Введение
В последнее время децентрализованный искусственный интеллект, также называемый "криптоинтеллектом" или "сетевым интеллектуальным интеллектом", в последнее время уделяет большое внимание. Реальность заключается в том, что большая часть этого сейчас происходит вне сети, реальные приложения все еще ограничены по объему, и нам нужно преодолеть серьезные ограничения, если мы хотим реализовать настоящую силу crypto x AI.
Основное ограничение накладывается необходимостью хранить и обрабатывать огромные объемы данных в цепочке, которые необходимы для искусственного интеллекта, но все же невозможны с помощью существующих решений доступности данных (DA). Вместо этого вычисления должны происходить вне цепи и передаваться в цепь в реальном времени с использованием криптографических методов ZK Proofs для аутентификации.
0G обеспечивает как крупномасштабное решение для хранения данных, так и бесконечно масштабируемый уровень DA, что позволяет наконец поддерживать ИИ в сети.
В этой статье мы рассмотрим:
-
Доступность данных и их существующие ограничения
-
Роль доступности данных в децентрализованном ИИ в децентрализованном ИИ
-
Роль 0G во внедрении ИИ в сеть
-
Доступность данных
Будущее Ethereum - это сводная дорожная карта, в которой сети уровня 2 (L2) обрабатывают транзакции вне сети, чтобы уменьшить перегрузку сети, снизить комиссию и, в конечном итоге, масштабировать экосистему Ethereum. L2 затем публикуют данные в Ethereum, чтобы унаследовать его безопасность и обеспечить подтверждение правильных вычислений. Однако, несмотря на недавнее обновление EIP-4844 ("прото-данкшардинг"), публикация данных в Ethereum остается слишком дорогой для глобального масштабирования.
Это проблема доступности данных: как мы можем гарантировать, что обобщенная форма данных может точно представлять действительный набор транзакций, не обязывая каждый узел хранить все исторические данные?
Уровни доступности данных (DAL) обеспечивают эффективный, но безопасный способ публикации данных и сохранения их доступными для проверки. Например, выборка доступности данных является одним из методов, с помощью которого легкие клиенты сохраняют только часть всех данных и все же проверяют, что все данные существуют с помощью процесса математической выборки.
Недостатком является то, что существующих решений DAL недостаточно для ожидаемого экспоненциального роста отрасли. Ярким примером этого является децентрализованный искусственный интеллект, которому нужны DAL, способные эффективно хранить и получать огромные объемы данных для таких целей, как обучение модели.
Crypto x AI
Взаимосвязь блокчейна и искусственного интеллекта имеет значительные последствия, принося децентрализацию, прозрачность и т. Д. В непрозрачную и монополизированную индустрию. Несмотря на растущий интерес, ландшафт остается ранним, и мы только царапаем поверхность того, что возможно.
Источник: публикация блога uETH
Причина этого заключается в том, что децентрализованный искусственный интеллект сейчас чрезвычайно сложен. Мы должны не только иметь возможность эффективно хранить огромные объемы, но и иметь возможность быстро получать данные и запускать модели в режиме реального времени, минимизируя плату за газ, связанную со сложными вычислениями.
Основным подходом является выполнение вычислений вне цепи и использование доказательств нулевого знания (ZKP) в цепи для проверки правильности запуска моделей. Это позволяет быстро вводить результаты искусственного интеллекта в сеть, сохраняя при этом конфиденциальность данных (поскольку ZKP не раскрывает основную информацию). В то же время ZKP являются относительно новыми и поэтому все еще медленными и дорогими, а данные вне сети продолжают полагаться на централизованные фирмы-хранилища, такие как AWS.
Вместо этого существует большая потребность в хранении больших объемов данных в цепочке, что обеспечивает связанные преимущества, такие как большая прозрачность, совместный искусственный интеллект и т. Д. Хотя это правда, что искусственный интеллект имеет большую академию с открытым исходным кодом, в конечном итоге только крупнейшие фирмы имеют новейшие технологии. Для обычной стороны также может быть сложно монетизировать свои модели, что препятствует созданию и распространению передовых моделей.
Сочетание криптографии и ИИ имеет много связанных преимуществ. Однако, как упоминалось, существующие DAL не способны на это. Пока это не будет решено, данные будут храниться вне цепи с последующими проблемами, связанными с этим.
Роль 0G
0G обеспечивает бесконечно масштабируемый и программируемый уровень DA, необходимый для реализации децентрализованного ИИ.
Это возможно благодаря как разделению данных, так и возможности введения любого количества отдельных консенсусных сетей в процессе, известном как совместное размещение. Совместное размещение предполагает валидаторы консенсуса 0G, которыми одновременно управляют разные сети консенсуса, в то время как активы размещены исключительно на другой цепочке выбора (вероятно, Ethereum). Это упрощает дизайн, в то время как событие, которое можно сократить в любой сети, приведет к сокращению в сети с поставленными активами.
Помимо роли 0G в качестве уровня DA, существует также 0G Storage, которое является общей системой хранения как структурированных, так и неструктурированных данных. Он может хранить огромные объемы данных, обеспечивая инфраструктуру хранения данных для остальной экосистемы Web3.
Чтобы узнать больше о дизайне 0G, мы рекомендуем прочитать наш последний пост в блоге.
Вывод
DAL с высокой степенью масштабирования необходим для подключения ИИ к сети, обеспечивая инфраструктуру для эффективного хранения и получения огромных объемов данных для использования. Существующие DAL могут быть недостаточно подготовлены для поддержки потребностей в данных в таком большом масштабе, вместо этого они лучше обслуживаются для таких целей, как цепочки программ специального назначения.
Бесконечно масштабируемый DA от 0G - это решение, необходимое для того, чтобы наконец внедрить искусственный интеллект в сеть, и в качестве первого шага мы недавно анонсировали нашу тестовую сеть, которая воплощает это в реальность.
Чтобы узнать больше, следите за нами в Twitter.
Чтобы узнать о нашей тестовой сети, прочитайте наш последний пост здесь.
评论 (0)