Müəllif: Ian Xu@Foresight Ventures

TL;DR

  • Bu məqalə AI və Web3-ün kəsişməsini müzakirə edir, on-chain AI-nin mərkəzləşdirilməmiş internetə əhəmiyyətli dəyər gətirə biləcəyini araşdırır. O, Worldcoin, Pragma, Lyra Finance, Giza, Zama.ai və potensial ML-as-a-service tətbiqləri daxil olmaqla bir neçə layihəni vurğulayır.

  • Məqalə vurğulayır ki, Web3 kontekstində AI hələ erkən mərhələlərdədir, lakin böyük potensiala malikdir. On-chain AI, şəffaf və təsdiqlənə bilən olduğundan, səmərəliliyi və təhlükəsizliyi əhəmiyyətli dərəcədə artıraraq yeni məhsul formalarını mümkün edir. ZKML xüsusilə ümidvericidir, ZK-rollup isə AI-nin Web3 dünyasına daxil olması üçün bir giriş nöqtəsi ola bilər.

  • Mövcud infrastruktur müəyyən miqyaslı modelləri dəstəkləyə bilsə də, xüsusən də Sıfır Bilik Sübutları vasitəsilə modellərin yoxlanılması baxımından hələ də bir çox qeyri-müəyyənliklər mövcuddur. Bu, süni intellekt üçün qaçılmaz yol kimi qəbul edilir, lakin getdikcə daha böyük modelləri dəstəkləmək üçün sübut sistemlərində eksponensial təkmilləşdirmələr tələb olunur.

  • Tətbiqlər baxımından, zəncirvari süni intellekt oyunlar, DeFi, DID və alətlər də daxil olmaqla, Web3-ün istənilən aspektində potensial olaraq iştirak edə bilər. Mövcud layihələrin azlığına baxmayaraq, məqalə zəncirvari süni intellekt potensialı və onun Web3 məkanına transformativ təsiri barədə nikbindir.

1. Süni intellekt + Veb3 = ?

Tərtibatçıların infrastruktur tikintisinə olan böyük sədaqəti və müxtəlif rollup həllərinin davamlı yeniləmələri, həqiqətən də, web3-ün əvvəlcə geridə qalan hesablama gücünə böyük bir irəliləyiş gətirib. Bu, həmçinin süni intellektin blokçeynə tətbiq olunmasını mümkün edib. Lakin deyə bilərsiniz ki, zəncirvari süni intellekt tətbiq etmək üçün çox səy göstərmək əvəzinə, zəncirdən kənar modellərin işlədilməsi əksər ehtiyacları ödəyə bilir. Əslində, demək olar ki, bütün süni intellekt modelləri hazırda qara qutu, mərkəzləşdirilmiş rejimdə işləyir və müxtəlif sahələrdə əvəzolunmaz dəyər yaradır.

1.1 Ən əsas suala qayıdaq, blokçeyndə süni intellekt nədir?

Əsas anlayış süni intellekt modellərini Web3 vasitəsilə şəffaf və təsdiqlənə bilən etməkdir.

Daha dəqiq desək, blokçeyndəki süni intellekt süni intellekt modellərinin tam yoxlanılması deməkdir. Yəni, model bütün şəbəkəyə (istifadəçilər və ya yoxlayıcılar) aşağıdakı üç məqamı açıqlamalıdır:

  1. Model arxitekturası;

  2. Model parametrləri və çəkiləri: Parametrlərin və çəkilərin açıqlanması bəzən məhsul təhlükəsizliyinə mənfi təsir göstərə bilər. Buna görə də, risk nəzarəti modelləri kimi müəyyən ssenarilər üçün təhlükəsizliyi təmin etmək üçün çəkilər gizlədilə bilər;

  3. Model girişi: Web3 kontekstində, ümumiyyətlə, zəncirdəki açıq məlumatlardır.

Yuxarıda göstərilən şərtlər yerinə yetirildikdə, bütün modelin icra prosesi deterministikdir və artıq qara qutu əməliyyatı deyil. Hər kəs modelin girişini və nəticələrini blokçeyndə yoxlaya bilər və bununla da model sahibinin və ya əlaqəli səlahiyyətli şəxsin modeli manipulyasiya etməsinin qarşısını alır.



1.2 Zəncirvari süni intellekt üçün hərəkətverici qüvvə nədir?

Zəncirvari süni intellekt (Sİ)-in əhəmiyyəti Web2 Sİ-nin mərkəzləşdirilmiş iş rejimini əvəz etmək deyil, əksinə:

  1. Mərkəzsizləşdirmə və etibarsızlıqdan imtina etmədən, bu, web3 dünyası üçün növbəti dəyər mərhələsini yaradır. Hazırkı Web3, web2-nin erkən mərhələsi kimidir və hələ daha geniş tətbiqləri həyata keçirmək və ya daha böyük dəyər yaratmaq qabiliyyətinə malik deyil. Yalnız süni intellekt daxil edildikdən sonra Dapp-ın təxəyyülü həqiqətən növbəti mərhələyə keçə bilər və bu zəncirvari tətbiqlər web2 tətbiqləri səviyyəsinə yaxınlaşa bilər. Bu yaxınlıq funksiyaları daha oxşar etməkdə deyil, Web3-ün dəyərindən istifadə etməklə istifadəçi təcrübəsini və imkanlarını artırmaqdadır.

