بصفتها شركة تقنية تجمع بعمق بين تقنية blockchain والذكاء الاصطناعي ، تهدف Fetch.AI إلى بناء اقتصاد ذكي لا مركزي وتحقيق الأهداف الموزعة من خلال الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي و blockchain وإنترنت الأشياء. هدف الشركة هو تزويد الشركات والمستهلكين بطريقة جديدة تمامًا للتفاعل اقتصاديًا ، مما يتيح معاملات أكثر كفاءة وأمانًا وذكاءً.
بفضل البنية الذكية للغاية والمفتوحة لـ AI + blockchain ، تمتلك Fetch.AI مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق ، بما في ذلك الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد والتمويل والطاقة والرعاية الطبية وغيرها من المجالات. تشتمل البنية الفنية لـ Fetch.AI بشكل أساسي على جزأين: Fetch.AI السلسلة الرئيسية و Fetch.AI الوكيل الذكي. سلسلة Fetch.AI الرئيسية عبارة عن دفتر أستاذ موزع يعتمد على تقنية blockchain ، والتي تُستخدم لتسجيل المعاملات والعقود الذكية ، وضمان أمان وموثوقية المعاملات. وكيل Fetch.AI الذكي هو عقد ذكي بقدرات ذكاء اصطناعي يمكنها أداء المهام بشكل مستقل وتنسيق الموارد والتفاعل مع الوكلاء الأذكياء الآخرين لتحقيق تفاعلات اقتصادية آلية وذكية ولا مركزية.
لا تقدم هذه المقالة الكثير من البيانات حول السلسلة الرئيسية. سنركز على تفكيك بنية الوكيل المستقل (AEA) وآليات التعلم الجماعي (Colearn) لإظهار كيفية مشاركة الذكاء الاصطناعي في تشغيل نظام blockchain وعملية تطبيق البيانات بين .
** دع عُقد الشبكة تدير نفسها: هندسة الوكيل الاقتصادي المستقل (AEA) **
على شبكة Fetch.ai ، يتم تمثيل الأفراد أو الشركات التي لديها بيانات بواسطة وكلائها ، الذين يتصلون بوكلاء الأفراد أو الشركات التي تبحث عن البيانات. تعمل الوكالة على الإطار الاقتصادي المفتوح (OEF). يعمل هذا كآلية بحث واكتشاف حيث يمكن للوكلاء الذين يمثلون مصادر البيانات الإعلان عن البيانات التي يمكنهم الوصول إليها. وبالمثل ، يمكن للأفراد أو الشركات الذين يبحثون عن البيانات استخدام OEF للبحث عن وكلاء لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات المعنية.
! [Interpretation of Fetch.AI: البنية التحتية الذكية المفتوحة القائمة على Cosmos] (https://img.gateio.im/social/moments-69a80767fe-eadd5f10a4-dd1a6f-62a40f)
بنية Fetch.AI's AEA هي بنية وكيل ذكية موزعة ، تُستخدم لبناء شبكة وكلاء ذكية مستقلة وتعاونية. AEA تعني الوكيل الاقتصادي المستقل ، ** تتمثل فكرتها الأساسية في الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain لبناء اقتصاد ذكي لا مركزي وتحقيق تفاعل اقتصادي ذكي ومستقل ولا مركزي. **
تشمل المكونات الأساسية لبنية AEA بشكل أساسي الوحدات الأربع التالية:
** وكيل AEA (وكيل): ** وكيل AEA هو وكيل ذكي وقابل للبرمجة يتمتع بالقدرة على اتخاذ القرار المستقل والتعاون المستقل والتعلم المستقل. إنه المكون الأساسي لـ AEA ويمثل كيانًا مستقلًا يتمتع بالقدرة لاتخاذ قرارات مستقلة والتصرف. لكل وكيل AEA عنوان محفظته الخاصة وهويته وعقده الذكي ، ويمكنه التفاعل والتعاون مع وكلاء آخرين.
** اتصال AEA (اتصال): ** AEA Communication هي بروتوكول اتصال من نقطة إلى نقطة يعتمد على تقنية blockchain ، والتي تُستخدم لتحقيق نقل المعلومات والتفاعل بين الوكلاء. يمكن أن يضمن اتصال AEA أمان وموثوقية التفاعل. يدعم AEA الخاص بـ Fetch.AI طرق اتصال متعددة ، بما في ذلك اتصالات WebSocket و HTTP.
