نیما رحمتی
هوش مصنوعی در سالهای اخیر وارد حوزه ارزهای دیجیتال نیز شده است و بخشی از این فضا را به خود اختصاص داده است.
تحلیل بازار و پیشبینی قیمتها
- هوش مصنوعی از مدلهای یادگیری ماشین و شبکههای عصبی برای تحلیل دادههای تاریخی بازار و پیشبینی قیمت ارزهای دیجیتال استفاده میکند.
- ابزارها:
- TradingView AI: تحلیل نمودارها و پیشبینی روندها.
- CoinPredict: پیشبینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی.
- Cryptohopper: ربات معاملهگری خودکار برای بازار ارزهای دیجیتال.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی مولد آینده اقتصاد دیجیتال را تعیین خواهد کرد
معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)
- هوش مصنوعی از الگوریتمهای هوشمند برای انجام معاملات خودکار استفاده میکند که شامل تحلیل دادههای بازار، شناسایی فرصتها، و اجرای معاملات در لحظه است.
- ابزارها:
- Kavout: استفاده از مدلهای پیشرفته برای رتبهبندی سهام و داراییها.
- 3Commas: رباتهای خودکار معاملهگری با تنظیمات پیشرفته برای کاربران.
- AlphaSense: ابزار تحلیل هوشمند برای پیشبینی بازارهای مالی.
مدیریت پرتفوی (Portfolio Management)
- هوش مصنوعی به سرمایهگذاران کمک میکند تا بهترین پرتفوی سرمایهگذاری را بر اساس ترجیحات و میزان ریسکپذیری آنها پیشنهاد دهد.
- ابزارها
- Wealthfront: مدیریت خودکار پرتفوی با استفاده از هوش مصنوعی.
- Betterment: ابزار مدیریت سرمایهگذاری و پیشنهادهای هوشمند.
- Shrimpy: مدیریت پرتفوی ارزهای دیجیتال و تحلیل دادههای بازار.
شناسایی تقلب و امنیت سایبری
- هوش مصنوعی در شناسایی فعالیتهای غیرمعمول و جلوگیری از تقلب در تراکنشهای مالی بسیار مؤثر است. این ابزارها به بانکها و صرافیهای دیجیتال کمک میکنند تا حملات سایبری و تراکنشهای مشکوک را تشخیص دهند.
- ابزارها
- Fraud.net: شناسایی تراکنشهای مشکوک با استفاده از هوش مصنوعی.
- Chainalysis: ابزار تحلیل بلاک چین برای شناسایی رفتارهای مشکوک در تراکنشها.
- Elliptic: شناسایی پولشویی و تأمین مالی غیرقانونی در ارزهای دیجیتال.
دستیاران هوشمند مالی
- هوش مصنوعی با استفاده از چتباتها و دستیارهای هوشمند، مدیریت مالی شخصی را تسهیل میکند و توصیههای مالی ارائه میدهد.
- ابزارها
- Cleo: دستیار مالی هوشمند برای مدیریت بودجه و هزینهها.
- Kasisto’s KAI: چتبات بانکی برای مشاوره مالی و مدیریت حسابها.
- Wallet.AI: تحلیل هزینهها و پیشبینی رفتار مالی کاربران.
تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
- هوش مصنوعی میتواند احساسات عمومی درباره ارزهای دیجیتال و روند بازار را از طریق تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی و اخبار شناسایی کند.
- ابزارها
- Santiment: ابزار تحلیل احساسات بازار ارزهای دیجیتال.
- Augmento: تحلیل روانشناسی بازار از طریق دادههای اجتماعی.
- LunarCrush: شناسایی روندها و احساسات بازار در فضای رمزارزها.
بیشتر بخوانید: بلاکچین و هوش مصنوعی مولد: تیم رویایی فناوری
ارائه گزارشهای هوشمند و پیشرفته
- هوش مصنوعی با اسکن میلیونها نقطه داده، گزارشهای مالی دقیق و قابلفهمی ارائه میدهد که به تصمیمگیری هوشمندانهتر کمک میکند.
