المصدر: كوينتيليغراف
النص الأصلي: 《 يمكن أن تساعدنا DeFi في تصفية أفضل خيارات خدمات الروبوت 》
الرأي من: الباحثة في OpenMind بايج شو
مع تسارع الفرق العالمية في نشر الروبوتات البشرية في مجالات الرعاية الصحية والتصنيع والدفاع، أصبح اختيار الروبوت الأمثل لمهمة معينة هو التحدي الرئيسي في علم الروبوتات. سواء كانت طائرات مسيرة لتوصيل الإمدادات الطبية، أو روبوتات لاستكشاف المواقع الخطرة، أو وكالات ذكاء اصطناعي لمواجهة التهديدات السيبرانية، فإن خطط توزيع المهام بين الإنسان والآلة تحدد مباشرة نجاح أو فشل المهمة - فالاختيار الخاطئ لا يهدر الموارد فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى عواقب كارثية في بيئات عالية المخاطر.
لبناء فرق مختلطة فعالة بين الإنسان والآلة، يجب فهم خصائص المهمة وميزات البيئة وأنماط التعاون بدقة. تقدم المالية اللامركزية (DeFi) حلولًا مبتكرة لهذا الغرض: المبادئ الأساسية لها (اللامركزية، الشفافية، والأتمتة) تشكل أساسًا لبناء أنظمة تعاون أكثر ذكاءً بين الإنسان والآلة. من خلال أدوات مثل آلية المزاد، ونظام المزايدة، ونظام السمعة، يمكننا إنشاء إطار توزيع مهام أكثر عدلاً، مما يساعد في تخفيف نقص العمالة في الصناعات الحيوية وتحقيق التعاون السلس.
التحفيز التنافسي يعزز الكفاءة
إن تخصيص المهام في أنظمة الروبوتات يتمتع بتعقيد فطري، حيث يتضمن مجموعة من الوكلاء الذكيين الذين تختلف قدراتهم وتكاليفهم واحتياجاتهم من الموارد. إن نماذج التخصيص المركزية التقليدية تواجه صعوبة في التوسع عبر الشركات والحدود الوطنية، كما أنها تحمل مخاطر نقطة الفشل الواحدة.
آلية المزاد توفر حلاً مدفوعاً بالسوق. في هذا النموذج، تصبح المهام "موارد" يتم التنافس عليها من قبل العملاء، ويعتمد التوزيع على مؤشرات قابلة للقياس مثل التكلفة والوقت والجودة. من بين الأنماط الأكثر شيوعاً المزادات العكسية (حيث يتنافس مقدمو الخدمة لتقديم أقل سعر) ومزادات القيمة القابلة للاستخراج القصوى (MEV). تسمح مزادات MEV "للباحثين" بالمزايدة على أولوية تجميع المعاملات من خلال دفع جزء من الأرباح لعقد التحقق، وعادة ما يتم استخدام نموذج المزاد المغلق بسعر ثانٍ (يفوز أعلى مزايد ولكن يدفع بسعر المزايدة الثانية الأعلى)، مما يضمن العدالة ويشجع على تقديم مزايدات نزيهة.
أدخلت Flashbots طبقة مزايدة خاصة من خلال تحسين إدارة الموارد النادرة مثل مساحة الكتلة، مما يعزز بشكل كبير كفاءة الشبكة ويخفف من الازدحام. هذه الآلية القائمة على المنافسة والتحسين الذاتي تتشابه مع آلية تحسين السيولة على منصات DeFi من خلال المزادات.
نموذج جديد للتعاون بين الروبوتات
في أنظمة الآلات الذكية، يحدث انقلاب في منطق المزاد: تتنافس الآلات على المهام من خلال تقديم أفضل خطة خدمة (بدلاً من دفع مقابل) ، أي مزاد عكسي. بعد نشر المهمة، ستقوم الوكلاء المؤهلون بتقييم قدرتهم على التنفيذ، وتقديم العطاءات استنادًا إلى التكلفة والوقت والجودة. يقوم النظام بتوزيع المهام بناءً على أفضل مجموعة من الكفاءة والسرعة والموثوقية - وهذا يختلف عن منطق "الأعلى سعراً يفوز" في مزادات MEV، حيث يتم التأكيد بشكل أكبر على الفعالية من حيث التكلفة والأداء.
