今日はAI特集を続けます。すでにいくつかのAIプロジェクトについて話しましたが、まずは振り返ってみましょう。最初はAGIXです。彼はAIプラットフォームで、なかなか良いです。その次はTAOで、bitsensorがML分野に特化していて、こちらもいいですね。チームはずっと努力しています。その後はFETで、彼のポジショニングは少し曖昧で、一般的だと思います。そしてNMR、非常に良いアイデアを持ったヘッジファンドの新しい管理モデルです。最後はUnibotで、MASKに似たTelegramプロジェクトです。もしMASKの2.7億に対抗するなら、すでに3.3億に達していて、Telegram上のユーザーはTwitterより多いので、数百万のユーザーを考慮すれば、正常な範囲内にあります。話を戻しますが、今日話すこのプロジェクトは機械学習プラットフォームです。
Cortex-CTXC、現在、その時価総額は比較的低く、3000万ドルしかなく、ランキング380+なので、もし彼に大きな潜在能力があるなら、10倍に増えて3億ドルになるのは非常に簡単なことですよね。100倍に増えれば30億ドルで、非常に想像力のあるプロジェクトです。
1. はじめに
現在、従来のブロックチェーン上で機械学習プログラムを実行する際の課題は、重要な機械学習モデルを実行する際に、仮想マシンの効率が非常に低いことです。そのため、大多数の人々は、ブロックチェーン上でAIを実行することは不可能だと考えています。
Cortexの目標は、真に分散型の人工知能自治システムを構築し、ブロックチェーン上で最先端の機械学習モデルを提供し、ユーザーがCortexブロックチェーン上のスマートコントラクトを使用してそのモデルを推論できるようにすることです。Cortexの目標の一つは、ユーザーがプラットフォーム上でタスクを公開し、AI DAppsを提出できる機械学習プラットフォームを実現することです。
Cortexプロジェクトは、スマートコントラクトの基本命令セットを拡張し、ストレージレイヤーを強化する技術により、スマートコントラクトに人工知能アルゴリズムのサポートを追加し、誰でもスマートコントラクトに人工知能の能力を追加できるようにしています。同時に、Cortexは集団協力のインセンティブメカニズムを提案し、誰でもCortex上のモデルを提出し、最適化でき、モデルの貢献者は報酬を得ることができます。
CortexプロジェクトはEthereumの基盤の上にさらに進展し、ブロックチェーンシステムと人工知能の間の障壁を打破し、ブロックチェーンシステムにAIモデルの分類、予測、生成などの前所未有の機能を導入しました。より大きな突破口は、さらなる課題をもたらし、ブロックチェーンシステム内のAIアプリケーションの計算、ストレージ、ネットワークなどの負担に対応するために、Cortexは一連の解決策を提案しました：
• MRTモデル変換技術を実現し、従来のAIモデルを定点化します。
• Cortex仮想マシンCVMを提案し、オンチェーンAI推論計算を実現します。
• TorrentFS P2Pファイルストレージシステムを導入し、AIモデルとデータのストレージ問題を解決します。
一方、AI技術に必要な大規模データと膨大な計算力は、集積効果を持ち、主に大企業によって掌握されています。予見可能な未来には独占傾向が形成され、すでにその雛形が現れています。そのため、Cortexシステムは分散型のAIモデル市場を提供し、ユーザーはAIモデルを共有し、その利益を得ることができ、より多くの人々がAI技術の力を自由に享受できるようになります。
2コアアーキテクチャ
AIモデルをサポートするパブリックチェーンをより完全に構築するために、Cortex 2.0はAIモデル推論とパブリックチェーンの両面を最適化する必要があります。一方で、AIモデルがチェーン上で実行される際の正確性と機能の完全性を満たす必要があり、もう一方で、コンセンサスとパフォーマンスの面で既存のCortexチェーンを最適化する必要があります。Cortex 2.0のコアアーキテクチャは図1に示されており、主に以下の技術的ブレークスルーを含んでいます。
1. 形式的検証：Z3証明器 [10]を介してAI演算子の形式化および正確性の検証を行い、Cortexシステム内のすべてのノードがAIモデルの推論結果を一貫して正しく保つことを保証します。
2. AI演算子ライブラリ：CortexがサポートするAIモデルの基本演算子ライブラリをさらに改善し、Cortexがより多くのAIモデルの推論作業を実現できるようにします。
3. コンセンサスアルゴリズム：RandomAI作業量証明アルゴリズムを設計し、Cortexの分散化の程度をさらに高めます。
4. パフォーマンス向上：ゼロ知識証明技術を通じて、送金取引、スマートコントラクト、およびAI推論のパッケージ化を段階的に実現し、Cortexメインチェーンのパフォーマンスを向上させます。
2.1形式的検証：Z3-Prover
ブロックチェーン上のスマートコントラクト仮想マシンの命令実行と計算結果はコンセンサスメカニズムに属しており、これは仮想マシン内の命令操作が決定的かつ再現可能であることを要求します。Cortex 1.0はAIモデル推論操作を基本命令（INFER | IFNERARRAY）として仮想マシン実行エンジン（CVM）に統合し、これによりブロックチェーン上でAI推論操作が備えるべき二つの重要な特性：決定性と再現性が引き出されます。
2.2オンチェーンAI推論エンジン：より完全な演算子ライブラリ