** مهارة AEA (مهارة): ** مهارة AEA هي وحدة قابلة للتوصيل تستخدم لتوسيع وظائف وقدرات وكلاء AEA. تتكون كل مهارة من عقد ذكي وحزمة Python لتنفيذ وظائف محددة للوكيل ، مثل معالجة اللغة الطبيعية ، والتعلم الآلي ، واتخاذ القرار ، وما إلى ذلك. يمكن أن تحتوي المهارات على عدة بروتوكولات ونماذج حتى يتمكن الوكلاء من فهم الطلبات الواردة من وكلاء آخرين والاستجابة لها.
** بروتوكول AEA (بروتوكول): ** بروتوكول AEA هو آلية تعاون للتعاون والتفاعل بين الوكلاء. يحدد بروتوكول AEA تنسيق الرسالة وتدفق البروتوكول وقواعد التفاعل بين الوكلاء ، وذلك لتحقيق العمل التعاوني بين الوكلاء. البروتوكولات هي القواعد والمبادئ التوجيهية للتواصل بين الوكلاء. تحدد البروتوكولات كيفية تبادل الوكلاء للمعلومات والاستجابة للطلبات ومعالجة الأخطاء. يدعم AEA من Fetch.AI بروتوكولات متعددة ، بما في ذلك لغة اتصال الوكيل (ACL) الخاصة بـ Fetch.AI وبروتوكول HTTP.
تخيل أن شركة ما تبحث عن بيانات لتدريب نموذج تنبؤي. عندما يتصل وكيل شركة بوكيل يمثل مصدر بيانات ، فإنه سيطلب منه معلومات حول شروط التجارة. سيقدم وكيل يعمل نيابة عن مزود البيانات بعد ذلك الشروط التي يرغب في بيع البيانات بموجبها. قد يسعى الوكيل الذي يبيع الوصول إلى البيانات إلى الحصول على أعلى سعر ممكن ، بينما يريد الوكيل الذي يشتري الوصول إلى البيانات دفع أقل سعر ممكن. لكن الوكالة التي تبيع البيانات تعلم أنها إذا فرضت رسومًا كبيرة ، فستفقد الصفقة. وذلك لأن الوكلاء الذين يبحثون عن البيانات لن يقبلوا الشروط وسيحاولون بدلاً من ذلك شراء البيانات من مصدر آخر على الويب. إذا وجد وكيل الشراء الشروط مقبولة ، فسيدفع لوكيل المبيعات السعر المتفق عليه عبر معاملة في دفتر الأستاذ Fetch.ai. بعد استلام الدفع ، سيرسل الوكيل الذي يبيع البيانات البيانات المشفرة عبر شبكة Fetch.ai.
بصرف النظر عن الإعداد الأولي ، فإن العملية بأكملها مؤتمتة بالكامل ويتم تنفيذها بواسطة وكلاء Fetch.ai. هذا يعني أن موظفي الشركة قادرون على العمل دون انقطاع ، في حين أن النماذج التنبؤية يمكن أن تجمع البيانات مجهولة المصدر ذات الصلة. من خلال الوصول إلى البيانات ، تكون الشركات التي تشتري المعلومات قادرة على تدريب نماذجها بشكل أكثر كفاءة ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لعمل تنبؤات أكثر دقة. يمكن استخدام هذه التوقعات في أي صناعة.
** جوهر جعل العقد ذكية: وحدة مهارات AEA وآلية التعلم الجماعي (Colearn) **
من بين الوحدات الأربع المذكورة أعلاه ، أهمها هي وحدة مهارات AEA ، وهي الوحدة الرئيسية لجعل العقد ذكية. مهارة AEA هي وحدة قابلة للتوصيل تستخدم لتحقيق وظيفة التعلم الجماعي المستقل للوكلاء. تتضمن كل مهارة تعليمية عقدًا ذكيًا وحزمة Python لتنفيذ أنواع مختلفة من مهام التعلم ، مثل التعلم المعزز ، والتعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، وما إلى ذلك. عندما يحتاج الوكيل إلى التعلم ، يمكنه اختيار مهارات التعلم المناسبة لنفسه وحفظ نتائج التعلم في حالته الخاصة. يمكن للوكلاء تعديل السلوكيات والاستراتيجيات بشكل مستقل بناءً على نتائج التعلم ، مما يتيح تفاعلات اقتصادية أكثر ذكاءً وكفاءة واستدامة.