التعاون الديناميكي في الفريق
غالبًا ما تتطلب المهام المعقدة التعاون بين الإنسان والآلة. على سبيل المثال، في مهمة إطفاء الحرائق، تقوم الطائرات بدون طيار بالاستطلاع من الجو، بينما يتحكم رجال الإطفاء في خراطيم المياه، وتضمن الروبوتات الأرضية إمدادات المواد. في مثل هذه السيناريوهات، يمكن للإنسان والآلة تقديم عطاءات مشتركة من خلال فرق ديناميكية. تستخدم الفرق الفائزة نظام اتصالات لامركزي لمشاركة المعلومات في الوقت الفعلي وتنسيق الإجراءات، وتُشبه درجة تعقيد التعاون وكفاءة التحسين منطق مزاد MEV، لكن تم تعديلها لتلبية احتياجات نظام الروبوتات.
مثل الفرق البشرية، تعتبر آلية التحفيز أيضًا أمرًا حاسمًا: يمكن الحصول على نقاط سمعة أو مكافآت رمزية عند إتمام المهام بنجاح، مما يزيد من احتمالية الفوز بالعقود في المستقبل، وبالتالي形成 دورة إيجابية تدفع التحسين المستمر.
إمكانات تحول آلية المزايدة
نموذج المزايدة يوفر حلاً لامركزياً مطلوباً في مجال علم الروبوتات، مما يحرر من الاعتماد على أنظمة توزيع المهام المركزية، ويسمح للوكلاء بالتنظيم الذاتي والتعاون الديناميكي. هذه الآلية التي تجمع بين المنافسة والشفافية والتكيف، تفتح طرقاً جديدة للتعاون اللامركزي القابل للتوسع.
إن التشابه مع DeFi مذهل: تمامًا كما أن مزادات MEV تعمل على تحسين استخدام مساحة الكتل، فإن المزايدات العكسية تضمن أن يتم معالجة المهام من قبل أكثر الكيانات فعالية من حيث التكلفة، مما يحقق المزيد من التعاون بين الكيانات المتعددة، والتكيف في الوقت الحقيقي، والتطور المستمر القائم على السمعة. من خلال إدخال نموذج الاقتصاد الخاص بـ DeFi في النظام البيئي للروبوتات، نحن نبني مستقبل التعاون السلس بين الإنسان والآلة - هذه الأنظمة اللامركزية التي لا تحتاج إلى ثقة تركز على الكفاءة والعدالة والابتكار، وتفتح عصرًا جديدًا من التعاون.
جوهر DeFi هو كسر الحواجز المالية، وتعزيز تدفق رأس المال بحرية، وتحسين تخصيص الموارد، وهذه المبادئ تتماشى بشكل طبيعي مع الوكلاء الذاتيّين في النظام البيئي اللامركزي. هذه مجرد بداية الاقتصاد على السلسلة: سيعمل البشر والآلات معًا لتنفيذ المدفوعات، ومعالجة المهام، وإنشاء شبكة تعاون أكثر شفافية وكفاءة - وهذا هو نقطة التقاطع بين العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي العام.
وجهة نظر来自: بايج شو، باحثة في OpenMind
المواضيع ذات الصلة: "محرك المشاعر" لصندوق تداول بيتكوين (BTC) ETF يعيد تشكيل هيكل السوق
هذه المقالة لأغراض المعلومات فقط ولا تشكل أي نصائح قانونية أو استثمارية. الآراء المذكورة تمثل فقط رأي المؤلف الشخصي ولا تمثل موقف Cointelegraph.
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.
التمويل اللامركزي يمكن أن يساعدنا في تصفية أفضل خطط خدمات البوتات
المصدر: كوينتيليغراف النص الأصلي: 《 يمكن أن تساعدنا DeFi في تصفية أفضل خيارات خدمات الروبوت 》
الرأي من: الباحثة في OpenMind بايج شو
مع تسارع الفرق العالمية في نشر الروبوتات البشرية في مجالات الرعاية الصحية والتصنيع والدفاع، أصبح اختيار الروبوت الأمثل لمهمة معينة هو التحدي الرئيسي في علم الروبوتات. سواء كانت طائرات مسيرة لتوصيل الإمدادات الطبية، أو روبوتات لاستكشاف المواقع الخطرة، أو وكالات ذكاء اصطناعي لمواجهة التهديدات السيبرانية، فإن خطط توزيع المهام بين الإنسان والآلة تحدد مباشرة نجاح أو فشل المهمة - فالاختيار الخاطئ لا يهدر الموارد فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى عواقب كارثية في بيئات عالية المخاطر.
لبناء فرق مختلطة فعالة بين الإنسان والآلة، يجب فهم خصائص المهمة وميزات البيئة وأنماط التعاون بدقة. تقدم المالية اللامركزية (DeFi) حلولًا مبتكرة لهذا الغرض: المبادئ الأساسية لها (اللامركزية، الشفافية، والأتمتة) تشكل أساسًا لبناء أنظمة تعاون أكثر ذكاءً بين الإنسان والآلة. من خلال أدوات مثل آلية المزاد، ونظام المزايدة، ونظام السمعة، يمكننا إنشاء إطار توزيع مهام أكثر عدلاً، مما يساعد في تخفيف نقص العمالة في الصناعات الحيوية وتحقيق التعاون السلس.
التحفيز التنافسي يعزز الكفاءة
إن تخصيص المهام في أنظمة الروبوتات يتمتع بتعقيد فطري، حيث يتضمن مجموعة من الوكلاء الذكيين الذين تختلف قدراتهم وتكاليفهم واحتياجاتهم من الموارد. إن نماذج التخصيص المركزية التقليدية تواجه صعوبة في التوسع عبر الشركات والحدود الوطنية، كما أنها تحمل مخاطر نقطة الفشل الواحدة.
آلية المزاد توفر حلاً مدفوعاً بالسوق. في هذا النموذج، تصبح المهام "موارد" يتم التنافس عليها من قبل العملاء، ويعتمد التوزيع على مؤشرات قابلة للقياس مثل التكلفة والوقت والجودة. من بين الأنماط الأكثر شيوعاً المزادات العكسية (حيث يتنافس مقدمو الخدمة لتقديم أقل سعر) ومزادات القيمة القابلة للاستخراج القصوى (MEV). تسمح مزادات MEV "للباحثين" بالمزايدة على أولوية تجميع المعاملات من خلال دفع جزء من الأرباح لعقد التحقق، وعادة ما يتم استخدام نموذج المزاد المغلق بسعر ثانٍ (يفوز أعلى مزايد ولكن يدفع بسعر المزايدة الثانية الأعلى)، مما يضمن العدالة ويشجع على تقديم مزايدات نزيهة.
أدخلت Flashbots طبقة مزايدة خاصة من خلال تحسين إدارة الموارد النادرة مثل مساحة الكتلة، مما يعزز بشكل كبير كفاءة الشبكة ويخفف من الازدحام. هذه الآلية القائمة على المنافسة والتحسين الذاتي تتشابه مع آلية تحسين السيولة على منصات DeFi من خلال المزادات.
