ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

النقاط الرئيسية

• وكلاء الذكاء الاصطناعي هم برامج ذاتية التشغيل قادرة على تحليل المعلومات، والتعلم من تجاربها الخاصة، وتنفيذ المهام بالنيابة عن المستخدمين.

• يتميز وكلاء الذكاء الاصطناعي عن الروبوتات التقليدية بقدرتهم المتزايدة على العمل والتحسن مع حد أدنى من التدخل البشري، بالإضافة إلى قدرتهم على التفاعل مع وكلاء وتطبيقات أخرى.

• هناك العديد من استخدامات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل تحسين مجال العملات الرقمية عبر أتمتة التداولات، إدارة المخاطر، جعل الرموز غير القابلة للاستبدال (NFTs) أكثر تفاعلية، وتبسيط تقنية البلوكشين لجعل Web3 أسهل في الاستخدام.

مقدمة

يغير الذكاء الاصطناعي (AI) أسلوب حياتنا، وعملنا، وطريقة تفاعلنا مع التقنية. في قطاع العملات الرقمية، يمثل وكلاء الذكاء الاصطناعي ابتكارًا جوهريًا يطور أنظمة أكثر ذكاءً يمكن استخدامها في تطبيقات متنوعة، بدءًا من التداول وصولًا إلى إنشاء الأعمال الفنية.

ما هم وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

وكلاء الذكاء الاصطناعي هم برامج مستقلة قادرة على اتخاذ القرارات، والتعلم من تجاربها، والعمل استنادًا إلى المهام الموكلة إليها. فعلى سبيل المثال، يجب أن يكون وكيل الذكاء الاصطناعي الجيد قادرًا على:

• إدارة محفظة استثمارية للعملات الرقمية.

• أتمتة خدمة العملاء عبر التعامل مع استفسارات المستخدمين.

• تنفيذ عمليات معقدة مثل تدقيق العقود الذكية أو التداولات القائمة على البلوكشين.

ما يميز هذه الوكلاء هو قدرتهم على التحسن المستمر باستخدام تقنيات التعلم الآلي. صُممت هذه البرامج لتحليل البيانات، التنبؤ بالنتائج، وتكييف السلوك، دون الحاجة لإشراف بشري مباشر. هذه الخصائص تجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مختلفين بشكل جذري عن الروبوتات التقليدية.

كيف يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على ثلاثة ركائز أساسية:

1. المراقبة: جمع البيانات من البيئة المحيطة، مثل بيانات السوق الفورية، مدخلات المستخدم أو معاملات البلوكشين.

2. المعالجة: تحليل البيانات باستخدام خوارزميات متقدمة وتقنيات التعلم الآلي لاتخاذ أنسب القرارات. يمكن مثلًا لوكيل تداول استخدام بيانات السوق لتحديد فرص التداول المربحة.

3. التنفيذ: تنفيذ المهام بناءً على التحليل، مثل شراء العملات الرقمية، إرسال إشعار أو إنشاء أصل رقمي جديد.

غالبًا ما تعتمد هذه الوكلاء على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتواصل مع المستخدمين بطريقة بديهية، مما يسهل استخدامها لغير المتخصصين. كما تساعد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 هذه الوكلاء على فهم الاستفسارات المعقدة والرد عليها، مما يجعل تقنيات البلوكشين والعملات الرقمية أكثر سهولة للمبتدئين.

وكلاء الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية

يعتمد قطاع العملات الرقمية على الأتمتة، الشفافية، واللامركزية، وهي خصائص تتوافق تمامًا مع قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض طرق تأثير وكلاء الذكاء الاصطناعي على صناعة البلوكشين:

أدوات DeFi أكثر ذكاءً

في التمويل اللامركزي (DeFi)، قد تبدو إدارة التداولات، تحسين العوائد، أو حتى فهم المخاطر أمرًا معقدًا. يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ هذه المهام بكفاءة أكبر من البشر. على سبيل المثال:

• التداول الآلي: يمكن للوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي مراقبة الأسواق وتنفيذ التداولات في الوقت الفعلي، مستفيدين من الفرص بسرعة أكبر من الأشخاص.

• إدارة المخاطر: يمكنهم تقييم الثغرات المحتملة في المحافظ أو العقود الذكية، مما يساعد المستخدمين على تجنب الخسائر.

الفن التوليدي وNFTs

يمكن أن يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا مع الرموز غير القابلة للاستبدال (NFTs)، حيث ينشئون أعمالًا فنية رقمية فريدة أو NFTs ذكية (iNFTs) تتفاعل مع المستخدمين. على سبيل المثال:

• يمكن للجامع امتلاك iNFT تتطور شخصيته مع التفاعل، ليصبح تجربة تفاعلية وليست مجرد صورة ثابتة.

• تتيح بعض المنصات الرائدة أدوات لإنشاء فنون مولدة بالذكاء الاصطناعي وسكها مباشرة على البلوكشين.

تبسيط التفاعل مع البلوكشين

قد تبدو تقنية البلوكشين معقدة، خاصة للمبتدئين. يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي تبسيط العمليات مثل إدارة محافظ العملات الرقمية، الموافقة على المعاملات، أو التفاعل مع العقود الذكية. كما يجعلون العملات الرقمية أكثر سهولة، مما يدعم تسريع التبني.

يمكن للوكلاء كذلك العمل كمندوبين في المنظمات اللامركزية المستقلة (DAOs)، من خلال إدارة التصويت، اقتراح الاستراتيجيات، أو أتمتة العمليات لصالح حاملي الرموز.

تسهيل المدفوعات

الأنظمة التقليدية مثل بطاقات الائتمان أو معالجات الدفع ليست مناسبة للمدفوعات الصغيرة أو المتكررة. تحل العملات الرقمية هذه المشكلة بفضل الرسوم المنخفضة والسرعة.

