Yazar: Kyle Samani (Multicoin Capital Partner) ve ChatGPT; Çeviri: Jinse Finance cryptonaitive ve ChatGPT
*Not: Çoğu başlık dahil olmak üzere bu makalenin büyük çoğunluğu ChatGPT tarafından yazılmıştır. Yazar tarafından yazılan metin italiktir. Yazarın ChatGPT ile yaptığı görüşmeyi buradan görebilirsiniz. *
Kripto ve yapay zeka dünyaları, teknoloji ve yeniliğin sınırlarını zorlayan her alanla paralel olarak gelişiyor. Her iki alanda da ilerleme kaydetmeye devam ettikçe, geleceklerinin iç içe geçmiş olduğu giderek daha açık hale geliyor. Bu yazıda, Crypto ve AI kavşağında dört önemli kavşağı keşfedeceğiz.
"Grafik kartları için AirBnB" modeli
Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) iş yüklerinin yükselişi, Nvidia A100 gibi yüksek performanslı grafik kartları için büyük bir talep yarattı. Yanıt olarak, "grafik kartlarının AirBnB'sine" benzer yeni bir pazar ortaya çıktı. Bu, bireylerin ve kuruluşların kullanılmayan GPU kaynaklarını yapay zeka araştırmacılarının ve geliştiricilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için kiralamasına olanak tanır.
*Bu, piyasa tarihinde gerçekten eşsiz bir andır. ChatGPT piyasaya sürülmeden önce, GPU'ların arzı zaten yetersizdi. O zamandan beri talep muhtemelen en az 10 kat, muhtemelen 100 kat arttı. Ayrıca, modellerin eğitim boyutuyla logaritmik olarak büyüdüğünü biliyoruz; bu, model kalitesini iyileştirmek için GPU hesaplama ihtiyacının katlanarak arttığı anlamına gelir. Toplam arz talebi çok aşsa da, bir emtia talebinin mevcut arzı bu kadar büyük ölçüde aştığı anlar nadirdir; bugün Dünya üzerindeki her GPU yapay zeka çıkarımı ve eğitimi için kullanılabilseydi, eksiklik yerine fazlalık olurdu! *
Ancak, "grafik kartları için AirBnB" kavramını keşfederken dikkate alınması gereken birkaç önemli teknik zorluk vardır:
Tüm grafik kartları tüm iş yüklerini desteklemez: Grafik kartları tüm şekil, boyut ve özelliklerde gelir. Bu nedenle, belirli GPU'lar belirli AI görevlerini yerine getiremeyebilir. Bu modelin başarılı olabilmesi için doğru GPU kaynaklarını uygun AI iş yüküyle eşleştirmenin bir yolu olmalıdır. Pazar olgunlaştıkça, farklı AI görevleri için grafik kartlarının daha fazla uzmanlaşmasını ve optimizasyonunu görmeyi beklemeliyiz.
Eğitim sürecini daha yüksek gecikme için ayarlama: Günümüzde çoğu temel model, son derece düşük gecikmeyle bağlanan GPU kümeleri üzerinde eğitilmektedir. Merkezi olmayan bir ortamda, GPU'lar birden çok konuma dağıtılabildiğinden ve halka açık internet aracılığıyla bağlanabildiğinden, gecikme büyüklük sırasına göre artar. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, daha yüksek gecikmeli bağlantılara sahip yeni eğitim prosedürleri geliştirme fırsatları vardır. Yapay zeka modellerini eğitme yöntemimizi yeniden düşünerek, daha büyük GPU'ların merkezi olmayan kümelerinden daha iyi faydalanabiliriz.