CVMランタイムプロジェクトライブラリでは、一連の演算子集とその実装を定義し、厳密な数学的記述を提供し、指定された入力に対して演算子が計算論理に従って決定的な結果を出力することを規定します。サポートされている演算子セットは、既存の主流深層学習フレームワークのアーキテクチャを参考にし、一般的なAIモデルに関連するネットワーク構造を組み込んで、畳み込み、全結合、活性化関数などの必要な演算子セットを含んでいます。現在、Cortex Labsが開発したCVMランタイムモデル実行フレームワークは、画像分類、物体認識などのコンピュータビジョンCV研究や一部の自然言語処理NLPのタスクをサポートできるようになっています。
2.3公平な作業量証明：RandomAI
これまでのところ、1台1票の暗号通貨コミュニティの構想は実現されていません。理由は、ASICの特殊設計により計算加速比が大幅に向上したからです。コミュニティと学界は、大量の資金を専用のマイニング機器を購入することなく、GPUとCPUマイニングでより友好的なメモリボトルネックアルゴリズムを探求してきました。近年、コミュニティの実践の結果、EthereumのDagger-HashimotoとZcashのEquihashが比較的成功したGPU優先原則のアルゴリズム実践となっています。
Cortexチェーンは、さらなる優先事項として1台1票の原則を堅持し、Cortex 1.0バージョンはCuckooCycle [18]に基づく作業量証明スキームを採用し、CPUとマイニングマシンの間の加速比の差を縮小します。Cortex 2.0バージョンでは、RandomAI作業量証明アルゴリズムを検討し、設計し、コンセンサスアルゴリズムの公平性をさらに保証します。
2.4メインチェーンの拡張：ゼロ知識証明の三部作
ブロックチェーン分野では、ブロックチェーンシステムの分散化の程度と安全性を保障するために、性能のボトルネックが研究者を悩ませ続けています。ブロックチェーンの性能を向上させるために、現在主に合意プロトコルの変更、DAG、zkRollup、シャーディング、サイドチェーンなどのソリューションがあります。分散システムCAP定理の制約により、ブロックチェーンのスケーリングを直接行うことはトレードオフとなり、一貫性、可用性、持続性の間で妥協を選択する必要があります。Cortex Labsは、拡張問題に関する深い研究を行い、コアの安全仮定を犠牲にすることなくネットワークの性能を向上させることを目指し、最終的にzkRollup拡張スキームを選択しました。
全体アーキテクチャ
AIモデル開発者およびAIアプリケーション開発者により良いサービスを提供するために、Cortex 2.0はコアフレームワークに加え、より豊富な技術コンポーネントを提供し、完全なAIフレームワークとアプリケーションエコシステムを構成し、ユーザーがAIブロックチェーンの利便性をより良く享受できるようにします。
プロジェクトチーム
現時点では、中国人のプロジェクトであり、CEOは陳子祺で、清華大学土木工学科の学士を取得後、米国でカーネギーメロン大学土木工学科の修士号とカリフォルニア大学サンタクルーズ校の計算機科学の修士号を取得しました。初期のAdaBoostingとオンライン学習の発祥地で、David P. Helmboldの指導の下、機械学習理論とさまざまなアルゴリズムの応用を研究し、囲碁のアルゴリズムを含んでいました。以前、アメリカのSFTC社で主研究科学者として、航天および武器開発のための有限要素メッシュ生成法を担当していました。一線のeコマース起業経験とブロックチェーン全体業界経験を持ち、Waterhole.ioの北京遂視科技有限公司の創設者であり、マイニングプール、計算力、ウォレットなどの業務に精通し、マイニングマシン、コンセンサスアルゴリズム、パブリックチェーンエコシステムを深く理解しています。ビットコイン、Ethereum、Zcashなどの暗号通貨に計算力を提供しています。
CTO、物理学および生物学の競技で清華大学計算機科学科に推薦入学、学士および修士号を取得、分散システムの専門家。以前は百度、アリババで働き、日PVが1億を超える検索エンジン（so.com）や推薦エンジンのアーキテクト。連続起業家であり、複数のスタートアップ企業に勤務し、検索エンジン、推薦エンジン、人工知能、フィンテックなどの分野に携わってきました。最初の会社である卧龙云はアリババに買収され、その後北京機械学習情報技術有限会社にCTOとして参加し、recsys、chatbot、医療画像認識などのシステムを開発しました。その後、Pony.ai自動運転車スタートアップに参加し、エンジェルラウンドでセコイア、IDGから投資を受けました。以前はビットファンドのチーフサイエンティストであり、ブロックチェーン研究者であり、多くのブロックチェーン技術企業で顧問を務め、ビットコイン、Zcashの初期投資家であり、世界最大のビットコイン取引所Bitfinexの投資家です。量子計算、核融合、計算神経科学に強い興味を持っています。
資金調達状況
今年、Cortexは3500万ドルのBラウンド資金調達を行いました。Aラウンド資金調達については、現在のところ不明です。
トークン配分
最大供給量：299,792,458 CTXC、流通率：68.39%。初回発行日：2018-04-17、クラウドファンディング価格：$0.5800、現在のコイン価格は0.15ドルで、最高峰の時は2018年に2.4ドルでした。彼らのチームは約15%を取得し、運営プロモーションに10%を割り当て、つまり約25%です。この割合は多くも少なくもありません。
最終的にまとめますが、果たしてAIブロックチェーンプロジェクトは、現在の時価総額は比較的低く、彼らは4000万ドルの資金を調達しましたが、現在の時価総額は3000万ドルしかありません。また、現在の価格も2018年のICO価格を下回っていますが、現時点では進展が比較的遅く、現在のAIプロジェクトは一般的に進展が遅いため、一定の時間を与える必要があります。少なくとも現時点で見ると、これは価値の低い地にあると言えます。