رقم واحد يخبر الكثير عن اتجاه الذكاء الاصطناعي.

19 مليون استعلام كل أسبوع.

وهذا يُقدر على أنه عدد طلبات الذكاء الاصطناعي الحالية التي تُشغل على نظام Mira، نيابة عن ملايين المستخدمين الذين يستخدمون أدواته وبنيته التحتية.

هذا النوع من الاستخدام ليس نمطًا لمشروع بنية تحتية للعملات الرقمية في مراحله المبكرة. في معظم الشبكات، هناك تكهنات لبدء نشاط حقيقي ثاني. يمكن ملاحظة الطلب في حالة Mira حيث يتم بالفعل التحقق من الاستعلامات الحقيقية على الشبكة.

والسبب بسيط.

الأفراد لا يرغبون ببساطة في آلات ذكية اصطناعيًا قادرة على إنتاج ردود. إنهم يريدون ذكاءً اصطناعيًا يمكنهم الوثوق به.

نماذج اللغة الكبيرة فعالة ومع ذلك فهي تولد أيضًا هلوسات وحقائق خاطئة. في حالة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل البحث، التمويل، البرمجة، أو التعليم، حتى خطأ بسيط يمكن أن يسبب مشاكل فعلية. هذا هو الشيء المفقود الذي تحاول Mira سد ثغراته.

تعمل الشبكة كمرشح لنتائج الذكاء الاصطناعي.

لا تعتمد Mira على نموذج واحد، بل تفصل الردود إلى بيانات صغيرة وتنقلها إلى عدة نماذج على شبكة لامركزية تُسمى المدققون. تعتبر هذه النماذج الادعاءات بشكل منفصل وتتوصل إلى استنتاج قبل أن يتم تقديم النتيجة النهائية.

وهذا أمر مهم مع تزايد عدد الأسئلة المطروحة كل أسبوع.

ليس فقط الذكاء الاصطناعي التوليدي يُجرب من قبل المطورين والمستخدمين، بل الذكاء الاصطناعي المُحقق أيضًا.

يبدأ بناء التحقق في تطبيقات مثل محركات البحث بالذكاء الاصطناعي، والروبوتات الدردشة، ومحركات البحث البحثية، مما يعني أن نتائج هذه التطبيقات يمكن التحقق منها قبل استخدامها في اتخاذ القرارات الفعلية. أي أن الشبكة ليست مجرد مفهوم يُختبر كبنية تحتية.

الاستنتاج الأكبر هو هذا.

اعتماد الذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة. ومع ذلك، على نطاقات الاستخدام الكبيرة، الاعتمادية تساوي الأهمية مع القدرة.

والحاجة وراء تلك 19 مليون استعلام أسبوعي هي أن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي قد لا تكون في تقديم المزيد من الإجابات.

$MIRA @mira\_network #Mira