الذكاء الاصطناعي يلتقي بالعملات المشفرة: هل يستطيع ChatGPT مساعدة العملات المشفرة؟
لماذا يتحدث الجميع عن الذكاء الاصطناعي (AI)؟
يقدم الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم الذكاء الاصطناعي، ابتكارًا واسع النطاق عبر مجموعة واسعة من الصناعات. يصف المصطلح المعني فرعًا من علوم الكمبيوتر يتعامل مع إنشاء أنظمة ذكية قادرة على أداء المهام التي غالبًا ما تتطلب ذكاءً بشريًا. على سبيل المثال، يتضمن ذلك تفسير اللغة والبحث والتعرف على الصور والتعرف على الأنماط والتنبؤات.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ليسا تكنولوجيات جديدة. بدأ هذا الاتجاه منذ أكثر من 65 عامًا، ولكن الجميع يتحدث عن الذكاء الاصطناعي هذه الأيام لأنه الطفل الجديد في المنطقة.
من الممكن تبرير جنون الذكاء الاصطناعي؛ لدينا اليوم طريقة فعالة لنقل وتخزين وحساب كمية كبيرة من البيانات بطريقة لم تكن ممكنة في الماضي.
لذلك، تكمن الأسباب الرئيسية لهذه الضجة في توفر المزيد من القوة الحاسوبية، وكميات هائلة من البيانات، والخوارزميات المتقدمة، والاستثمارات الضخمة من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى والحكومات والمستثمرين الأفراد والجامعات.
يمكن القول أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذي أطلق هذا الجنون لأنه أدخل جوهر الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية. عادة ما يتبع المرافق في العالم الحقيقي اعتماد واسع النطاق. وبما أن المهندسين يستطيعون تدريب الذكاء الاصطناعي على الانخراط في المهام البشرية الأساسية، فقد اعترف الناس في جميع أنحاء العالم بأنه أداة مفيدة.
وخير مثال على ذلك هو ChatGPT سيئ السمعة الذي أنشأته OpenAI. وبعد أن تمت تغذيته بكميات كبيرة من البيانات المتباينة وتزويده بمعايير كيفية استخدامه، أصبح ChatGPT قادرًا على القيام بمهام مشابهة للإنسان.
عندما أعلنت شركة مايكروسوفت عن إطلاق نموذج مدعوم من ChatGPT لمحرك بحث Bing الأصلي الخاص بها، استحوذت على جزء كبير من السوق. إن وجود شكل جديد من أدوات الذكاء الاصطناعي يوفر ميزة تنافسية في السوق.
ضع في اعتبارك أن التكنولوجيا الحالية ليست جاهزة بعد للاستخدام بالطريقة الأكثر كفاءة. وهذا ما أكدته الأبحاث الحديثة. ببساطة، يأتي مع بعض الأخطاء. على سبيل المثال، إذا طرحت سؤالاً على ChatGPT حول شيء لا يعرفه، فإن الشات بوت إما يفشل في الإجابة أو تقديم معلومات دقيقة.
ما هو ChatGPT؟
يشير ChatGPT إلى برنامج الدردشة الآلي الذي أنشأته شركة أبحاث الذكاء الاصطناعي OpenAI في نوفمبر 2022. وقد أحدث نموذج لغة الذكاء الاصطناعي ثورة في العالم لأنه ألهم مجموعة واسعة من المناقشات وطرح بعض الأدوات المساعدة في العالم الحقيقي على الطاولة. بدأ المستخدمون في استخدام ChatGPT للعديد من المهام الشبيهة بالبشر، بدءًا من كتابة رسائل البريد الإلكتروني وحتى خطط التمرين وقصص ما قبل النوم للأطفال.
الجزء " GPT " يعني " محول ما قبل التدريب التوليدي " ويشير إلى الطريقة التي يعالج بها برنامج الدردشة الآلي اللغة. ما يميز روبوت الدردشة هذا عن روبوتات الدردشة السابقة هو أنه تم تدريبه باستخدام التعلم المعزز من التعليقات البشرية.
تتضمن هذه الطريقة تحديدًا استخدام مدربي الذكاء الاصطناعي البشري ونظام المكافآت لتطوير برنامج الدردشة الآلي بما يكفي للإجابة على أسئلة المتابعة، والاعتراف بالأخطاء، وتحدي المفاهيم غير الدقيقة.