- ابزارها
- ZestFinance: تحلیل اعتباری برای تصمیمات وامدهی.
- Numerai: پیشبینی رفتار بازار با استفاده از دادههای جمعی.
- Kensho: تحلیل دادههای اقتصادی و مالی.
مدیریت ریسک و پیشگیری از ضرر
- هوش مصنوعی به کاربران و سرمایهگذاران کمک میکند تا ریسکهای احتمالی را شناسایی کرده و با استراتژیهای هوشمندانه از ضرر جلوگیری کنند.
- ابزارها
- Riskalyze: تحلیل ریسک سرمایهگذاریها.
- Endor Protocol: پیشبینی رفتار آینده بازار با استفاده از دادههای عمومی.
صرافیهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی
- صرافیهای ارز دیجیتال اکنون با استفاده از هوش مصنوعی خدماتی مانند پیشبینی قیمت، معاملات هوشمند و امنیت بیشتر ارائه میدهند.
- نمونهها
- Binance AI: تحلیل هوشمند دادهها و پشتیبانی کاربر.
- Coinbase Analytics: ابزار تحلیل تراکنشهای بلاک چین.
کاربرد هوش مصنوعی در دیفای (DeFi)
- در حوزه امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)، هوش مصنوعی به بهینهسازی وامدهی، وامگیری و مدیریت قراردادهای هوشمند کمک میکند.
- ابزارها
- Aavegotchi AI: تحلیل و مدیریت وامهای غیرمتمرکز.
- Yearn Finance AI: بهینهسازی بازده سرمایهگذاری در پلتفرمهای DeFi.
هوش مصنوعی نهتنها روندهای مالی و ارزهای دیجیتال را متحول کرده است، بلکه با کاهش هزینهها، بهبود امنیت، و ارائه تحلیلهای دقیق، بهرهوری و اعتماد در این حوزهها را نیز افزایش داده است.
بیشتر بخوانید: صعود بلاکچین در سیاست: تحولی نوین در حکمرانی
توکنهای هوش مصنوعی (AI Tokens)
توکنهای هوش مصنوعی، نوعی ارز دیجیتال هستند که به پروژههای مرتبط با هوش مصنوعی تعلق دارند. این توکنها معمولاً برای تامین مالی، پرداخت خدمات یا پاداش دادن به کاربران در اکوسیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده میشوند. با توجه به رشد فناوری هوش مصنوعی و نقش آن در صنایع مختلف، توکنهای هوش مصنوعی توجه بسیاری از سرمایهگذاران و علاقهمندان به بلاک چین را به خود جلب کردهاند.
در ادامه به بررسی توکنهای هوش مصنوعی، کاربردهای آنها، و برخی از پروژههای مطرح میپردازیم:
کاربردهای توکنهای هوش مصنوعی
- پرداخت خدمات هوش مصنوعی
بسیاری از پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی از توکنها بهعنوان واحد پرداخت برای دسترسی به خدمات خود استفاده میکنند. بهعنوان مثال، کاربران میتوانند از توکنها برای دسترسی به ابزارهای تحلیل داده، چتباتها، یا مدلهای یادگیری ماشین استفاده کنند. - پاداشدهی به کاربران
برخی از پروژهها به کاربران یا توسعهدهندگانی که در آموزش مدلهای هوش مصنوعی یا به اشتراکگذاری دادهها همکاری میکنند، توکنهای هوش مصنوعی پاداش میدهند. - مدیریت غیرمتمرکز
توکنها میتوانند برای مشارکت در تصمیمگیریهای مهم پروژه مورد استفاده قرار گیرند. دارندگان توکن میتوانند در رایگیریهای مرتبط با تغییرات پروتکل، بهبود پروژه، یا تخصیص منابع شرکت کنند. - تمرکز بر اقتصاد دادهها
دادهها مهمترین منبع در آموزش مدلهای هوش مصنوعی هستند. برخی از پروژههای هوش مصنوعی از توکنها برای خرید و فروش دادهها بهصورت شفاف و غیرمتمرکز استفاده میکنند. - ایجاد بازارهای پیشبینی
توکنهای هوش مصنوعی میتوانند در بازارهای پیشبینی برای پیشبینی نتایج خاص یا رفتارهای کاربران مورد استفاده قرار گیرند.
