區塊鏈:Web3暗處的去中心化人工智能

De-AI會成為像ElonMusk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的生產環境。

De-AI的問題

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，因為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。

幣安完成ETHW代幣的分發，現已開放ETHW存取款:9月20日，據官方公告，幣安在合并后已完成向符合條件的ETH和WETH持有者分發ETHW代幣，用戶可在“錢包歷史記錄”中的分發頁面查看收到的代幣。ETHW的存款和取款現已開放。此前快照時間為9月15日14:42:42。

此前9月16日消息，幣安宣布將分發ETHW空投，但不保證ETHW上幣。[2022/9/20 7:08:30]

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，有特定的編程語言不適合人工智能的高性能計算。

數字資產做市商DWF Labs與PlayZap達成戰略合作:9月5日消息，數字資產做市商和Web3投資機構DWF Labs宣布，其成為PlayZap的做市商（Market Maker），并與PlayZap建立戰略合作伙伴關系。據悉，DWF Labs此前在7月份投資PlayZap。[2022/9/5 13:10:03]

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將允許對區塊鏈進行高性能計算。

Checkout與Fireblocks合作為商家推出使用USDC的全天候結算付款服務:6月7日消息，英國支付公司Checkout與Fireblocks合作使用USDC為商家推出全天候的結算付款服務。Checkout表示已與特定客戶私下測試該功能，在過去幾個月促成3億美元的交易量。Checkout現計劃在全球范圍內推出該產品。[2022/6/7 4:08:39]

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。

去哪個去中心化系統？

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：

**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。

前幣安高管和投資團隊宣布推出1億美元風險基金Old Fashion Research:5月26日消息，Old Fashion Research（OFR）宣布推出1億美元投資基金。OFR是一支多策略的區塊鏈投資基金，團隊成員由前幣安高管和投資團隊于2021年7月創立，創始合伙人包括前幣安戰略投資并購副總裁Ling Zhang，前企業發展部負責人Wayne Fu，和前Binance Labs投資總監和Binance Launchpad負責人 Xin Jiang。

OFR通過孵化、投資、并購等多種策略手段賦能和支持全球各地的區塊鏈項目和創業者。OFR的投資人包括韓國上市游戲公司Wemade旗下區塊鏈游戲平臺Wemix, 前幣安CFO周瑋,，滴滴天使投資人王剛等國內外傳統投資基金、家族辦公室和個人天使投資人。[2022/5/26 3:43:17]

**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。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。

De-AI的三種場景

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Layer2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。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Layer2，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StarkWareLayer2方法，但也涉及針對矩陣乘法和深度學習的ZK智能合約的特定開發。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。

*此處表達的觀點和意見作者的觀點和意見，不一定反映SparkDAO的觀點。每一項投資和交易都涉及風險，在做出決策時，你應該有自己的判斷！

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