  2. Bu, web2 süni intellektinin qara qutu əməliyyat rejimi üçün şəffaf və etibarsız bir həll təqdim edir.

Web3-ün tətbiq ssenarilərini təsəvvür edin:

  1. NFT ticarət platformasına tövsiyə alqoritmi əlavə etmək, istifadəçi seçimlərinə əsasən müvafiq NFT-ləri tövsiyə etmək və konversiyanı təkmilləşdirmək;

  2. Daha şəffaf və ədalətli oyun təcrübəsi üçün oyunlara süni intellekt rəqiblərinin əlavə edilməsi;

……

Lakin, bu tətbiqlər mövcud funksiyalar üçün süni intellekt vasitəsilə səmərəliliyin və ya istifadəçi təcrübəsinin daha da yaxşılaşdırılmasıdır.

  • Dəyərlidirmi? Bəli.

  • Dəyər böyükdürmü? Bu, məhsuldan və ssenaridən asılıdır.

Süni intellektin yarada biləcəyi dəyər yalnız 99-dan 100-ə qədər optimallaşdırma ilə məhdudlaşmır. Məni həqiqətən həyəcanlandıran şey 0-dan 1-ə qədər yeni tətbiqlərdir, bəzi istifadə halları yalnız şəffaf + yoxlanıla bilən zəncirvari modellər vasitəsilə əldə edilə bilər. Lakin, bu "həyəcanverici" istifadə halları hazırda əsasən təxəyyülə əsaslanır, yetkin tətbiqlər yoxdur. Budur, bəzi beyin fırtınası ideyaları:

  1. Neyron şəbəkə qərar modellərinə əsaslanan kriptovalyuta ticarəti: Bir məhsul forması daha çox surət ticarətinin təkmilləşdirilmiş versiyasına və ya hətta tamamilə yeni bir ticarət üsuluna bənzəyə bilər. İstifadəçilər artıq digər təcrübəli treyderlərə etibar etməli və ya araşdırma aparmalı deyil, tamamilə açıq və şəffaf modellərə və onların performansına mərc etməlidirlər. Əsasən, süni intellekt gələcək kriptovalyuta qiymətlərinin proqnozlarına əsaslanaraq daha sürətli və daha qətiyyətli şəkildə ticarət edir. Lakin, zəncirvari süni intellektdə mövcud olan "etibarsız muxtariyyət" olmadan bu cür mərc obyektləri və ya standartları sadəcə mövcud deyil. İstifadəçilər/investorlar modelin qərar qəbuletməsində gələcək yüksəliş/enişmələrin səbəblərini, proseslərini və hətta dəqiq ehtimalını şəffaf şəkildə görə bilərlər.

  2. Hakim kimi fəaliyyət göstərən süni intellekt modelləri: Məhsul, süni intellekt modelləri vasitəsilə məlumat mənbələrinin dəqiqliyini proqnozlaşdıran oracle-ın yeni bir forması ola bilər. İstifadəçilər artıq validatorlara etibar etməyə və qovşaqların səhv işləməsindən narahat olmağa ehtiyac duymurlar. Oracle provayderlərinin mərkəzləşdirilməyə nail olmaq üçün mürəkkəb qovşaq şəbəkələri və mükafat-cəza mexanizmləri hazırlamağa belə ehtiyacı yoxdur. Müvafiq olaraq, zəncirdaxili şəffaf + yoxlanıla bilən süni intellekt artıq zəncirdən kənar məlumat mənbələrinin etibarlılıq səviyyəsini yoxlamaq üçün kifayətdir. Bu yeni məhsul forması təhlükəsizlik, səmərəlilik və xərc baxımından dominantlıq etmək potensialına malikdir və mərkəzləşdirilmənin obyekti insanlardan "etibarsız muxtariyyət" süni intellekt alətlərinə keçir ki, bu da şübhəsiz ki, daha təhlükəsizdir.

  3. Böyük modellərə əsaslanan təşkilat idarəetmə/əməliyyat sistemləri: DAO-ların idarə olunması mahiyyət etibarilə səmərəli, mərkəzləşdirilməmiş və ədalətli olmalıdır, lakin mövcud vəziyyət tamamilə əksinədir, boş və şişirdilmiş, şəffaflıq və ədalətsizlikdən məhrumdur. Zəncirvari süni intellektin tətbiqi çox uyğun bir həll yolu təmin edə bilər, idarəetmə rejimini və səmərəliliyini maksimum dərəcədə artıra və idarəetmədə sistemli və insan risklərini minimuma endirə bilər. Hətta bütün çərçivənin, gələcək inkişaf istiqamətinin və təkliflərinin inkişaf qrupunun qərar qəbul etməsindən və ya DAO səsverməsindən asılı olmadığı web3 layihələri üçün yeni bir inkişaf və əməliyyat rejimi təsəvvür edə bilərik. Bunun əvəzinə, qərarlar böyük modellərin daha geniş məlumat əldə etmə və hesablama qabiliyyətlərinə əsaslanaraq qəbul edilir. Lakin bütün bunlar modelin zəncirvari olmasına əsaslanır. Süni intellektin "etibarsız muxtariyyəti" olmadan, mərkəzləşdirilməmiş dünyada insanlardan alətlərə keçid yoxdur.

