Nedávná popularita Worldcoinu také vytvořila dostatečný impuls pro narativ Web 3+AI. Worldcoin patří ke konceptu zkML a je odvozen od zk+ML (důkaz nulových znalostí a strojové učení). Jde také o nově vznikající kombinaci, která V poslední době se o tom hodně mluvilo, zk Je samozřejmé, že je třeba zmínit technologii a ML je podpolí umělé inteligence. AI+Web3 byla v tomto odvětví oblíbeným příběhem již dříve, ale v současné době neexistuje žádný dobrý koncept nebo případ použití. Na nedávné konferenci v Černé Hoře Vitalik také velmi chválil zkSNARK. Spolu s popularitou Worldcoinu lze předvídat, že zkML vynikne.
Možná nejste obeznámeni s zkML Tento článek hlavně vyjasňuje mlhu o zkML a zaměřuje se na úvod, případy použití a některé potenciální projekty zkML. Doufám, že v současné době není mnoho případů použití pro zkML chopte se příležitosti a informujte se o ní předem Buďte připraveni na nové koncepty a případy použití.
Web 3 + ML
zkML kombinuje důkaz s nulovými znalostmi a strojové učení Ve skutečnosti, mimo Web 3, ML již není nové slovo. Tato technologie se široce používá v některých oblastech, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP), autonomní řízení, e-. komerce atd. Obory se díky technologii ML dostaly na vyšší úroveň a v některých oborech dokonce ML zaujalo dominantní postavení. Proto je zkML také obecným trendem budoucnosti vkládání ML do chytrých kontraktů metody zpracování pro chytré smlouvy .
Přidáním možností ML se mohou chytré smlouvy stát autonomnějšími a dynamičtějšími, což jim umožní jednat na základě dat v řetězci v reálném čase, nikoli na základě statických pravidel. Inteligentní smlouvy budou flexibilnější a přizpůsobitelné více scénářům, včetně těch, které se při původním vytvoření smlouvy nepředpokládaly. Jednoduše řečeno, schopnosti ML rozšíří automatizaci, přesnost, efektivitu a flexibilitu jakékoli chytré smlouvy, kterou zařadíme do řetězce.
V současné době je jedním z důvodů, proč ML není široce přijato v kryptoměnách, že výpočetní náklady na provoz těchto modelů v řetězci jsou velmi vysoké. Například fastBERP - typ jazykového modelu NLP, přijetí tohoto modelu vyžaduje použití přibližně 1800 MFLOPS (milionová aritmetika bodů), kterou nelze spustit přímo na EVM. Zatímco aplikační modely musí vytvářet předpovědi založené na datech z reálného světa, aby bylo možné mít chytré smlouvy v měřítku ML, musí smlouva takové předpovědi získat;
Druhým důvodem je potřeba zabývat se otázkou rámce důvěryhodnosti modelů ML. Jedním z nich je jeho soukromí: jak již bylo zmíněno, parametry modelu jsou obvykle soukromé To je přirozené, že to způsobí určité problémy s důvěrou mezi vlastníky modelů a uživateli modelů; pochopit nebo vysvětlit. Tyto kroky zahrnují složité algoritmy a velké množství dat, což může vést k nejistým a někdy náhodným výstupům, což z algoritmů činí viníky zkreslení a dokonce i diskriminace. A technologie zk dokáže tento problém důvěry vyřešit velmi efektivně.
V této době se tedy objevil zkSNARK Technologie zk v zkML většinou odkazuje na zkSNARK. ZkSNARK nám poskytuje řešení: kdokoli může provozovat model mimo řetězec a generovat stručný a ověřitelný důkaz indikující očekávaný model. a tento důkaz může být zveřejněn na řetězci a zachycen inteligentním kontraktem a zvýšit jeho inteligenci. Modely ML obvykle vyžadují tři části: trénovací data, architekturu modelu a parametry modelu. Trénovaný model může otevřít aktualizovaný návrhový prostor pro chytré smlouvy, pokud projde argumentací a ověřením. (Trénink modelů a odvození nebudou podrobně popsány)
případy použití zkML v kryptoměnách
Inteligentní smlouva přidaná pomocí zkSNARK +ML bude mít také mnoho případů použití.
DeFi
Ověřitelná věštce strojového učení mimo řetězec
V kombinaci s zkSNARK v kombinaci s ověřeným odvozením modelů ML lze tato věštecká věštění mimo řetězec použít ke spolehlivému řešení trhů s predikcí v reálném světě, k zabezpečení protokolových smluv a dalším ověřováním odvození a publikování důkazů v řetězci.
ML parametrizované DeFi
Mnoho pododdělení DeFi lze ve skutečnosti automatizovat. Výpůjční protokoly mohou například používat modely ML k aktualizaci parametrů v reálném čase. Zatímco dnešní půjčovací protokoly primárně důvěřují off-chain modelům provozovaným organizacemi za účelem stanovení koeficientů zajištění, LTV, likvidačních prahů atd., ML může poskytnout lepší alternativu s komunitně vyškolenými open source modely, které může spustit a ověřit kdokoli.