*Doğrulama Sorunu: Belirli bir kod parçasının güvenilmeyen bir bilgisayar tarafından yürütülüp yürütülmediğini bilmenin hiçbir yolu yoktur. Bu nedenle güvenilmeyen bir bilgisayarın çıktısına güvenmek zordur. Bununla birlikte, bu sorun, kriptoekonomik staking ile birleştirilmiş itibar sistemleri ve bazı durumlarda hızlı doğrulamayı destekleyen yeni modeller tarafından azaltılabilir. *
Bu alanda hem eğitim hem de çıkarım yapan epeyce ekip var. MulticoinCapital, başlangıçta 3D işlemeye odaklanan ve AI çıkarımını da desteklemek için GPU ağını açan Render Network'e yatırım yaptı. *
*RenderNetwork'ün yanı sıra bu alanda çalışan birkaç şirket daha var: Akash, BitTensor, Gensyn, Prodia, Together ve diğerleri hala geliştirme aşamasında. *
Belirteç teşviki RLHF (İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirmeli Öğrenim, insan geri bildirimine dayalı pekiştirmeli öğrenme)
Belirteç teşvikleri, insan geri bildiriminden (RLHF) öğrenilen tüm takviye kullanım durumlarında neredeyse kesinlikle işe yaramayacaktır. Asıl soru, token teşviklerinin RLHF için ne zaman mantıklı olduğu ve nakit ödemelerin (örneğin USDC) ne zaman kullanılması gerektiği hakkında düşünmek için hangi çerçeveyi kullanabiliriz.
Token teşvikleri, aşağıdakiler daha doğru hale geldikçe RLHF'yi iyileştirebilir:
Model daha dar ve dikey hale geldi (genel ve yatay olanın aksine, ör. ChatGPT). *Birisi ana işi olarak RLHF sağlayacaksa ve bu nedenle gelirinin çoğunu RLHF sağlayarak sağlıyorsa, kira ödemek ve yiyecek satın almak için nakit paraya ihtiyacı olabilir. Genel sorgulardan daha spesifik alanlara geçtiğinizde, model geliştiriciler, genel iş fırsatında uzun vadeli başarı elde etme olasılığı daha yüksek olan daha eğitimli personelin katılımını gerektirecektir. *
** RLHF işinin dışında RLHF sağlayanlar için daha yüksek gelir. ***Kilitli/likit olmayan belirteçleri yalnızca, alana özgü bir RLHF modeline anlamlı bir zaman yatırma riskini haklı çıkarmak için diğer çabalardan yeterli geliri veya birikimi varsa, tazminat olarak kabul edebilir. Başarı olasılığını en üst düzeye çıkarmak için model geliştiriciler, yalnızca alana özgü RLHF sağlayan çalışanlara kilidi açılmış belirteçler vermemelidir. Bunun yerine, uzun vadeli karar vermeyi teşvik etmek için belirteçler belirli bir süre boyunca kazanılmalıdır. *
Belirteç teşvikli RLHF modelinin uygulanabileceği bazı sektörler şunları içerir:
*Tıp: *Bir LL.M ile hafif, ilk müdahale teşhisi ve uzun vadeli koruyucu ve uzun ömürlü tıp uygulayabilmelidir. *
Yasal: * İşletme sahipleri ve bireyler, çeşitli heterojen yasal sistemlerin karmaşıklıklarında daha etkin bir şekilde gezinmek için LLM'yi kullanabilmelidir. *
Mühendislik ve Mimarlık: Tasarım araçlarını veya simülasyon modellerini geliştirin.
Finans ve Ekonomi: Tahmin modellerini, risk değerlendirmesini ve algoritmik ticaret sistemlerini geliştirin.
Bilimsel Araştırma: Deneyleri simüle etmek, moleküler etkileşimleri tahmin etmek ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek için AI modellerini geliştirin.
Eğitim ve Öğretim: Eğitim içeriğinin kalitesini ve etkinliğini artırmak için yapay zeka destekli öğrenme platformlarına katkıda bulunun.
Çevre Bilimi ve Sürdürülebilirlik: Çevresel eğilimleri, kaynak tahsisini tahmin etmek ve sürdürülebilir uygulamaları teşvik etmek için yapay zeka modellerini optimize etme.
Belirteçle teşvik edilen RLHF'nin hâlihazırda üretimde olduğu bir sektör var: Haritalar. Hivemapper yalnızca sürücüler için değil, aynı zamanda harita verilerini düzenlemek ve organize etmek için zaman harcayan harita editörleri için de iyidir. Hivemapper kullanarak harita AI eğitim aracını kendiniz deneyebilirsiniz.
Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi (zkML)
*Blockchain'in gerçek dünyada neler olup bittiğine dair hiçbir bilgisi yoktur. Bununla birlikte, gerçek dünya durumuna dayalı programatik olarak değer aktarabilmeleri için zincir dışında neler olduğunu anlamaları çok faydalı olacaktır. *
Kahinler bu sorunun bir kısmını çözer. Ancak kehanetler yeterli değil. Gerçek dünya verilerini zincire aktarmak yeterli değildir. Zincire girmeden önce çok fazla verinin hesaplanması gerekiyor. Örneğin, daha fazla getiri elde etmek için mevduatları farklı havuzlar arasında aktarması gereken bir getiri toplayıcıyı ele alalım. Bunu güveni en aza indirilmiş bir şekilde yapmak için, toplayıcının mevcut tüm havuzlar için mevcut getiriyi ve riski hesaplaması gerekir. Bu hızla ML için uygun bir optimizasyon sorunu haline gelir. Ancak, zincir üzerinde makine öğrenimi çok pahalıdır, dolayısıyla bu, zkML için bir fırsattır. *
*Modulus Labs gibi ekipler şu anda bu alanda inşa ediyor. Risc Zero ve Lurk gibi genel amaçlı ZKVM'leri kullanarak bu alanda daha fazla ekibin oluşturduğunu umuyoruz. *
Deepfakes çağında özgünlük
Deepfake'ler daha sofistike hale geldikçe, dijital medyada özgünlüğü ve güveni korumak kritik önem taşıyor. Çözümlerden biri, içerik oluşturucuların içeriklerini bir ortak anahtarla imzalayarak orijinalliğini garanti etmelerine olanak tanıyan açık anahtarlı kriptografiyi kullanmayı içerir.
Açık anahtar tek başına özgünlük sorununu çözmek için yeterli değildir. Doğrulama ve güven için ortak anahtarları gerçek dünyadaki kimliklerle eşleştiren bir genel kayıt olması gerekir. Açık anahtarları doğrulanmış kimliklerle ilişkilendirerek, derin sahte görüntüleri veya videoları imzalamak gibi anahtarlarını kötüye kullanan biri yakalanırsa bir geri bildirim ve ceza sistemi oluşturulabilir.
Bu sistemin etkili olabilmesi için, açık anahtar imzalarının gerçek dünya kimlik doğrulaması ile entegrasyonu kritik olacaktır. Birçok kripto para birimi sisteminin temelini oluşturan Blockchain teknolojisi, merkezi olmayan ve kurcalamaya karşı korumalı kimlik kayıtları oluşturmada önemli bir rol oynayabilir. Kayıt defteri, ortak anahtarları gerçek dünyadaki kimliklerle eşleştirerek güven oluşturmayı ve kötü aktörleri sorumlu tutmayı kolaylaştırır.
En az iki yapılandırma olacaktır: gömülü donanım ve kullanıcı kontrollü yazılım. *
Gömülü Donanım: Akıllı telefonların ve diğer cihazların yakında donanım tabanlı yerel görüntü, video ve diğer medya imzalama özelliklerini entegre etmesini bekliyoruz.
*SolanaLabs kısa bir süre önce Solana Mobile Stack (Solana Mobile Stack, SMS) tarafından desteklenen Saga Phone'u piyasaya sürdü. Önümüzdeki birkaç ay içinde, her fotoğrafın SMS Seed Bank SDK kullanılarak imzalanması ve fotoğrafın yapay zeka tarafından oluşturulmadığını kanıtlaması için SMS'in güncellenmesini umuyorum. *
KULLANICI KONTROLLÜ YAZILIM: İnsanlar, çizim yapmak için Photoshop, Octane gibi tasarım araçlarını ve StableDiffusion gibi görüntü oluşturucuları kullanacak. Bu yazılım sağlayıcıların, açık anahtarlı kriptografiyi entegre ederek içerik oluşturucuların üretim sürecinde kullanılan araçları kabul ederken orijinalliği kanıtlamalarını sağlamasını bekliyoruz.
Sonuç olarak
Sonuç olarak, kripto para birimi ve AI teknolojilerinin yakınsaması, acil zorlukların üstesinden gelmek ve birden fazla sektörde yenilikçi çözümlerin kilidini açmak için geniş fırsatlar sunuyor. Bu alanların kesişimini keşfederek, yapay zeka eğitiminde kaynak tahsisini optimize etmenin yeni yollarını bulabilir, insan geri bildirimlerinden alana özel pekiştirici öğrenme için simgesel teşviklerden yararlanabilir ve derin sahte seks karşısında dijital medyayı özgün tutabiliriz.