……

Xülasə,

Zəncirvari süni intellektə əsaslanan yeni məhsul formaları, mərkəzsizləşdirmə və etibarsızlıq mövzusunun insanlardan süni intellekt alətlərinə keçməsi kimi ümumiləşdirilə bilər. Bu, əvvəlcə insan səmərəliliyini təkmilləşdirmək və artırmaq üçün səylər göstərildiyi, daha sonra isə insanların ağıllı alətlərlə əvəz olunduğu və orijinal məhsul dizaynında təhlükəsizlik və səmərəlilik baxımından inqilab edildiyi ənənəvi dünyada məhsuldarlığın təkamülü ilə uyğun gəlir.

Ən vacib məqam və yuxarıda göstərilənlərin hamısının əsas məqsədi süni intellektin Web3 vasitəsilə şəffaf və təsdiqlənə bilən hala gətirilməsidir.



1.3 Web3-ün Növbəti Mərhələsi

Web3, fenomenal texnoloji yenilik olaraq, yalnız ilkin mərhələsində qala bilməz. Trafik və iqtisadi modellər vacibdir, lakin istifadəçilər həmişə trafikin ardınca getməyəcək və ya qazanmaq üçün çoxlu resurs xərcləməyəcəklər və Web3 bu səbəbdən yeni istifadəçi dalğasına qoşulmayacaq. Amma bir şey dəqiqdir: kripto dünyasında məhsuldarlıq və dəyər inqilabı süni intellektdən qaynaqlanmalıdır.

Məncə, bunu təxminən aşağıdakı üç mərhələyə bölmək olar:

Başlanğıc: Sıfır bilik sübutu alqoritmlərinin və aparat təminatının yenilənməsi və təkrarlanması zəncirvari süni intellektin ortaya çıxması üçün ilk fürsəti təmin edir; (biz buradayıq)

İnkişaf: İstər süni intellekt tərəfindən mövcud tətbiqlərin təkmilləşdirilməsi, istərsə də zəncirvari süni intellekt əsasında yeni məhsullar olsun, hər ikisi bütün sənayeni irəli aparır;

Son oyun: Zəncirvari süni intellektin son istiqaməti nədir?

Yuxarıdakı müzakirələr, süni intellekt və Web3-ün kombinasiyası vasitəsilə tətbiq ssenarilərini aşağıdan yuxarıya araşdırmaqla bağlıdır. Zəncirvari süni intellektə baxmaq üçün yuxarıdan aşağıya yanaşmaya keçsək, süni intellekt Web3-ün özünə qayıda bilərmi? Süni intellekt + blokçeyn = adaptiv blokçeyn

Bəzi ictimai şəbəkələr, ictimai şəbəkələr səviyyəsindən bir növ adaptiv səviyyəyə çevrilərək, zəncirvari süni intellekt inteqrasiyasında liderlik edəcəklər. İnkişaf istiqaməti artıq layihə təməli qərarlarından deyil, kütləvi məlumatlar əsasında qərar qəbuletməsindən asılıdır və avtomatlaşdırma səviyyəsi ənənəvi Web3-ü xeyli üstələyir və beləliklə, mövcud çoxzəncirli rifahdan fərqlənir.

Web3-ün özünütənzimləməsinin təzahür etdiyi doğrulanabilir + şəffaf süni intellekt sayəsində Modulus Lab tərəfindən qeyd olunan bir neçə nümunəyə istinad etmək olar:

  1. Zəncirvari əməliyyat bazarları, etibar fərziyyələrinə ehtiyac olmadan, ictimaiyyətə açıq olan zəncirvari məlumatlara əsasən real vaxt rejimində stabilkoinlərin faiz dərəcəsini tənzimləmək kimi mərkəzləşdirilməmiş şəkildə avtomatik olaraq tənzimlənə bilər;

  2. Multimodal öyrənmə, zəncirvari protokol qarşılıqlı təsirlərinin biometrik tanıma yolu ilə tamamlanmasına, təhlükəsiz KYC təmin etməsinə və tam etibarsız şəxsiyyət idarəçiliyinə nail olmağa imkan verə bilər;

  3. Zəncirvari tətbiqlərə zəncirvari məlumatların gətirdiyi dəyəri maksimum dərəcədə artırmağa icazə verin, xüsusi məzmun tövsiyəsi kimi xidmətləri dəstəkləyin.

