أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى اهتمام واسع، لكن سؤالاً رئيسياً غالباً ما يتم تجاهله: كيف يمكن التحقق من موثوقية نتائج استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة؟ قد تأتي حلول هذه المشكلة من شبكة مبتكرة تُدعى zkCoproc.
تستخدم شبكة zkCoproc طريقة فريدة لحل مشكلة التنفيذ الموثوق للذكاء الاصطناعي. إنها تسمح لمهام الذكاء الاصطناعي بالتنفيذ خارج السلسلة، ثم تستخدم تقنية إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لإنشاء إثباتات يمكن التحقق منها، ويتم قبولها داخل السلسلة. الميزة الأساسية لهذه الطريقة هي أنها لا تعتمد على سمعة المطورين أو تدقيق طرف ثالث، بل تعتمد على الرياضيات والتشفير لضمان موثوقية النتائج.
تتمتع هذه الطريقة المبتكرة بتأثير عميق على دمج صناعة الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا البلوكتشين. إنها توفر بنية تحتية موثوقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل النتائج التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق دون الاعتماد على الثقة المركزية. لا يعزز هذا فقط مصداقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل يمهد الطريق أيضًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات.
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، قد تصبح هذه التكنولوجيا جزءًا مهمًا من بنية الذكاء الاصطناعي المستقبلية. إنها لا تحل فقط مشكلة الثقة التي تواجهها أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، ولكنها تقدم أيضًا إمكانيات جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
بشكل عام، أصبحت موثوقية تنفيذ الذكاء الاصطناعي موضوعًا متزايد الأهمية. من خلال دمج تقنية البلوكتشين وإثباتات المعرفة الصفرية، نحن نتقدم نحو إنشاء نظام بيئي أكثر موثوقية وشفافية للذكاء الاصطناعي. هذه الابتكارات لا تعزز فقط تقدم التكنولوجيا، بل توفر أيضًا ضمانات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
5
مشاركة
تعليق
0/400
HodlBeliever
· منذ 14 س
بناء مركز ZK 类赛道 ، التحوط في وقته المناسب
شاهد النسخة الأصليةرد0
FlatlineTrader
· 08-02 11:50
لا أفهم قليلاً، أنقذني
شاهد النسخة الأصليةرد0
LayerHopper
· 08-02 11:48
لا بد من النظر إلى مدى الشفافية
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChainDetective
· 08-02 11:47
مشاهدة البيانات في وقت متأخر من الليل، تحركات المؤسسات مريبة، داخل السلسلة هناك أدلة.
أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى اهتمام واسع، لكن سؤالاً رئيسياً غالباً ما يتم تجاهله: كيف يمكن التحقق من موثوقية نتائج استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة؟ قد تأتي حلول هذه المشكلة من شبكة مبتكرة تُدعى zkCoproc.
تستخدم شبكة zkCoproc طريقة فريدة لحل مشكلة التنفيذ الموثوق للذكاء الاصطناعي. إنها تسمح لمهام الذكاء الاصطناعي بالتنفيذ خارج السلسلة، ثم تستخدم تقنية إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لإنشاء إثباتات يمكن التحقق منها، ويتم قبولها داخل السلسلة. الميزة الأساسية لهذه الطريقة هي أنها لا تعتمد على سمعة المطورين أو تدقيق طرف ثالث، بل تعتمد على الرياضيات والتشفير لضمان موثوقية النتائج.
تتمتع هذه الطريقة المبتكرة بتأثير عميق على دمج صناعة الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا البلوكتشين. إنها توفر بنية تحتية موثوقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل النتائج التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق دون الاعتماد على الثقة المركزية. لا يعزز هذا فقط مصداقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل يمهد الطريق أيضًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات.
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، قد تصبح هذه التكنولوجيا جزءًا مهمًا من بنية الذكاء الاصطناعي المستقبلية. إنها لا تحل فقط مشكلة الثقة التي تواجهها أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، ولكنها تقدم أيضًا إمكانيات جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
بشكل عام، أصبحت موثوقية تنفيذ الذكاء الاصطناعي موضوعًا متزايد الأهمية. من خلال دمج تقنية البلوكتشين وإثباتات المعرفة الصفرية، نحن نتقدم نحو إنشاء نظام بيئي أكثر موثوقية وشفافية للذكاء الاصطناعي. هذه الابتكارات لا تعزز فقط تقدم التكنولوجيا، بل توفر أيضًا ضمانات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات.