Bittensor ၏ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော AI မျှော်မှန်းချက်သည် သမားရိုးကျဒေတာစင်တာများထက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာတွက်ချက်မှုပြောင်းသွားသောကြောင့် အရှိန်အဟုန်ကိုရရှိသည်

ကွန်ပြူတာ၏အနာဂတ်သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ကော်ပိုရိတ်အခြေခံအဆောက်အအုံများနှင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ကမ္ဘာ့ကွန်ရက်များဆီသို့ ပို၍ပို၍ရွေ့လျားနေသည်။ Crucible Labs မှ Bittensor ၏ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Ala Shaabana ၏အဆိုအရ open blockchain-based systems သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကွန်ပျူတာပါဝါကို ဖန်တီးခြင်း၊ ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် အသုံးချပုံကို ပြန်လည်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားပါသည်။

ပါရီမြို့ရှိ Proof of Talk ထိပ်သီးအစည်းအဝေးတွင် ပြောကြားရာတွင် Shaabana သည် Bitcoin ၏ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ရိုးရာစူပါကွန်ပျူတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ကွန်ရက်များ၏ ကြီးမားသောအတိုင်းအတာကို အလေးပေးပြောကြားခဲ့သည်။ Bitcoin ၏ကွန်ရက်သည် ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်းစူပါကွန်ပြူတာ 100 ၏ပေါင်းစပ်ပါဝါကို အကြိမ် 600,000 ထက်ကျော်လွန်ပြီး ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချသောညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှု၏ ထူးထူးခြားခြားထိရောက်မှုကို မီးမောင်းထိုးပြကြောင်း ၎င်းက မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။

Bittensor သည် Bitcoin ကို ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အောင်မြင်စေသည့် တူညီသောစီးပွားရေးနှင့် မက်လုံးပေးမူများကို ကျင့်သုံးရန် ရည်ရွယ်သည်။ Layer 1 blockchain အဖြစ်တည်ဆောက်ထားသော Bittensor သည် TAO တိုကင် 21 သန်း၏ ပုံသေထောက်ပံ့မှုပါရှိသော Bitcoin မှုတ်သွင်းထားသော မော်ဒယ်ကို လိုက်နာပြီး၊ တစ်ဝက်တစ်ပျက်၊ မိုင်းမိုင်းကြိုတင်နှင့် အကျိုးတူအရင်းအနှီး ပံ့ပိုးပေးခြင်းမရှိပါ။ ကုဒ်ဝှက်ပဟေဠိများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် မိုင်းလုပ်သားများကို ဆုချီးမြှင့်မည့်အစား AI စနစ်များကို တီထွင်ရန်၊ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် တရားဝင်အောင်ပြုလုပ်ရန် ပါဝင်သူများအား ကွန်ရက်က လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။

ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော AI ကွန်ရက်ကို အထူးပြုကွန်ရက်ခွဲ ၁၂၈ ခုဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး၊ တစ်ခုစီသည် စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အာရုံစိုက်ထားသည်။ ဤပိုက်လိုင်းခွဲများအတွင်း၊ မိုင်းလုပ်သားများသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ရည်မှန်းချက်များအတိုင်း တန်ဖိုးရှိသော စွမ်းဆောင်ရည်များကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် TAO ဆုများကို ယှဉ်ပြိုင်ကြသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံသည် ကွန်ရက်သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော နည်းပညာကုမ္ပဏီများကို အားကိုးစရာမလိုဘဲ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များ၊ ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို ဆွဲဆောင်နိုင်စေပါသည်။

မက်လုံးပေးမှုပုံစံသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချသည့်စနစ်များအောင်မြင်မှုနောက်ကွယ်တွင် အဓိကကျသောအချက်ဖြစ်ကြောင်း Shaabana မှရှင်းပြခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော ဆုလာဘ်ယန္တရားများသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါ၊ ဒေတာသိမ်းဆည်းမှု သို့မဟုတ် AI စွမ်းဆောင်မှုဖြစ်စေ တိကျသောရလဒ်များအတွက် ပါဝင်သူများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် တွန်းအားပေးပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသောကွန်ရက်များသည် အရင်းအမြစ်များကို ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအတိုင်းအတာဖြင့် ထိထိရောက်ရောက် ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်နိုင်သည်။

ရှေ့ကိုမျှော်ကြည့်ရင်း၊ Shaabana သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော AI အတွက် အခိုင်မာဆုံးရေရှည်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကိစ္စရပ်သည် နည်းပညာကိုယ်တိုင်ထက် ကျော်လွန်နေမည်ဟု ယုံကြည်သည်။ အချုပ်အခြာအာဏာပိုင် ကြွေးမြီများနှင့် ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်မှုများ တိုးလာခြင်း၊ ငွေဖြစ်လွယ်ခြင်း တိုးချဲ့ခြင်းနှင့် အစဉ်အလာ အဖွဲ့အစည်းများအပေါ် ယုံကြည်မှု ကျဆင်းခြင်းသည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု မရှိသော ကွန်ရက်များကို စိတ်ဝင်စားမှု အရှိန်မြှင့်နေကြောင်း ၎င်းက စောဒကတက်သည်။ ဤပုံစံတွင်၊ ကွန်ရက်များသည် စွမ်းဆောင်ရည်တန်ဖိုးကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် စျေးကွက်များအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ဉာဏ်ရည်၊ ဆန်းသစ်မှုနှင့် အမှန်တရားတို့ကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုထက် တိုင်းတာနိုင်သော ရလဒ်များဖြင့် တိုးများလာစေသည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးပေးသည်။