Başqa bir baxımdan, zkrollup təkrarlanmağa və optimallaşdırılmağa davam edir, lakin həmişə yalnız zk ekosistemində işləyə bilən real bir tətbiqdən məhrumdur, ZKML bu nöqtəyə tam uyğundur və onun təxəyyül sahəsi də kifayət qədər böyükdür. ZK-rollup, gələcəkdə süni intellekt üçün web3-ə giriş nöqtəsi kimi xidmət edəcək, daha böyük dəyər yaradacaq və ikisi bir-birini tamamlayacaq.

2. Tətbiq və Texniki-İmkanlılıq

2.1 Web3 süni intellekt üçün nə təmin edə bilər?

İnfrastruktur və ZK, şübhəsiz ki, web3-də ən şiddətli rəqabətli yollardır. Müxtəlif ZK layihələri, istər çoxqatlı şəbəkələrin araşdırılması, istər modullaşdırma və məlumatların mövcudluğu təbəqələrinin inkişafı, istər xidmət kimi rollup-un daha da fərdiləşdirilməsi, istərsə də hətta aparat sürətləndirilməsi olsun, dövrə optimallaşdırılması və alqoritmlərin təkmilləşdirilməsi sahəsində böyük səylər göstərib... Bu cəhdlər Web3 infrastrukturunun miqyaslılığını, dəyərini və hesablama gücünü növbəti səviyyəyə qaldırır.



Süni intellektdən istifadə etmək yaxşı səslənir, bəs bu, necə edilir?

Bir yanaşma ZK-sübut sistemi vasitəsilədir. Məsələn, maşın öyrənməsi üçün xüsusi bir dövrə yaratmaq, zəncirdən kənar şahid yaratmaq prosesi modelin icrası prosesidir və model proqnozlaşdırma prosesi üçün bir sübut yaratmaq (model parametrləri və girişlər daxil olmaqla), hər kəs sübutu zəncirdə yoxlaya bilər.

Süni intellekt modeli, hesablama sürətini daha da artırmaq üçün müəyyən aparat sürətləndirməsi ilə belə, hələ də səmərəli bir klaster üzərində işləyir, hesablama gücündən istifadəni maksimum dərəcədə artırır və eyni zamanda heç bir mərkəzləşdirilmiş şəxsin və ya qurumun modelə müdaxilə edə bilməyəcəyini təmin edir, yəni:

Model proqnozu nəticəsinin dəqiqliyi = yoxlanıla bilən (giriş + model arxitekturası + parametrlər)

Yuxarıda göstərilən yanaşmaya əsasən, süni intellekt üçün hansı infrastrukturların vacib olduğunu daha da müəyyən edə bilərik:

  1. ZKP sistemi, toplama: Toplamalar zəncirvari hesablama imkanları haqqında təsəvvürümüzü genişləndirir, bir dəstə əməliyyatı qablaşdırır və hətta xərcləri daha da azaltmaq üçün rekursiv olaraq sübut sübutu yaradır. Mövcud böyük modellər üçün imkanlar təqdim etmək üçün ilk addım sübut sistemi və toplamadır;

  2. Aparat təminatının sürətləndirilməsi: ZK toplanması təsdiqlənə bilən bir əsas təmin edir, lakin sübutun generasiya sürəti birbaşa modelin istifadə rahatlığı və istifadəçi təcrübəsi ilə əlaqədardır. Modelin sübutunu yaratmaq üçün bir neçə saat gözləmək, əlbəttə ki, işə yaramayacaq, buna görə də FPGA vasitəsilə aparat təminatının sürətləndirilməsi böyük bir təkandır.

  3. Kriptoqrafiya: Kriptoqrafiya kripto dünyasının təməlidir və zəncirvari modellər və həssas məlumatlar da məxfiliyi təmin etməlidir.

Əlavə:

Böyük modellərin əsasını GPU təşkil edir. Yüksək paralel dəstək olmadan böyük modellərin səmərəliliyi çox aşağı olacaq və onlar işləyə bilməz. Buna görə də, zəncirvari zk ekosistemi üçün:

GPU dostu = süni intellekt dostu

Nümunə olaraq Starknet-i götürək, Cario yalnız CPU-da işləyə bilər, buna görə də yalnız bəzi kiçik qərar ağacı modelləri yerləşdirilə bilər ki, bu da uzunmüddətli perspektivdə böyük modellərin yerləşdirilməsinə əlverişli deyil.

2.2 Çətinlik: Daha Güclü Sübut Sistemi

ZK Proof-un generasiya sürəti və yaddaş istifadəsi çox vacibdir, biri istifadəçi təcrübəsi və mümkünlüyü ilə, digəri isə qiymət və miqyaslanma qabiliyyəti ilə bağlıdır.

Mövcud zkp sistemi kifayətdirmi?

Kifayət qədər, amma kifayət qədər yaxşı deyil...

Modulus Lab, modellərin və hesablama gücünün spesifik vəziyyətini “Zəkanın Qiyməti: Sıfır Biliklə Maşın Öyrənməsi Nəticəsinin Sübutu” məqaləsində ətraflı şəkildə izah edib. Vaxtınız olanda ZKML sahəsindəki bu “Sənəd0” bölməsini oxuya bilərsiniz: https://drive.google.com/file/d/1tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6R2Gv4IzE/view

Aşağıda 0-cı sənəddə qeyd olunan müxtəlif sübut sistemləri verilmişdir.