پروژهها و توکنهای مطرح در حوزه هوش مصنوعی
- سینگیولارینی نت (AGIX)
هدف: ایجاد یک پلتفرم غیرمتمرکز برای دسترسی به خدمات هوش مصنوعی.
کاربران میتوانند خدمات مختلف هوش مصنوعی را از طریق این پلتفرم خریداری کنند و توسعهدهندگان نیز میتوانند مدلهای خود را به اشتراک بگذارند.
- فچ دات ایآی (FET)
هدف: توسعه یک پلتفرم برای ایجاد عوامل خودمختار (Autonomous Agents) که میتوانند وظایف مختلفی مانند مدیریت دادهها یا پیشبینی بازار را انجام دهند.
توکن FET برای پرداخت خدمات و مشارکت در اکوسیستم استفاده میشود.
- اوشن پروتکل (OCEAN)
هدف: تمرکز بر اقتصاد دادهها و فراهم کردن بستری برای خرید، فروش، و اشتراکگذاری دادهها برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی.
دادهها بهصورت شفاف و ایمن در اختیار توسعهدهندگان قرار میگیرند.
- نومریر (NMR)
هدف: ارائه پلتفرمی برای پیشبینی دادههای مالی و ایجاد مدلهای یادگیری ماشین.
کاربران میتوانند با استفاده از NMR، در پیشبینی بازارهای مالی شرکت کنند.
- آرتیفیشال لیکویید اینتلجنس (ALI)
هدف: ایجاد شخصیتهای دیجیتالی هوشمند با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی.
از این توکن در پلتفرمهای مرتبط با شخصیتهای مجازی استفاده میشود.
- کورتکس (CTXC)
هدف: اجرای مدلهای هوش مصنوعی بهصورت غیرمتمرکز روی بلاک چین.
این پروژه امکان استفاده از هوش مصنوعی در قراردادهای هوشمند را فراهم میکند.
- دیپ برین چین (DBC)
هدف: ارائه یک بستر برای پردازش توزیعشده هوش مصنوعی با هزینه کمتر.
توکن DBC برای پرداخت هزینههای پردازش و منابع استفاده میشود.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی مفهوم کارآفرینی را زیر و رو میکند
ده توکن برتر هوش مصنوعی (AI Tokens)
دنیای توکنهای هوش مصنوعی در حال تحول سریع است و پروژههای متعددی برای پاسخ به جنبههای مختلف این حوزه معرفی میشوند. در زیر، ni توکن پیشرو هوش مصنوعی براساس ارزش بازار معرفی شدهاند:
- نیر پروتکل (NEAR)
- اینترنت کامپیوتر (ICP)
- رندر (RENDER)
- بیت تنسور (TAO)
- فچ ایآی (FET)
- فایل کوین (FIL)
- تتا نتورک (THETA)
- اینجکتیو (INJ)
- گراف (GRT)
- ویرچوال پروتکلز (VIRTUAL)
مزایا و محدودیتهای هوش مصنوعی در معاملات ارزهای دیجیتال
مزایا
ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی تلاش میکنند در جنبههای مختلف معاملات ارزهای دیجیتال کمک کنند. این ابزارها با تحلیل مجموعه دادههای بزرگ، شناسایی الگوها و ارائه پیشبینیهای مبتنی بر داده، کارآمدی معاملات را افزایش میدهند. آنها میتوانند بر اساس معیارهای از پیش تعریفشده، مانند تغییرات قیمتی، شاخصهای فنی و احساسات بازار، تراکنشها را بهطور خودکار اجرا کنند. همچنین، با تحلیل دادههای تاریخی، الگوها و روندها را شناسایی کرده و پیشبینیهایی درباره تغییرات قیمتی آینده ارائه میدهند.