! [An Interpretation of Fetch.AI: Cosmos-Based Intelligent Open Infrastructure] (https://img.gateio.im/social/moments-69a80767fe-14a2eaea90-dd1a6f-62a40f)
يتضمن مبدأ التعلم الجماعي في Fetch.AI الخطوات التالية:
** مشاركة البيانات: ** يقوم وكلاء مختلفون بجمع بياناتهم الخاصة وتحميلها إلى قاعدة بيانات مشتركة في شبكة blockchain. يمكن أن تكون هذه البيانات بيانات جهاز استشعار ، وبيانات نصية ، وبيانات صورة ، وما إلى ذلك. يمكن لجميع الوكلاء المشاركين في التعلم الجماعي الوصول إلى البيانات الموجودة في قاعدة البيانات المشتركة واستخدام هذه البيانات للتدريب.
** نموذج التدريب: ** يستخدم الوكيل بيانات من قاعدة البيانات المشتركة للتدريب النموذجي. يمكن أن تكون النماذج نماذج التعلم الآلي أو نماذج التعلم العميق أو أنواعًا أخرى من الخوارزميات. يمكن تدريب الوكلاء باستخدام نماذج مختلفة لتعلم مهام أو مشاكل مختلفة.
** اختيار النموذج: ** بعد اكتمال تدريب النموذج ، يقوم الوكيل بتحميل النموذج الخاص به إلى شبكة blockchain. يمكن لجميع الوكلاء المشاركين في التعلم الجماعي الوصول إلى هذه النماذج واختيار النموذج الذي يناسبهم وفقًا لاحتياجاتهم. يمكن أن تستند عملية الاختيار إلى عوامل مثل أداء الوكيل ومتطلبات المهمة وقيود الموارد.
** تكامل النموذج: ** بمجرد اختيار النموذج ، يمكن للوكيل دمجه مع مهاراته الخاصة لإنجاز مهامه بشكل أفضل. يمكن أن تكون المهارات وحدات تتعامل مع أنواع محددة من المهام ، مثل تداول العملات المشفرة ، وإدارة الخدمات اللوجستية ، وما إلى ذلك. يمكن للوكلاء استخدام مهارات ونماذج متعددة لمعالجة المهام.
** آلية المكافأة: ** في عملية التعلم الجماعي ، يمكن للوكلاء الحصول على مكافآت من خلال المساهمة ببياناتهم ونماذجهم. يمكن تخصيص المكافآت بناءً على عوامل مثل أداء الوكيل والمساهمة وكفاءة استخدام الموارد. يمكن أن تشجع آليات المكافأة الوكلاء على المشاركة بنشاط في التعلم الجماعي وتحسين الأداء العام للنظام.
** لنفترض أن هناك عميلين A و B يحتاجان إلى التعاون لإكمال مهمة ، مثل نقل البضائع. ** الوكيل "أ" مسؤول عن توفير البضائع ، والوكيل "ب" مسؤول عن توفير خدمة النقل. في التفاعل الأولي ، يمكن للوكيل "أ" والوكيل "ب" اعتماد استراتيجية سلوكية عشوائية لإكمال المهمة ، مثل الاختيار العشوائي لطريق النقل أو وضع النقل.
مع تقدم التفاعل ، يمكن للوكيل أ والوكيل ب تعلم بيانات سجل التفاعل من خلال مهارات التعلم ، وضبط استراتيجيات السلوك بشكل مستقل وفقًا لنتائج التعلم. على سبيل المثال ، يمكن للوكيل أ أن يتعلم معلومات مثل توريد السلع وتكاليف النقل من خلال مهارات التعلم ، وذلك لاختيار إستراتيجية التعاون الأمثل بشكل مستقل وفقًا للطلب الحالي للسلع وأسعار السوق. يمكن أن يتعلم الوكيل B أيضًا معلومات مثل كفاءة وتكلفة طرق النقل وطرق النقل من خلال مهارات التعلم ، وذلك لاختيار إستراتيجية النقل المثلى بشكل مستقل وفقًا لظروف المرور الحالية وأسعار الطاقة.