نموذج جديد للتعاون بين الروبوتات
في أنظمة الآلات الذكية، يحدث انقلاب في منطق المزاد: تتنافس الآلات على المهام من خلال تقديم أفضل خطة خدمة (بدلاً من دفع مقابل) ، أي مزاد عكسي. بعد نشر المهمة، ستقوم الوكلاء المؤهلون بتقييم قدرتهم على التنفيذ، وتقديم العطاءات استنادًا إلى التكلفة والوقت والجودة. يقوم النظام بتوزيع المهام بناءً على أفضل مجموعة من الكفاءة والسرعة والموثوقية - وهذا يختلف عن منطق "الأعلى سعراً يفوز" في مزادات MEV، حيث يتم التأكيد بشكل أكبر على الفعالية من حيث التكلفة والأداء.
التعاون الديناميكي في الفريق
غالبًا ما تتطلب المهام المعقدة التعاون بين الإنسان والآلة. على سبيل المثال، في مهمة إطفاء الحرائق، تقوم الطائرات بدون طيار بالاستطلاع من الجو، بينما يتحكم رجال الإطفاء في خراطيم المياه، وتضمن الروبوتات الأرضية إمدادات المواد. في مثل هذه السيناريوهات، يمكن للإنسان والآلة تقديم عطاءات مشتركة من خلال فرق ديناميكية. تستخدم الفرق الفائزة نظام اتصالات لامركزي لمشاركة المعلومات في الوقت الفعلي وتنسيق الإجراءات، وتُشبه درجة تعقيد التعاون وكفاءة التحسين منطق مزاد MEV، لكن تم تعديلها لتلبية احتياجات نظام الروبوتات.
مثل الفرق البشرية، تعتبر آلية التحفيز أيضًا أمرًا حاسمًا: يمكن الحصول على نقاط سمعة أو مكافآت رمزية عند إتمام المهام بنجاح، مما يزيد من احتمالية الفوز بالعقود في المستقبل، وبالتالي形成 دورة إيجابية تدفع التحسين المستمر.
إمكانات تحول آلية المزايدة
نموذج المزايدة يوفر حلاً لامركزياً مطلوباً في مجال علم الروبوتات، مما يحرر من الاعتماد على أنظمة توزيع المهام المركزية، ويسمح للوكلاء بالتنظيم الذاتي والتعاون الديناميكي. هذه الآلية التي تجمع بين المنافسة والشفافية والتكيف، تفتح طرقاً جديدة للتعاون اللامركزي القابل للتوسع.
إن التشابه مع DeFi مذهل: تمامًا كما أن مزادات MEV تعمل على تحسين استخدام مساحة الكتل، فإن المزايدات العكسية تضمن أن يتم معالجة المهام من قبل أكثر الكيانات فعالية من حيث التكلفة، مما يحقق المزيد من التعاون بين الكيانات المتعددة، والتكيف في الوقت الحقيقي، والتطور المستمر القائم على السمعة. من خلال إدخال نموذج الاقتصاد الخاص بـ DeFi في النظام البيئي للروبوتات، نحن نبني مستقبل التعاون السلس بين الإنسان والآلة - هذه الأنظمة اللامركزية التي لا تحتاج إلى ثقة تركز على الكفاءة والعدالة والابتكار، وتفتح عصرًا جديدًا من التعاون.
جوهر DeFi هو كسر الحواجز المالية، وتعزيز تدفق رأس المال بحرية، وتحسين تخصيص الموارد، وهذه المبادئ تتماشى بشكل طبيعي مع الوكلاء الذاتيّين في النظام البيئي اللامركزي. هذه مجرد بداية الاقتصاد على السلسلة: سيعمل البشر والآلات معًا لتنفيذ المدفوعات، ومعالجة المهام، وإنشاء شبكة تعاون أكثر شفافية وكفاءة - وهذا هو نقطة التقاطع بين العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي العام.
وجهة نظر来自: بايج شو، باحثة في OpenMind
المواضيع ذات الصلة: "محرك المشاعر" لصندوق تداول بيتكوين (BTC) ETF يعيد تشكيل هيكل السوق
هذه المقالة لأغراض المعلومات فقط ولا تشكل أي نصائح قانونية أو استثمارية. الآراء المذكورة تمثل فقط رأي المؤلف الشخصي ولا تمثل موقف Cointelegraph.