استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای ساخت برنامه های غیرمتمرکز موثرتر برای Web3

برنامه های غیرمتمرکز (Dapp) روشی را که ما به Web3 غیرمتمرکز نزدیک می کنیم متحول می کنند. آنها بر اساس زیرساخت Web3 ساخته می شوند. معمولاً آنها برنامه ها و پروتکل هایی هستند که یک مرجع متمرکز نمی تواند آنها را کنترل کند. این برنامه ها به تغییر دامنه توسعه Web3 کمک کرده اند.

با این حال، با در نظر گرفتن این دامنه، نقاط یا مواردی وجود دارد که اثربخشی و کارایی برنامه‌های غیرمتمرکز ممکن است اشکالات مختلفی را در تعمیر و نگهداری داشته باشد، جایی که به‌روزرسانی‌ها اغلب مورد نیاز است.

همچنین، مسئله مقیاس بندی وجود دارد که در آن سطح مورد نیاز امنیت، یکپارچگی، شفافیت و قابلیت اطمینان، قدرت محاسباتی مورد نیاز، عالی خواهد بود، و اینجاست که هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) می توانند نقش مهمی ایفا کنند. .

کاربردهای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) در Web3

هوش مصنوعی (AI) منعکس کننده هوش انسانی، توانایی استدلال و استنتاج توسط سیستم های کامپیوتری است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند خودآموزی کنند، خود تصحیح کنند، استدلال کنند و همچنین خلاقیت را نشان دهند. ما می‌توانیم اثربخشی و کارایی را سریع‌تر در زمانی که با Web3 و در برنامه‌های کاربردی غیرمتمرکز همراستا باشیم، بهبود بخشیم.

با تغذیه این داده‌های سیستم‌های هوش مصنوعی و از طریق یادگیری ماشینی، می‌توان با موقعیت‌های عجیب و غریب بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح با استفاده از مدل‌های آماری و الگوریتم‌هایی که با داده‌های داده‌شده کار می‌کنند، سازگاری داشت.

به این ترتیب، هوش مصنوعی می تواند به روشی کارآمدتر، به مراتب بهتر از انسان عمل کند. در زیر کاربردهای مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در Web3 آورده شده است.

I. – کشف تقلب و مدیریت ریسک

یکی از ایرادات برنامه های غیرمتمرکز امنیت است و گزارش هایی از انواع سوء استفاده ها و کلاهبرداری ها گزارش شده است. به عنوان مثال، بازیگران بد می توانند با استفاده از پیوندهای فیشینگ، افراد غیرقابل اطمینان را وادار به انجام تراکنش ها بر خلاف میل خود کنند.

تراکنش های متقلبانه را می توان با استفاده از مدل های تشخیص ناهنجاری شناسایی، ردیابی و بازیابی کرد. این می تواند به بهبود اعتماد و کارایی در dapp ها کمک کند و تعداد افرادی که در معرض کلاهبرداری ها و حملات کلاهبرداری قرار می گیرند را کاهش دهد.

ما می‌توانیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را برای مدیریت ریسک در Web3 و برنامه‌های غیرمتمرکز اعمال کنیم. کاربران اغلب به راهی برای دسترسی به ریسک تراکنش‌های خاص نیاز دارند و فقط می‌توانند حدس‌های عجیبی بزنند. این منجر به موقعیت‌هایی می‌شود که کاربران تراکنش‌هایی را امضا می‌کنند که به عوامل مخرب امکان دسترسی به برنامه‌هایشان را می‌دهد.

با این حال، با استفاده از هوش مصنوعی و ML، می‌توان ارزیابی ریسک پیش‌بینی‌کننده‌ای برای هر معامله‌ای که می‌خواهید وجود داشته باشد. سپس کاربران می‌توانند تصمیم بگیرند که آیا تراکنش‌ها انجام می‌شوند یا خیر، و کلاهبرداری‌هایی که در آن قرار می‌گیرند را کاهش می‌دهند.

