزاميات تشفيرية تحتوي على تجزئات حساباتها الجزئية. لاحقًا، يقومون بكشف النتائج المقابلة، مما يسمح للشبكة بالتحقق من التناسق مع منع السلوك غير النزيه.

إثباتات عدم المعرفة والإجماع الإحصائي يعززان المزيد من التحقق من الاستنتاج قبل تجميع المخرجة النهائية.

المستخدم في النهاية يحصل على:

• الاستجابة المشفرة للذكاء الاصطناعي

• إثبات تشفيري للتحقق من الصحة

• التسوية على السلسلة للعمليات الحسابية المكتملة

هذا النهج يحول استنتاج الذكاء الاصطناعي من خدمة مظلمة إلى عملية شفافة وقابلة للتحقق.

اقرأ أيضًا:كيف تعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير التمويل اللامركزي (DeFi)

لماذا تقوم نيسا ببناء طبقة أولى للذكاء الاصطناعي الموثوق؟

لم يتم تصميم سلاسل الكتل العامة أبدًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

تنفيذ الشبكات العصبية الكبيرة مباشرة علىالكتل التقليدية

الذكاء الاصطناعي الذي يحافظ على الخصوصية للمستخدمين والشركات

الخصوصية هي واحدة من الخصائص المميزة لـ Nesa.

بدلاً من الكشف عن التعليمات للمزودين المركزيين السحابيين، يسمح الحوسبة المشفرة للمنظمات بمعالجة المعلومات السرية دون كشف البيانات الحساسة.

هذه القدرة قيمة بشكل خاص لـ:

• الرعاية الصحية للتشخيصات

• تحليل مالي

• مراجعة الوثائق القانونية

• البحث العلمي

• إدارة المعرفة المؤسسية

يمكن للمنظمات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سرية البيانات القوية والامتثال التنظيمي.

مخرجات AI القابلة للتحقق للتطبيقات اللامركزية

مع تزايد دمج التطبيقات اللامركزية للذكاء الاصطناعي، يحتاج المطورون إلى ضمانات بأن مخرجات النماذج هي أصيلة.

تمكن Nesa استنتاج الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، مما يسمح للتطبيقات اللامركزية بالتأكد من أن الحساب تم وفقًا للنموذج المقصود دون أي تعديلات غير مصرح بها.

تعمل هذه القدرة على تحسين الثقة عبر تطبيقات الويب 3 المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والعوامل المستقلة، والتمويل اللامركزي، والأنظمة البيئية الجديدة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

كيف تقلل العقد اللامركزية من الاعتماد على مزود واحد

تعتمد البنية التحتية التقليدية للذكاء الاصطناعي بشكل كبير على عدد قليل من مزودي الخدمة السحابية.

لأن تنفيذ النموذج يتم مشاركته بين العديد من العقد بدلاً من الخوادم المركزية، فإن الشبكة تستفيد من:

• تحمل أخطاء أكبر

• خفض مخاطر الرقابة

• تخفيض تركيز البنية التحتية

• مشاركة عالمية أوسع

• تقليل متطلبات الأجهزة من خلال تقسيم النموذج

هذا يُ democratizes حساب الذكاء الاصطناعي مع تشجيع نمو النظام البيئي الأوسع.

ما هو دور NES في شبكة نيسا؟

تتجاوز فائدة رمز NES المدفوعات البسيطة للمعاملات.

إنه ينسق الحوافز بين المدققين والمطورين وموفري النماذج والمستخدمين في حين يؤمن blockchain نفسها.

دفع الرسوم مقابل استنتاج الذكاء الاصطناعي ونشاط الشبكة

يستخدم المستخدمون NES أو المدعوم

هذه المدفوعات تغطي:

• تنفيذ استعلام الذكاء الاصطناعي

• رسوم معاملات الشبكة

• تكاليف التخزين

• خدمات البنية التحتية

تُوزَّع الرسوم في جميع أنحاء النظام البيئي، مما يكافئ المساهمين الذين يقومون بإجراء العمليات الحسابية.

مدقق ومعدن التخزين

يضع المدققون ومزودو الحوسبة NES للمشاركة في عمليات الإجماع والاستدلال.

تعمل عملية "الستيكينغ" على عدة أغراض:

• يؤمن سلسلة الكتل

• يحدد المشاركة في الشبكة

• يكافئ السلوك الصادق

• يثبط النشاط الخبيث من خلال العقوبات

مع ازدياد نشاط الذكاء الاصطناعي على الشبكة، تصبح عملية التوكل أكثر أهمية للحفاظ على الثقة والأمان.

حوافز لمشغلي العقد، وصاحبي النماذج، ومشاركي النظام البيئي

تعمل على إنشاء سوق اقتصادي حيث يتم مكافأة المساهمين بناءً على القيمة التي يقدمونها.

يضم المشاركون الذين يكسبون NES ما يلي:

• مطوروا نماذج الذكاء الاصطناعي

• حساب مشغلي العقد

• المدققون

• مشاركي الاتفاق

• مزودو البنية التحتية

يمكن لحاملي الرموز أيضًا المشاركة في الحوكمة، من خلال التصويت على ترقية البروتوكولات وتحسينات النظام البيئي.

هيكل الحوافز هذا يشجع على التوسع المستمر مع توافق نمو الشبكة على المدى الطويل مع مصالح المشاركين.

