Dnes pokračujeme v našem AI specializovaném zaměření, již jsme hovořili o několika AI projektech, nejprve se podívejme zpět, první je AGIX, což je docela dobrá AI platforma, poté TAO, což je bitsensor zaměřený na ML oblast, také docela dobrý, tým neustále usilovně pracuje, poté FET, jehož pozice mi připadá poměrně nejasná, spíše průměrná, a poté NMR, velmi zajímavý a inovativní nový model řízení zajišťovacího fondu, a pak Unibot, což je projekt podobný MASK na Telegramu, pokud bychom měli porovnat s MASK 270 milionů, už má 330 milionů, ale uživatelé na Telegramu jsou více než na Twitteru, takže se to zdá být stále v normálním rozsahu. Abychom se vrátili k věci, projekt, o kterém dnes mluvíme, je platforma pro strojové učení, totiž
Cortex-CTXC, jehož tržní hodnota je stále nízká, pouze 30 milionů dolarů, a je na 380+ místě, takže pokud má velký potenciál, pak vzrůst o 10x na 300 milionů dolarů je velmi jednoduchá záležitost, že? Vzrůst o 100x by znamenal 3 miliardy dolarů, což je projekt s obrovským potenciálem.
1 Úvod
Výzvou při provádění programů strojového učení na tradiční blockchainu je, že efektivita virtuálního stroje je při běhu jakýchkoli důležitých modelů strojového učení extrémně nízká. Proto většina lidí považuje běh AI na blockchainu za nemožný.
Cortex má za cíl vybudovat skutečně decentralizovaný autonomní systém umělé inteligence, poskytnout nejmodernější modely strojového učení na blockchainu, který uživatelé mohou použít k inferenci pomocí inteligentních smluv na blockchainu Cortex. Dalším cílem je vytvořit platformu pro strojové učení, která umožní uživatelům publikovat úkoly a podávat AI DApps.
Cortex projekt rozšiřuje podporu algoritmů umělé inteligence pro inteligentní smlouvy prostřednictvím rozšíření základního instrukčního souboru inteligentních smluv a vylepšení úložné vrstvy. To umožňuje každému přidat schopnosti umělé inteligence do inteligentních smluv. Cortex také navrhuje kolektivní spolupráci s motivačním mechanismem, který umožňuje každému předkládat a optimalizovat modely na Cortexu, přičemž přispěvatelé modelů mohou získat odměny.
Cortex projekt jde dál, než Ethereum, překonává překážky mezi blockchainovým systémem a umělou inteligencí a zavádí bezprecedentní funkce jako klasifikace, předpověď a generování AI modelů do blockchainového systému. Větší průlom přináší více výzev, aby se vyrovnal s zátěží AI aplikací v oblasti výpočtu, ukládání a sítí v blockchainovém systému, Cortex navrhuje řadu řešení:
• Implementace technologie konverze MRT pro standardizaci tradičních AI modelů;
• Navrhnout virtuální stroj Cortex (CVM) pro implementaci výpočtu AI inferencí na řetězci;
• Zavedení systému pro ukládání souborů TorrentFS P2P pro řešení problémů s ukládáním AI modelů a dat;
Na druhou stranu, vzhledem k tomu, že technologie AI vyžaduje masivní data a obrovskou výpočetní sílu, které mají tendenci se hromadit a jsou převážně v rukou velkých společností, je předvídatelné, že v blízké budoucnosti dojde k monopolizaci, která se již začíná formovat. Proto systém Cortex poskytuje decentralizovaný trh AI modelů, kde uživatelé sdílejí AI modely a získávají z nich zisky, což také umožňuje více lidem svobodně využívat sílu technologií AI.
2 jádrová architektura
Aby bylo možné vybudovat dokonalý veřejný řetězec podporující AI modely, Cortex 2.0 musí optimalizovat dvě oblasti: inferenci AI modelů a veřejný řetězec. Na jedné straně je třeba zajistit správnost provádění AI modelů na řetězci a úplnost funkcí, na druhé straně je nutné optimalizovat stávající řetězec Cortex v oblasti konsenzu a výkonu. Hlavní architektura Cortex 2.0 je znázorněna na obrázku 1 a zahrnuje následující technické průlomy:
1. Formální ověření: Pro dokončení formalizace a ověření správnosti AI operátorů prostřednictvím Z3 proveru [10], zajištění konzistence a správnosti inferenčních výsledků AI modelu u všech uzlů v systému Cortex.
