Консенсусното обучение или защо AI и блокчейн вървят ръка за ръка
Комбинацията между технологиите подпомага развитието и на двете иновативни индустрии
Машинното обучение, което стои в основата на изкуствения интелект, е определяно като най-големият трансформатор на индустрията на информационните технологии, който променя света, какъвто го познаваме, и допринася за напредъка на човешките начинания. Самият изкуствен интелект променя правилата на играта в почти всеки сектор и вече е навсякъде, а всички големи технологични играчи искат да получат парче от този пай, докато той е още горещ в чинията.
От теорията на игрите до военните стратегии и от градското планиране до цифровите финанси – AI инструментите предефинират начина, по който възприемаме и решаваме проблемите в реалния живот. По друг начин казано, AI е бъдещето, а човечеството е в средата на огромна промяна. Ето защо не е изненадващо, че криптовалутите, свързани с AI, отбелязаха експоненциално нарастване на цените за изключително кратък период от време.
Блокчейн технологията - движение с отворен код, се очертава като естествен партньор на AI, тъй като тя предоставя решения срещу проблемите с икономическата ефективност, пристрастията, претрупването и изключителната зависимост от данните в света на AI. Бъдещето ще принадлежи на сътрудничеството между AI и блокчейн технологията, обобщават от Crypto Times и обясняват защо това е така.
Блокчейн и AI
Вече има много компании, които комбинират блокчейн и AI технологии. 0G например претендира, че е първата модулна верига за изграждане на AI, след като току-що обяви кръг на финансиране в размер на 35 млн. долара, за да продължи да създава решение за наличност на данни, което е специално предназначено за генеративен AI. А това улеснява изграждането на интеграции на AI в блокчейн веригите.
По подобен начин HyperCycle изгражда комуникационна мрежа за връзка между AI и AI. Тя често е наричана "AirBNB за изчисления с AI" и представлява партньорска мрежа, предназначена да предлага по-евтини и по-достъпни изчисления. В края на февруари 2024 г. беше съобщено, че в изчислителната ѝ мрежа има повече от 347 000 възела. Компанията създава глобално достъпна платформа за сътрудничество в областта на изкуствения интелект.
Консенсусно обучение (CL) - бъдещето на децентрализираното машинно обучение
Неотдавна изследователският екип на Flare публикува документ, в който се представя концепцията за консенсусно обучение (Consensus Learning - CL). Този иновативен подход има за цел да направи децентрализираното машинно обучение по-ефективно и сигурно.
Но какво представлява CL и защо е важно?
Какво представлява консенсусното обучение?
По същество CL използва блокчейн технология за създаване на децентрализирани модели на изкуствен интелект. Блокчейн инфраструктурата разчита на възли или участници в мрежа, за да бъде постигнат консенсус. А при CL той се постига на два етапа.
Първо е етапът на индивидуалното обучение. В него всеки участник в мрежата изгражда свой собствен модел, който може да бъде обучен от нулата или да бъде прецизиран с нови данни. След като моделът е готов, той се използва за създаване на прогнози върху набор от тестови данни.
На втория етап мрежата постига консенсус. Той може да бъде наречен фаза на комуникация, при която участниците в мрежата представят своите първоначални прогнози. Консенсусният протокол координира това и в рамките на процеса участниците непрекъснато актуализират своите прогнози. Той не само позволява на участниците да отразят своите оценки, но и да разкрият своята увереност в собствените си прогнози.
Когато възлите в мрежата се споразумеят за най-добрия резултат или решение, се постига консенсус.
Защо да използваме консенсусно обучение?
Поверителността на данните е най-важната характеристика на рамката CL, тъй като основният модел на всеки възел или участник в мрежата остава частен и по този начин не се споделят никакви основни данни. Такава структура позволява на потребителите да прилагат чувствителни данни за машинно обучение, без да рискуват те да бъдат откраднати или неправомерно достъпени.
CL също така улеснява и насърчава много различни участници, което води до създаване на пул от разнообразни данни, които след това се комбинират за създаване на крайния резултат. Това повишава производителността и прави изхода от този процес по-надежден. CL също така намалява отклоненията и подобрява способността на моделите да обобщават, като прави по-трудно въвеждането на ненадеждни данни в тях.
Пътят напред
Консенсусното обучение е амалгама от блокчейн и AI технологии - естествено съчетание, създадено за решаване на предстоящите предизвикателства в двете иновативни индустрии. В близко бъдеще със сигурност ще станем свидетели на увеличаване на сътрудничеството между тях.