نموذج التعلم الآلي وراء الروبوت
ChatGPT هو منتج من فئة نماذج معالجة اللغات الطبيعية للتعلم الآلي المعروفة باسم نموذج اللغة الكبير (LLMs). يعتمد هذا النموذج على استيعاب كميات هائلة من البيانات النصية ومجموعات البيانات المدخلة.
يعتمد برنامج الدردشة الآلي على بنية المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT). تستخدم نماذج المحولات آلية تعرف باسم "الانتباه" لتقييم تأثير الكلمات المتباينة في توليد استجابة لمدخلات اللغة الطبيعية.
على سبيل المثال، إذا كان على نموذج المحول أن يولد استجابة للجملة "القط يطارد ذيله"، فإنه سيعترف بأن " القط " هو الفاعل، وبالتالي، أكثر أهمية من " الذيل ".
عادةً ما يتكون تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي من خطوتين – التدريب المسبق والضبط الدقيق. خلال مرحلة ما قبل التدريب، يتم ملء النموذج بكمية كبيرة من مصادر البيانات بهدف فهم الأنماط الإحصائية للغة.
تشير مرحلة الضبط الدقيق إلى تدريب النموذج على مجموعة بيانات أكثر ضيقًا تم إنشاؤها بمساعدة المراجعين البشريين واتباع إرشادات معينة تقدمها شركة OpenAI. تعلم هذه المرحلة النموذج كيفية الاستجابة بشكل أكثر تحديدًا لمدخلات معينة والحفاظ على تفاعل مفيد مع المستخدمين.
بمجرد تدريب النموذج، فإنه يولد استجابات باستخدام طريقة "الانحدار الذاتي". بمعنى آخر، يبدأ برسالة إدخال، ويتنبأ بالكلمة التالية حتى يتمكن من تكوين جملة كاملة.
ثنائي القوة الجديد
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي هو نكهة عام 2023. بالإضافة إلى ذلك، تشير التقديرات إلى أن أكثر من 60٪ من التداول في أسواق الأسهم الرئيسية حول العالم يعتمد على الخوارزميات بسبب ارتفاع معدل استخدام روبوتات التداول وإدارة المحافظ الخوارزمية.
على الرغم من أنه من الصعب تحديد النسبة المئوية للتداول الخوارزمي بدقة، إلا أن تقنيات التعلم الآلي تهيمن على الصناعة لإدارة المخاطر، فضلاً عن اكتشاف اتجاهات السوق وديناميكيات السوق.
عندما يتعلق الأمر بظروف السوق، كان استخدام تقنيات التعلم الآلي في أيدي الخبراء المعروفين باسم "المتداولين الكميين"، ولكنه أصبح متاحًا لتجار التجزئة وسوق العملات المشفرة أيضًا.
هناك قوتان رئيسيتان يوفرهما الذكاء الاصطناعي هما الرؤى والأتمتة؛ كلاهما يلعبان دورًا مهمًا في التداول. دخلت روبوتات تداول العملات المشفرة القائمة على الذكاء الاصطناعي سوق العملات المشفرة حيث يستخدمها مستثمرو العملات المشفرة لأتمتة عمليات شراء وبيع المراكز بناءً على المؤشرات الفنية الرئيسية، تمامًا كما يتم استخدامها في مساحة تداول أسهم الذكاء الاصطناعي العادية.
يمكن الاعتراف بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain باعتبارهما محركين عظيمين للابتكار على مدار العقد الماضي، وقد أثرا بالفعل على قطاعات مختلفة مثل عالم التمويل وإدارة التوريد. ومن الممكن أن يؤدي الجمع بين هاتين التقنيتين إلى تحقيق المزيد من الفوائد المحتملة لتنمية العديد من القطاعات.
في حين توفر تقنية blockchain طريقة لامركزية وشفافة لتخزين البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتيح الإبداع والتعلم الذاتي. إذا قمت بدمج هذين الابتكارين، يمكن أن تكون التكنولوجيا قابلة للتكيف وذكية وآمنة في نفس الوقت.
لمعرفة المزيد حول تقنية البلوكشين، راجع هذا المقال: " ما هو البلوكشين ".
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة العملات المشفرة؟
لا يمكن تجاهل كيف ساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل في تحويل الأنظمة العادية، ويتساءل الكثيرون عما إذا كان بإمكانه أن يفعل الشيء نفسه بالنسبة لمجال العملات المشفرة.
