فك تشفير وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع تطوير الصناعة بأكملها.
في عام 2017 ، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت تجمعات السيولة في DEX موجة صيف DeFi.
في عام 2021، شهدت العديد من سلسلة الأعمال NFT ظهورها، مما يدل على بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت أداء منصة الإطلاق المتميز إلى قيادة موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن بدء هذه المجالات العمودية لم يكن نتيجة الابتكار التكنولوجي فحسب، بل كان أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرصة مع التوقيت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات جذرية. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وقد بلغت هذه الاتجاهات ذروتها في أكتوبر الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. في اليوم التالي، 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر للفتاة المجاورة، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "م resident evil "، حيث يترك نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" انطباعًا عميقًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادرة على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ إجراءات سريعة بشكل مستقل.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب. وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي يلعب دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث إنه "حارس الذكاء" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد على التعامل مع المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، مما جعله قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية الذاتية، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتتسلل تدريجيًا إلى مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الحقيقي، مع تحسين أدائها باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى زيادة دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
3.وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمع ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي المنسق: ينسق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، ويكون مناسبًا بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سوف نستكشف بعمق أصول ووضع وآفاق تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي، ونعرض كيف تعيد تشكيل الصناعات، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
يعرض تاريخ تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أرسى الأساس للذكاء الاصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، تركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أول برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA (روبوت محادثة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف أولي لمفهوم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بقدرات الحوسبة آنذاك. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف المعرفية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات James Lighthill تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عكس تقرير Lighthill أساسًا تشاؤمًا شاملاً بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك المؤسسات الممولة ). بعد عام 1973، تم تقليص التمويل لأبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارته إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. حققت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع إلى ظهور تطبيقات أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي. كانت إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل المالية والرعاية الصحية، علامة على توسيع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت مجالات الذكاء الاصطناعي "الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي" مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم حاسوب ديب بلو من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. وقد أدى إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق إلى تمهيد الطريق لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
في بداية هذا القرن، أدت التقدمات في قدرات الحوسبة إلى ازدهار التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل Siri العملية الفعلية للذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حقق وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة بارزة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا ذات الحجم الكبير، التي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة متفوقة على توليد وفهم اللغة مقارنة بالنماذج التقليدية. أدت أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من عرض قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. مما جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على تطبيقها في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية.
تتيح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم للوكيل الذكي الحصول على استقلالية أكبر. من خلال تقنية التعلم المعزز، يمكن للوكيل الذكي تحسين سلوكياته باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للوكيل الذكي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعب، مما يحقق تفاعلاً ديناميكياً حقيقياً.
من النظام القواعدي المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور المستمر في تجاوز الحدود التكنولوجية. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع مزيد من تطور التكنولوجيا، سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وتناسبًا مع المشهد، وتنوعًا. نماذج اللغة الكبيرة لم تضف فقط "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، بل زودتهم أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأمام ويساهم في تطورها، مما يقود إلى عصر جديد يقوده الذكاء الاصطناعي.
1.2 آلية العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي تقنيات متقدمة ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
تتمثل جوهر AI AGENT في "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع سير عمل AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، ويجمع معلومات حول البيئة. تشبه هذه الوظيفة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. تتمثل المهمة الأساسية لوحدة الإدراك في تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تُستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من مستشعرات متعددة في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء الاستدلال المنطقي وتطوير الاستراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من الأدوات كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق نماذج متخصصة لوظائف معينة مثل إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادةً ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار، الشبكات العصبية، وما إلى ذلك، تُستخدم للتعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "اليد والقدم" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. يتفاعل هذا الجزء مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك العمليات الفيزيائية (مثل حركة الروبوتات) أو العمليات الرقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم بالروبوتات: يستخدم في العمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قواعد البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة العمل، تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA (أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكلاء من أن يصبحوا أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إعادة البيانات الناتجة عن التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف تدريجياً مع مرور الوقت وزيادة الفعالية توفر للأعمال أداة قوية لتحسين اتخاذ القرار وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطرق التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام بيانات مصنفة لتدريب النموذج، مما يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير المشرف: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعلّمة، لمساعدة الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث البيانات في الوقت الفعلي للنموذج، حافظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود الفعل والتعديل في الوقت الحقيقي
تقوم AI AGENT بتحسين أدائها من خلال حلقات التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة AI AGENT على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح AI AGENT محور تركيز السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب تحولات لعدة صناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل L1 في الدورة السابقة، فإن AI AGENT يظهر نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة عمق انتشار وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب في السوق الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في أطر الوكالة مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph لشركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه سوق أكبر خارج مجال التشفير.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
2
مشاركة
تعليق
0/400
ProbablyNothing
· منذ 13 س
التاريخ دائمًا ما يتكرر جولة أخرى من خداع الناس لتحقيق الربح
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlBeliever
· منذ 14 س
تظهر بيانات مراجعة دورة السوق أفضل أوقات الاستثمار
AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد للأصول الرقمية
فك تشفير وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع تطوير الصناعة بأكملها.