مع استمرار التفاعل وتحديث نتائج التعلم باستمرار ، يمكن للعامل أ والعامل ب تحسين استراتيجيات السلوك الخاصة بهما تدريجياً لتحقيق تفاعلات اقتصادية أكثر كفاءة وذكاء واستدامة. يمكن تكرار عملية التعلم الذاتي هذه وتحسينها باستمرار لتحقيق فوائد اقتصادية وقيمة اجتماعية أفضل.
وتجدر الإشارة إلى أن وظيفة التعلم الذاتي تتطلب أن يمتلك الوكيل قوة حوسبة كافية وموارد بيانات من أجل تحقيق تأثير تعليمي جيد. لذلك ، في التطبيقات العملية ، من الضروري اختيار مهارات التعلم المناسبة وتخصيص الموارد وفقًا للوضع الفعلي واحتياجات الوكيل ، وذلك لتحقيق أفضل تأثير تعليمي.
يحقق الوكيل الاقتصادي المستقل (AEA) الأساسي لشركة Fetch.ai أهداف الذكاء والاستقلالية واللامركزية من حيث التفاعل الاقتصادي. تكمن ميزته في التكامل العميق للذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain ، وإدراك تصميم وكلاء اقتصاديين مستقلين.يمكن لوكلاء AEA التعلم بشكل مستقل واتخاذ القرارات والتفاعل بحرية في بيئة لامركزية ، وتحسين كفاءة وكفاءة التفاعل الاقتصادي • درجة الذكاء. بالإضافة إلى ذلك ، تشجع آلية Collearn التابعة لـ Fetch.AI الوكلاء على المشاركة الفعالة وتحسين أداء النظام بأكمله من خلال مشاركة البيانات والنماذج.
ومع ذلك ، يطرح Fetch.AI أيضًا بعض التحديات. أولاً ، تتطلب وظيفة التعلم الذاتي الخاصة به قوة حوسبة عالية وموارد بيانات ، مما قد يحد من تطبيقه في البيئات محدودة الموارد. ثانيًا ، الهيكل الفني والوظائف التقنية لـ Fetch.AI معقدة نسبيًا ، وتتطلب عتبات تقنية أعلى وتكاليف تعلم ، مما قد يكون له تأثير على تطبيقه الواسع.
ملخص
بالنظر إلى المستقبل ، لا تزال آفاق Fetch.AI واعدة. مع استمرار تطور التكنولوجيا ، قد تقدم المزيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين لتحسين الأداء والكفاءة وتلبية المزيد من سيناريوهات واحتياجات التطبيق. في الوقت نفسه ، نظرًا لأن حماية الخصوصية وأمن البيانات تحظى بتقدير متزايد ، فقد تحظى ميزات اللامركزية والأمان في Fetch.AI بمزيد من الاهتمام والتطبيقات. على الرغم من بعض التحديات ، لا يزال ابتكار وإمكانيات Fetch.AI في مجال الذكاء الاصطناعي و blockchain يستحق اهتمامنا واستكشافنا.
