Son aylarda hem geleneksel internet sektörü hem de blockchain alanı yapay zekadan belli ölçüde etkilendi. Dünyanın dört bir yanından internet devleri birbiri ardına rekabete katılırken, blockchain uygulayıcıları da bu yapay zeka yarışmasının bize neler getireceğini düşünmeye başlıyor. Yapay zeka uygulamaları ve altyapısı oluşturmaya ilişkin olmayan veriler, modeller, algoritmalar, bilgi işlem gücü vb. giderek daha erişilebilir hale geldiğinde ne hakkında düşünmemiz gerekiyor? Bunların hepsi bir kara kutunun içinde gerçekleşirse yine de onlara güvenebilir miyiz? Bu bölümde SevenX Ventures'tan Hill'i makine öğrenimi ile sıfır bilgi kanıtlarının nasıl birleştirileceğini tartışmaya davet ettik. Blockchain ve ZKP, yapay zekadaki güven sorunlarını nasıl dengeliyor?
Hill, SevenX Ventures'ta Araştırma Lideri olarak görev yapıyor. SevenX'e katılmadan önce, mekanizma tasarımı ve tokenomik tasarımı üzerine araştırmalar gibi diğer projelerde ve blockchainlerde birçok pozisyonda erken deneyime sahip oldu ve ayrıca ürün yöneticisi ve yatırımcı ilişkilerinde çalıştı.
"Güven sorunları yapay zeka alanını ve ZK ile blockchain'in tamamlayıcısını nasıl etkiler?"
Buradaki güven sorunu temel olarak iki noktadan kaynaklanmaktadır: Yapay zeka tarafından üretilen nihai sonuçların belirsizliği ve yapay zekanın sonuçları üretme şekli aslında şeffaf olmayan bir kara kutudur.
Her şeyden önce, Makine Öğreniminin çıktısı o kadar kopyalanabilir olmadığında, onu kritik, hatasız üretim sürecine uygulamak zordur. Örneğin, mevcut geniş dil modelinde, aynı talimatları versek bile çıktısı her seferinde önyargılı olacaktır, bu nedenle onu genellikle buluşsal bir araç olarak kullanırız ve elimizdeki en önemli işi ona vermeyiz. Üstelik yapay zekanın sonuç ürettiği süreç, hassas bilgi ve verileri yapay zekaya göndermeye cesaret edemeyen kullanıcılar için o kadar da güvenilir değil.
Bu aynı zamanda blockchain ve ZK için de bir fırsattır. Yapay zekayı daha güvenilir hale getirmek için blockchain veya ZK teknolojisini kullanırsak, o zaman şu anda C-son kullanıcılarının maruz kaldığı yapay zekanın sınırlarını esasen genişletebiliriz. Yalnızca C-end kullanıcılarının küçük bir miktar para karşılığında yapay zekayı denemelerine izin vermekle kalmıyoruz, aynı zamanda yapay zeka yeterince güvenilir hale geldiğinde, C-son kullanıcılarının daha yüksek değerde yatırım yapmalarına da olanak tanıyoruz.
"Daha akıllı akıllı sözleşmeler"
Vitalik, akıllı sözleşmelerle ilgili olarak daha önce ilginç bir noktaya değinmiş, isminin aslında yanlış olduğunu, akıllı sözleşmelerin akıllı olmadığını, daha doğrusu zorlu bir senaryo olduğunu söylemişti. Başka bir deyişle, script konuşlandırıldıktan sonra düğümlerden biri çevrimdışı olsa bile scriptin çalışmaya devam etmesini engelleyemez. Ama aslında bu sadece daha önce yazıldığı şekilde çalışan bir senaryo.
O zaman akıllı sözleşmeler Makine Öğrenimi yeteneğine sahipse gerçek zincir içi özerkliğe ulaşabiliriz. Geleneksel yapay zeka için hiçbir zaman egemenlik elde etme fırsatları olmadı çünkü çoğu yapay zeka veya model büyük şirketlerin elinde ve isterlerse onu kapatabiliyor veya değiştirebiliyorlar. Blockchain doğal olarak zincir içi özerkliğin geliştirilmesi için böyle bir ortam sağlayabilir.
"ZKML'nin itici gücü"
Aslında hem ZK hem de ML alanları artık hızla gelişiyor ve her geçen gün piyasaya sürekli yeni şeyler çıkıyor. Ben kendim iki yönü gözlemledim; biri kanıt, diğeri ise zincirdeki bilgi işlem altyapısı. Groth16 ve halo2 artık daha sık kullanılıyor; özellikle EVM veya diğer VM'ler üzerindeki hesaplamalar için, yani durum makinesi hesaplamaları için sıfır bilgi kanıtları oluşturmak için. Ancak bazı insanlar bunu makine öğrenimi çıkarımının hesaplama sürecinin kanıtlarını oluşturmak için de kullanmaya çalışıyor.
