撰文：Kyle
来源：WebX实验室
De-AI（去中心化人工智能）会成为像 Elon Musk 所预言的那样统治我们生活的人工智能机器人独裁者，还是会成为丰富且不那么物质化的未来的生产工具？
由加密货币的间歇性牛市及其各自的区块链推动的去中心化点对点技术的改进，正在产生可以改善去中心化人工智能（De-AI）的生产环境。
De-AI 的问题就和区块链一样，一个单一的系统将面临突然停用该计算机系统的非常艰巨的风险，因此节点将分布在许多国家 / 地区，并且系统中内置了经济激励措施，参与 De-AI 网络的已部署节点将获得加密货币奖励。与当前许多的 AI 应用程序一样，De-AI 上将提供 AI 应用程序，但它们不会由单个人类实体控制，而是由受经济激励措施引导的验证者社区控制。
Ripple与四所欧洲高校达成合作推动旗下UBRI项目扩大欧洲市场:金色财经报道，据Ripple官方宣布已与爱尔兰都柏林三一学院、法国高等信息工程师学院 、西班牙IE大学和意大利特伦托大学并成为其学术合作伙伴，同时将Ripple的大学区块链研究计划 (UBRI)扩展到欧洲市场。另据Ripple披露数据显示，截至目前该公司已对14所大学投资超过1100万美元旨在促进该地区的区块链教育和研究，Ripple 的UBRI于 2018 年启动，是一个与全球大学合作的合作项目，旨在推进区块链技术、加密货币和数字支付领域的研究、技术开发和创新，努力解决监管和整合加密和区块链新兴技术问题。[2023/9/7 13:23:08]
Layer2 区块链被设计为可大规模扩展，是部署机器学习算法的自然目标，但可能需要一种更原生的方法，包括高速计算。Layer2 区块链，如 Optimism、Arbitrum 和 Starkware，有特定的编程语言（最常见的是 Solidity，Cairo 即将出现在 StarkWare），不适合人工智能的高性能计算。
中国人民大学成立全国高校首家元宇宙研究中心:金色财经消息，近日，中国人民大学交叉科学研究院成立了国内高校首家元宇宙研究中心，将推出研究报告，出版中英文书籍和发表高质量论文，面向本硕博设立人才培养课程，通过对元宇宙这一国际创新领域的探索，推进学科交叉、交叉科学学术交流和人才培养。借助元宇宙研究中心，该校将在推动全国元宇宙技术、元宇宙产业、元宇宙风险防范、元宇宙治理、元宇宙监管与法律、元宇宙文化传播等发展，搭建全国元宇宙领域政产学研合作交流平台。为党和政府科学决策提供智力支持与决策咨询，促进产、学、研的深度融合和创新发展。此前消息，中文在线与清华大学共建国内首个元宇宙文化实验室。（北京日报）[2022/4/20 14:35:29]
零知识 (ZK) 是加密生成的简短证明，证明有一些数据或计算已经完成，而没有透露数据或计算的所有细节。有用的 ZK 证明还必须在短时间内可验证。未来零知识技术的高速改进（StarkWare 使用了这种 ZK 技术）将允许对区块链进行高性能计算。
2021第四届全国高校人工智能大数据区块链教育教学创新奖揭榜:2021年12月10日-11日，由教育部中国教育发展战略学会、科技部科技人才交流开发服务中心指导，全国高校人工智能与大数据创新联盟主办的“2021第四届全国高校人工智能大数据区块链创新论坛”在北京召开。全国高校人工智能与大数据创新联盟向来自全国52位教师24所高校代表颁发了人工智能大数据区块链教育教学“创新奖”。本次评选旨在鼓励高校转型升级，创新校企合作模式，加快人工智能、大数据、区块链专业建设和人才培养质量，进一步促进高校学科发展，为高校争创“双一流”建设目标提供支撑。（网易）[2021/12/13 7:35:52]
区块链的主要问题是用户需要任何交易计算都可以由其他节点快速验证，而 ZK 允许验证比计算本身快得多。