مراجع:
[1] وثائق مطور Fetch.AI
[2] ميلاني ميتشل: AI 3.0
[3] أليكسي بوتابوف: ميزات Atomese الأساسية مطلوبة
إخلاء المسؤولية: هذه المقالة هي للمعلومات البحثية فقط ولا تشكل أي نصيحة أو توصية استثمارية. آلية المشروع المقدمة في هذه المقالة لا تمثل سوى الرأي الشخصي للمؤلف ، وليس لها مصلحة في مؤلف هذه المقالة أو هذه المنصة. تخضع استثمارات blockchain والعملات الرقمية لشكوك مختلفة مثل مخاطر السوق العالية للغاية ومخاطر السياسة والمخاطر التقنية.تقلب أسعار الرموز في السوق الثانوية بشكل عنيف.يجب على المستثمرين اتخاذ قرارات حذرة وتحمل مخاطر الاستثمار بشكل مستقل. كاتب هذه المقالة أو هذه المنصة غير مسؤول عن أي خسائر يتسبب فيها المستثمرون باستخدام المعلومات الواردة في هذه المقالة.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تفسير Fetch.AI: بنية تحتية مفتوحة ذكية قائمة على الكون
بصفتها شركة تقنية تجمع بعمق بين تقنية blockchain والذكاء الاصطناعي ، تهدف Fetch.AI إلى بناء اقتصاد ذكي لا مركزي وتحقيق الأهداف الموزعة من خلال الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي و blockchain وإنترنت الأشياء. هدف الشركة هو تزويد الشركات والمستهلكين بطريقة جديدة تمامًا للتفاعل اقتصاديًا ، مما يتيح معاملات أكثر كفاءة وأمانًا وذكاءً.
بفضل البنية الذكية للغاية والمفتوحة لـ AI + blockchain ، تمتلك Fetch.AI مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق ، بما في ذلك الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد والتمويل والطاقة والرعاية الطبية وغيرها من المجالات. تشتمل البنية الفنية لـ Fetch.AI بشكل أساسي على جزأين: Fetch.AI السلسلة الرئيسية و Fetch.AI الوكيل الذكي. سلسلة Fetch.AI الرئيسية عبارة عن دفتر أستاذ موزع يعتمد على تقنية blockchain ، والتي تُستخدم لتسجيل المعاملات والعقود الذكية ، وضمان أمان وموثوقية المعاملات. وكيل Fetch.AI الذكي هو عقد ذكي بقدرات ذكاء اصطناعي يمكنها أداء المهام بشكل مستقل وتنسيق الموارد والتفاعل مع الوكلاء الأذكياء الآخرين لتحقيق تفاعلات اقتصادية آلية وذكية ولا مركزية.
لا تقدم هذه المقالة الكثير من البيانات حول السلسلة الرئيسية. سنركز على تفكيك بنية الوكيل المستقل (AEA) وآليات التعلم الجماعي (Colearn) لإظهار كيفية مشاركة الذكاء الاصطناعي في تشغيل نظام blockchain وعملية تطبيق البيانات بين .
** دع عُقد الشبكة تدير نفسها: هندسة الوكيل الاقتصادي المستقل (AEA) **
على شبكة Fetch.ai ، يتم تمثيل الأفراد أو الشركات التي لديها بيانات بواسطة وكلائها ، الذين يتصلون بوكلاء الأفراد أو الشركات التي تبحث عن البيانات. تعمل الوكالة على الإطار الاقتصادي المفتوح (OEF). يعمل هذا كآلية بحث واكتشاف حيث يمكن للوكلاء الذين يمثلون مصادر البيانات الإعلان عن البيانات التي يمكنهم الوصول إليها. وبالمثل ، يمكن للأفراد أو الشركات الذين يبحثون عن البيانات استخدام OEF للبحث عن وكلاء لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات المعنية.
! [Interpretation of Fetch.AI: البنية التحتية الذكية المفتوحة القائمة على Cosmos] (https://img.gateio.im/social/moments-69a80767fe-eadd5f10a4-dd1a6f-62a40f)
بنية Fetch.AI's AEA هي بنية وكيل ذكية موزعة ، تُستخدم لبناء شبكة وكلاء ذكية مستقلة وتعاونية. AEA تعني الوكيل الاقتصادي المستقل ، ** تتمثل فكرتها الأساسية في الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain لبناء اقتصاد ذكي لا مركزي وتحقيق تفاعل اقتصادي ذكي ومستقل ولا مركزي. **
تشمل المكونات الأساسية لبنية AEA بشكل أساسي الوحدات الأربع التالية:
تخيل أن شركة ما تبحث عن بيانات لتدريب نموذج تنبؤي. عندما يتصل وكيل شركة بوكيل يمثل مصدر بيانات ، فإنه سيطلب منه معلومات حول شروط التجارة. سيقدم وكيل يعمل نيابة عن مزود البيانات بعد ذلك الشروط التي يرغب في بيع البيانات بموجبها. قد يسعى الوكيل الذي يبيع الوصول إلى البيانات إلى الحصول على أعلى سعر ممكن ، بينما يريد الوكيل الذي يشتري الوصول إلى البيانات دفع أقل سعر ممكن. لكن الوكالة التي تبيع البيانات تعلم أنها إذا فرضت رسومًا كبيرة ، فستفقد الصفقة. وذلك لأن الوكلاء الذين يبحثون عن البيانات لن يقبلوا الشروط وسيحاولون بدلاً من ذلك شراء البيانات من مصدر آخر على الويب. إذا وجد وكيل الشراء الشروط مقبولة ، فسيدفع لوكيل المبيعات السعر المتفق عليه عبر معاملة في دفتر الأستاذ Fetch.ai. بعد استلام الدفع ، سيرسل الوكيل الذي يبيع البيانات البيانات المشفرة عبر شبكة Fetch.ai.
