AI alanındaki entegrasyon eğilimleri: merkezileşmeden dağınıklığa, kavramdan pratiğe
Son zamanlarda genel AI alanındaki gelişmeleri gözlemlediğimde ilginç bir gelişim trendi fark ettim: Geleneksel AI merkeziyetten dağıtıma geçiyor ve blockchain AI ise kavramsal doğrulama aşamasından uygulanabilirliğe geçiyor. Bu iki alan hızla birleşiyor.
Geleneksel AI alanındaki gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve taşınabilir hale geldiğini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin piyasaya sürdüğü yerel zeka ve çeşitli çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleri ile sınırlı olmadığını, bunun yerine akıllı telefonlar, kenar cihazlar ve hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini ifade etmektedir.
Aynı zamanda, bazı AI asistanları, AI'lar arasında iletişim sağlamak için çoklu ajan iletişim protokollerini kullanarak AI'ların tekil zekadan küme işbirliğine geçiş yaptığını göstermektedir. Bu gelişim eğilimi, önemli bir soruyu gündeme getiriyor: AI taşıyıcıları son derece dağıtık olduğunda, bu dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve karar güvenilirliğini nasıl sağlarız?
Bu talep mantığı açıktır: Teknolojik ilerleme (model hafifletme) dağıtım yöntemlerini değiştirir (dağıtılmış taşıyıcı), bu da yeni bir talep yaratır (merkeziyetsiz doğrulama).
Blok zinciri AI alanında, erken dönem projeler genellikle konsept spekülasyonuna odaklanıyordu, ancak son zamanlarda piyasa daha temel AI altyapısı sistematik inşasına yönelmeye başladı. Bazı projeler, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi işlevsel alanlarda uzmanlaşmış bir iş bölümü yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü toplanmasına odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağı kuruyor, bazıları ise federatif öğrenme ve kenar hesaplama alanında çalışmalar yapıyor.
Bu, giderek netleşen bir arz mantığını yansıtıyor: Kavram spekülasyonlarının azalmasının ardından, altyapı talebinin ortaya çıkması, uzmanlaşmış iş bölümünün oluşmasını sağlıyor ve nihayetinde ekosistem iş birliği etkisini oluşturuyor.
Geleneksel AI teknolojik olarak olgunlaşırken, ekonomik teşvikler ve yönetişim mekanizmalarından yoksundur; blok zinciri AI ise ekonomik modelde yenilik sunmasına rağmen teknik uygulamada geride kalmıştır. İki tarafın entegrasyonu, off-chain "verimli hesaplama" ve on-chain "hızlı doğrulama" ile birleşen yeni bir paradigma ortaya çıkarabilir.
Bu yeni paradigmada, AI artık sadece bir araç değil, ekonomik bir kimliği olan bir katılımcıdır. Hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların ağırlığı zincir dışında olsa da, hafif bir doğrulama ağına da ihtiyaç vardır. Bu kombinasyon, zincir dışı hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hafif zincir içi doğrulama yoluyla güvenilirlik ve şeffaflık sağlamaktadır.
Dikkat edilmesi gereken bir nokta, AI'nın hızlı gelişim hızının geleneksel veya blok zinciri alanlarını ayırt etmemesidir, ancak insan önyargıları bunu yapar. Bu nedenle, AI ile blok zinciri teknolojisinin birleşim potansiyeli için açık ve ileri görüşlü bir tutum sergilemeliyiz.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay Zeka ve Blok Zinciri Entegrasyon Trendleri: Merkezden Dağıtıma, Kavramdan Uygulamaya
AI alanındaki entegrasyon eğilimleri: merkezileşmeden dağınıklığa, kavramdan pratiğe
Son zamanlarda genel AI alanındaki gelişmeleri gözlemlediğimde ilginç bir gelişim trendi fark ettim: Geleneksel AI merkeziyetten dağıtıma geçiyor ve blockchain AI ise kavramsal doğrulama aşamasından uygulanabilirliğe geçiyor. Bu iki alan hızla birleşiyor.
Geleneksel AI alanındaki gelişim dinamikleri, AI modellerinin daha hafif ve taşınabilir hale geldiğini göstermektedir. Örneğin, bir teknoloji devinin piyasaya sürdüğü yerel zeka ve çeşitli çevrimdışı AI modellerinin yaygınlaşması, AI'nın taşıyıcısının artık büyük bulut hizmet merkezleri ile sınırlı olmadığını, bunun yerine akıllı telefonlar, kenar cihazlar ve hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini ifade etmektedir.
Aynı zamanda, bazı AI asistanları, AI'lar arasında iletişim sağlamak için çoklu ajan iletişim protokollerini kullanarak AI'ların tekil zekadan küme işbirliğine geçiş yaptığını göstermektedir. Bu gelişim eğilimi, önemli bir soruyu gündeme getiriyor: AI taşıyıcıları son derece dağıtık olduğunda, bu dağınık çalışan AI örnekleri arasında veri tutarlılığını ve karar güvenilirliğini nasıl sağlarız?
Bu talep mantığı açıktır: Teknolojik ilerleme (model hafifletme) dağıtım yöntemlerini değiştirir (dağıtılmış taşıyıcı), bu da yeni bir talep yaratır (merkeziyetsiz doğrulama).
Blok zinciri AI alanında, erken dönem projeler genellikle konsept spekülasyonuna odaklanıyordu, ancak son zamanlarda piyasa daha temel AI altyapısı sistematik inşasına yönelmeye başladı. Bazı projeler, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi işlevsel alanlarda uzmanlaşmış bir iş bölümü yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü toplanmasına odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağı kuruyor, bazıları ise federatif öğrenme ve kenar hesaplama alanında çalışmalar yapıyor.
Bu, giderek netleşen bir arz mantığını yansıtıyor: Kavram spekülasyonlarının azalmasının ardından, altyapı talebinin ortaya çıkması, uzmanlaşmış iş bölümünün oluşmasını sağlıyor ve nihayetinde ekosistem iş birliği etkisini oluşturuyor.
Geleneksel AI teknolojik olarak olgunlaşırken, ekonomik teşvikler ve yönetişim mekanizmalarından yoksundur; blok zinciri AI ise ekonomik modelde yenilik sunmasına rağmen teknik uygulamada geride kalmıştır. İki tarafın entegrasyonu, off-chain "verimli hesaplama" ve on-chain "hızlı doğrulama" ile birleşen yeni bir paradigma ortaya çıkarabilir.
Bu yeni paradigmada, AI artık sadece bir araç değil, ekonomik bir kimliği olan bir katılımcıdır. Hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların ağırlığı zincir dışında olsa da, hafif bir doğrulama ağına da ihtiyaç vardır. Bu kombinasyon, zincir dışı hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hafif zincir içi doğrulama yoluyla güvenilirlik ve şeffaflık sağlamaktadır.
Dikkat edilmesi gereken bir nokta, AI'nın hızlı gelişim hızının geleneksel veya blok zinciri alanlarını ayırt etmemesidir, ancak insan önyargıları bunu yapar. Bu nedenle, AI ile blok zinciri teknolojisinin birleşim potansiyeli için açık ve ileri görüşlü bir tutum sergilemeliyiz.