شيء كنت أفكر فيه مؤخرًا هو كيف يتجاهل الناس غالبًا جزءًا مهمًا من بنية الذكاء الاصطناعي، وهو خط أنابيب البيانات.

معظم الناس يركزون على النماذج نفسها، لكن النماذج تتطور فقط عندما يستمر تدفق البيانات الذي يغذيها في التطور.
وهنا يصبح @PerceptronNTWK مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.
بدلاً من الاعتماد على مجموعات بيانات ثابتة يسيطر عليها عدد قليل من المزودين المركزيين، يعامل الشبكة توليد البيانات كعملية مستمرة.
يساعد المشاركون في جمع البيانات الخام من الويب من جميع أنحاء الإنترنت.
ثم يعمل البروتوكول على تحسين تلك المعلومات إلى مجموعات بيانات منظمة يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم منها فعليًا.
من وجهة نظري، هذا يخلق تدفقًا أكثر ديناميكية للبيانات.
كلما ساهم المزيد من المشاركين، تظل مجموعة البيانات تتحسن وتتوسع.
مثل هذا النظام يمكن أن يساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على البقاء محدثة بالمعلومات في الوقت الحقيقي بدلاً من الاعتماد فقط على مجموعات البيانات القديمة والثابتة.