بصرف النظر عن الإعداد الأولي ، فإن العملية بأكملها مؤتمتة بالكامل ويتم تنفيذها بواسطة وكلاء Fetch.ai. هذا يعني أن موظفي الشركة قادرون على العمل دون انقطاع ، في حين أن النماذج التنبؤية يمكن أن تجمع البيانات مجهولة المصدر ذات الصلة. من خلال الوصول إلى البيانات ، تكون الشركات التي تشتري المعلومات قادرة على تدريب نماذجها بشكل أكثر كفاءة ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لعمل تنبؤات أكثر دقة. يمكن استخدام هذه التوقعات في أي صناعة.
** جوهر جعل العقد ذكية: وحدة مهارات AEA وآلية التعلم الجماعي (Colearn) **
من بين الوحدات الأربع المذكورة أعلاه ، أهمها هي وحدة مهارات AEA ، وهي الوحدة الرئيسية لجعل العقد ذكية. مهارة AEA هي وحدة قابلة للتوصيل تستخدم لتحقيق وظيفة التعلم الجماعي المستقل للوكلاء. تتضمن كل مهارة تعليمية عقدًا ذكيًا وحزمة Python لتنفيذ أنواع مختلفة من مهام التعلم ، مثل التعلم المعزز ، والتعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، وما إلى ذلك. عندما يحتاج الوكيل إلى التعلم ، يمكنه اختيار مهارات التعلم المناسبة لنفسه وحفظ نتائج التعلم في حالته الخاصة. يمكن للوكلاء تعديل السلوكيات والاستراتيجيات بشكل مستقل بناءً على نتائج التعلم ، مما يتيح تفاعلات اقتصادية أكثر ذكاءً وكفاءة واستدامة.
! [An Interpretation of Fetch.AI: Cosmos-Based Intelligent Open Infrastructure] (https://img.gateio.im/social/moments-69a80767fe-14a2eaea90-dd1a6f-62a40f)
يتضمن مبدأ التعلم الجماعي في Fetch.AI الخطوات التالية:
** لنفترض أن هناك عميلين A و B يحتاجان إلى التعاون لإكمال مهمة ، مثل نقل البضائع. ** الوكيل "أ" مسؤول عن توفير البضائع ، والوكيل "ب" مسؤول عن توفير خدمة النقل. في التفاعل الأولي ، يمكن للوكيل "أ" والوكيل "ب" اعتماد استراتيجية سلوكية عشوائية لإكمال المهمة ، مثل الاختيار العشوائي لطريق النقل أو وضع النقل.
مع تقدم التفاعل ، يمكن للوكيل أ والوكيل ب تعلم بيانات سجل التفاعل من خلال مهارات التعلم ، وضبط استراتيجيات السلوك بشكل مستقل وفقًا لنتائج التعلم. على سبيل المثال ، يمكن للوكيل أ أن يتعلم معلومات مثل توريد السلع وتكاليف النقل من خلال مهارات التعلم ، وذلك لاختيار إستراتيجية التعاون الأمثل بشكل مستقل وفقًا للطلب الحالي للسلع وأسعار السوق. يمكن أن يتعلم الوكيل B أيضًا معلومات مثل كفاءة وتكلفة طرق النقل وطرق النقل من خلال مهارات التعلم ، وذلك لاختيار إستراتيجية النقل المثلى بشكل مستقل وفقًا لظروف المرور الحالية وأسعار الطاقة.
