La convergence de la blockchain et de l'IA : une demande naturelle

** À long terme, la demande de blockchain de l'IA est une demande naturelle de réalisation de soi. Bien sûr, il y a un long chemin à parcourir **

1. La blockchain est également l'une des tendances les plus importantes

Depuis le début de cette année, l'IA est devenue beaucoup plus populaire que la blockchain. Pour autant, le monde du chiffrement n'a pas à se décourager, comment appréhender les futures opportunités de la blockchain ? Permettez-moi d'abord de parler de mes pensées:

• La blockchain est l'une des tendances les plus importantes de l'histoire de l'humanité. L'évolution de l'Internet d'information web2 à l'Internet de valeur web3 est également un besoin d'amélioration de la productivité. Seulement une courte période de dix ans, il y a encore des décennies d'évolution. Son influence sous-jacente est actuellement la deuxième technologie la plus importante après l'IA.
• ** L'IA et la blockchain doivent être intégrées, même si les progrès ne seront pas rapides. **

Permettez-moi de parler brièvement du deuxième point aujourd'hui : les besoins d'intégration de l'IA et de la blockchain.

Deuxièmement, où la blockchain peut aider l'IA

calculer

Tout le monde sait que l'IA a une énorme demande de puissance de calcul. Il existe une demande sur la façon d'utiliser la puissance de calcul inactive pour la puissance de calcul de l'IA. Cependant, à l'heure actuelle, la formation de modèles d'IA nécessitant beaucoup de calculs, elle est très coûteuse. En termes d'informatique IA générale, il n'y a pas beaucoup d'endroits où la blockchain peut aider.

Parmi eux, trois points principaux ont été critiqués : **Premièrement, le support d'un matériel GPU dédié est requis ; deuxièmement, le délai d'échange de données ; troisièmement, la preuve de tâches informatiques décentralisées. **

• Comme mentionné ci-dessus, l'entraînement à l'IA est un calcul intensif à grande échelle. L'entraînement LLM comporte des milliards de paramètres, et les FLOP pour l'entraînement de ces modèles sont encore plus grands. Seul le matériel dédié (AI GPU, avec des composants spéciaux, tels que les unités de traitement tensorielles, etc.) pour effectuer ces entraînements afin d'obtenir de meilleurs résultats ; de plus, afin d'obtenir les meilleurs résultats, tous les GPU sont de préférence en calcul isomorphe, et les GPU de même niveau sont plus susceptibles d'effectuer des échanges de données et de continuer à calculer par étapes. Dans un réseau décentralisé, il y a une exigence pour le GPU du participant. Cependant, plus les exigences sont élevées, plus le seuil est élevé, ce qui n'est pas propice à la décentralisation et à l'utilisation de la puissance de calcul inutilisée.
• Les GPU IA doivent constamment échanger des données. S'il y a un retard du réseau, il n'est pas bon pour l'IA d'utiliser la puissance de calcul distribuée pour la formation.
• Comment vérifier l'achèvement des tâches informatiques décentralisées nécessite une solution relativement efficace et peu coûteuse.

** Les éléments mentionnés ci-dessus sont les difficultés rencontrées actuellement dans la combinaison de l'informatique décentralisée et de l'IA, où la combinaison de l'IA et de la blockchain est également relativement difficile. ** Cependant, du point de vue de Blue Fox Notes, avec l'exploration de plus de participants, les obstacles à cet aspect seront éliminés étape par étape, et bien sûr, cela prendra beaucoup de temps à atteindre.

Parlons des aspects qui peuvent être progressivement résolus. Du point de vue de l'IA générale, il est encore difficile d'entrer dans le domaine du chiffrement. Ensuite, vous pouvez partir du domaine de l'IA dans des domaines spéciaux. Et ce point d'entrée est également étroitement lié aux tâches informatiques actuelles de l'IA. **Il y a deux endroits : premièrement, les tâches de raisonnement occupent la majorité des besoins informatiques actuels de l'IA ; deuxièmement, certaines tâches de réglage fin et de raisonnement nécessitent moins de ressources, et il existe des possibilités de les atteindre grâce à l'informatique décentralisée. Ces deux points signifient d'éventuelles opportunités potentielles de puissance de calcul décentralisée. **

L'IA dans des domaines spécifiques, tels que le droit, la médecine, l'investissement, l'éducation, l'analyse de données et d'autres domaines professionnels, peut être plus adaptée à ce type de réseau informatique distribué se concentrant sur des domaines spécifiques à un stade précoce. Comme mentionné ci-dessus, la difficulté de fournir des services de puissance de calcul décentralisés pour l'IA n'est pas d'effectuer des tâches informatiques, mais de vérifier l'achèvement des tâches de manière décentralisée. Certains projets tentent actuellement de résoudre ce problème, comme Gensyn et ensemble, etc.