من المهم التأكيد على أن بدء هذه المجالات العمودية لم يكن نتيجة الابتكار التكنولوجي فحسب، بل كان أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرصة مع التوقيت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات جذرية. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وقد بلغت هذه الاتجاهات ذروتها في أكتوبر الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. في اليوم التالي، 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر للفتاة المجاورة، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "م resident evil "، حيث يترك نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" انطباعًا عميقًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادرة على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ إجراءات سريعة بشكل مستقل.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب. وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي يلعب دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث إنه "حارس الذكاء" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد على التعامل مع المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، مما جعله قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية الذاتية، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتتسلل تدريجيًا إلى مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الحقيقي، مع تحسين أدائها باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى زيادة دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
3.وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمع ويشارك في الأنشطة التسويقية.
في هذا التقرير، سوف نستكشف بعمق أصول ووضع وآفاق تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي، ونعرض كيف تعيد تشكيل الصناعات، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
يعرض تاريخ تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أرسى الأساس للذكاء الاصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، تركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أول برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA (روبوت محادثة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف أولي لمفهوم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بقدرات الحوسبة آنذاك. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف المعرفية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات James Lighthill تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عكس تقرير Lighthill أساسًا تشاؤمًا شاملاً بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك المؤسسات الممولة ). بعد عام 1973، تم تقليص التمويل لأبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارته إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. حققت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع إلى ظهور تطبيقات أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي. كانت إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل المالية والرعاية الصحية، علامة على توسيع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت مجالات الذكاء الاصطناعي "الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي" مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم حاسوب ديب بلو من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. وقد أدى إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق إلى تمهيد الطريق لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
في بداية هذا القرن، أدت التقدمات في قدرات الحوسبة إلى ازدهار التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل Siri العملية الفعلية للذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حقق وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة بارزة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا ذات الحجم الكبير، التي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة متفوقة على توليد وفهم اللغة مقارنة بالنماذج التقليدية. أدت أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من عرض قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. مما جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على تطبيقها في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية.
تتيح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم للوكيل الذكي الحصول على استقلالية أكبر. من خلال تقنية التعلم المعزز، يمكن للوكيل الذكي تحسين سلوكياته باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للوكيل الذكي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعب، مما يحقق تفاعلاً ديناميكياً حقيقياً.
من النظام القواعدي المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور المستمر في تجاوز الحدود التكنولوجية. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع مزيد من تطور التكنولوجيا، سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وتناسبًا مع المشهد، وتنوعًا. نماذج اللغة الكبيرة لم تضف فقط "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، بل زودتهم أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأمام ويساهم في تطورها، مما يقود إلى عصر جديد يقوده الذكاء الاصطناعي.
1.2 آلية العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي تقنيات متقدمة ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
تتمثل جوهر AI AGENT في "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع سير عمل AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، ويجمع معلومات حول البيئة. تشبه هذه الوظيفة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. تتمثل المهمة الأساسية لوحدة الإدراك في تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء الاستدلال المنطقي وتطوير الاستراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من الأدوات كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق نماذج متخصصة لوظائف معينة مثل إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادةً ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "اليد والقدم" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. يتفاعل هذا الجزء مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك العمليات الفيزيائية (مثل حركة الروبوتات) أو العمليات الرقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكلاء من أن يصبحوا أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إعادة البيانات الناتجة عن التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف تدريجياً مع مرور الوقت وزيادة الفعالية توفر للأعمال أداة قوية لتحسين اتخاذ القرار وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطرق التالية:
1.2.5 ردود الفعل والتعديل في الوقت الحقيقي
تقوم AI AGENT بتحسين أدائها من خلال حلقات التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة AI AGENT على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح AI AGENT محور تركيز السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب تحولات لعدة صناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل L1 في الدورة السابقة، فإن AI AGENT يظهر نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة عمق انتشار وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب في السوق الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في أطر الوكالة مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph لشركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه سوق أكبر خارج مجال التشفير.