لقد قيل أنه لا يمكن كتابة blockchain بدون الذكاء الاصطناعي. دعونا نتحقق من السبب.
تعزيز تداول العملات المشفرة
تداول العملات المشفرة موجود على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بلا حدود؛ ويشمل مجموعة واسعة من الأصول الرقمية وأسواق التشفير. لقد كانت روبوتات التداول المبنية على الخوارزميات موجودة منذ فترة، لكنها تتحسن بشكل كبير. لقد انتهى وقت القيام بذلك يدويًا.
هناك العديد من الفوائد الرئيسية التي يمكن أن يجلبها الذكاء الاصطناعي إلى تداول العملات المشفرة لتعزيزه وربما المساهمة في المزيد من فرص الاستثمار.
لنبدأ بمراقبة السوق في الوقت الفعلي؛ إحدى أهم أدوات الذكاء الاصطناعي هي القدرة على تحليل ومعالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. عندما يعمل السوق على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، يمكن أن تتغير الأسعار في غضون دقائق.
من خلال المراقبة المستمرة لظروف السوق وتقييم المعلمات المتعددة، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط واتجاهات السوق التي قد لا تكون مرئية للعين البشرية. يمكن أن يساعد التحليل في الوقت الفعلي متداولي العملات المشفرة في اكتساب معرفة متعمقة واتخاذ قرارات مستنيرة. على سبيل المثال، نموذج لغة الذكاء الاصطناعي قادر على دعم السوق بالإضافة إلى التحليل الفني ، والتعرف على أنماط الرسم البياني لتوليد إشارات التداول وتوفير توقعات الأسعار.
ميزة أخرى مهمة لروبوتات تداول العملات المشفرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي قدرتها على التعلم من التجارب السابقة. يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تحليل للبيانات التاريخية للأصول الرقمية وسوق العملات المشفرة لتحسين الأداء بمرور الوقت. القدرة على التطور تجعل روبوتات تداول العملات المشفرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتكيف مع ديناميكيات السوق الجديدة
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التداول في سوق متقلب مثل سوق العملات المشفرة لأنه يزيل المشاعر الإنسانية والتحيز من الصورة. يمكن أن تتأثر أحكام المتداولين البشريين بمشاعر مثل الجشع والخوف، إلى جانب التأثر بالأشخاص الآخرين.
وأخيرًا، يمكن تصميم الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتنفيذ عمليات التداول تلقائيًا بناءً على مؤشرات محددة مسبقًا. وهذا يلغي الحاجة إلى التدخل البشري في كل قرار يتعلق بتداول العملات المشفرة، فضلاً عن التأثيرات السلبية للخطأ والعاطفة. سيتم تمكين متداولي العملات المشفرة من الاستفادة من إمكانيات التداول حتى عندما لا يراقبون سوق العملات المشفرة بشكل نشط.
ChatGPT مقابل روبوتات التداول المشفرة
تم بناء ChatGPT على بنية Transformer كنوع من الشبكات العصبية العميقة المصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات المتسلسلة مثل النص. لقد فتح ChatGPT الأبواب للمتداولين، وزودهم بأداة قوية لإحداث ثورة في استراتيجياتهم وتبسيط عمليات تداول العملات المشفرة. ومع ذلك، هل هي حاليًا الأداة المثالية لتداول العملات المشفرة؟
لم يتم تصميم نموذج لغة الذكاء الاصطناعي المتطور خصيصًا للتداول، ولكنه قادر على تحليل أخبار السوق والمشاعر والاتجاهات. تتمثل إحدى نقاط قوتها في تقديم تحليل معنويات السوق من خلال تحليل المقالات الإخبارية ووسائل التواصل الاجتماعي ومصادر البيانات الأخرى لتحديد معنويات السوق الحالية. يتمتع برنامج chatbot بالقدرة على تقديم رؤى مخصصة ويكون بمثابة مورد تعليمي لمتداولي العملات المشفرة.
ومع ذلك، فإن نموذج اللغة يأتي مع بعض القيود. يبدو أنه لا يمكن استبدال روبوتات تداول العملات المشفرة حتى الآن. تتمتع روبوتات تداول العملات المشفرة بالقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات والاستجابة لديناميكيات السوق في الوقت الفعلي وتتبع الاتجاهات.
