Blockchain ve Yapay Zekanın Yakınlaşması: Doğal Bir Talep

Uzun vadede, AI'nın blockchain talebi, kendini gerçekleştirme için doğal bir taleptir. Elbette daha gidilecek çok yol var

1. Blockchain aynı zamanda en önemli trendlerden biridir

Bu yılın başından beri AI, blockchain'den çok daha popüler hale geldi. Bununla birlikte, şifreleme dünyasının cesaretinin kırılmasına gerek yok.Blockchain'in gelecekteki fırsatlarını nasıl anlayabiliriz? Önce düşüncelerimden bahsedeyim:

• Blockchain, insanlık tarihindeki en önemli trendlerden biridir. Web2 bilgi İnternetinden web3 değerli İnternet'e geçiş, aynı zamanda üretkenliği artırmak için bir ihtiyaçtır. Sadece on yıllık kısa bir süre, hala onlarca yıllık evrim var. Temel etkisi şu anda yapay zekadan sonra en büyük ikinci teknolojidir.
• **İlerleme hızlı olmayacak olsa da yapay zeka ve blok zincirinin entegre edilmesi gerekiyor. **

Bugün kısaca ikinci noktadan bahsedeyim: AI ve blockchain'in entegrasyon ihtiyaçları.

İkincisi, blok zincirinin yapay zekaya yardımcı olabileceği yer

hesaplamak

Yapay zekanın bilgi işlem gücü için büyük bir talebi olduğunu herkes bilir. Yapay zeka bilgi işlem gücü için boştaki bilgi işlem gücünün nasıl kullanılacağına yönelik bir talep var. Bununla birlikte, şu anda yapay zeka modellerinin eğitimi hesaplama açısından yoğun olduğu için çok pahalıdır. Genel AI bilgi işlemi açısından, blok zincirinin yardımcı olabileceği pek çok yer yoktur.

Bunlar arasında eleştirilen üç ana nokta var: **Birincisi, özel GPU donanımı desteği gerekiyor; ikincisi, veri alışverişinde gecikme; üçüncüsü, merkezi olmayan bilgi işlem görevlerinin kanıtı. **

• Yukarıda belirtildiği gibi, AI eğitimi yoğun ve büyük ölçekli bir hesaplamadır. LLM eğitimi milyarlarca parametreye sahiptir ve bu modelleri eğitmek için FLOP'lar daha da büyüktür. Yalnızca özel bileşenlere sahip AI GPU, Tensör İşleme Birimleri, vb.) daha iyi sonuçlar elde etmek için bu eğitimleri gerçekleştirmek; ayrıca en iyi sonuçları elde etmek için tüm GPU'lar tercihen izomorfik hesaplamadır ve aynı seviyedeki GPU'ların veri alışverişi yapma ve adım adım hesaplamaya devam etme olasılığı daha yüksektir. Merkezi olmayan bir ağda, katılımcının GPU'su için bir gereksinim vardır. Bununla birlikte, gereksinimler ne kadar yüksek olursa eşik de o kadar yüksek olur ve bu da merkezsizleşmeye ve boştaki bilgi işlem gücünün kullanımına elverişli değildir.
• AI GPU'ların sürekli olarak veri alışverişi yapması gerekir. Bir ağ gecikmesi varsa, yapay zekanın eğitim için dağıtılmış bilgi işlem gücünü kullanması iyi değildir.
• Bilgi işlem görevlerinin merkezi olmayan bir şekilde tamamlandığını doğrulamak, nispeten verimli ve düşük maliyetli bir çözüm gerektirir.

**Yukarıda belirtilenler, şu anda merkezi olmayan bilgi işlem ve yapay zeka kombinasyonundaki zorluklardır; bu, aynı zamanda yapay zeka ve blok zinciri kombinasyonunun nispeten zor olduğu yerdir. **Ancak Blue Fox Notes açısından bakıldığında, daha fazla katılımcının keşfi ile bu konudaki engeller adım adım ortadan kalkacak ve tabii ki bunu başarmak uzun zaman alacaktır.

Yavaş yavaş çözülebilecek yönlerden bahsedelim. Genel AI açısından, şifreleme alanına girmek hala zordur. Ardından, özel alanlarda yapay zeka alanından başlayabilirsiniz. Ve bu giriş noktası, mevcut yapay zeka bilgi işlem görevleriyle de yakından ilgilidir. **İki yer vardır: birincisi, akıl yürütme görevleri mevcut yapay zeka bilgi işlem gereksinimlerinin çoğunu kaplar; ikincisi, bazı ince ayar ve akıl yürütme görevleri daha az kaynak gerektirir ve bunları merkezi olmayan bilgi işlem aracılığıyla gerçekleştirme fırsatları vardır. Bu iki nokta, merkezi olmayan bilgi işlem gücü için olası potansiyel fırsatlar anlamına gelir. **

Hukuk, tıp, yatırım, eğitim, veri analizi ve diğer profesyonel alanlar gibi belirli alanlardaki yapay zeka, erken aşamada belirli alanlara odaklanan bu tür dağıtılmış bilgi işlem ağı için daha uygun olabilir. Yukarıda bahsedildiği gibi, AI için merkezi olmayan bilgi işlem gücü hizmetleri sağlamanın zorluğu, bilgi işlem görevlerini tamamlamak değil, görevlerin merkezi olmayan bir şekilde tamamlandığını doğrulamaktır. Şu anda Gensyn ve birlikte ve benzeri gibi bazı projeler bu sorunu çözmeye çalışıyor.