محدودیتها و ریسکها
با وجود تلاش هوش مصنوعی برای بهبود کارآمدی معاملات، باید محدودیتها و ریسکهای آن را درک کرد. ابزارهای هوش مصنوعی تنها به اندازه دادههایی که بر اساس آنها آموزش دیدهاند، کارآمد هستند و ممکن است گاهی اشتباه کنند یا نتوانند تغییرات ناگهانی بازار را پیشبینی کنند. بنابراین، نظارت مستمر بر عملکرد آنها و تنظیم پارامترهایشان ضروری است.
سه سناریو احتمالی از همراهی ارزهای دیجیتال و هوش مصنوعی
سناریو ۱: پیشرفتهای تدریجی در هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال
در این سناریو، فناوریهای هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال به تدریج پیشرفت میکنند، اما تنها به بهبودهای جزئی در کارایی کسبوکارها منجر میشوند. کاربردهای اینترنت اشیا (IoT) محدود باقی میمانند، اما شبکههای زیرساخت فیزیکی غیرمتمرکز (DePINs) از توکنومیکس بلاک چین (ارزهای دیجیتالی که بهطور خودکار در کد بلاک چین استفاده میشوند) برای تعاملات خودکار و بلادرنگ در شبکههای فیزیکی یا آنلاین بهره میبرند. حتی با پیشرفت محدود هوش مصنوعی، این شبکهها میتوانند نقش مهمی در بهینهسازی استفاده از منابع محاسباتی کمیاب ایفا کنند و با گسترش دادههای آموزشی به مرور کارآمدتر شوند. در سال ۲۰۲۴، DePINs شروع به استفاده از این فناوریها کردهاند.
سناریو ۲: گسترش سریع هوش مصنوعی که خطرات تمرکززدایی را تشدید میکند
هوش مصنوعی در دست چند شرکت فناوری بزرگ متمرکز میشود، که منجر به تمرکز قدرت میگردد. مدلهای هوش مصنوعی نقش غالبی در نحوه ارتباط و معاملات کسبوکارها و مصرفکنندگان در اینترنت دارند و اهمیت مالکیت دادهها و احراز هویت را افزایش میدهند. فناوری بلاک چین برای غیرمتمرکز کردن اطلاعات و تسهیل حفظ حریم خصوصی استفاده میشود، اما اثر آن محدود است. برنامههای هوش مصنوعی فراتر از ارزهای دیجیتال به بازارهای مالی سنتی گسترش مییابند، که با خطرات قابل توجهی همراه است. تمرکز هوش مصنوعی در دست چند شرکت با ساختارهای حکمرانی احتمالی مبهم، منجر به کاهش شفافیت و مسئولیتپذیری میشود و خطراتی را به وجود میآورد که میتواند اعتماد عمومی را از بین ببرد.
بیشتر بخوانید: دنیای عجیب عرضه و تقاضا در بازار NFT
سناریو ۳: اینترنت غیرمتمرکز با استفاده از هوش مصنوعی و بلاک چین
این سناریو ظهور اینترنتی غیرمتمرکز را پیشبینی میکند که از معماری بلاک چین برای توزیع دادهها و تصمیمگیری بین چندین نود استفاده میکند. این امر خطرات مرتبط با تمرکز، مانند سوگیری، سانسور و نقض حریم خصوصی را کاهش میدهد. شفافیت بلاک چین پایهای برای یکپارچگی، تغییرناپذیری، و قابلیت ردیابی دادهها و تصمیمات هوش مصنوعی فراهم میکند و امکان ثبت و بررسی عملکردها در آینده را به وجود میآورد.