على سبيل المثال، يفتقر Chat GPT، في مستواه الحالي من التطوير، إلى السياق؛ تكمن قوتها الرئيسية في المهام القائمة على اللغة وقد تفتقر إلى الفهم المطلوب لاستراتيجيات التداول المعقدة.
لا يزال من السابق لأوانه القول بأن الروبوتات القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يمكن أن تحل محل أدوات التداول المتخصصة تمامًا. يفتقر الحل الجديد إلى الميزات الأساسية التي يعتمد عليها مستخدمو العملات المشفرة عندما يتعلق الأمر بالتداول. ومع ذلك، عندما تتطور التكنولوجيا، يصبح لديها القدرة على تعزيز تداول العملات المشفرة.
جعل مشاريع Web3 أكثر كفاءة
في حين أن الذكاء الاصطناعي قد لا يكون جاهزًا بعد للسيطرة على مجال تداول العملات المشفرة، فقد تم الاعتراف بقيمته داخل نظام Web3 البيئي. في المقام الأول، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزيد الإنتاجية نظرًا لأن مشاريع Web3 ستحتاج إلى قضاء وقت أقل في مهام مثل كتابة الإعلانات والتسويق.
ثانيًا، من خلال دمج وظائف الذكاء الاصطناعي في مساحة Web3، يمكن للأشخاص إنشاء تطبيقات تعمل على عمود فقري لامركزي وآمن وتمتلك القدرة على توفير وظائف تعتمد على الذكاء والتكيف وفقًا لذلك.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تعزيز عمل المنظمات اللامركزية المستقلة ( DAOs ) أيضًا. على سبيل المثال، بما أن الذكاء الاصطناعي قادر على تحليل كميات هائلة من البيانات، فيمكنه تعزيز استراتيجيات التصويت والحوكمة.
عندما يتعلق الأمر بمساحة التمويل اللامركزي ( DeFi )، يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي فوائد مماثلة كما هو الحال في أسواق العملات المشفرة. ويمكن للخدمات القائمة على الاستخبارات تحليل سلوك السوق، وتعزيز عملية صنع القرار، وتوفير الأدوات المالية الأمثل والمحتوى التنبؤي استنادا إلى البيانات التاريخية والمعلومات ذات الصلة.
جعل الامتثال التشفير أسهل
في الماضي، كان مجال العملات المشفرة هو مركز الأخبار العاجلة بسبب بعض الأحداث السلبية مثل عمليات احتيال العملات المشفرة. وبعد هذه الأحداث، أصبح المنظمون أكثر فعالية وطالبوا بالامتثال.
لقد كانت عملية التدقيق عادةً عملية تستغرق وقتًا طويلاً. ومع ذلك، أحدثت أدوات الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال البحث القانوني من خلال قدرتها على أتمتة مراجعة المستندات والامتثال لها.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل الشيء نفسه عندما يتعلق الأمر بالامتثال التنظيمي في مجال العملات المشفرة. يمكن للخوارزميات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل معاملات blockchain وتحديد الانتهاكات المحتملة والإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة. بشكل عام، يمكن أن تصبح عملية التدقيق أكثر كفاءة وأقل استهلاكًا للوقت.
تحسين Metaverse
لقد تم الاعتراف بالذكاء الاصطناعي باعتباره القوة الدافعة لـ Metaverse. في الوقت الحالي، لا يزال Metaverse قيد العمل. يحتاج إلى رسومات ومحتوى وواجهة أفضل. إن بناء عوالم غامرة ليس بالمهمة السهلة، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل الأمر أسهل.
إذا كنت مهتمًا بتطوير Metaverse، فلماذا لا تقرأ هذا المقال: "هل ميت Metaverse؟" ما الذي يتطلبه الأمر من أجل النهضة.
يمكن أن يكون أحد تطبيقاتها المهمة داخل Metaverse هو تطوير التوائم الرقمية كتمثيلات افتراضية للأشياء أو العمليات المادية. على سبيل المثال، يمكن استخدام التوائم الرقمية لأغراض متباينة مثل اختبار خط التجميع أو تخطيط المدن أو حتى إجراء العمليات الجراحية الافتراضية.
يمكن أن يؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي ونظام Metaverse البيئي إلى إنتاج بيئات ديناميكية غامرة، حيث يمكن للمحتوى القائم على الذكاء الاصطناعي الاستجابة لإجراءات المستخدمين وإنشاء تجارب أكثر جاذبية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه تمكين أشكال جديدة من الفن الرقمي وخدمات الاتصالات.