2. Knihovna AI operátorů: Další vylepšení základní knihovny operátorů AI modelů podporovaných Cortexem, což umožní Cortexu provádět více inferenčních prací AI modelů.
3. Konsenzuální algoritmus: Navrhnout RandomAI algoritmus pro prokázání práce, dále zlepšit úroveň decentralizace Cortexu.
4. Zlepšení výkonu: Postupně dosáhnout balení převodních transakcí, inteligentních smluv a AI inferencí pomocí technologie nulových znalostí, což zvyšuje výkon hlavního řetězce Cortex.
2.1 Formální ověření: Z3Prover
Protože vykonávání instrukcí v inteligentních smlouvách na blockchainu a výsledky výpočtů spadají pod konsenzuální mechanismus, vyžaduje to, aby byly operace instrukcí v virtuálním stroji deterministické a reprodukovatelné. Cortex 1.0 integruje operace inferencí AI jako základní instrukce (INFER | IFNERARRAY) do vykonávacího motoru virtuálního stroje (CVM), což vyvozuje dvě důležité vlastnosti, které by měly být přítomny u operací inferencí AI na blockchainu: determinismus a reprodukovatelnost.
2.2 On-chain AI inferenční engine: Vylepšená knihovna operátorů
CVM Runtime projektová knihovna definuje řadu sad operátorů a jejich implementace, a poskytuje přísné matematické popisy, které určují, jak operátory vypočítat logiku a generovat deterministické výsledky na základě daných vstupů. Podporované sady operátorů se odkazují na existující hlavní architektury hloubkového učení, kombinující běžné síťové struktury používané v AI modelech, zahrnující nezbytné operátorové sady jako konvoluce, plně propojené vrstvy, aktivační funkce atd. V současné době je rámec pro vykonávání modelů CVM Runtime vyvinutý Cortex Labs schopen podporovat úkoly počítačového vidění jako klasifikaci obrazů, rozpoznávání objektů a některé úkoly zpracování přirozeného jazyka NLP.
2.3 Spravedlivé prokázání práce: RandomAI
Vždy byl koncept kryptoměny jednoho stroje jednoho hlasu nerealizován. Důvodem je speciální design ASIC, který dramaticky zvyšuje zrychlení výpočtu. Komunita a akademická sféra prozkoumaly mnoho algoritmů zaměřených na paměťové úzké místo, aby byly přátelštější k grafickým kartám a CPU při těžbě, aniž by bylo nutné vynakládat velké množství peněz na nákup profesionálních těžebních zařízení. V posledních letech se výsledky komunitní praxe ukázaly, že Dagger-Hashimoto Ethereum a Equihash Zcash jsou poměrně úspěšné algoritmy zaměřené na grafické karty.
Cortex chain dále dodržuje princip jedné jednotky jednoho hlasu, verze Cortex 1.0 používá algoritmus prokázání práce založený na CuckooCycle [18], čímž se zmenšuje rozdíl mezi zrychlením CPU a těžebními stroji. V verzi Cortex 2.0 budou zkoumány a navrženy algoritmy RandomAI pro prokázání práce, aby se dále zajistila spravedlnost konsenzuálního algoritmu.
2.4 Rozšíření hlavního řetězce: trilogie nulových znalostí
V oblasti blockchainu, aby se zajistila úroveň decentralizace a bezpečnosti blockchainového systému, jsou výkonnostní úzká místa neustálým problémem pro výzkumníky. Pro zlepšení výkonu blockchainu se v současnosti používají opatření jako změna konsenzuálního protokolu, DAG, zkRollup, shardování, vedlejší řetězce atd. Vzhledem k omezením CAP teorie distribuovaných systémů bude přímé zvětšení blockchainu vyžadovat kompromis mezi konzistencí, dostupností a trvanlivostí systému. Cortex Labs provedl hloubkový výzkum na téma rozšiřování a doufá, že zlepší výkon sítě, aniž by obětoval základní bezpečnostní předpoklady, a nakonec vybral plán zkRollup pro rozšiřování.