اقرأ أيضًا:ويب 3، الذكاء الاصطناعي العام، وأسس المستقبل اللامركزي

مقابل

تتجاوز الاختلافات بين Nesa ومقدمي الذكاء الاصطناعي التقليديين مفهوم اللامركزية بكثير.

نموذج API مركزي مقابل شبكة استدلال غير مركزية

تستند خدمات الذكاء الاصطناعي التقليدية عادةً إلى بنية مركزية حيث تتحكم منظمة واحدة في البنية التحتية، والنماذج، والأسعار، والوصول.

نيسا تستبدل هذا النموذج بشبكة استدلال موزعة حيث يتم مشاركة الحساب عبر عقد تعمل بشكل مستقل.

هذا يقلل من الاعتماد على مزودي الخدمة الفرديين بينما ينشئ نظامًا بيئيًا أكثر انفتاحًا للذكاء الاصطناعي.

مقارنة بين خصوصية البيانات، القابلية للتحقق، ومقاومة الرقابة

بالنسبة للمطورين الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحساسة للخصوصية، تقدم نيسا نموذج ثقة مختلف جذريًا.

كيفية شراء وتداول NES على Bitrue

بالنسبة للمستثمرين المهتمين بنظام نيسا، تقدم Bitrue وسيلة مريحة للوصول إلى المشروع بمجرد إدراجه.

قم بالوصول إلى سوق NES/USDT الفوري

بعد إنشاء والتحقق من حساب Bitrue:

1. إيداع USDTأو عملة مشفرة أخرى مدعومة.

2. انتقل إلى قسم التداول الفوري.

3. ابحث عن زوج تداول NES/USDT.

4. اختر إما أمر سوق أو أمر محدد.

5. قم بتأكيد الشراء وخزن رموزك بطريقة آمنة.

تقدم Bitrue أيضًا إدارة المحافظ، تتبع السوق، والعديد من أدوات التداول لمساعدة المستخدمين على متابعة الأصول المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

تريد شراء عملة NES؟ استكشف خطوات شاملة لـ شراء عملة NESعلى بيترو

تقلبات الإدراج الجديد ومخاطر تداول الرموز المدعومة بالذكاء الاصطناعي

كما هو الحال مع العديد من الأصول المشفرة المدرجة حديثًا، قد يواجه NES تقلبات سعرية كبيرة خلال فترة التداول المبكرة له.

قبل الاستثمار، ضع في اعتبارك:

• سيولة السوق

• جدول زمني لفك رموز التوكن

• تبني النظام البيئي

• تقدم التنمية

• ظروف السوق الكريبتو العامة

إجراء أبحاث مستقلة والحفاظ على إدارة المخاطر المناسبة يظل أمرًا أساسيًا عند تداول الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي الناشئة.

اقرأ أيضًا:

الخاتمة

نيسا تمثل تطورًا طموحًا لبنية تحتية تعتمد على الذكاء الاصطناعي القائم على تقنية البلوك تشين من خلال تحويل استنتاج الذكاء الاصطناعي إلى عملية لامركزية، تحافظ على الخصوصية، وقابلة للتحقق.

بدلاً من الاعتماد على مزودي الخدمات السحابية المركزية، يقوم الشبكة بتوزيع الحوسبة عبر المشاركين المستقلين مع حماية المعلومات الحساسة من خلال تقنيات التشفير المتقدمة.

مع تزايد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة والشفافة، يمكن أن تلعب بنية Nesa المتخصصة من الطبقة الأولى دورًا مهمًا في مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

إذا كنت مهتمًا بالتعرض لهذا القطاع الناشئ، يمكنك مراقبة سوق NES/USDT على Bitrue والبقاء على اطلاع على التطورات المستقبلية بينما تقوم بتقييم الفرص والمخاطر المعنية بعناية.

الأسئلة الشائعة

ما هو نيسا AI؟

Nesa AI هو سلسلة كتل من الطبقة الأولى مصممة خصيصًا لاستنتاج الذكاء الاصطناعي اللامركزي، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل خاص وآمن ومع إثباتات تشفيرية قابلة للتحقق.

ما الذي يجعل نيسا مختلفة عن مزودي الذكاء الاصطناعي التقليديين؟

على عكس مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين، تقوم نيسا بتوزيع حسابات الذكاء الاصطناعي عبر عقد لامركزية بينما تستخدم التشفير والتحقق التشفيري لحماية خصوصية المستخدم وإثبات صحة الاستدلال.

ما هو استخدام رمز NES؟

NES هو الرمز الأصلي للمجموعة والذي يُستخدم لدفع رسوم الاستدلال، والتخزين، والمشاركة كمدقق، والتصويت في الحوكمة، ومكافأة المساهمين في النظام البيئي.

هل يمكن لـ Nesa تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي دون وحدات معالجة رسومات (GPUs) باهظة الثمن؟

نعم. من خلال تقسيم النماذج وتنفيذ التوزيع المحسن، يتيح Nesa استنتاج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة التجارية، مما يقلل من حواجز المشاركة لمشغلي العقد.

هل نيسا مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات؟

نعم. إن هيكلها المعماري الذي يحافظ على الخصوصية، والاستدلال القابل للتحقق، والبنية التحتية اللامركزية تجعل Nesa مناسبة للصناعات التي تتعامل مع البيانات الحساسة، بما في ذلك الرعاية الصحية والمالية والخدمات القانونية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.