Gensyn, olasılıklı öğrenme kanıtları, grafik tabanlı hassas konumlandırma protokolleri gibi bazı akademik araştırma sonuçlarını entegre eder ve ayrıca Truebit projesinin teşvik ve kontrol ve denge modelinden yararlanır. Gensyn, yapay zeka görev sunumu, analiz, eğitim, kanıt oluşturma, doğrulama kanıtı, meydan okuma, tahkim ve uzlaşmaya kadar tüm süreci sekiz aşamaya ayırır. Bunların arasında, "Olasılık Öğrenme Kanıtı", doğrulayıcılar için bir doğrulama temeli sağlamak üzere bir temel mesafe eşiği oluşturmak için kullanılır; "grafik tabanlı hassas konumlandırma" teknolojisi, doğrulayıcıların doğrulama yürütmesini denetlemek için kullanılır; Truebit'in oyun modeli, ilgili tarafların rehber olarak rasyonellik. Spesifik süreç için lütfen Gensyn'in teknik incelemesine bakın. Bu arada, Truebit gibi zincir dışı bilgi işlem projeleri de bu yönde gelişme, belki de daha fazla iş fırsatı elde etme fırsatına sahip. Elbette bu, ekiplerin fırsatlarını değerlendirmesini gerektirir.

Merkezi olmayan ağ bilgi işlemi uygulama zorluğuyla karşılaştırıldığında, yapay zeka model paylaşımı ve yapay zeka veri paylaşımı, daha hızlı uygulama fırsatına sahip alanlardır. **Aşağıdaki iki husus, AI ve blockchain kombinasyonunun erken aşamada atılımlar gerçekleştirmenin daha kolay olduğu yerler olabilir: merkezi olmayan model paylaşımı ve merkezi olmayan veri paylaşımı. **

Model

Daha iyi modeller elde etmek için simgesel teşvikler aracılığıyla modellerin paylaşımını teşvik edin. Hatta bu modeller, zincir üzerinde konuşlandırılabilir ve modelin gelişimini desteklemek için herhangi bir katılımcı tarafından eğitilebilir. Ek olarak,** yapay zeka modelleri daha karmaşık hale geldikçe muhakemeye olan güven kritik hale gelir. Zincir üzerinde güvenilir akıl yürütmenin devreye girebileceği yer burasıdır. **

Model ince ayarı ve akıl yürütme alanında Giza, ChainML, Bittensor, Modulus Lab, vb. Giza'nın başlattığı, zincir üzerinde basit modellerin konuşlandırıldığı ve zincir üzerinde çıkarımların yapıldığı on-chain model marketi.Model sahipleri, model kullanıldıktan sonra ilgili ücret gelirini elde edebiliyor.

Modül, zkML kavramını önerdi. Maliyet sorunları nedeniyle, akıl yürütme modelini zincir üzerinde çalıştırmanın gerçekçi olmadığına inanıyor. Bu nedenle, çözümü, akıl yürütme modelini zincirden çıkarmak ve ardından zkSNARKs kanıtları oluşturmak, bunları kanıtlamak. zincir ve akıllı geçiş Sözleşme işini yapar.

veri

Belirteç ekonomisi, kullanıcıları model hakkında geri bildirim vermeye motive etmek ve kullanıcıları daha yüksek kaliteli veri toplamaya teşvik etmek için kullanılır. Özellikle belirli alanlarda dağıtık veri sağlayarak yüksek kaliteli veri elde etmek, yapay zekanın gelişimi için büyük önem taşımaktadır. Aynı zamanda bu, verilerin arkasındaki gizliliği ortaya çıkarmadan ZK teknolojisi ile de birleştirilebilir. Buradaki zorluk, verilerin kendisinin kalitesinin nasıl kanıtlanacağıdır. **

Yüksek kaliteli veriler ve merkezi olmayan AI modellerinin kombinasyonu, AI'nın gelişimi için çok ilginç olacaktır.

sahteciliğe karşı

Mevcut derin öğrenme modelinin ortaya çıkmasından sonra, yapay zeka tarafından üretilen görüntüler, sesler, videolar vb. doğru ile yanlış arasında ayrım yapmak giderek daha zor hale geldi. **Yapay zeka üretimi çağında, içeriğin orijinalliği ve kurcalanmaya karşı korumalı olması giderek daha önemli hale geliyor. **Blockchain, bu sorunu çözmek için önemli bir teknik araçtır.

Şifrelenmiş veri kimliği ve imzalar, sahteciliği değil, içerik oluşturmanın gerçekliğini garanti eder. Bu sorun, özellikle yapay zeka araçlarının kötüye kullanılmasından sonra ciddileşir. Bu, sahte içerikle mücadelede önemli bir teknik araçtır. Sahte olanlar çağında, doğruyu yanlıştan ayırt etmek için şifreleme teknolojisine ihtiyaç vardır.