Yuxarıda göstərilən zk alqoritmlərinə əsasən, Modulus Lab iki ölçüdən: vaxt sərfiyyatı və yaddaş tutumu üzrə testlər aparır və iki əsas dəyişənə nəzarət edir: parametrlər və bu iki ölçüdə təbəqələr. Aşağıdakılar etalon dəstləridir. Belə bir dizayn təxminən LeNet5-in 60k parametr həcmini, 0.5MFLOP-dan ResNet-34-ün 22M parametr həcmini, 3.77 GFLOP-a qədər əhatə edə bilər.



Vaxt sərfiyyatı testi:



Yaddaş istehlakı testi:



Yuxarıda göstərilən məlumatlara əsasən, ümumilikdə, mövcud zk alqoritmi və böyük model sübutlarının yaradılmasını dəstəkləmək potensialı mövcuddur, lakin müvafiq xərclər hələ də yüksəkdir və hətta 10 dəfədən çox optimallaşdırma tələb edir. Nümunə olaraq Gloth16-nı götürsək, yüksək paralellik nəticəsində hesablama müddətinin optimallaşdırılmasından faydalansa da, kompromis olaraq yaddaş istifadəsi əhəmiyyətli dərəcədə artır. Plonky2 və zkCNN-in zaman və məkan baxımından performansı da bu məqamı təsdiqləyir.

Beləliklə, indi sual əslində zkp sisteminin zəncirvari süni intellektini dəstəkləyib-dəstəkləyə bilməyəcəyindən zəncirvari süni intellektini dəstəkləməyə dəyər xərcə çevrilib. Model parametrlərinin eksponensial artması ilə sübut sisteminə təzyiq də sürətlə artacaq. Həqiqətən də, indi etibarsız neyron şəbəkəsi varmı? Xeyr! Çünki xərc çox yüksəkdir.

Buna görə də, süni intellekt tərəfindən xüsusi hazırlanmış sübut sisteminin yaradılması çox vacibdir. Eyni zamanda, tək bir çağırışda çox mürəkkəb olan süni intellekt məntiqini tətbiq etmək üçün qaz istehlakı modeli də yenidən dizayn edilməlidir. Yüksək performanslı zkvm vacibdir. Lakin indi OlaVM, poliqon Miden və s. kimi bir çox yüksək performanslı cəhdləri görə bilərik. Bu infrastrukturların davamlı optimallaşdırılması zəncirvari süni intellektin mümkünlüyünü xeyli artırır.

3. Ərizəni səbirsizliklə gözləməyə dəyərmi?

Zəncirvari süni intellekt hələ ilkin mərhələlərində olsa da, yuxarıdakı təbəqələrdən baxdıqda başlanğıc və inkişaf mərhələləri arasında ola bilər. Bununla belə, süni intellekt istiqaməti heç vaxt əla komandalardan və innovativ ideyalardan məhrum olmur.

Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, web3 dünyasında süni intellektin inkişaf mərhələsinə baxdıqda, mövcud bazar başlanğıcdan inkişafa qədər orta mərhələdədir və məhsul sınağı istiqaməti hələ də əsasən mövcud funksiyalara əsaslanan istifadəçi təcrübəsinin optimallaşdırılmasına əsaslanır. Lakin ən dəyərli şey, etibarlı olmayan subyektləri zəncirdəki süni intellekt vasitəsilə insanlardan alətlərə çevirmək, təhlükəsizlik və səmərəlilik baxımından orijinal məhsul formasını dəyişdirməkdir.

Daha sonra, bəzi mövcud tətbiq cəhdlərindən başlayaraq, zəncirvari süni intellektin uzunmüddətli məhsul inkişaf istiqamətini təhlil edin.

3.1 Rokfeller Botu: Dünyanın ilk zəncirvari süni intellektidir

Rokfeller, Modulus Lab komandası tərəfindən güclü "xatirə dəyəri" ilə satışa çıxarılan ilk zəncirvari süni intellekt məhsuludur. Bu model, mahiyyət etibarilə, ticarət botudur. Xüsusilə, Rokfellerin təlim məlumatları zəncirdə ictimaiyyətə açıq olan çoxlu sayda WEth-USDC qiymət/mübadilə məzənnəsidir. Bu, üç qatlı irəli neyron şəbəkə modelidir və proqnoz hədəfi gələcək WEth qiymətinin yüksəlişi və düşməsidir.