"Grafik kartlarının AirBnB'si" modeli, yüksek performanslı GPU'lara erişimi dağıtma ve demokratikleştirme potansiyeli sunarak daha fazla kişi ve kuruluşun yapay zeka araştırma ve geliştirmeye katkıda bulunmasını sağlar. Belirteçle teşvik edilen RLHF, mühendislik ve finanstan eğitim ve çevre bilimlerine kadar uzanan sektörlerde uygulanabilir ve alan uzmanlarının bilgisinden yararlanarak yapay zeka modellerini geliştirir. ZKML, blok zincirinin gerçek dünyadaki karmaşık değişikliklere dayalı olarak zincir üzerindeki finansal durumu güncellemesine izin verecektir. Son olarak, açık anahtarlı kriptografiyi gerçek dünya kimlik doğrulaması ve blockchain teknolojisiyle birleştirerek, derin sahtekarlıkların ortaya çıkardığı zorlukların üstesinden gelmek ve dijital medyaya olan güveni sürdürmek için sağlam bir sistem oluşturabiliriz.
Şifreleme ve yapay zeka arasındaki sinerjiyi keşfetmeye devam ettikçe, inovasyonu teşvik etmek, değer yaratmak ve bugün toplumun karşı karşıya olduğu en acil sorunlardan bazılarını çözmek için şüphesiz daha fazla fırsat keşfedeceğiz. Bu iki alan arasındaki kesişimi benimsemek, teknolojinin sınırlarını zorlamamıza ve daha bağlantılı, verimli ve otantik bir geleceği şekillendirmemize yardımcı olacaktır.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Kripto ve Yapay Zekanın Yakınlaşması: Dört Temel Kavşak
Yazar: Kyle Samani (Multicoin Capital Partner) ve ChatGPT; Çeviri: Jinse Finance cryptonaitive ve ChatGPT
*Not: Çoğu başlık dahil olmak üzere bu makalenin büyük çoğunluğu ChatGPT tarafından yazılmıştır. Yazar tarafından yazılan metin italiktir. Yazarın ChatGPT ile yaptığı görüşmeyi buradan görebilirsiniz. *
Kripto ve yapay zeka dünyaları, teknoloji ve yeniliğin sınırlarını zorlayan her alanla paralel olarak gelişiyor. Her iki alanda da ilerleme kaydetmeye devam ettikçe, geleceklerinin iç içe geçmiş olduğu giderek daha açık hale geliyor. Bu yazıda, Crypto ve AI kavşağında dört önemli kavşağı keşfedeceğiz.
"Grafik kartları için AirBnB" modeli
Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) iş yüklerinin yükselişi, Nvidia A100 gibi yüksek performanslı grafik kartları için büyük bir talep yarattı. Yanıt olarak, "grafik kartlarının AirBnB'sine" benzer yeni bir pazar ortaya çıktı. Bu, bireylerin ve kuruluşların kullanılmayan GPU kaynaklarını yapay zeka araştırmacılarının ve geliştiricilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için kiralamasına olanak tanır.
*Bu, piyasa tarihinde gerçekten eşsiz bir andır. ChatGPT piyasaya sürülmeden önce, GPU'ların arzı zaten yetersizdi. O zamandan beri talep muhtemelen en az 10 kat, muhtemelen 100 kat arttı. Ayrıca, modellerin eğitim boyutuyla logaritmik olarak büyüdüğünü biliyoruz; bu, model kalitesini iyileştirmek için GPU hesaplama ihtiyacının katlanarak arttığı anlamına gelir. Toplam arz talebi çok aşsa da, bir emtia talebinin mevcut arzı bu kadar büyük ölçüde aştığı anlar nadirdir; bugün Dünya üzerindeki her GPU yapay zeka çıkarımı ve eğitimi için kullanılabilseydi, eksiklik yerine fazlalık olurdu! *
Ancak, "grafik kartları için AirBnB" kavramını keşfederken dikkate alınması gereken birkaç önemli teknik zorluk vardır:
Tüm grafik kartları tüm iş yüklerini desteklemez: Grafik kartları tüm şekil, boyut ve özelliklerde gelir. Bu nedenle, belirli GPU'lar belirli AI görevlerini yerine getiremeyebilir. Bu modelin başarılı olabilmesi için doğru GPU kaynaklarını uygun AI iş yüküyle eşleştirmenin bir yolu olmalıdır. Pazar olgunlaştıkça, farklı AI görevleri için grafik kartlarının daha fazla uzmanlaşmasını ve optimizasyonunu görmeyi beklemeliyiz.