مع استمرار التفاعل وتحديث نتائج التعلم باستمرار ، يمكن للعامل أ والعامل ب تحسين استراتيجيات السلوك الخاصة بهما تدريجياً لتحقيق تفاعلات اقتصادية أكثر كفاءة وذكاء واستدامة. يمكن تكرار عملية التعلم الذاتي هذه وتحسينها باستمرار لتحقيق فوائد اقتصادية وقيمة اجتماعية أفضل.
وتجدر الإشارة إلى أن وظيفة التعلم الذاتي تتطلب أن يمتلك الوكيل قوة حوسبة كافية وموارد بيانات من أجل تحقيق تأثير تعليمي جيد. لذلك ، في التطبيقات العملية ، من الضروري اختيار مهارات التعلم المناسبة وتخصيص الموارد وفقًا للوضع الفعلي واحتياجات الوكيل ، وذلك لتحقيق أفضل تأثير تعليمي.
يحقق الوكيل الاقتصادي المستقل (AEA) الأساسي لشركة Fetch.ai أهداف الذكاء والاستقلالية واللامركزية من حيث التفاعل الاقتصادي. تكمن ميزته في التكامل العميق للذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain ، وإدراك تصميم وكلاء اقتصاديين مستقلين.يمكن لوكلاء AEA التعلم بشكل مستقل واتخاذ القرارات والتفاعل بحرية في بيئة لامركزية ، وتحسين كفاءة وكفاءة التفاعل الاقتصادي • درجة الذكاء. بالإضافة إلى ذلك ، تشجع آلية Collearn التابعة لـ Fetch.AI الوكلاء على المشاركة الفعالة وتحسين أداء النظام بأكمله من خلال مشاركة البيانات والنماذج.
ومع ذلك ، يطرح Fetch.AI أيضًا بعض التحديات. أولاً ، تتطلب وظيفة التعلم الذاتي الخاصة به قوة حوسبة عالية وموارد بيانات ، مما قد يحد من تطبيقه في البيئات محدودة الموارد. ثانيًا ، الهيكل الفني والوظائف التقنية لـ Fetch.AI معقدة نسبيًا ، وتتطلب عتبات تقنية أعلى وتكاليف تعلم ، مما قد يكون له تأثير على تطبيقه الواسع.
ملخص
بالنظر إلى المستقبل ، لا تزال آفاق Fetch.AI واعدة. مع استمرار تطور التكنولوجيا ، قد تقدم المزيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين لتحسين الأداء والكفاءة وتلبية المزيد من سيناريوهات واحتياجات التطبيق. في الوقت نفسه ، نظرًا لأن حماية الخصوصية وأمن البيانات تحظى بتقدير متزايد ، فقد تحظى ميزات اللامركزية والأمان في Fetch.AI بمزيد من الاهتمام والتطبيقات. على الرغم من بعض التحديات ، لا يزال ابتكار وإمكانيات Fetch.AI في مجال الذكاء الاصطناعي و blockchain يستحق اهتمامنا واستكشافنا.
مراجع:
[1] وثائق مطور Fetch.AI
[2] ميلاني ميتشل: AI 3.0
[3] أليكسي بوتابوف: ميزات Atomese الأساسية مطلوبة
إخلاء المسؤولية: هذه المقالة هي للمعلومات البحثية فقط ولا تشكل أي نصيحة أو توصية استثمارية. آلية المشروع المقدمة في هذه المقالة لا تمثل سوى الرأي الشخصي للمؤلف ، وليس لها مصلحة في مؤلف هذه المقالة أو هذه المنصة. تخضع استثمارات blockchain والعملات الرقمية لشكوك مختلفة مثل مخاطر السوق العالية للغاية ومخاطر السياسة والمخاطر التقنية.تقلب أسعار الرموز في السوق الثانوية بشكل عنيف.يجب على المستثمرين اتخاذ قرارات حذرة وتحمل مخاطر الاستثمار بشكل مستقل. كاتب هذه المقالة أو هذه المنصة غير مسؤول عن أي خسائر يتسبب فيها المستثمرون باستخدام المعلومات الواردة في هذه المقالة.