Ticarət botunun ticarət etmək qərarına gəldiyi proses belədir:

  1. Rokfeller, ZK-rollup üzrə proqnoz nəticələri üçün ZKP yaradır;

  2. ZKP L1-də təsdiqlənir (vəsaitlər L1 müqaviləsi ilə saxlanılır) və əməliyyatlar həyata keçirilir;

Ticarət botunun proqnozlaşdırma və maliyyələşdirmə əməliyyatlarının tamamilə mərkəzləşdirilməmiş və etibarsız olduğu görünür. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, daha yüksək ölçüdən Rokfeller daha çox yeni bir Defi oyun növünə bənzəyir. Digər treyderlərə etibar etməklə müqayisədə, bu rejimdə istifadəçilər əslində şəffaf + yoxlanıla bilən + muxtar modelə mərc edirlər. İstifadəçilərin model qərar qəbuletmə prosesinin qanuniliyini təmin etmək üçün mərkəzləşdirilmiş qurumlara etibar etmələrinə ehtiyac yoxdur. Eyni zamanda, süni intellekt insan təbiətinin təsirini ən böyük dərəcədə aradan qaldıra və qərarları daha qətiyyətlə qəbul edə bilər.



Artıq Rokfellerə bir az pul yatırıb sınamaq istəyə bilərsiniz, bəs bu, həqiqətən pul qazandıra bilərmi?

Modulus komandasına görə, Xeyr, bu mümkün deyil. Rokfeller bir tətbiq olmaqdan daha çox, zəncirvari süni intellekt üçün Konsepsiya Sübutuna (POC) bənzəyir. Qiymət, səmərəlilik və sübut sistemlərindəki məhdudiyyətlərə görə, Rokfellerin əsas məqsədi zəncirvari süni intellektin mümkünlüyünü web3 dünyasına göstərmək üçün bir demo kimi xidmət etməkdir. (Rokfeller öz missiyasını başa vurub və hazırda oflayndır T T)

3.2 Leela: Dünyanın ilk zəncirvari süni intellekt oyunu

Bu yaxınlarda yayımlanan "Leela vs. the World" oyunu da Modulus Lab-dandır. Oyun mexanizmi sadədir, burada insan oyunçular süni intellektlə mübarizə aparmaq üçün komandalar təşkil edirlər. Oyunda oyunçular mərc edə bilərlər və hər matçın sonunda uduzan oyunçunun pulu qoyulan tokenlərin sayına görə qalibə paylanacaq.



Zəncirvari süni intellektdən danışmışkən, bu dəfə Modulus Lab daha böyük bir dərin neyron şəbəkəsi (parametrlərin sayı > 3,700,000) yerləşdirib. Leela model miqyası və məhsul tərkibi baxımından Rokfelleri üstələsə də, mahiyyət etibarilə yenə də genişmiqyaslı zəncirvari süni intellekt təcrübəsidir. Leelanın arxasındakı mexanizm və iş rejimi diqqət tələb edir ki, bu da zəncirvari süni intellektin iş rejimini və təkmilləşdirmə sahəsini daha yaxşı başa düşməyimizə kömək edə bilər. Rəsmi şəxs tərəfindən verilən məntiq diaqramı budur:



Lilanın etdiyi hər hərəkət və ya hər proqnoz ZKP yaradacaq və yalnız müqavilə ilə təsdiqləndikdən sonra oyunda qüvvəyə minəcək. Yəni, etibarsız muxtar süni intellekt sayəsində istifadəçilər tərəfindən qoyulan vəsaitlər və oyunun ədalətliliyi kriptoqrafiya ilə tam qorunur və oyun tərtibatçısına etibar etməyə ehtiyac yoxdur.

Leela, əsasən, alətləri və çevik dizaynı daha səmərəli sübut sisteminin dizaynına kömək edə biləcəyi üçün Halo2 alqoritmindən istifadə edir. Xüsusi performans vəziyyəti yuxarıdakı test məlumatlarına istinad edə bilər. Lakin eyni zamanda, Leela-nın işləməsi zamanı Modulus komandası Halo2-nin çatışmazlıqlarını da aşkar etdi, məsələn, yavaş sübut generasiyası və birdəfəlik sübuta qarşı xoşagəlməzlik və s. Buna görə də, bu, əvvəlki test məlumatlarından çıxarılan nəticəni daha da təsdiqləyir: daha böyük modelləri web3-ə gətirməliyiksə, daha güclü bir sübut sistemi hazırlamalıyıq.

Lakin, Leela-nın dəyəri bizə AI + Web3 oyunu üçün daha geniş təxəyyül sahəsi gətirməkdədir, hazırda King of Glory oyunçuları uyğunlaşdırma alqoritminin tam zəncirvari olmasına son dərəcə ümidli olmalıdırlar :) Gamefi-nin daha yüksək keyfiyyətli məzmun dəstəyinə və daha ədalətli oyun sisteminə ehtiyacı var və zəncirvari AI bunu təmin edir. Məsələn, oyuna AI ilə idarə olunan oyun səhnələrinin və ya NPC-lərin daxil edilməsi həm oyunçunun oyun təcrübəsi, həm də iqtisadi sistemin oyun prosesi üçün böyük bir təxəyyül sahəsi təmin edir.

