تهدف Synesis One في جوهرها إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على مجال الذكاء الاصطناعي. نحن في مهمة لجعل الذكاء الاصطناعي (والبيانات المطلوبة لتغذية الذكاء الاصطناعي) مرفقًا عامًا مملوكًا للمجتمع. إنه سهل. نحن نكافئ أولئك الذين يساهمون بالبيانات في النظام البيئي ويسجلون البيانات على blockchain ، مما يجعل النظام البيئي أداة عامة غير قابلة للتغيير يمكن لأي مطور أو شركة مستقلة الوصول إليها بتكلفة منخفضة.
جنبًا إلى جنب مع الفريق في Mind AI ، قمنا ببناء نموذج أولي لاختبار ما إذا كانت إضافة علم الوجود من خلال منطق زراعة عائدات البيانات الخاصة بنا لتعزيز مجموعات البيانات يمكن استخدامها من قبل شركة AI (على سبيل المثال ، Mind AI) لأداء التعلم التكيفي على الفور.
النتائج؟ إنها تعمل! لقد نجحنا في تطوير آلية الواجهة الخلفية التي تسمح لـ Synesians بالمساهمة في نظام ذكاء اصطناعي يخدم عملاء في العالم الحقيقي بشكل مباشر. بدلا من كتابة المزيد عنها. هَا هُوَ فِيدْيُو.
الآن ، إذا لم تكن متأكدًا مما شاهدته للتو ، فإليك ملخص TL ؛ DW (طويل جدًا ، لم أشاهد). تطلبت Mind AI ، محرك الاستدلال بالذكاء الاصطناعي ، وجود بيانات (بيانات) جديدة للرد على محادثة دردشة خدمة العملاء. أرسلت طلب بيانات إلى Synesis One. تلقى المهندس والبناء والمدقق الطلب ، وأنشأ الموجه ، وبنى البيانات ، وتحقق من صحة البيانات. تم بعد ذلك إرسال البيانات التي تم التحقق من صحتها إلى Mind AI ، وتمكن محرك AI من استخدام البيانات الجديدة دون أي تعديلات للإجابة على العميل في الوقت الفعلي.
هذا هو تغيير قواعد اللعبة. دعنا نستكشف السبب.
لقد أثبتنا للتو الجدوى الفنية لمفهومنا
حتى الآن ، بدا المفهوم الكامل لتسهيل طلبات بيانات الذكاء الاصطناعي وبيانات التعهيد الجماعي التي يمكن أن يستخدمها نظام ذكاء اصطناعي تجاري بالفعل في الوقت الفعلي مجرد فكرة رائعة قد يستغرق بناؤها سنوات. حسنًا ، ها هو.
هناك أخيرًا خيار جذاب ومنخفض التكلفة لشركات الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم
عادةً ما يتطلب الأمر من فريق من الموظفين في شركة ما المساهمة بأسابيع أو حتى أشهر من الجهد لإعداد أنظمة الذكاء الاصطناعي لإجراء تفاعلات بسيطة نسبيًا للأسئلة والأجوبة مع المستخدمين النهائيين من خلال برنامج chatbot. هذا مكلف للغاية وغير فعال. إن جدوى التعهيد الجماعي للأنطولوجيا تجعل من Synesis One خيارًا مثاليًا للشركات التي تبحث عن أنظمة فعالة منخفضة التكلفة أيضًا.
لقد وضعنا أموالنا في مكانها الصحيح وقمنا ببناء منتج MVP رائع جدًا.
كما ذكرنا مرارًا وتكرارًا في رسالتنا إلى مستثمرينا وشركائنا وأعضاء المجتمع ، فنحن في هذا الأمر على المدى الطويل ، وينصب تركيزنا الرئيسي على التنفيذ على بناء منتج ثوري ناجح. هذا دليل على أننا لا نلقي بمصطلح "الذكاء الاصطناعي" فقط على أنه كلمة طنانة بدون مضمون. هذا دليل على أننا لسنا "مجرد شركة ألعاب أخرى تكسبها". هذا دليل على أننا توصلنا إلى كيفية إنجاز هذا العمل. بالطبع ، إنها مجرد نسخة ألفا ، ولا يزال هناك طريق طويل لنقطعه ، لكننا أحرزنا تقدمًا جيدًا.
سنكتب عن جانب التحفيز في نظامنا البيئي في المنشورات المستقبلية ، ولكن فقط ملاحظة أن فريق التلعيب لدينا يعمل بجد في تصميم وإنشاء الألعاب التي ستدخل في Data Yield Farming API ، لجعل التجربة ممتعة ومجزية.
الآن بعد أن أظهرنا لكم يا رفاق MVP لتطبيق زراعة عائدات البيانات ، يرجى تزويدنا بتعليقاتكم لتحسينها وتكرارها. نحن نخطط لجعلكم ، Synesians ، تشارك في الاختبار والتطوير قريبًا. لذا انشر الكلمة وشارك! نحن في هذا معا.
للمشاركة في الاختبار التجريبي أو أن تكون على اطلاع دائم بكل ما يتعلق بـ Synesis One ، من فضلك انضم إلينا الخلاف.
