日本一区二区三区免费播放视频站,精品久久久久中文字幕加勒比

原文標(biāo)題：趨勢(shì)研究丨被忽略的Web3暗處的去中心化人工智能
De-AI（去中心化人工智能）會(huì)成為像Elon Musk所預(yù)言的那樣統(tǒng)治我們生活的人工智能機(jī)器人獨(dú)裁者，還是會(huì)成為豐富且不那么物質(zhì)化的未來(lái)的生產(chǎn)工具？由加密貨幣的間歇性牛市及其各自的區(qū)塊鏈推動(dòng)的去中心化點(diǎn)對(duì)點(diǎn)技術(shù)的改進(jìn)，正在產(chǎn)生可以改善去中心化人工智能（De-AI）的生產(chǎn)環(huán)境。
De-AI 的問(wèn)題
De-AI 的問(wèn)題就和區(qū)塊鏈一樣，一個(gè)單一的系統(tǒng)將面臨突然停用該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的非常艱巨的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)將分布在許多國(guó)家/地區(qū)，并且系統(tǒng)中內(nèi)置了經(jīng)濟(jì)激勵(lì)措施。參與 De-AI 網(wǎng)絡(luò)的已部署節(jié)點(diǎn)將獲得加密貨幣獎(jiǎng)勵(lì) 。與當(dāng)前許多的 AI 應(yīng)用程序一樣，De-AI 上將提供 AI 應(yīng)用程序，但它們不會(huì)由單個(gè)人類實(shí)體控制，而是由受經(jīng)濟(jì)激勵(lì)措施引導(dǎo)的驗(yàn)證者社區(qū)控制。
Layer 2區(qū)塊鏈被設(shè)計(jì)為可大規(guī)模擴(kuò)展，是部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自然目標(biāo)，但可能需要一種更原生的方法，包括高速計(jì)算。Layer 2區(qū)塊鏈人工智能游戲編程真言，如、和，有特定的編程語(yǔ)言（最常見的是，Cairo 即將出現(xiàn)在）不適合人工智能的高性能計(jì)算。
零知識(shí) (ZK) 是加密生成的簡(jiǎn)短證明，證明有一些數(shù)據(jù)或計(jì)算已經(jīng)完成，而沒(méi)有透露數(shù)據(jù)或計(jì)算的所有細(xì)節(jié) 。有用的 ZK 證明還必須在短時(shí)間內(nèi)可驗(yàn)證。未來(lái)零知識(shí)技術(shù)的高速改進(jìn)（使用了這種ZK技術(shù)）將允許對(duì)區(qū)塊鏈進(jìn)行高性能計(jì)算。
區(qū)塊鏈的主要問(wèn)題是用戶需要任何交易計(jì)算都可以由其他節(jié)點(diǎn)快速驗(yàn)證，而 ZK 允許驗(yàn)證比計(jì)算本身快得多。
去哪個(gè)去中心化系統(tǒng)？
我們可以考慮哪些機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)最適合首先遷移到去中心化系統(tǒng)中，這包括：
**1）推薦系統(tǒng)：**當(dāng)用戶消費(fèi)不同的項(xiàng)目時(shí)，它被注冊(cè)并被評(píng)估以建議未來(lái)要消費(fèi)的項(xiàng)目。從技術(shù)上講，你需要估計(jì)到其他項(xiàng)目的距離。這種類型的技術(shù)非常適合將推薦算法數(shù)據(jù)應(yīng)用到多個(gè)節(jié)點(diǎn)中。你不需要將所有用戶偏好、過(guò)去消費(fèi)的項(xiàng)目都存儲(chǔ)在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上。

文章插圖

文章插圖
**2）聚類/非結(jié)構(gòu)化分類：**鑒于聚類是將數(shù)據(jù)集分類為自發(fā)的新類別的問(wèn)題，似乎比結(jié)構(gòu)化分類（固定數(shù)量的類別）更容易去中心化。如果你將類別想象為地理區(qū)域，你會(huì)發(fā)現(xiàn)沒(méi)有必要將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都存儲(chǔ)在一臺(tái)計(jì)算機(jī)中。特別是廣義聚類算法中的應(yīng)用于大腦圖像的去中心化聚類算法。
現(xiàn)在人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)中缺少的工具是結(jié)構(gòu)化分類器 ?；诠潭〝?shù)量的類別人工智能游戲編程真言，算法必須猜測(cè)一條數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別（例如，這篇文章是用英語(yǔ)還是中文寫的？）。與強(qiáng)化學(xué)習(xí)密切相關(guān) ，強(qiáng)化學(xué)習(xí)就像分類器的閉環(huán)，為機(jī)器人或游戲生成動(dòng)作。
深度學(xué)習(xí)是多層結(jié)構(gòu)化分類器（因此，深度分層）的組合，以獲得更復(fù)雜的自動(dòng)化學(xué)習(xí)體驗(yàn) 。這種類型的 AI 工具的問(wèn)題在于，你需要所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的全局視圖，因?yàn)檩敵鍪褂玫氖墙?jīng)過(guò)訓(xùn)練的權(quán)重或變量形式的數(shù)據(jù)合成匯總。你需要訓(xùn)練權(quán)重來(lái)生成輸出、類別、機(jī)器人動(dòng)作。
De-AI的三種場(chǎng)景
矩陣乘法是做大量的數(shù)值乘法和加法。海量矩陣乘法是結(jié)構(gòu)化分類器、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中涉及的主要操作。正如我們之前提到的，對(duì)這些操作的驗(yàn)證（以避免作弊）是 De-AI 將面臨的主要挑戰(zhàn) 。我們?yōu)槿ブ行幕斯ぶ悄?(De-AI) 設(shè)想了這三種場(chǎng)景：
**1）原生高性能區(qū)塊鏈或側(cè)鏈：**當(dāng)比特幣被認(rèn)為是無(wú)用的，因?yàn)椤袄速M(fèi)”了每秒驗(yàn)證 5 筆交易的無(wú)意識(shí)計(jì)算量，許多有遠(yuǎn)見的人提出，區(qū)塊的挖掘涉及更多有用的計(jì)算。這是區(qū)塊鏈難題的圣杯，將幫助人類。
【W(wǎng)eb3暗處的去中心化人工智能】要參與區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中交易的驗(yàn)證，你將必須進(jìn)行矩陣乘法和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)操作，這些操作將由其他節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證，并最終被接受為挖礦的一部分加密貨幣。這種方法僅限于特定操作或靜態(tài)深度學(xué)習(xí)架構(gòu) 。和其他存儲(chǔ)區(qū)塊鏈可以通過(guò)僅存儲(chǔ)數(shù)據(jù)但沒(méi)有太多或沒(méi)有轉(zhuǎn)換的方式在此類別中看到。解決方案提出了一系列多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法參與共識(shí)，使挖礦更加智能。
**2）更快的區(qū)塊鏈：**利用現(xiàn)有的高性能和廉價(jià)的Layer 2區(qū)塊鏈，其中大多數(shù)基于以太坊網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，是實(shí)現(xiàn)去中心化人工智能的自然方法。使用作為編程語(yǔ)言可能不是最快的，但該技術(shù)具有構(gòu)建去中心化 AI 樂(lè)高的所有要素。
構(gòu)建可重復(fù)用的機(jī)器學(xué)習(xí)代碼塊，這些代碼是開放且免費(fèi)的（如果你支付網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用）。這種方法的主要限制是區(qū)塊鏈通常具有有限的計(jì)算能力，可以包含在單個(gè)區(qū)塊中。然后，如果你分叉像、或這樣的Layer 2，你必須準(zhǔn)備好大量增加最大區(qū)塊大?。?⒆急負(fù)夢(mèng)??韁械難櫓て魃柚米畹托閱塋兄?。
**3）用于 AI 的專用零知識(shí)平臺(tái)：**這種替代方案類似于前面提到的Layer 2方法，但也涉及針對(duì)矩陣乘法和深度學(xué)習(xí)的 ZK 智能合約（例如使用Cairo編程語(yǔ)言）的特定開發(fā) 。這可以在智能合約層中完成，例如在中，或者在較低的共識(shí)層中完成。目標(biāo)是進(jìn)行大量繁重的計(jì)算，可以很容易地被網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證。此外，包括靈活的智能合約操作組合允許不同算法的互操作性。
*此處表達(dá)的觀點(diǎn)和意見作者的觀點(diǎn)和意見，不一定反映的觀點(diǎn) 。每一項(xiàng)投資和交易都涉及風(fēng)險(xiǎn)，在做出決策時(shí) ，你應(yīng)該有自己的判斷！
本文到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。