Ek olarak, hakların onaylanması için blockchain teknolojisinin kullanılması da gereklidir. Örneğin, aynı tablo için yapay zeka tarafından üretilen ve NFT görüntülerin yüzeyden ayırt edilmesi zordur ve şu anda rolünü oynamak için blok zincirine ihtiyaç vardır.

Daha Esnek Yapay Zeka

AI, blockchain ile entegre olarak bilgi işlem, modeller, veriler, bant genişliği, depolama vb. konularda destek alabilir ve son olarak daha kendi kendini geliştiren merkezi olmayan altyapı desteği alabilir. **Ayrıca, blockchain alanındaki şifreli ödemeler ve değer dolaşımı da yapay zekanın gelişimine destek sağlayabilir.

**Tam bir blockchain altyapısı olgunlaştıktan sonra yapay zeka daha fazla kendi kendini geliştirme yeteneği kazanacaktır. **Başka bir deyişle, daha merkezi olmayan bir yapay zeka aynı zamanda yapay zekanın kendini gerçekleştirmesi için bir gerekliliktir ve yapay zekayı geliştirmek için blok zincirinin dağıtılmış özelliklerini kullanmak da yapay zekanın kendi gelişimi için bir taleptir.

Yapay zekanın kendisi için, sonunda yalnızca Microsoft ve Google gibi devlerin tekelinde kalırsa, kendi gelişimine de zarar verecektir. Yapay zekanın merkezi olmayan gelişime doğal bir ihtiyacı vardır, bu da yapay zekanın daha fazla dayanıklılığa ulaşması ihtiyacıdır. AI+blockchain'in ortaya çıkarabileceği güç, insanların hayal gücünün çok ötesinde olabilir.

Üçüncüsü, yapay zekanın blockchain'i destekleyebileceği yer

Yapay zeka ve zincir üstü veri birleştirme

Yatırım araştırması gibi tahmine dayalı yetenekler elde etmek için zincirdeki dinamik verileri analiz etmek için yapay zekayı kullanın. En heyecan verici yönlerden biri, **Yapay zekayı entegre ederek, akıllı sözleşmelerin dinamik özerk karar vermeyi gerçekleştirebilmesidir. **Örneğin, defi gerçek zamanlı verilere vb. dayalı olarak ayarlanır. Statik akıllı sözleşme yerine dinamik bir akıllı sözleşme, blok zincirinin daha fazla uygulama senaryosu ve kullanıcı ihtiyacı oluşturmasına izin verecektir.

**Yapay zekanın gelişimi, şifreleme uygulamalarına yeni olanaklar getirebilir. **

AI, DeFi, web3 oyunları, web3 sosyal, web3 uygulamalarına (ulaşım, konaklama, turizm vb.) yeni olanaklar getiriyor. Örneğin AI+web3 oyunları gibi eşi benzeri olmayan bir oyun modunu, AI+IoT+şifreli ödeme gibi daha akıllı bir ağ doğurmak mümkün.

ZKP'nin Önemi

Bilgi işlem görevlerinin gizliliğini ve tamamlanmasını sağlamak için, doğrulanabilir bir çalışma kanıtı oluşturmak üzere ZKP'nin eklenmesi gerekir. **ZKP olgunlaştıktan sonra zincir üzerinde yapay zeka gerçekleştirebilir ve ayrıca gizlilik koruması ve doğrulanabilir makine öğrenimi sağlayabilir. **

Genel olarak, blok zinciri, merkezi olmayan bir model aracılığıyla bilgi işlem gücü, veri ve model anlaşmaları için işbirliğine dayalı bir çerçeve sağlayabilir ve nihayetinde yapay zekanın gelişimini teşvik edebilir. Bu süreçte, ihtiyaç gibi iyileştirilmesi gereken birçok ayrıntı vardır. Katılımcıların katkısını kanıtlamak (hesaplama gücü, veriler veya modeller), ancak bunlar düşük bir maliyetle tamamlandığında, blok zinciri yapay zekaya yardım etme fırsatına sahip olabilir, aksi takdirde havadaki bir kaledir.

**Tabii ki, trend bakış açısına göre, yapay zekanın blockchain için doğal bir talebi var ve yapay zekanın kendi gelişimi için gerçek dayanıklılık sağlaması için blockchain'e ihtiyacı var. **

Aynı zamanda AI, blockchain uygulamalarının gelişimine de yardımcı olacaktır.İster DeFi, ister oyunlar veya diğer uygulamalar olsun, daha akıllı şifreleme uygulamaları doğabilir. Bu ileride büyük bir anlatı olabilir.Bir sonraki döngüde olgunlaşmasa bile bir sonraki döngüde böyle fırsatlar olabilir.

Yukarıda belirtilenler sadece bir kısımdır, tamamlanmamıştır ve zaman değiştikçe artacak veya azalacaktır ve eklemek için bir mesaj bırakabilirsiniz.