Automatizované obchodní strategie
Jedním ze způsobů, jak ověřit výnosy obchodní strategie, je nechat MP poskytovat investorům různé backtesty. Neexistuje způsob, jak ověřit, zda stratég při provádění obchodů postupuje podle modelu, ale zkML pro to může poskytnout řešení na konkrétní místo poskytnout ověřovací důkaz o zdůvodnění finančního modelu.
Bezpečnostní pole
Chytré sledování podvodů se smlouvami
Namísto praktického řízení nebo centralizovaných aktérů, kteří kontrolují schopnost pozastavit smlouvy, lze modely ML použít k odhalení možného škodlivého chování a vynucení postupů pozastavení.
DID a sociální
Nahraďte soukromé klíče biometrickou autentizací (což aktuálně dělá Worldcoin)
Správa soukromých klíčů je stále jednou z bolestí hlavy uživatelů Web3. Extrahování soukromých klíčů pomocí rozpoznávání obličeje nebo jiné biometrie je možné řešení pro zkML a Worldcoin to používá se svým zařízením Orb, aby zjistil, zda je někdo skutečnou osobou, aniž by se ho snažil KYC, a používá technologii zk k zajištění toho, aby výstup její modely ML neodhalují osobní údaje uživatelů, čehož dosahují prostřednictvím různých kamerových senzorů a modelů strojového učení, které analyzují rysy obličeje a duhovky.
Personalizovaná doporučení a filtrování obsahu pro sociální média Web3
Podobně některá sociální média Web 3 mohou snadno získat uživatelské preference a data, ukázat nám nějaké spamové e-maily a falešné odkazy a mnoho falešných odkazů vede k odcizení uživatelských peněženek atd., ale díky technologii zkML se můžeme vyhnout spoustě zbytečného obsahu a e-mailové odkazy.
Ekonomika tvůrců a hry
Rebalancování ekonomiky ve hře
Modely ML lze použít k dynamické úpravě vydávání tokenů, dodávek, ničení, prahů hlasování atd. Jedním z možných modelů je motivační smlouva, která může znovu vyvážit ekonomiku ve hře, pokud je dosaženo určité prahové hodnoty pro opětovné vyvažování a je ověřen důkaz zdůvodnění.
Nové hry na řetězu
Lze vytvářet kooperativní hry s lidskou inteligencí a další inovativní hry na řetězu, ve kterých nedůvěryhodné modely umělé inteligence fungují jako NPC a všechny akce NPC jsou odesílány do řetězce s doprovodnými instrukcemi, které může kdokoli ověřit, aby určil správnou funkci modelu .
projekt ekologického potenciálu zkML
Vzhledem k tomu, že zkML je stále v rané fázi vývoje, není k dispozici mnoho projektů, které lze nalézt pro každého:
Worldcoin
Nebudu zabíhat do podrobností o Worldcoinu.
Modulus Labs
Modulus Labs je jedním z rozmanitějších projektů zkML, který vytváří technologii potřebnou pro on-chain AI. Pracujte na případech použití a souvisejícím výzkumu. Na straně aplikace Modulus Labs vyvinul RockyBot, robota pro obchodování na řetězci, a Leela vs. the World, šachovou hru, ve které skuteční lidé hrají proti ověřitelné on-chain instanci šachového motoru Leela.
člověk
Giza je protokol věnovaný růstu ekonomiky prostřednictvím umělé inteligence, který umožňuje zavádění modelů umělé inteligence v řetězci pomocí zcela důvěryhodného přístupu, podporovaného partnerstvím StarkWare, což v konečném důsledku umožňuje vytvoření trhu, který poskytuje alternativní cesty pro vývoj umělé inteligence.
Zkaptcha
Zkaptcha se zaměřuje na problém robotů ve Web3, chrání chytré kontrakty před útoky robotů, využívá důkazy s nulovými znalostmi k vytváření chytrých kontraktů, které jsou odolné vůči útokům Sybil, a poskytuje služby ověřovacího kódu pro chytré kontrakty. V současné době projekt umožňuje koncovým uživatelům generovat důkaz lidské práce vyplněním ověřovacího kódu. V budoucnu Zkaptcha zdědí zkML a spustí službu podobnou stávajícímu ověřovacímu kódu Web 2, ale může také analyzovat chování, jako je pohyb myši. k určení výkonu uživatele, zda se jedná o skutečnou osobu.
Závěr
V současné době se zdá, že v oblasti kombinování zkML a krypto není mnoho produktů. V procesu vytváření takových produktů se stále budou vyskytovat určité problémy a krypto může v budoucnu vyžadovat další vylepšení a optimalizace. Ale díky kombinaci zkSNARK a ML máme důvod se domnívat, že síla zkML může přinést lepší vyhlídky a rozvoj kryptoměny. Těšíme se také na rozmanitější produkty v této oblasti a krypto poskytuje zabezpečení provozu Důvěryhodné prostředí ML a v budoucnu, kromě inovací produktů, může také plodit inovace v kryptografických obchodních modelech, protože v tomto divokém a anarchickém světě Web 3 jsou decentralizace, kryptotechnologie a důvěra nejdůležitějšími základními zařízeními.