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，因为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。
久远银海：目前公司已开展与数字货币对接应用场景的预研工作:5月26日消息，久远银海在互动平台表示，公司聚焦智慧民生领域，数字货币未来在智慧民生领域将有广泛的应用。目前公司已开展与数字货币对接应用场景的预研工作。（财联社）[2022/5/26 3:43:24]
Layer 2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。Layer 2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。
火币全球商务副总裁Ciara：2021年区块链技术应用场景将继续增加:2021年2月25日，在由加拿大商业生态咨询（Canadian Ecosystem Institute）主办的线上区块链论坛中，火币全球商务副总裁Ciara表示，数字货币市场还处于萌芽状态，2021年仍然是投资包括比特币在内的数字货币的机会，2020年受疫情影响，全球经济大环境低迷，比特币价格一度下探3800美元低点，而现在不到一年的时间，比特币一度触及58000美元高点，价格已经翻了十余倍。可以预测，2021年传统机构仍将不断入场加密货币，区块链技术应用场景将继续增加，更多的企业会开始应用区块链技术。
“比如在社会公共事务方面，我们已经看到了加密技术和区块链应用于公益慈善事业的案例，火币公益利用区块链技术的可溯源和不可篡改等特质，来保持公益事件的透明性。”Ciara最后表示道。[2021/2/25 17:52:22]
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。
观点：区块链在集装箱运输产业链中必将不断拓展应用场景:剑桥大学沃尔森学院教授级终身成员及中国政法大学客座教授綦晓光、上海海事大学学者林益松、财政部中国财政科学研究院副研究员苏京春发文称，从区块链在航运物流业的分布看，其应用和开发主要集中在以下几个方面。一是利用区块链技术推出数据信息共享、加密创新。二是建立可追溯的区块链运输信息识别和交易系统。三是基于区块链技术搭建数据平台，推动数字化进程。四是利用区块链技术发行代币。区块链技术的应用实践和探索尽管仍在起步阶段，其商业前景也尚不明朗，但是，作为一种新兴技术，区块链去中心化、分布式记账、不可篡改、可追溯等显著特点，决定了其在集装箱运输产业链中必将不断拓展应用场景，实现技术与航运生态的有效融合。[2020/8/11]
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。
上海挖易联合创始人李培才：区块链行业需要更多的应用场景落地:金色财经现场报道，8月2日，由金色财经主办，阿里云、中科云创、99EX、Asproex、热币、ChainUP、金色算力云首席合作的共为·创新者大会在郑州举办。在主题为《矿业领袖对话：捕捉市场新动向 洞察矿业新趋势》圆桌环节，上海挖易联合创始人李培才表示，区块链行业如果想取得更大的成就，需要一些真正落地的应用。拿ETH举例，它的价格上涨跟其上半年的应用分不开，这些都是智能合约和实际经济场景的结合，给大家打开了一个新的想象空间。[2020/8/2]
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：
**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。
XT交易所CEO Weber：QC目前已经沉淀了很好的应用场景:6月30日下午3：00，中币“新基建，新机遇”暨七周年云峰会论坛六顺利在中币热聊群展开。
在分享今年为何上线QC交易区时，XT交易所CEO Weber表示：“数字货币作为一个高波动性的投资标的，现阶段需要一个对标法币的锚，这就催生了对于QC等同类型的稳定币的需求。”
同时，Weber还认为，QC是在拥有7年历史的头部交易所ZB上最受欢迎的稳定币，注定了他在中文社群的群众基础是最好的；其次，QC对标离岸RMB资产，方便中文用户对于投入产出的理解；最后，QC目前已经在包括XT在内的多家交易平台内拥有交易区，沉淀了很好的应用场景。[2020/6/30]
**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。
*此处表达的观点和意见作者的观点和意见，不一定反映SparkDAO的观点。每一项投资和交易都涉及风险，在做出决策時，你应该有自己的判断！
来源：bress
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