Diğer bir yön ise bilgi işlem ortamıdır. Bu açıdan bakıldığında sadece ML veya AI için bilgi işlem ortamı değil, son zamanlarda herkesin dikkat ettiği zkEVM veya zkWASM olsun, ZK kanıtlı sistemlere sahip bu farklı bilgi işlem ortamları gelecekte Makine Öğrenimini çalıştırma fırsatına sahip olacaktır. Yapay zeka modeli. Makine Öğrenimi modelini bilgisayar ortamlarına koyduğunuz sürece hesaplamaya dayalı bir ZK Kanıtı üreteceklerdir ve biz de bu sürecin doğru olmasını sağlayabiliriz.
Daha ilginç zkML uygulamalarını keşfedin!
Bir sektörle ilgili en heyecan verici şey, piyasada büyük bir gizli ihtiyacın olması ve bizim bu boşluklardan yararlanıp şık çözümler sunabilmemizdir. Bununla birlikte, kitlesel benimseme, blockchain'in hâlâ ulaşmaya çalıştığı uzun vadeli bir hedeftir ve zk, aynı zamanda geleneksel İnternet'in sıradan kullanıcılarının nispeten az maruz kaldığı son teknoloji bir teknolojidir. Kullanıcılar bu belirsiz temel protokolleri ve altyapıyı pek umursamayabilirler, daha çok ürünün kullanımının kolay olup olmadığı ve ne kadar değerli olduğuyla ilgilenirler. Bunları nasıl soyutlamalı, kullanıcı ihtiyaçlarını nasıl keşfetmeli ve daha ilgi çekici uygulamalar yapmalıyız?
Sohbetin son bölümünde herkesin en çok merak ettiği konuya, kullanıcıların ne tür uygulamalara ihtiyaç duyduğu konusuna döndük. Hill, en umut verici yönünün DeFi güvenliği olduğunu söyleyerek zkML kullanılarak hangi ürünlerin yapılabileceğini herkese göstermek için çok canlı bir örnek verdi. Herkesin sonuna kadar dinlemesini şiddetle tavsiye ediyorum! Belki yakında arkadaşlarımı birlikte inşa etmeye davet edebilirim~
İlgili Bağlantılar
Hill'in yazıları:
AI/ML'nin Gücünü Dengelemek: ZK ve Blockchain'in Rolü:
zkML: Sıfır Bilgi Kriptografisi Yoluyla Akıllı Sözleşmelerin Zekasını Geliştirmek:
Kontroller ve dengeler: Makine öğrenimi ve sıfır bilgi kanıtları:
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
zkML: Yapay zekayı daha güvenilir hale getirme ve zincir üzerinde özerklik olanağı
"Giriiş"
Son aylarda hem geleneksel internet sektörü hem de blockchain alanı yapay zekadan belli ölçüde etkilendi. Dünyanın dört bir yanından internet devleri birbiri ardına rekabete katılırken, blockchain uygulayıcıları da bu yapay zeka yarışmasının bize neler getireceğini düşünmeye başlıyor. Yapay zeka uygulamaları ve altyapısı oluşturmaya ilişkin olmayan veriler, modeller, algoritmalar, bilgi işlem gücü vb. giderek daha erişilebilir hale geldiğinde ne hakkında düşünmemiz gerekiyor? Bunların hepsi bir kara kutunun içinde gerçekleşirse yine de onlara güvenebilir miyiz? Bu bölümde SevenX Ventures'tan Hill'i makine öğrenimi ile sıfır bilgi kanıtlarının nasıl birleştirileceğini tartışmaya davet ettik. Blockchain ve ZKP, yapay zekadaki güven sorunlarını nasıl dengeliyor?
Hill, SevenX Ventures'ta Araştırma Lideri olarak görev yapıyor. SevenX'e katılmadan önce, mekanizma tasarımı ve tokenomik tasarımı üzerine araştırmalar gibi diğer projelerde ve blockchainlerde birçok pozisyonda erken deneyime sahip oldu ve ayrıca ürün yöneticisi ve yatırımcı ilişkilerinde çalıştı.
"Güven sorunları yapay zeka alanını ve ZK ile blockchain'in tamamlayıcısını nasıl etkiler?"
Buradaki güven sorunu temel olarak iki noktadan kaynaklanmaktadır: Yapay zeka tarafından üretilen nihai sonuçların belirsizliği ve yapay zekanın sonuçları üretme şekli aslında şeffaf olmayan bir kara kutudur.
Her şeyden önce, Makine Öğreniminin çıktısı o kadar kopyalanabilir olmadığında, onu kritik, hatasız üretim sürecine uygulamak zordur. Örneğin, mevcut geniş dil modelinde, aynı talimatları versek bile çıktısı her seferinde önyargılı olacaktır, bu nedenle onu genellikle buluşsal bir araç olarak kullanırız ve elimizdeki en önemli işi ona vermeyiz. Üstelik yapay zekanın sonuç ürettiği süreç, hassas bilgi ve verileri yapay zekaya göndermeye cesaret edemeyen kullanıcılar için o kadar da güvenilir değil.