يستفيد وكلاء الذكاء الاصطناعي من أنظمة دفع العملات الرقمية لتفعيل نماذج الدفع عند الطلب والتحويلات السلسة:

• نماذج الدفع عند الطلب: يمكن للوكيل مثلًا دفع مبالغ صغيرة للوصول إلى بيانات الطقس أو الأخبار الفورية نيابة عن المستخدم.

• التحويلات السلسة: يدير الوكلاء المدفوعات بين الأطراف بشكل فوري ودون تدخل بشري.

التحديات التي تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال العملات الرقمية

لا تزال عملية دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات الرقمية تواجه العديد من التحديات:

• مشكلة قابلية التوسع: معظم شبكات البلوكشين لم تُصمم في الأصل للتفاعلات السريعة والفورية المطلوبة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. رغم وجود حلول للتوسع، لا يزال تحقيق استخدام عالمي سلس قيد التطوير.

• مشكلات الدقة: وكلاء الذكاء الاصطناعي ليسوا معصومين من الخطأ. حتى الأخطاء الصغيرة قد تؤدي لمشاكل كبيرة، خاصة في التداول أو إدارة العقود الذكية. يعمل المطورون على حلول مثل توليد الاسترجاع المعزز (RAG) للحد من الأخطاء وجعل الأنظمة أكثر موثوقية.

• الثقة والشفافية: تُسهم البلوكشين في توفير سجلات شفافة لأنشطة وكلاء الذكاء الاصطناعي، لكن بناء أنظمة ثقة لامركزية لملايين الوكلاء المستقلين ما زال تحديًا. كما تتطلب قضايا الخصوصية وسوء الاستخدام والعواقب غير المقصودة رقابة تنظيمية وأخلاقية.

مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية

رغم أن هذه التقنية لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن إمكانيات وكلاء الذكاء الاصطناعي في البلوكشين كبيرة. وفيما يلي بعض السيناريوهات المستقبلية:

1. اقتصادات ذكاء اصطناعي لامركزية: تصور شبكة من وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفاعلون معًا، وينفذ كل منهم مهام متخصصة، لتشكيل اقتصاد ذاتي حيث تتبادل الوكلاء الخدمات وتدير الموارد باستقلالية.

2. اعتماد واسع لـ Web3: من خلال أتمتة وتبسيط التعامل مع البلوكشين، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي جعل تقنيات Web3 متاحة للجميع، من المحترفين إلى المستخدمين العاديين.

3. تطبيقات DeFi متقدمة: مع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي، قد تظهر استراتيجيات جديدة لتحسين العوائد، إدارة المخاطر، وحتى الاستثمار التعاوني.

أفكار ختامية

من خلال أتمتة المهام، وتمكين اتخاذ قرارات أذكى، وتبسيط الأنظمة المعقدة، يدفع وكلاء الذكاء الاصطناعي حدود الممكن في الاقتصاد الرقمي. ورغم استمرار التحديات، فإن التكامل بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين يحمل إمكانات لإعادة تعريف صناعات تتجاوز العملات الرقمية.

الأسئلة الشائعة

ما المقصود بوكلاء الذكاء الاصطناعي وكيف يختلفون عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية؟

يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي ويتكيفون ويتخذون القرار بشكل مستقل في بيئات ديناميكية، بينما تعتمد الأنظمة التقليدية على قواعد ثابتة ومحددة مسبقًا. يتفوق الوكلاء في التعامل مع التعقيدات والمواقف غير المتوقعة من خلال التعلم المتواصل، في حين تفتقر الأنظمة التقليدية للمرونة وتتطلب تعليمات صريحة لكل مهمة.

كيف يتخذ وكلاء الذكاء الاصطناعي قرارات مستقلة وينفذون الإجراءات؟

يتخذ وكلاء الذكاء الاصطناعي قراراتهم عبر معالجة البيانات، التعرف على الأنماط، وتطبيق القواعد المكتسبة دون تدخل بشري. يجمعون المعلومات، يحللونها منطقيًا، ثم ينفذون الإجراءات بناءً على النتائج، وتعمل حلقات التغذية الراجعة على تحسين قراراتهم مع الوقت.

ما أهم تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي العملية؟

تُستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي في البنوك لاكتشاف الاحتيال والتداول الآلي، وفي الصحة لمراقبة المرضى ودعم التشخيص، وفي خدمة العملاء للدعم المؤتمت، وفي سلسلة الإمداد لتحسين العمليات والخدمات اللوجستية.

ما المكونات الرئيسية وبنية وكيل الذكاء الاصطناعي؟

يتكون وكيل الذكاء الاصطناعي من نماذج لغوية كبيرة كمحرك لاتخاذ القرار، وأنظمة ذاكرة لحفظ التفاعلات السابقة، وأدوات تنفيذية للمهام، وآليات توجيه لتنظيم سير العمل بكفاءة.

كيف يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي ويحسنون الأداء مع مرور الوقت؟

يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر التعلم المعزز والمراقب، ويعدلون استراتيجياتهم بناءً على التغذية الراجعة من البيئة والبيانات. يواصلون تحسين قراراتهم من خلال معالجة التفاعلات، تحديث النماذج بمساهمات بشرية، وتكييف السلوكيات لتعزيز الأداء.

ما هي قيود وتحديات تكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي الحالية؟

تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي تحديات مثل ضعف الذاكرة، فقدان السياق في التفاعلات الطويلة، ومخرجات غير دقيقة. كما تعاني من الهلوسة، تتطلب قدرات حسابية عالية، وتفتقر لأطر قرارات قوية في السيناريوهات المعقدة.