我们可以考虑哪些机器学习系统最适合首先迁移到去中心化系统中，这包括：
声音 | 泉州信息工程学院常务副校长：将积极参与推动政府高校等在区块链领域交流合作:近日，第三十一次鼓岭科学会议日前在泉州举行。泉州信息工程学院常务副校长林东指出，学校将借助鼓岭科学会议这一平台，积极参与和推动政府、企业、行业、高校之间在区块链技术发展领域的交流与合作，努力推动区块链技术与产业发展迈出新的步伐。（中新网）[2020/1/25]
1）推荐系统：当用户消费不同的项目时，它被注册并被评估以建议未来要消费的项目。从技术上讲，你需要估计到其他项目的距离。这种类型的技术非常适合将推荐算法数据应用到多个节点中。你不需要将所有用户偏好、过去消费的项目都存储在一台计算机上。
2）聚类 / 非结构化分类：鉴于聚类是将数据集分类为自发的新类别的问题，似乎比结构化分类（固定数量的类别）更容易去中心化。如果你将类别想象为地理区域，你会发现没有必要将所有数据点都存储在一台计算机中。特别是广义聚类算法中的应用于大脑图像的去中心化聚类算法。
现在人工智能或机器学习中缺少的工具是结构化分类器，基于固定数量的类别，算法必须猜测一条数据属于哪个类别（例如，这篇文章是用英语还是中文写的？）。与强化学习密切相关，强化学习就像分类器的闭环，为机器人或游戏生成动作。
深度学习是多层结构化分类器（因此，深度分层）的组合，以获得更复杂的自动化学习体验。这种类型的 AI 工具的问题在于，你需要所有训练数据集的全局视图，因为输出使用的是经过训练的权重或变量形式的数据合成汇总。你需要训练权重来生成输出、类别、机器人动作。
矩阵乘法是做大量的数值乘法和加法。海量矩阵乘法是结构化分类器、深度学习和强化学习中涉及的主要操作。正如我们之前提到的，对这些操作的验证（以避免作弊）是 De-AI 将面临的主要挑战。我们为去中心化人工智能 (De-AI) 设想了这三种场景：
1）原生高性能区块链或侧链：当比特币被认为是无用的，因为「浪费」了每秒验证 5 笔交易的无意识计算量，许多有远见的人提出，区块的挖掘涉及更多有用的计算。这是区块链难题的圣杯，将帮助人类。
要参与区块链网络中交易的验证，你将必须进行矩阵乘法和复杂的机器学习操作，这些操作将由其他节点验证，并最终被接受为挖矿的一部分加密货币。这种方法仅限于特定操作或静态深度学习架构。Filecoin 和其他存储区块链可以通过仅存储数据但没有太多或没有转换的方式在此类别中看到。WekaCoin 解决方案提出了一系列多样化的机器学习算法参与共识，使挖矿更加智能。
2）更快的 Layer2 区块链：利用现有的高性能和廉价的 Layer 2 区块链，其中大多数基于以太坊网络协议，是实现去中心化人工智能的自然方法。使用 Solidity 作为编程语言可能不是最快的，但该技术具有构建去中心化 AI 乐高的所有要素。
构建可重复用的机器学习代码块，这些代码是开放且免费的（如果你支付网络费用）。这种方法的主要限制是区块链通常具有有限的计算能力，可以包含在单个区块中。然后，如果你分叉像 Arbitrum、Optimism 或 Starkware 这样的 Layer 2，你必须准备好大量增加最大区块大小，并准备好为网络中的验证器设置最低性能阈值。
3）用于 AI 的专用零知识平台：这种替代方案类似于前面提到的 StarkWare Layer 2 方法，但也涉及针对矩阵乘法和深度学习的 ZK 智能合约（例如使用 Cairo 编程语言）的特定开发。这可以在智能合约层中完成，例如在 StarkWare 中，或者在较低的共识层中完成。目标是进行大量繁重的计算，可以很容易地被网络中的其他节点验证。此外，包括灵活的智能合约操作组合允许不同算法的互操作性。
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