Gensyn intègre certains résultats de recherche académique, tels que des preuves d'apprentissage probabilistes, des protocoles de positionnement précis basés sur des graphes, et s'appuie également sur le modèle d'incitation et de contrôle et d'équilibrage du projet Truebit. Gensyn décompose l'ensemble du processus en huit étapes, depuis la soumission des tâches d'IA, l'analyse, la formation, la génération de preuves jusqu'à la preuve de vérification, la contestation, l'arbitrage et le règlement. Parmi eux, "Probability Learning Proof" est utilisé pour établir un seuil de distance de référence afin de fournir une base de vérification aux vérificateurs ; la technologie de "positionnement précis basé sur des graphiques" est utilisée pour superviser l'exécution de la vérification des vérificateurs ; le modèle de jeu de Truebit permet aux parties concernées de prendre la rationalité comme guide. Pour le processus spécifique, veuillez vous référer au livre blanc de Gensyn. Soit dit en passant, les projets informatiques hors chaîne comme Truebit ont également la possibilité d'évoluer dans cette direction, gagnant peut-être plus d'opportunités commerciales. Bien sûr, cela nécessite que les équipes évaluent leurs opportunités.

Par rapport à la difficulté de mettre en œuvre une informatique en réseau décentralisée, le partage de modèles d'IA et le partage de données d'IA sont des domaines qui ont la possibilité d'être mis en œuvre plus rapidement. ** Les deux aspects suivants peuvent être ceux où la combinaison de l'IA et de la blockchain est plus facile pour réaliser des percées au stade précoce : partage de modèle décentralisé et partage de données décentralisé. **

Modèle

Encouragez le partage de modèles grâce à des incitations symboliques pour obtenir de meilleurs modèles. Même, ces modèles peuvent être déployés sur la chaîne et formés par n'importe quel participant pour favoriser le développement du modèle. De plus, ** à mesure que les modèles d'IA deviennent plus complexes, la confiance dans le raisonnement devient critique. C'est là que le raisonnement de confiance en chaîne peut entrer en jeu. **

Dans le domaine de l'affinement et du raisonnement des modèles, Giza, ChainML, Bittensor, Modulus Lab, etc. sont tous en cours d'exploration. Ce que Giza a lancé est un marché de modèles en chaîne, déployant des modèles simples sur la chaîne, raisonnant sur la chaîne, et les propriétaires de modèles peuvent obtenir des revenus de frais connexes après l'utilisation du modèle.

Modulus a proposé le concept de zkML. Il estime qu'en raison de problèmes de coût, il n'est pas réaliste d'exécuter le modèle de raisonnement sur la chaîne. Par conséquent, sa solution consiste à exécuter le modèle de raisonnement hors de la chaîne, puis à générer des preuves zkSNARK, à les prouver sur la chaîne, et passer intelligent Le contrat fait son travail.

données

L'économie symbolique est utilisée pour motiver les utilisateurs à donner leur avis sur le modèle et pour encourager les utilisateurs à collecter des données de meilleure qualité. L'obtention de données de haute qualité en fournissant des données distribuées, en particulier dans des domaines spécifiques, est d'une grande importance pour le développement de l'IA. Dans le même temps, cela peut également être combiné avec la technologie ZK, sans révéler la confidentialité des données. La difficulté ici est de savoir comment prouver la qualité des données elles-mêmes. **

La combinaison de données de haute qualité et de modèles d'IA décentralisés sera très intéressante pour le développement de l'IA.

anti-contrefaçon

Après l'émergence du modèle actuel d'apprentissage en profondeur, les images, l'audio, la vidéo, etc. générés par l'IA sont devenus de plus en plus difficiles à distinguer entre le vrai et le faux. ** À l'ère de la génération de l'IA, l'authenticité et l'inviolabilité du contenu deviennent de plus en plus importantes. **La blockchain est un moyen technique important pour résoudre ce problème.

L'identité et les signatures des données cryptées garantissent l'authenticité de la création de contenu, et non la falsification. Ce problème est particulièrement grave après une mauvaise utilisation des outils d'IA. Il s'agit d'un moyen technique important pour lutter contre les contenus contrefaits. À l'ère des faux, la technologie de cryptage est nécessaire pour distinguer le vrai du faux.

De plus, il est également nécessaire d'utiliser la technologie blockchain pour confirmer les droits. Par exemple, pour le même tableau, les images générées par l'IA et NFT sont difficiles à distinguer de la surface, et la blockchain est nécessaire pour jouer son rôle à ce moment.

IA plus résiliente

En s'intégrant à la blockchain, l'IA peut obtenir un support en informatique, modèles, données, bande passante, stockage, etc., et enfin obtenir un support d'infrastructure décentralisée, qui est plus auto-évolutive. **En outre, les paiements cryptés et la circulation de la valeur dans le domaine de la blockchain peuvent également soutenir l'évolution de l'IA.

** Après la maturation d'une infrastructure complète de blockchain, l'IA acquerra davantage de capacités d'auto-évolution. ** En d'autres termes, une IA plus décentralisée est également une exigence pour l'auto-réalisation de l'IA, et l'utilisation des caractéristiques distribuées de la blockchain pour développer l'IA est également la demande du développement de l'IA.

Pour l'IA elle-même, si elle n'est finalement monopolisée que par des géants comme Microsoft et Google, elle nuira aussi à sa propre évolution. L'IA a un besoin naturel de développement décentralisé, c'est-à-dire la nécessité pour l'IA d'atteindre une plus grande résilience. La puissance qui peut être déclenchée par AI + blockchain peut être bien au-delà de l'imagination des gens.

Troisièmement, où l'IA peut promouvoir la blockchain

Intelligence artificielle et fusion de données en chaîne

Utilisez l'IA pour analyser les données dynamiques de la chaîne afin d'obtenir des capacités prédictives, telles que la recherche d'investissement. L'un des aspects les plus excitants est que **En intégrant l'IA, les contrats intelligents peuvent réaliser une prise de décision dynamique et autonome. **Par exemple, defi est ajusté en fonction des données en temps réel, etc. Un contrat intelligent dynamique plutôt que statique permettra à la blockchain de générer plus de scénarios d'application et de besoins des utilisateurs.

**Le développement de l'intelligence artificielle peut apporter de nouvelles possibilités aux applications de chiffrement. **

L'IA apporte de nouvelles possibilités à la DeFi, aux jeux web3, au web3 social, aux applications web3 (transport, hébergement, tourisme, etc.). Par exemple, comme les jeux IA+web3, il est possible de donner naissance à un mode de jeu inédit ; comme IA+IoT+paiement crypté, il est possible de donner naissance à un réseau plus intelligent.

Importance du ZKP

Pour garantir la confidentialité et l'achèvement des tâches informatiques, ZKP doit être ajouté pour former une preuve de travail vérifiable. ** Une fois ZKP arrivé à maturité, il peut réaliser l'IA en chaîne et peut également fournir une protection de la vie privée et un apprentissage automatique vérifiable. **

Dans l'ensemble, la blockchain peut fournir un cadre collaboratif pour la puissance de calcul, les données et les accords modèles via un modèle décentralisé, et finalement favoriser le développement de l'IA. Dans ce processus, de nombreux détails doivent être améliorés, tels que la nécessité prouver l'apport des participants (qu'il s'agisse de puissance de calcul, de données ou de modèles), ce n'est que lorsque ceux-ci sont complétés à moindre coût que la blockchain peut avoir l'opportunité d'aider l'IA, sinon c'est un château en l'air.

**Bien sûr, du point de vue des tendances, l'IA a une demande naturelle pour la blockchain, et l'IA a besoin de la blockchain pour fournir une réelle résilience pour son propre développement. **

Dans le même temps, l'IA va également aider à l'évolution des applications blockchain.Qu'il s'agisse de DeFi, de jeux ou d'autres applications, des applications de chiffrement plus intelligentes pourraient voir le jour. Cela peut être un grand récit à l'avenir. Même s'il n'est pas mûr dans le prochain cycle, il peut y avoir de telles opportunités dans le prochain cycle.

Les éléments mentionnés ci-dessus ne sont qu'une partie, non complets, et augmenteront ou diminueront au fil du temps, et vous êtes invités à laisser un message à ajouter.