3.3 Worldcoin: Süni intellekt + KYC

Worldcoin, şəxsiyyət sistemi yaratmaq və ödənişlər kimi törəmə funksiyalara nail olmaq üçün biometrik məlumatlardan istifadə edən zəncirvari şəxsiyyət sistemidir (Məxfiliyi Qoruyan Şəxsiyyət Protokolu). Məqsəd Sybil hücumları ilə mübarizə aparmaqdır və hazırda 1,4 milyondan çox qeydiyyatdan keçmiş istifadəçisi var.



İstifadəçilər Orb adlı aparat cihazı ilə göz qüzehli qişalarını skanlayır və şəxsi məlumatlar verilənlər bazasına əlavə olunur. Worldcoin, istifadəçi göz qüzehli qişası məlumatlarının effektivliyini sıxışdırmaq və təsdiqləmək üçün Orb aparatının hesablama mühitində CNN modelini işlədir. Bu, güclü səslənir, lakin əsl mərkəzləşdirilməmiş şəxsiyyət təsdiqləməsi üçün Worldcoin komandası ZKP-lər vasitəsilə model çıxış təsdiqləməsini araşdırır.

Çətinliklər

Qeyd etmək lazımdır ki, Worldcoin tərəfindən istifadə edilən CNN modelinin ölçüsü belədir: parametrlər = 1,8 milyon, təbəqələr = 50. Yuxarıda göstərilən test məlumatlarına əsasən, mövcud sübut sistemi bunu zaman baxımından idarə edə bilər, lakin istehlakçı səviyyəli aparat üçün yaddaş istehlakını tamamlamaq mümkün deyil.

3.4 Digər layihələr

  1. Pragma: Pragma, Starkware ekosistemindən hazırlanmış bir ZK kahinidir. Komanda həmçinin mərkəzləşdirilməmiş zəncirvari məlumatların yoxlanılması problemini zəncirvari süni intellekt vasitəsilə necə həll edəcəyini araşdırır. İstifadəçilər artıq validatorlara etibar etməyə ehtiyac duymurlar, lakin müvafiq fiziki məlumatları giriş kimi oxumaq və faktiki aktiv və ya şəxsiyyət yoxlanılması üçün qərarlar qəbul etmək kimi kifayət qədər dəqiq və yoxlanıla bilən zəncirvari süni intellekt vasitəsilə zəncirvari məlumat mənbələrini yoxlaya bilərlər.

  2. Lyra maliyyəsi: Lyra maliyyəsi törəmə ticarət bazarı təmin edən bir opsion AMM-dir. Kapital istifadəsini yaxşılaşdırmaq üçün Lyra komandası və Modulus Lab təsdiqlənə bilən süni intellekt modelinə əsaslanan AMM hazırlamaq üçün əməkdaşlıq edirlər. Təsdiqlənə bilən, ədalətli süni intellekt modeli ilə Lyra maliyyəsi, zəncirvari süni intellekt üçün genişmiqyaslı tətbiq təcrübəsi olmaq, ilk dəfə web3 istifadəçilərinə ədalətli uyğunluq gətirmək, süni intellekt vasitəsilə zəncirvari bazarı optimallaşdırmaq və daha yüksək gəlir təmin etmək imkanına malikdir.

  3. Giza: Modelləri zəncirdən kənar yoxlama əvəzinə birbaşa zəncirdə yerləşdirən ZKML platforması. Yaxşı cəhddir, amma... Hesablama gücü və Qahirənin CUDA əsaslı sübut generasiyasına dəstəyinin olmaması səbəbindən Giza yalnız kiçik modellərin yerləşdirilməsini dəstəkləyə bilər. Bu, ən ölümcül problemdir. Uzun müddətdə web3-ə dağıdıcı təsir göstərə biləcək böyük modellər GPU-lar kimi güclü aparat dəstəyi tələb edəcək.

  4. Zama-ai: Modellərin homomorfik şifrələməsi. Homomorfik şifrələmə şifrələmənin bir formasıdır, burada f[E(x)] = E[f(x)], burada f əməliyyat, E homomorfik şifrələmə alqoritmi və x dəyişəndir, məsələn, E(a) + E(b) = E(a + b). Şifrəli mətn üzərində cəbri əməliyyatların müəyyən formalarının şifrələnmiş nəticə ilə nəticələnməsinə imkan verir və bu nəticənin deşifrə edilməsi eyni əməliyyatı düz mətn üzərində yerinə yetirməklə eyni nəticəni verəcəkdir. Model məxfiliyi həmişə süni intellekt üçün qaynar nöqtə və maneə olub. zk məxfiliyə uyğun olsa da, zk məxfiliklə eyniləşdirilmir. Zama modellərin məxfiliyi qoruyan şəkildə icrasını təmin etməyə sadiqdir.

  5. ML-xidmət kimi: Bu, hazırda yalnız bir düşüncə istiqamətidir, xüsusi tətbiqlər yoxdur, lakin məqsəd mərkəzləşdirilmiş ML xidmət təminatçıları tərəfindən zərərli davranış problemlərini və ZKP-lər vasitəsilə istifadəçi etibarını həll etməkdir. Daniel Kanqın "Maşın Öyrənməsinin Etibarsız Doğrulanması" məqaləsində ətraflı təsviri var (məqalədəki diaqrama baxın).



