區塊鏈:被忽略的 Web3 暗處的去中心化人工智能

撰文：Kyle

來源：WebX實驗室

De-AI（去中心化人工智能）會成為像 Elon Musk 所預言的那樣統治我們生活的人工智能機器人獨裁者，還是會成為豐富且不那么物質化的未來的生產工具？

由加密貨幣的間歇性牛市及其各自的區塊鏈推動的去中心化點對點技術的改進，正在產生可以改善去中心化人工智能（De-AI）的生產環境。

De-AI 的問題就和區塊鏈一樣，一個單一的系統將面臨突然停用該計算機系統的非常艱巨的風險，因此節點將分布在許多國家 / 地區，并且系統中內置了經濟激勵措施，參與 De-AI 網絡的已部署節點將獲得加密貨幣獎勵。與當前許多的 AI 應用程序一樣，De-AI 上將提供 AI 應用程序，但它們不會由單個人類實體控制，而是由受經濟激勵措施引導的驗證者社區控制。

某鯨魚從Binance中提取400萬枚ARB:金色財經報道，7月18日消息，Lookonchain監測顯示，7小時前，某鯨魚從Binance中提取了400萬枚ARB（價值約528萬美元）。[2023/7/18 11:01:27]

Layer2 區塊鏈被設計為可大規模擴展，是部署機器學習算法的自然目標，但可能需要一種更原生的方法，包括高速計算。Layer2 區塊鏈，如 Optimism、Arbitrum 和 Starkware，有特定的編程語言（最常見的是 Solidity，Cairo 即將出現在 StarkWare），不適合人工智能的高性能計算。

零知識 (ZK) 是加密生成的簡短證明，證明有一些數據或計算已經完成，而沒有透露數據或計算的所有細節。有用的 ZK 證明還必須在短時間內可驗證。未來零知識技術的高速改進（StarkWare 使用了這種 ZK 技術）將允許對區塊鏈進行高性能計算。

華納音樂：不會對Web3和AI部門進行裁員:金色財經報道，唱片行業巨頭華納音樂集團此前宣布將裁員270名員工，約占其全球總員工數量的4%，但據該公司代表澄清，華納音樂不會解雇Web3和AI相關工作的員工，但目前還無法提供更詳細的信息。在過去的18個月里，華納音樂一直積極尋求與眾多Web3原生項目和公司建立合作伙伴關系，包括NFT市場OpenSea、基于Polygon區塊鏈的NFT音樂平LGND Music、數字時尚初創公司DressX和元宇宙平臺The Sandbox等。?[2023/3/30 13:34:41]

區塊鏈的主要問題是用戶需要任何交易計算都可以由其他節點快速驗證，而 ZK 允許驗證比計算本身快得多。

我們可以考慮哪些機器學習系統最適合首先遷移到去中心化系統中，這包括：

區塊鏈金融科技公司Ettle推出澳元穩定幣AUDE:11月28日消息，澳大利亞區塊鏈金融科技初創公司Ettle Pty Ltd.宣布推出澳元穩定幣AUDE并完成首筆交易，該穩定幣可在以太坊、Algorand和其他EVM兼容區塊鏈運行。

此前澳新銀行于今年年初推出澳元穩定幣A$DC，該國另一家金融科技公司Novatti Group Limited在Stella區塊鏈在11月1日推出澳元穩定幣AUDD。（Forkast）[2022/11/28 21:06:48]

1）推薦系統：當用戶消費不同的項目時，它被注冊并被評估以建議未來要消費的項目。從技術上講，你需要估計到其他項目的距離。這種類型的技術非常適合將推薦算法數據應用到多個節點中。你不需要將所有用戶偏好、過去消費的項目都存儲在一臺計算機上。

瑞士數字銀行Sygnum Bank將提供Cardano質押服務:8月2日消息，瑞士數字銀行Sygnum Bank宣布已將其銀行級質押服務擴展到包含Cardano（ADA），Sygnum的質押服務與其銀行平臺完全集成，通過隔離錢包、安全私鑰管理和多層安全基礎設施保證機構級安全性。[2022/8/2 2:54:00]

2）聚類 / 非結構化分類：鑒于聚類是將數據集分類為自發的新類別的問題，似乎比結構化分類（固定數量的類別）更容易去中心化。如果你將類別想象為地理區域，你會發現沒有必要將所有數據點都存儲在一臺計算機中。特別是廣義聚類算法中的應用于大腦圖像的去中心化聚類算法。

現在人工智能或機器學習中缺少的工具是結構化分類器，基于固定數量的類別，算法必須猜測一條數據屬于哪個類別（例如，這篇文章是用英語還是中文寫的？）。與強化學習密切相關，強化學習就像分類器的閉環，為機器人或游戲生成動作。

深度學習是多層結構化分類器（因此，深度分層）的組合，以獲得更復雜的自動化學習體驗。這種類型的 AI 工具的問題在于，你需要所有訓練數據集的全局視圖，因為輸出使用的是經過訓練的權重或變量形式的數據合成匯總。你需要訓練權重來生成輸出、類別、機器人動作。

矩陣乘法是做大量的數值乘法和加法。海量矩陣乘法是結構化分類器、深度學習和強化學習中涉及的主要操作。正如我們之前提到的，對這些操作的驗證（以避免作弊）是 De-AI 將面臨的主要挑戰。我們為去中心化人工智能 (De-AI) 設想了這三種場景：

1）原生高性能區塊鏈或側鏈：當比特幣被認為是無用的，因為「浪費」了每秒驗證 5 筆交易的無意識計算量，許多有遠見的人提出，區塊的挖掘涉及更多有用的計算。這是區塊鏈難題的圣杯，將幫助人類。

要參與區塊鏈網絡中交易的驗證，你將必須進行矩陣乘法和復雜的機器學習操作，這些操作將由其他節點驗證，并最終被接受為挖礦的一部分加密貨幣。這種方法僅限于特定操作或靜態深度學習架構。Filecoin 和其他存儲區塊鏈可以通過僅存儲數據但沒有太多或沒有轉換的方式在此類別中看到。WekaCoin 解決方案提出了一系列多樣化的機器學習算法參與共識，使挖礦更加智能。

2）更快的 Layer2 區塊鏈：利用現有的高性能和廉價的 Layer 2 區塊鏈，其中大多數基于以太坊網絡協議，是實現去中心化人工智能的自然方法。使用 Solidity 作為編程語言可能不是最快的，但該技術具有構建去中心化 AI 樂高的所有要素。

構建可重復用的機器學習代碼塊，這些代碼是開放且免費的（如果你支付網絡費用）。這種方法的主要限制是區塊鏈通常具有有限的計算能力，可以包含在單個區塊中。然后，如果你分叉像 Arbitrum、Optimism 或 Starkware 這樣的 Layer 2，你必須準備好大量增加最大區塊大小，并準備好為網絡中的驗證器設置最低性能閾值。

3）用于 AI 的專用零知識平臺：這種替代方案類似于前面提到的 StarkWare Layer 2 方法，但也涉及針對矩陣乘法和深度學習的 ZK 智能合約（例如使用 Cairo 編程語言）的特定開發。這可以在智能合約層中完成，例如在 StarkWare 中，或者在較低的共識層中完成。目標是進行大量繁重的計算，可以很容易地被網絡中的其他節點驗證。此外，包括靈活的智能合約操作組合允許不同算法的互操作性。

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