بلاک چین همچنین میتواند اصالت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را تایید کرده و تمایز بین انسانها و رباتها را ممکن سازد. این امر میتواند خطرات مرتبط با دیپفیک و اطلاعات نادرست را کاهش دهد. علاوه بر این، قابلیتهای بلاک چین در حفظ حریم خصوصی و رعایت قوانین، دسترسی مدلهای هوش مصنوعی به دادههای آموزشی بزرگتر و امنتر را فراهم میکند.
معامله سنتی ارزهای دیجیتال در مقایسه با معاملات با هوش مصنوعی
مقایسه معاملات سنتی ارزهای دیجیتال و معاملات با دخالت هوش مصنوعی در جدول زیر آمده است:
| جنبه استفاده | معاملات سنتی ارز دیجیتال | معاملات با هوش مصنوعی |
| پروسه تصمیمگیری | به تحلیل و استقرا انسان تکیه دارد | از الگوریتمها و مدلهای هوش مصنوعی پیشرفته بهره میبرد |
| سرعت | انجام تراکنشها ممکن است زمانبر باشد | تراکنشها بر اساس دادهها بهسرعت انجام میشود |
| سوگیری احساسی | تحتتاثیر احساسات و عوامل روانی قرار میگیرد | هیچ سوگیری احساسی در آن یافت نمیشود |
| تحلیل | محدود به تخصص و ظرفیت انسانهاست | بهسرعت حجم انبوهی از دادهها را تحلیل میکند |
| تطبیقپذیری | به توانایی معاملهگر برای وفقپذیری با بازار بستگی دارد | در لحظه با نوسانات بازار وفق پیدا میکند |
| یادگیری | بهکندی و از طریق تجربه صورت میپذیرد | بهصورت مداوم از طریق دادهها یاد میگیرد و بهبود پیدا میکند |
| مدیریت ریسک | به مهارتهای مدیریت و تحلیل ریسک معاملهگر بستگی دارد | از مدلها و تکنیکهای پیشرفته مدیریت ریسک استفاده میکند |
| مقیاسپذیری | محدود به زمان و ظرفیت انسان است | توانایی مدیریت عملیاتهای مربوط به انجام معامله در حجم زیاد را با کارایی بالا دارد |
تلفیق هوش مصنوعی و بلاک چین
تلفیق بلاک چین و هوش مصنوعی به برهمکنش این دو فناوری اشاره دارد که از طریق افزایش اعتبار، تقویت و خودکارسازی، ارزش جدیدی را برای کسبوکارها ایجاد میکند.
بیشتر بخوانید: نقش محوری بلاکچین در آینده هوش مصنوعی
ارزشهای مشترک بلاک چین و هوش مصنوعی
اعتبار (Authenticity)
ثبت دیجیتال بلاک چین دیدگاهی شفاف از چارچوب هوش مصنوعی و منشأ دادههایی که از آنها استفاده میکند، ارائه میدهد و چالش هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) را برطرف میکند. این شفافیت اعتماد به یکپارچگی دادهها و توصیههای هوش مصنوعی را افزایش میدهد. استفاده از بلاک چین برای ذخیره و توزیع مدلهای هوش مصنوعی یک مسیر حسابرسی ایجاد میکند و ترکیب بلاک چین و هوش مصنوعی امنیت دادهها را ارتقا میدهد.
تقویت (Augmentation)
هوش مصنوعی میتواند با سرعتی فوقالعاده دادهها را بخواند، تحلیل کند و ارتباطات میان آنها را درک کند، و هوشمندی جدیدی را به شبکههای تجاری مبتنی بر بلاک چین بیاورد. بلاک چین با فراهم کردن دسترسی به حجم زیادی از دادهها از داخل و خارج سازمان، به هوش مصنوعی کمک میکند تا بینشهای کاربردیتری ارائه دهد، استفاده از دادهها و اشتراکگذاری مدلها را مدیریت کند و یک اقتصاد دادهای شفاف و قابل اعتماد ایجاد کند.