4. Nəticə

  • Ümumilikdə, web3 dünyasında süni intellekt çox erkən mərhələdədir, lakin şübhəsiz ki, zəncirvari süni intellektin yetkinləşməsi və populyarlaşması web3-ün dəyərini yeni bir səviyyəyə qaldıracaq. Texniki cəhətdən web3 süni intellekt üçün unikal bir infrastruktur təmin edə bilər və süni intellekt web3-ün istehsal münasibətlərini dəyişdirmək üçün vacib bir vasitədir. İkisinin birləşməsi bir çox imkanlara yol aça bilər ki, bu da həyəcanverici və təxəyyülə əsaslanan bir yerdir.

  • Süni intellektin zəncirvari sistemə keçmək motivasiyası baxımından, bir tərəfdən şəffaf + yoxlanıla bilən zəncirvari süni intellekt mərkəzləşdirilməmiş və etibarsız varlıqları insanlardan süni intellekt alətlərinə çevirir, səmərəliliyi və təhlükəsizliyi əhəmiyyətli dərəcədə artırır və tamamilə yeni məhsul formaları yaratmaq üçün imkanlar yaradır. Digər tərəfdən, web3 infrastrukturu təkrarlanmağa davam etdikcə, web3-ün həqiqətən bu infrastrukturun dəyərini maksimum dərəcədə artıra biləcək əla bir tətbiqə ehtiyacı var. ZKML bu məqama uyğundur, məsələn, ZK-rollup gələcəkdə süni intellekt üçün web3-ə giriş nöqtəsi ola bilər.

  • Texniki-iqtisadi baxımdan, mövcud infrastruktur müəyyən dərəcədə müəyyən miqyaslı modelləri dəstəkləyə bilər, lakin hələ də bir çox qeyri-müəyyənliklər mövcuddur. ZKP-dən istifadə edərək təsdiqlənə bilən modellər yaratmaq hazırda süni intellekt üçün zəncirvari işləməyin yeganə yolu kimi görünür və eyni zamanda süni intellektin veb3 tətbiqlərinə gətirilməsi üçün ən deterministik texniki yol ola bilər. Lakin, uzunmüddətli perspektivdə getdikcə böyüyən modelləri kifayət qədər dəstəkləmək üçün mövcud sübut sistemi eksponensial olaraq təkmilləşdirilməlidir.

  • Tətbiq ssenariləri baxımından, süni intellekt, oyun, DeFi, DID və ya alətlər olsun, web3-ün istənilən istiqamətində demək olar ki, mükəmməl şəkildə iştirak edə bilər... Mövcud layihələr çox az olsa da və uzunmüddətli dəyərə malik olmasalar da, onlar hələ səmərəliliyi artıran bir vasitədən istehsal münasibətlərini dəyişdirən bir tətbiqə keçməyiblər. Lakin kiminsə ilk addımı atması həyəcanvericidir və biz zəncirvari süni intellekt və onun gələcək imkanlarına ən erkən baxışı görə bilirik.

İstinad

https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml

https://medium.com/coinmonks/chapter-1-how-to-put-your-ai-on-chain-8af2db013c6b

https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-2-why-put-your-ai-on-chain-33b7625147b7

https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-3-the-worlds-first-on-chain-ai-trading-bot-c387afe8316c

https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-4-blockchains-that-self-improve-e9716c041f36

https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-4-5-trustless-ai-for-living-breathing-games-cc9f24080e30

https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-5-the-cost-of-intelligence-da26dbf93307

https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-6-leela-vs-the-world-the-worlds-1st-on-chain-ai-game-17ea299a06b6

https://drive.google.com/file/d/1tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6R2Gv4IzE/view

https://medium.com/@danieldkang/trustless-verification-of-machine-learning-6f648fd8ba88

Foresight Ventures haqqında

Foresight Ventures növbəti bir neçə onillik ərzində blokçeynin dağıdıcı innovasiyasını dəstəkləməyə həsr olunub. Biz bir neçə fondu idarə edirik: VC fondu, aktiv şəkildə idarə olunan ikinci dərəcəli fond, çoxstrateji FOF və AUM 400 milyon dollardan çox olan özəl bazar ikinci dərəcəli fondu. Foresight Ventures "Unikal, Müstəqil, Aqressiv, Uzunmüddətli düşüncə tərzi" inancına sadiq qalır və böyüyən ekosistem daxilində portfel şirkətlərinə geniş dəstək verir. Komandamız Sequoia Capital, CICC, Google, Bitmain və bir çox digər aparıcı maliyyə və texnologiya şirkətlərinin veteranlarından ibarətdir.

Veb sayt: https://www.foresightventures.com/

İmtina: Foresight Ventures-in bütün məqalələri investisiya məsləhəti kimi nəzərdə tutulmayıb. Fərdlər öz risk tolerantlıqlarını qiymətləndirməli və investisiya qərarlarını ehtiyatla verməlidirlər.