Celková architektura
Abychom lépe sloužili vývojářům AI modelů a vývojářům AI aplikací, Cortex 2.0 kromě základního rámce také poskytuje bohatší technické komponenty, které tvoří dokonalý AI rámec a aplikační ekosystém, což pomáhá uživatelům lépe užívat výhody blockchainu AI.
Tým projektu
V současnosti se jedná o projekt čínských lidí, CEO Chen Ziqi, bakalářský titul z oddělení civilního inženýrství na Tsinghua University, poté zůstal v USA a získal magisterský titul z oddělení civilního inženýrství na Carnegie Mellon University a z oddělení informatiky na University of California, Santa Cruz. V raných letech se věnoval AdaBoosting a online učení, studoval teorie strojového učení a různé aplikace algoritmů, včetně algoritmů pro Go. Byl hlavním výzkumným vědcem ve společnosti SFTC v USA, zodpovědným za metodu generování mřížky konečných prvků pro vývoj leteckých a zbrojních technologií. Má zkušenosti s podnikáním v oblasti e-commerce a zkušenosti v celém průmyslu blockchainu, zakladatel Waterhole.io Beijing Suishi Technology Co., Ltd., ovládající obchod s těžebními bazény, výpočetní silou, peněženkami a dalšími službami, hluboce chápe těžební stroje, konsenzuální algoritmy a ekosystémy veřejného řetězce. Poskytuje výpočetní sílu pro kryptoměny jako Bitcoin, Ethereum, Zcash.
CTO byl fyzik a biolog, přijat na Tsinghua University do počítačového oboru, získal bakalářský a magisterský titul, je odborníkem na distribuované systémy. Pracoval v Baidu a Alibaba, byl architektem vyhledávače (so.com) a doporučovacího systému s denními návštěvami přes 100 milionů. Je to serial entrepreneur, působil v několika startupových společnostech, zabývá se vyhledávacími enginy, doporučovacími enginy, umělou inteligencí a fintech. Jeho první společnost, Wolongyun, byla koupena společností Alibaba, poté se připojil k Beijing Machine Learning Information Technology Co., Ltd. jako CTO, vyvinul systémy jako recsys, chatbot a rozpoznávání lékařských obrazů, poté se přidal k Pony.ai, startupu v oblasti autonomních vozidel, který získal investici od Sequoia a IDG v andělském kole. Byl hlavním vědeckým pracovníkem v Bit Fund, výzkumníkem blockchainu, poradcem v několika technologických společnostech blockchainu, raným investorem v Bitcoinu a Zcash, investorem v největší bitcoinové burze na světě Bitfinex. Má silný zájem o kvantové počítače, jadernou fúzi a výpočetní neurologii.
Stav financování
Tento rok Cortex získal 35 milionů dolarů v kole B financování. O kole A financování zatím nemám informace.
Token distribuce
Maximální nabídka 299,792,458 CTXC, míra oběhu 68.39%. První vydání 2018-04-17, crowdfundingová cena 0.5800 USD, aktuální cena je 0.15 USD, v nejvyšším bodě v roce 2018 byla 2.4 USD. Tým získal přibližně 15%, marketing a propagace 10%, což je přibližně 25%, což je poměr, který není ani moc, ani málo.
Nakonec shrnujeme, že aktuální AI blockchain projekt má stále relativně nízkou tržní hodnotu, získali financování ve výši 40 milionů dolarů, zatímco jejich současná tržní hodnota je pouze 30 milionů dolarů, a současná cena je dokonce nižší než cena ICO z roku 2018, ale v současnosti se zdá, že pokrok je poměrně pomalý. V současnosti většina AI projektů postupuje pomalu, dejme jim určitý čas, alespoň prozatím se zdá, že se nachází v oblasti hodnotového poklesu.