II. – بهبود امنیت قراردادهای هوشمند

موارد مختلفی از بهره برداری از قرارداد هوشمند، از شبکه پلی تا رونین وجود داشته است. همه اینها منجر به از بین رفتن امنیت قراردادهای آنها شده است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می تواند به کاهش این نوع رویدادها کمک کند.

ما می‌توانیم با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آسیب‌پذیری‌ها را در قراردادهای هوشمند شناسایی کنیم. مهندسان و برنامه نویسان قراردادهای هوشمند با مشاهده این آسیب پذیری ها می توانند امنیت کلی قرارداد را با اجرای منطق صحیح بهبود بخشند.

همچنین، استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های ML برای حسابرسی قراردادهای هوشمند می‌تواند به حسابرسان قرارداد هوشمند کمک کند تا کارشان را سریع‌تر و بهتر از طبیعی‌تر انجام دهند.

III. – بهینه سازی زیرساخت های غیرمتمرکز

با استفاده از هوش مصنوعی، توسعه دهندگان می توانند منابع را به طور بهینه برای دستیابی به هدف مورد نظر تخصیص دهند. برخلاف زمانی که هوش مصنوعی از داده‌های موجود برای تصمیم‌گیری سریع استفاده می‌کند، ممکن است برای انسان‌ها بیشتر طول بکشد، با حاشیه‌های بیشتر برای خطا و سوگیری، تا استحکام کلی بهینه‌سازی منابع کاهش یابد.

همچنین، به کارگیری این برای متعادل سازی بار در شبکه های غیرمتمرکز. هوش مصنوعی می تواند به توزیع ترافیک شبکه به طور مساوی در بین چندین استخر که از یک برنامه غیرمتمرکز پشتیبانی می کنند کمک کند.

علاوه بر این، می تواند برای به حداکثر رساندن عملکرد ذخیره سازی توزیع شده و محاسبات استفاده شود.

IV. – توصیه و مدیریت محتوا

محتوای زیادی در Web3 وجود دارد، از محتوای به ظاهر خوب گرفته تا موارد دیگر که بی فایده هستند یا هدفشان گمراه کردن است.

استفاده از توصیه‌های شخصی‌سازی شده مبتنی بر یادگیری ماشین برای محتوا و پیشنهادات برای بازارها و ابزارهای Web3 می‌تواند زمانی را که افراد صرف تحقیق می‌کنند کاهش دهد.

این توصیه‌ها تعداد تقلب‌ها یا کلاهبرداری‌هایی را که افراد قربانی آن می‌شوند کاهش می‌دهد و به آنها کمک می‌کند تا گزینه‌های بهتری برای انتخاب داشته باشند.

V. – استقرار خودکار مدل هوش مصنوعی

در زیرساخت‌های محاسباتی غیرمتمرکز، یکی از خطاها زمانی است که برای انجام عملکردهای جداگانه از شبکه‌های مختلف که با یکدیگر برای یک سیستم کار می‌کنند، طول می‌کشد.

اگرچه برخلاف زیرساخت محاسباتی متمرکز، موثرتر شناخته شده است زیرا عملکرد هر شبکه با نیازهای هر برنامه کاربردی مطابقت دارد.

ما می‌توانیم مدل‌های هوش مصنوعی و ML را برای مدیریت بیشتر بارهای کاری در این زیرساخت به کار ببریم تا عملکرد این زیرساخت محاسباتی غیرمتمرکز را افزایش دهیم و آن را از نظر عملیاتی سریع‌تر و مؤثرتر کنیم.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای ساخت برنامه‌های غیرمتمرکز مؤثرتر برای Web3

چالش‌های مختلفی وجود دارد که استفاده از هوش مصنوعی و ML برای برنامه‌های غیرمتمرکز به دلیل ماهیت خود تمرکززدایی با آن مواجه است، و ما در اینجا چند مورد را مرور می‌کنیم.

I. – جمع آوری داده ها در یک محیط غیر متمرکز

یکی از چالش ها، جمع آوری داده های ارزشمند در یک محیط غیرمتمرکز است. از آنجایی که مرکزیت وجود ندارد، دسترسی به داده ها و جمع آوری به دلیل ساختار ذاتی خود تمرکززدایی سه برابر مشکل خواهد بود.