Bu aynı zamanda blockchain ve ZK için de bir fırsattır. Yapay zekayı daha güvenilir hale getirmek için blockchain veya ZK teknolojisini kullanırsak, o zaman şu anda C-son kullanıcılarının maruz kaldığı yapay zekanın sınırlarını esasen genişletebiliriz. Yalnızca C-end kullanıcılarının küçük bir miktar para karşılığında yapay zekayı denemelerine izin vermekle kalmıyoruz, aynı zamanda yapay zeka yeterince güvenilir hale geldiğinde, C-son kullanıcılarının daha yüksek değerde yatırım yapmalarına da olanak tanıyoruz.
"Daha akıllı akıllı sözleşmeler"
Vitalik, akıllı sözleşmelerle ilgili olarak daha önce ilginç bir noktaya değinmiş, isminin aslında yanlış olduğunu, akıllı sözleşmelerin akıllı olmadığını, daha doğrusu zorlu bir senaryo olduğunu söylemişti. Başka bir deyişle, script konuşlandırıldıktan sonra düğümlerden biri çevrimdışı olsa bile scriptin çalışmaya devam etmesini engelleyemez. Ama aslında bu sadece daha önce yazıldığı şekilde çalışan bir senaryo.
O zaman akıllı sözleşmeler Makine Öğrenimi yeteneğine sahipse gerçek zincir içi özerkliğe ulaşabiliriz. Geleneksel yapay zeka için hiçbir zaman egemenlik elde etme fırsatları olmadı çünkü çoğu yapay zeka veya model büyük şirketlerin elinde ve isterlerse onu kapatabiliyor veya değiştirebiliyorlar. Blockchain doğal olarak zincir içi özerkliğin geliştirilmesi için böyle bir ortam sağlayabilir.
"ZKML'nin itici gücü"
Aslında hem ZK hem de ML alanları artık hızla gelişiyor ve her geçen gün piyasaya sürekli yeni şeyler çıkıyor. Ben kendim iki yönü gözlemledim; biri kanıt, diğeri ise zincirdeki bilgi işlem altyapısı. Groth16 ve halo2 artık daha sık kullanılıyor; özellikle EVM veya diğer VM'ler üzerindeki hesaplamalar için, yani durum makinesi hesaplamaları için sıfır bilgi kanıtları oluşturmak için. Ancak bazı insanlar bunu makine öğrenimi çıkarımının hesaplama sürecinin kanıtlarını oluşturmak için de kullanmaya çalışıyor.
Diğer bir yön ise bilgi işlem ortamıdır. Bu açıdan bakıldığında sadece ML veya AI için bilgi işlem ortamı değil, son zamanlarda herkesin dikkat ettiği zkEVM veya zkWASM olsun, ZK kanıtlı sistemlere sahip bu farklı bilgi işlem ortamları gelecekte Makine Öğrenimini çalıştırma fırsatına sahip olacaktır. Yapay zeka modeli. Makine Öğrenimi modelini bilgisayar ortamlarına koyduğunuz sürece hesaplamaya dayalı bir ZK Kanıtı üreteceklerdir ve biz de bu sürecin doğru olmasını sağlayabiliriz.
Daha ilginç zkML uygulamalarını keşfedin!
Bir sektörle ilgili en heyecan verici şey, piyasada büyük bir gizli ihtiyacın olması ve bizim bu boşluklardan yararlanıp şık çözümler sunabilmemizdir. Bununla birlikte, kitlesel benimseme, blockchain'in hâlâ ulaşmaya çalıştığı uzun vadeli bir hedeftir ve zk, aynı zamanda geleneksel İnternet'in sıradan kullanıcılarının nispeten az maruz kaldığı son teknoloji bir teknolojidir. Kullanıcılar bu belirsiz temel protokolleri ve altyapıyı pek umursamayabilirler, daha çok ürünün kullanımının kolay olup olmadığı ve ne kadar değerli olduğuyla ilgilenirler. Bunları nasıl soyutlamalı, kullanıcı ihtiyaçlarını nasıl keşfetmeli ve daha ilgi çekici uygulamalar yapmalıyız?
Sohbetin son bölümünde herkesin en çok merak ettiği konuya, kullanıcıların ne tür uygulamalara ihtiyaç duyduğu konusuna döndük. Hill, en umut verici yönünün DeFi güvenliği olduğunu söyleyerek zkML kullanılarak hangi ürünlerin yapılabileceğini herkese göstermek için çok canlı bir örnek verdi. Herkesin sonuna kadar dinlemesini şiddetle tavsiye ediyorum! Belki yakında arkadaşlarımı birlikte inşa etmeye davet edebilirim~
İlgili Bağlantılar
Hill'in yazıları:
AI/ML'nin Gücünü Dengelemek: ZK ve Blockchain'in Rolü:
zkML: Sıfır Bilgi Kriptografisi Yoluyla Akıllı Sözleşmelerin Zekasını Geliştirmek:
Sıfır Bilgili Makine Öğrenimi (ZKML): Uzayı Keşfeden Projeler:
Kontroller ve dengeler: Makine öğrenimi ve sıfır bilgi kanıtları: