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Soi kèo Tài xỉu(www.84vng.com):联博接口(www.326681.com)_被忽略的 Web3 暗处的去中央化人工智能

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撰文:Kyle

泉源:WebX实验室

De-AI(去中央化人工智能)会成为像 Elon Musk 所预言的那样统治我们生涯的人工智能机械人专制者,照样会成为厚实且不那么物质化的未来的生产工具?

由加密钱币的间歇性牛市及其各自的区块链推动的去中央化点对点手艺的改善,正在发生可以改善去中央化人工智能(De-AI)的生产环境。

De-AI 的问题

De-AI 的问题就和区块链一样,一个单一的系统将面临突然停用该盘算机系统的异常艰难的风险,因此节点将漫衍在许多国家 / 区域,而且系统中内置了经济激励措施,介入 De-AI 网络的已部署节点将获得加密钱币奖励。与当前许多的 AI 应用程序一样,De-AI 上将提供 AI 应用程序,但它们不会由单小我私人类实体控制,而是由受经济激励措施指导的验证者社区控制。

Layer2 区块链被设计为可大规模扩展,是部署机械学习算法的自然目的,但可能需要一种更原生的方式,包罗高速盘算。Layer2 区块链,如 Optimism、Arbitrum 和 Starkware,有特定的编程语言(最常见的是 Solidity,Cairo 即将泛起在 StarkWare),不适合人工智能的高性能盘算。

零知识 (ZK) 是加密天生的简短证实,证实有一些数据或盘算已经完成,而没有透露数据或盘算的所有细节。有用的 ZK 证实还必须在短时间内可验证。未来零知识手艺的高速改善(StarkWare 使用了这种 ZK 手艺)将允许对区块链举行高性能盘算。

区块链的主要问题是用户需要任何生意盘算都可以由其他节点快速验证,而 ZK 允许验证比盘算自己快得多。

去哪个去中央化系统?

我们可以思量哪些机械学习系统最适合首先迁徙到去中央化系统中,这包罗:

1)推荐系统:当用户消费差其余项目时,它被注册并被评估以建议未来要消费的项目。从手艺上讲,你需要估量到其他项目的距离。这种类型的手艺异常适合将推荐算法数据应用到多个节点中。你不需要将所有用户偏好、已往消费的项目都存储在一台盘算机上。

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2)聚类 / 非结构化分类:鉴于聚类是将数据集分类为自觉的新种其余问题,似乎比结构化分类(牢靠数目的种别)更容易去中央化。若是你将种别想象为地理区域,你会发现没有需要将所有数据点都存储在一台盘算机中。稀奇是广义聚类算法中的应用于大脑图像的去中央化聚类算法。

现在人工智能或机械学习中缺少的工具是结构化分类器,基于牢靠数目的种别,算法必须预测一条数据属于哪个种别(例如,这篇文章是用英语照样中文写的?)。与强化学习亲热相关,强化学习就像分类器的闭环,为机械人或游戏天生动作。

深度学习是多层结构化分类器(因此,深度分层)的组合,以获得更庞大的自动化学习体验。这种类型的 AI 工具的问题在于,你需要所有训练数据集的全局视图,由于输出使用的是经由训练的权重或变量形式的数据合成汇总。你需要训练权重来天生输出、种别、机械人动作。

De-AI 的三种场景

矩阵乘法是做大量的数值乘法和加法。海量矩阵乘法是结构化分类器、深度学习和强化学习中涉及的主要操作。正如我们之条件到的,对这些操作的验证(以阻止作弊)是 De-AI 将面临的主要挑战。我们为去中央化人工智能 (De-AI) 设想了这三种场景:

1)原生高性能区块链或侧链:当比特币被以为是无用的,由于「虚耗」了每秒验证 5 笔生意的无意识盘算量,许多有远见的人提出,区块的挖掘涉及更多有用的盘算。这是区块链难题的圣杯,将辅助人类。

要介入区块链网络中生意的验证,你将必须举行矩阵乘法和庞大的机械学习操作,这些操作将由其他节点验证,并最终被接受为挖矿的一部门加密钱币。这种方式仅限于特定操作或静态深度学习架构。Filecoin 和其他存储区块链可以通过仅存储数据但没有太多或没有转换的方式在此种别中看到。WekaCoin 解决方案提出了一系列多样化的机械学习算法介入共识,使挖矿加倍智能。

2)更快的 Layer2 区块链:行使现有的高性能和廉价的 Layer 2 区块链,其中大多数基于以太坊网络协议,是实现去中央化人工智能的自然方式。使用 Solidity 作为编程语言可能不是最快的,但该手艺具有构建去中央化 AI 乐高的所有要素。

构建可重复用的机械学习代码块,这些代码是开放且免费的(若是你支付网络用度)。这种方式的主要限制是区块链通常具有有限的盘算能力,可以包罗在单个区块中。然后,若是你分叉像 Arbitrum、Optimism 或 Starkware 这样的 Layer 2,你必须准备好大量增添最大区块巨细,并准备好为网络中的验证器设置最低性能阈值。

3)用于 AI 的专用零知识平台:这种替换方案类似于前面提到的 StarkWare Layer 2 方式,但也涉及针对矩阵乘法和深度学习的 ZK 智能合约(例如使用 Cairo 编程语言)的特定开发。这可以在智能合约层中完成,例如在 StarkWare 中,或者在较低的共识层中完成。目的是举行大量繁重的盘算,可以很容易地被网络中的其他节点验证。此外,包罗天真的智能合约操作组合允许差异算法的互操作性。

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