برداشتن و پاکسازی انفرادی داده ها از شبکه های مستقل مختلف مدتی طول می کشد و ممکن است برای بسیاری خسته کننده غیر ضروری باشد.

II. – ایمن سازی مدل های ML مستقر در بلاک چین

چالشی در رابطه با امنیت مدل‌های مستقر در بلاک چین وجود دارد که صادقانه است. چه شانسی وجود دارد که مدل‌های مستقر شده توسط بازیگران مخرب خراب نشوند؟ وارونگی مدل بزرگترین تهدید را برای امنیت مدل ها ایجاد می کند.

در یک حمله، عوامل مخرب قصد دارند حریم خصوصی داده های آموزشی را افشا کنند که می تواند به محرمانه بودن مدل ها آسیب برساند.

همچنین، ممکن است مسمومیت داده ها وجود داشته باشد، جایی که مدل های هوش مصنوعی با دستکاری داده ها برای پیش بینی رفتار این هوش مصنوعی آموزش می بینند. حمله ای مانند این می تواند، برای مثال، یک سیستم توصیه شخصی شده توسط مدل های هوش مصنوعی را تغییر دهد، جایی که بازارهای تقلبی به عنوان گزینه هایی برای انتخاب کاربران نشان داده می شوند و احتمال کلاهبرداری آنها را افزایش می دهد.

III. – آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده های توزیع شده

مدل‌های آموزشی با استفاده از مجموعه داده‌های توزیع‌شده به دلیل برچسب‌گذاری و تمیز کردن، می‌تواند دست و پا گیر و وقت گیر باشد.

اگرچه، زمانی که آموزش مدل به طور همزمان برای هر مجموعه داده انجام می شود، می تواند سریع باشد و می تواند برای کارهای حساس به زمان کمک کند.

چشم انداز آینده

احتمالات آینده متفاوتی وجود دارد که هوش مصنوعی و ML برای Web3 غیرمتمرکز ارائه می دهند، و در زیر به چند مورد ممکن اشاره می کنیم.

I. – قراردادها و قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی

ما می‌توانیم هوش مصنوعی را برای مهندسی توسعه قراردادهای هوشمند آموزش دهیم و کل چرخه توسعه را از ابتدا برای استقرار آسان‌تر، سریع‌تر و ایمن‌تر کنیم. همچنین، برنامه‌های غیرمتمرکز را می‌توان تنها توسط مدل‌های آموزش‌دیده با هوش مصنوعی اجرا کرد و احتمال تداخل عوامل مخرب متمرکز را کاهش داد.

II. برنامه های کاربردی غیرمتمرکز خودآموز

ما می‌توانیم برنامه‌هایی را انجام دهیم که خودآموز می‌شوند و ورودی‌هایی را از تجربه کاربر دریافت می‌کنیم تا تجربه کاربران را روان‌تر و مؤثرتر کنیم.

به عنوان مثال، اگر کاربر هنگام استفاده از یک برنامه غیرمتمرکز با یک باگ مواجه شود، می تواند از آن درس بگیرد و کمک کند تا سایر کاربران با همان باگ مواجه نشوند که باعث شده کاربر قبلی تجربه وحشتناکی داشته باشد.

نتیجه

اخیراً ترس از دست دادن (FOMO) در هوش مصنوعی و آنچه که برای آینده انسان ها و فناوری ایجاد می کند وجود داشته است.

با این حال، از طریق همترازی هوش مصنوعی در برنامه‌های غیرمتمرکز برای Web3 غیرمتمرکز، ممکن است پیشرفت‌هایی وجود داشته باشد که باعث پیشرفت و پیشرفت قوی شود.

با این حال، این بدون چالش نیست، زیرا امنیت، جمع آوری داده ها و آموزش با استفاده از مجموعه داده های توزیع شده وجود دارد که می تواند دستیابی به این هدف را دشوارتر کند.

صرف نظر از این، چشم اندازهای روشنی وجود دارد که همسویی هوش مصنوعی در Web3 غیرمتمرکز برای تجربه کاربر و پیشرفت تکنولوژی در طول زمان ایجاد می کند.