Eğitim sürecini daha yüksek gecikme için ayarlama: Günümüzde çoğu temel model, son derece düşük gecikmeyle bağlanan GPU kümeleri üzerinde eğitilmektedir. Merkezi olmayan bir ortamda, GPU'lar birden çok konuma dağıtılabildiğinden ve halka açık internet aracılığıyla bağlanabildiğinden, gecikme büyüklük sırasına göre artar. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, daha yüksek gecikmeli bağlantılara sahip yeni eğitim prosedürleri geliştirme fırsatları vardır. Yapay zeka modellerini eğitme yöntemimizi yeniden düşünerek, daha büyük GPU'ların merkezi olmayan kümelerinden daha iyi faydalanabiliriz.
*Doğrulama Sorunu: Belirli bir kod parçasının güvenilmeyen bir bilgisayar tarafından yürütülüp yürütülmediğini bilmenin hiçbir yolu yoktur. Bu nedenle güvenilmeyen bir bilgisayarın çıktısına güvenmek zordur. Bununla birlikte, bu sorun, kriptoekonomik staking ile birleştirilmiş itibar sistemleri ve bazı durumlarda hızlı doğrulamayı destekleyen yeni modeller tarafından azaltılabilir. *
Bu alanda hem eğitim hem de çıkarım yapan epeyce ekip var. MulticoinCapital, başlangıçta 3D işlemeye odaklanan ve AI çıkarımını da desteklemek için GPU ağını açan Render Network'e yatırım yaptı. *
*RenderNetwork'ün yanı sıra bu alanda çalışan birkaç şirket daha var: Akash, BitTensor, Gensyn, Prodia, Together ve diğerleri hala geliştirme aşamasında. *
Belirteç teşviki RLHF (İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirmeli Öğrenim, insan geri bildirimine dayalı pekiştirmeli öğrenme)
Belirteç teşvikleri, insan geri bildiriminden (RLHF) öğrenilen tüm takviye kullanım durumlarında neredeyse kesinlikle işe yaramayacaktır. Asıl soru, token teşviklerinin RLHF için ne zaman mantıklı olduğu ve nakit ödemelerin (örneğin USDC) ne zaman kullanılması gerektiği hakkında düşünmek için hangi çerçeveyi kullanabiliriz.
Token teşvikleri, aşağıdakiler daha doğru hale geldikçe RLHF'yi iyileştirebilir:
Belirteç teşvikli RLHF modelinin uygulanabileceği bazı sektörler şunları içerir:
*Tıp: *Bir LL.M ile hafif, ilk müdahale teşhisi ve uzun vadeli koruyucu ve uzun ömürlü tıp uygulayabilmelidir. *
Belirteçle teşvik edilen RLHF'nin hâlihazırda üretimde olduğu bir sektör var: Haritalar. Hivemapper yalnızca sürücüler için değil, aynı zamanda harita verilerini düzenlemek ve organize etmek için zaman harcayan harita editörleri için de iyidir. Hivemapper kullanarak harita AI eğitim aracını kendiniz deneyebilirsiniz.
Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi (zkML)
*Blockchain'in gerçek dünyada neler olup bittiğine dair hiçbir bilgisi yoktur. Bununla birlikte, gerçek dünya durumuna dayalı programatik olarak değer aktarabilmeleri için zincir dışında neler olduğunu anlamaları çok faydalı olacaktır. *
*Modulus Labs gibi ekipler şu anda bu alanda inşa ediyor. Risc Zero ve Lurk gibi genel amaçlı ZKVM'leri kullanarak bu alanda daha fazla ekibin oluşturduğunu umuyoruz. *
Deepfakes çağında özgünlük
Deepfake'ler daha sofistike hale geldikçe, dijital medyada özgünlüğü ve güveni korumak kritik önem taşıyor. Çözümlerden biri, içerik oluşturucuların içeriklerini bir ortak anahtarla imzalayarak orijinalliğini garanti etmelerine olanak tanıyan açık anahtarlı kriptografiyi kullanmayı içerir.
Açık anahtar tek başına özgünlük sorununu çözmek için yeterli değildir. Doğrulama ve güven için ortak anahtarları gerçek dünyadaki kimliklerle eşleştiren bir genel kayıt olması gerekir. Açık anahtarları doğrulanmış kimliklerle ilişkilendirerek, derin sahte görüntüleri veya videoları imzalamak gibi anahtarlarını kötüye kullanan biri yakalanırsa bir geri bildirim ve ceza sistemi oluşturulabilir.
Bu sistemin etkili olabilmesi için, açık anahtar imzalarının gerçek dünya kimlik doğrulaması ile entegrasyonu kritik olacaktır. Birçok kripto para birimi sisteminin temelini oluşturan Blockchain teknolojisi, merkezi olmayan ve kurcalamaya karşı korumalı kimlik kayıtları oluşturmada önemli bir rol oynayabilir. Kayıt defteri, ortak anahtarları gerçek dünyadaki kimliklerle eşleştirerek güven oluşturmayı ve kötü aktörleri sorumlu tutmayı kolaylaştırır.
En az iki yapılandırma olacaktır: gömülü donanım ve kullanıcı kontrollü yazılım. *
Gömülü Donanım: Akıllı telefonların ve diğer cihazların yakında donanım tabanlı yerel görüntü, video ve diğer medya imzalama özelliklerini entegre etmesini bekliyoruz.
*SolanaLabs kısa bir süre önce Solana Mobile Stack (Solana Mobile Stack, SMS) tarafından desteklenen Saga Phone'u piyasaya sürdü. Önümüzdeki birkaç ay içinde, her fotoğrafın SMS Seed Bank SDK kullanılarak imzalanması ve fotoğrafın yapay zeka tarafından oluşturulmadığını kanıtlaması için SMS'in güncellenmesini umuyorum. *
Sonuç olarak
Sonuç olarak, kripto para birimi ve AI teknolojilerinin yakınsaması, acil zorlukların üstesinden gelmek ve birden fazla sektörde yenilikçi çözümlerin kilidini açmak için geniş fırsatlar sunuyor. Bu alanların kesişimini keşfederek, yapay zeka eğitiminde kaynak tahsisini optimize etmenin yeni yollarını bulabilir, insan geri bildirimlerinden alana özel pekiştirici öğrenme için simgesel teşviklerden yararlanabilir ve derin sahte seks karşısında dijital medyayı özgün tutabiliriz.
"Grafik kartlarının AirBnB'si" modeli, yüksek performanslı GPU'lara erişimi dağıtma ve demokratikleştirme potansiyeli sunarak daha fazla kişi ve kuruluşun yapay zeka araştırma ve geliştirmeye katkıda bulunmasını sağlar. Belirteçle teşvik edilen RLHF, mühendislik ve finanstan eğitim ve çevre bilimlerine kadar uzanan sektörlerde uygulanabilir ve alan uzmanlarının bilgisinden yararlanarak yapay zeka modellerini geliştirir. ZKML, blok zincirinin gerçek dünyadaki karmaşık değişikliklere dayalı olarak zincir üzerindeki finansal durumu güncellemesine izin verecektir. Son olarak, açık anahtarlı kriptografiyi gerçek dünya kimlik doğrulaması ve blockchain teknolojisiyle birleştirerek, derin sahtekarlıkların ortaya çıkardığı zorlukların üstesinden gelmek ve dijital medyaya olan güveni sürdürmek için sağlam bir sistem oluşturabiliriz.
Şifreleme ve yapay zeka arasındaki sinerjiyi keşfetmeye devam ettikçe, inovasyonu teşvik etmek, değer yaratmak ve bugün toplumun karşı karşıya olduğu en acil sorunlardan bazılarını çözmek için şüphesiz daha fazla fırsat keşfedeceğiz. Bu iki alan arasındaki kesişimi benimsemek, teknolojinin sınırlarını zorlamamıza ve daha bağlantılı, verimli ve otantik bir geleceği şekillendirmemize yardımcı olacaktır.