الذكاء الاصطناعي يلتقي بالترميز
في السياق المالي، يشير الترميز إلى إجراء إصدار رمز رقمي يعمل على blockchain. إنه تمثيل رقمي لأصل معين. الأصول المُرمزة قابلة للبرمجة ولها وظيفة عقد ذكية. هذا هو المكان الذي يقفز فيه الذكاء الاصطناعي.
عندما نجمع بين الذكاء الاصطناعي والترميز، يمكننا اكتشاف مجموعة من الأدوات المساعدة الجديدة. لنبدأ بتحسين كود العقود الذكية؛ غالبًا ما يكون ترميز العقود الذكية عملية معقدة، وحتى الأخطاء البسيطة في الكود يمكن أن يكون لها عواقب كبيرة. وللحد من مثل هذا الخطر، قد تكون أداة الذكاء الاصطناعي مفيدة.
فيما يتعلق بـ ChatGPT أو أي نموذج آخر للغة الطبيعية للذكاء الاصطناعي، يمكن للأداة تبسيط عملية إنشاء العقد الذكي واختبار التعليمات البرمجية. إذا كتب المطورون التعليمات البرمجية باللغة الطبيعية، فيمكن لأداة الذكاء الاصطناعي تقليل الأخطاء وإدارة المخاطر الإضافية.
ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لأتمتة عملية تنفيذ العقود الذكية؛ ويمكن القيام بذلك عن طريق تفسير البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة العقود الذكية. سيتم تنبيه المطورين لاتخاذ الإجراءات التصحيحية، وستكون العملية برمتها أقل استهلاكًا للوقت.
في عملية الترميز، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تبسيط المهام المتعددة المرتبطة بإنشاء وإدارة الرموز الرقمية. ويمكن استخدامها لتقييم قيمة أصل معين من خلال مراعاة مقاييس مختلفة مثل آراء الخبراء والبيانات والاتجاهات التاريخية.
لقد ذكرنا بالفعل أن الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مفيدة في ضوء التدقيق والامتثال. ويمكن فعل الشيء نفسه هنا؛ يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لرصد وإدارة المخاطر المرتبطة بالأصول الرمزية. وبصرف النظر عن إدارة المخاطر، فإن هذا يمكن أن يعزز ثقة الجمهور العام في عملية الترميز وتنفيذ المعاملات.
وأخيرًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تعزيز الشفافية على المنصات الرمزية. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في تجميع عروض الأسعار وطلب عروض الأسعار من جميع المنصات في الوقت الفعلي وتحديد أفضل عرض أو طلب تنفيذه في الوقت الفعلي.
توضح هذه الأمثلة أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والترميز يمكن أن يحفز الأسواق المالية في المستقبل ويقدم خدمات مالية أكثر شفافية وفعالية.
كيف يمكن لتقنية blockchain أن تساعد الذكاء الاصطناعي؟
يعد الذكاء الاصطناعي أداة رائدة ولكنه يأتي مع بعض العيوب. يرى الكثيرون الآن إمكانات تقنية blockchain كأساس لدعم الذكاء الاصطناعي ويزعمون أنها يمكن أن تساعد حتى في حل مشكلة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي من خلال تقديم دفتر أستاذ شفاف لمراقبة عمليات صنع القرار.
يمكن أن تدعم تقنية Blockchain تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مما يؤدي إلى تقليل التحيزات في نماذج الذكاء الاصطناعي. سيتم تمكين المؤسسات من تدقيق الخوارزميات والبيانات المستخدمة والتي من شأنها تعزيز الثقة في أدوات الذكاء الاصطناعي.
دعونا نضرب مثالاً عمليًا – ربما تكون قد سمعت عن عمليات تزييف عميقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي خدعت ملايين الأشخاص. يخشى الكثير من الناس مما يمكن أن يصبح عليه الذكاء الاصطناعي في المستقبل. وهذا أحد أكبر التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي.
من ناحية أخرى، غالبًا ما تم الإشادة بتقنية blockchain لقدرتها على التحقق من أن الأصول الرقمية هي حقًا ما تدعي أنها كذلك. ستكون التكنولوجيا المعروفة باسم إثباتات المعرفة الصفرية أمرًا حيويًا للمضي قدمًا في الذكاء الاصطناعي واكتساب المزيد من الثقة بين عامة الناس.