حاول شبكة باي الاستفادة من طفرة الذكاء الاصطناعي من خلال إعادة توظيف العقد غير النشطة والشبكة الخاصة بمستخدميها لمهام الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
ادعى المشروع أن شبكته التي تضم أكثر من 421 000 عقدة نشطة يمكن استغلالها لمواجهة النقص العالمي في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. يشكل هذا البنية التحتية الضخمة أكثر من 1 مليون وحدة معالجة مركزية (CPU).
سرد تدريب الذكاء الاصطناعي لشبكة Pi يدفع الرمز المميز للارتفاع بنسبة 15%
لعرض قدراتها، أجرى شبكة باي اختبار إثبات المفهوم بالتعاون مع شركة روبوتات ناشئة اسمها أوبن مايند تمتلك فيها شبكة باي استثمارا.
أثناء الاختبار، حصل سبعة مشغلي عقد تطوعوا على حاوية للتعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي. نجحت العقد في معالجة البيانات، وتحديد أشياء مثل حافلة وشخص، وأعادت نتائج الاستدلال خلال 4,0 ثوانٍ.
قالت الشبكة عبر مدونتها إن هذه التجربة أثبتت بشكل عام أن عقد باي الموزعة يمكنها تنفيذ أعباء العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وإعادة نتائج مفيدة بسرعة.
تكشف مراجعة أدق عن وجود فجوة كبيرة بين ادعاءات البنية التحتية للمشروع والواقع التقني لتطوير الذكاء الاصطناعي الحديث.
يتطلب تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة، وخاصة نماذج اللغة الضخمة، موارد كبيرة جدا. يعتمد هذا الإجراء على مجموعات ضخمة من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء (GPU) مربوطة عبر شبكات منخفضة الكمون.
تفتقر وحدات المعالجة المركزية من الفئة الاستهلاكية والتي تدعم عقد باي إلى قدرات المعالجة المتوازية اللازمة لهذه الحسابات الرياضية المكثفة.
بالرغم من محدودية العتاد لتدريب الذكاء الاصطناعي، تملك شبكة باي أصلا قد يصبح ذا قيمة بالنسبة لقطاع الذكاء الاصطناعي.
يتجسد هذا الأصل في قاعدة مستخدميها الواسعة والمنتشرة حول العالم. والأهم أن الشبكة تشترط تحقق الهوية الصارم لكل المشاركين من ملايين الأشخاص.
أكد المشاركة المؤسسة لشبكة باي، تشينغدياو فان، أن هؤلاء المستخدمين الذين تم التحقق من هويتهم يمكن أن يوفروا دعما بشريا ضروريا في صميم أنظمة الذكاء الاصطناعي.
قال فان عبر حسابه أن مشاركة البشر تشكل عنصرا أساسيا أيضا، وأن شبكة باي من البشر الموثقين توفر موردا فريدا للمدخلات البشرية الموسعة والأصيلة داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
من خلال وضع مستخدمي شبكتها كقوة عمل موزعة لتدريب الذكاء الاصطناعي، قد تتمكن باي من إيجاد فائدة حقيقية لعملتها الأصلية، حيث سيتم مكافأة المشاركين على تلك المهام الصغيرة بتوكن باي.
في الوقت نفسه، جادل فان أيضًا بأن جهود التدريب الموزعة للذكاء الاصطناعي للشبكة يمكن أن تعالج التحديات الحالية في الصناعة.
ذكرت فان أن تدريب الذكاء الاصطناعي الموزع يتماشى بشكل طبيعي مع الشبكة الموزعة، وقد يساعد أيضًا في معالجة بعض القيود المرتبطة بالتدريب المركزي مثل قيود مراكز البيانات، وتركيز الطاقة، ومشكلات مثل النسيان الكارثي أو اختناقات الحالة العالمية.
في الوقت ذاته، ساهم تحول الشبكة نحو الذكاء الاصطناعي في رفع توكنها بنسبة 15% ليصل إلى 0,2307 دولار حتى وقت النشر.