خودکارسازی (Automation)
هوش مصنوعی، خودکارسازی و بلاک چین میتوانند ارزش جدیدی به فرآیندهای کسبوکار که بین چندین طرف انجام میشوند اضافه کنند، اصطکاک را کاهش دهند، سرعت را افزایش دهند و کارایی را بهبود بخشند.
بیشتر بخوانید: چگونه بلاکچین در حال بازسازی زنجیرههای تأمین است
بلاک چین و هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال
ترکیب فناوریهای هوش مصنوعی و بلاک چین در دنیای ارزهای دیجیتال فرصتهای منحصر به فردی برای بهبود معاملات، امنیت، و تصمیمگیری فراهم میکند. این فناوریها میتوانند با تحلیل دادهها، پیشبینی روند بازار، و بهبود کارایی معاملات، نقش کلیدی در توسعه این حوزه ایفا کنند.
تحلیل دادههای بازار
هوش مصنوعی میتواند حجم عظیمی از دادههای بازار ارزهای دیجیتال را تحلیل کرده و الگوهای مهمی مانند تغییرات قیمتی، احساسات بازار، و رفتار سرمایهگذاران را شناسایی کند. بلاک چین نیز با ارائه دادههای شفاف و قابل اعتماد به هوش مصنوعی کمک میکند که پیشبینیهای دقیقتری ارائه دهد.
معاملات خودکار
هوش مصنوعی میتواند از طریق الگوریتمهای یادگیری ماشینی، معاملات خودکار را بر اساس شاخصهای فنی و رویدادهای بازار انجام دهد. این معاملات بر روی بلاک چین ثبت میشوند، که شفافیت و قابلیت ردیابی را افزایش میدهد و از تقلب جلوگیری میکند.
امنیت و احراز هویت
بلاک چین با ارائه یک سیستم غیرمتمرکز و امن، به محافظت از دادههای کاربران و معاملات کمک میکند. هوش مصنوعی نیز میتواند الگوهای غیرعادی را در فعالیتهای معاملاتی شناسایی کرده و به جلوگیری از کلاهبرداری و حملات سایبری کمک کند.
بیشتر بخوانید: امنیت سایبری سنتی در مقابل راهحلهای مبتنی بر بلاکچین
مدیریت داراییهای دیجیتال
هوش مصنوعی میتواند برای مدیریت کیفپولهای دیجیتال و بهینهسازی پرتفوی سرمایهگذاری استفاده شود. با استفاده از بلاک چین، مالکیت و تاریخچه تراکنشها بهطور شفاف و ایمن ذخیره میشود.
پیشبینی و تصمیمگیری
هوش مصنوعی میتواند با تحلیل دادههای تاریخی و روندهای بازار، به کاربران کمک کند تصمیمات آگاهانهتری بگیرند. بلاک چین، بهعنوان یک منبع داده غیرقابل تغییر، اطلاعات دقیقی را برای این تحلیلها فراهم میکند.
نتیجه
شاید شما هم شنیده باشید که گفته میشود رباتها با استفاده از هوش مصنوعی دنیا را تصرف خواهند کرد و انسانها را به حاشیه خواهند برد، اما طبق گقته محققان این حوزه، هوش مصنوعی هنوز حداقل صدها سال با این واقعیت فاصله دارد. بهطور کلی، به هوش مصنوعی و ابزارهای آن باید به چشم همان ابزار نگاه شود و رفتن فراتر از این مسئله باید با تحقیق، آگاهی و بررسیهای مجدد از طریق انسانها همراه باشد.
منبع: نوبیتکس
بیشتر بخوانید: استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی برای مدیریت دارایی آینده
