! [كيفية بناء الذكاء الاصطناعي موثوق به على السلسلة: رؤية تطبيق Arweave] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
كتبه سبايك @ مساهم في PermaDAO
审阅: ليمون @ مساهم في PermaDAO
تمهيد
الذكاء الاصطناعي و ZK و Arweave هي مفاهيم تقنية ساخنة تلعب دورا مهما في النظام البيئي الذكاء الاصطناعي. بادئ ذي بدء ، يشير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) إلى التكنولوجيا التي تحاكي وتقلد السلوك الذكي والقدرة على اتخاذ القرار للبشر من خلال أجهزة الكمبيوتر. ZK (دليل المعرفة الصفرية) هي تقنية تشفير تستخدم لإثبات صحة البيان دون الكشف عن أي معلومات إضافية. Arweave هي شبكة تخزين لامركزية ومستمرة توفر تخزينا موثوقا وطويل الأجل للبيانات.
تطورت الذكاء الاصطناعي بسرعة خلال السنوات القليلة الماضية ، مما أدى إلى انفجار في مجال التعلم الآلي. يمكننا تتبع ثلاثة تغييرات رئيسية في رحلة التعلم الآلي: التحسينات في الخوارزميات ، وزيادة البيانات ، وزيادة قوة الحوسبة. ومع ذلك ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه بعض المشاكل ، مثل عتامة نماذج الصندوق الأسود وتحيز مجموعات البيانات.
تلعب تقنية ZK دورا تكميليا طبيعيا في التعلم الآلي. في التعلم الآلي التقليدي ، غالبا ما تحتاج النماذج إلى الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الحساسة ، مما يجعل خصوصية البيانات مصدر قلق مهم. باستخدام تقنية ZK ، يمكن إجراء التحقق والحساب دون الكشف عن البيانات الحساسة ، مما يحسن خصوصية البيانات وأمانها.
في الوقت نفسه ، كان لمسألة الثقة تأثير كبير على مجال الذكاء الاصطناعي. أولا، تميل النتائج التي تنتجها الذكاء الاصطناعي إلى درجة معينة من عدم اليقين، وهو ما قد يكون غير مقبول في بعض سيناريوهات صنع القرار الرئيسية. ثانيا ، يوجد الكثير من البيانات في التخزين المركزي ، مما يجعل البيانات عرضة للتلاعب وسوء الاستخدام.
لحل هذه المشكلات ، تم اقتراح فكرة الجمع بين ZKML (التعلم الآلي في ظل براهين المعرفة الصفرية) مع blockchain. ومع ذلك ، هناك بعض المعضلات في جلب نماذج التعلم الآلي على السلسلة ، مثل زيادة تكاليف الحوسبة والتخزين ، فضلا عن مشكلات الخصوصية والأمان للبيانات على السلسلة.
يمكن ل ZKML جعل سلاسل الكتل مستقلة تماما ولامركزية. من خلال الاستفادة من تقنية ZK ، يمكن التحقق من صحة النماذج المنشورة على blockchain دون الكشف عن بيانات محددة وتفاصيل النموذج. هذا يجعل blockchain ذكيا ويمكن استخدامه لتنفيذ سيناريوهات مختلفة ، مثل التمويل والرعاية الصحية.
ومع ذلك ، لكي تكتسب الذكاء الاصطناعي على السلسلة ثقة أوسع ، فإن حل مشكلة تخزين البيانات والنماذج أمر بالغ الأهمية. هذا هو المكان الذي يأتي فيه Arweave ، والذي يوفر شبكة تخزين بيانات لامركزية ويضمن التخزين الدائم للبيانات. لا يؤدي تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي في Arweave إلى تعزيز أمان البيانات وإمكانية تتبعها فحسب ، بل يجعل أيضا الذكاء الاصطناعي على السلسلة أكثر شفافية وموثوقية.
في الوقت الحاضر ، لا تزال تقنية ZKML في المراحل الأولى من التطوير ، وتواجه بعض التعزيزات والاختناقات. يستكشف الباحثون والمطورون كيفية حل التحديات التقنية والبحث عن حلول أفضل لتنفيذ تطبيقات ZKML في blockchain.
أخيرا ، تعمل Arweave كشبكة تخزين لامركزية مخصصة لاكتشاف احتياجات السوق وتلبيتها. يوفر للمستخدمين إمكانات قوية لإدارة البيانات وحمايتها من خلال توفير تخزين موثوق به على المدى الطويل والحفاظ على البيانات بشكل دائم.
باختصار ، تلعب الذكاء الاصطناعي و ZK و Arweave دورا مهما في النظام البيئي الذكاء الاصطناعي. يمكن تحقيق ذكية ولامركزية على السلسلة من خلال الجمع بين تقنية ZK و blockchain ، ويوفر Arweave حلا موثوقا ودائما لتخزين البيانات. مع التطوير والتحسين المستمر للتكنولوجيا ، نعتقد أن هذه التقنيات ستجلب فرصا وتحديات جديدة لمجال الذكاء الاصطناعي.
**ثلاثة تطورات في تطوير الذكاء الاصطناعي وعتامة النموذج **
لقد قطعت الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا شوطا طويلا في السنوات القليلة الماضية ، حيث كانت التحسينات في الخوارزميات والبيانات وقوة الحوسبة هي العوامل الرئيسية الثلاثة التي تدفع تقدمها. ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، نظرا لتعقيد نماذج التعلم العميق ، أصبح عتامة النماذج تدريجيا انتقادا مهما في تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
أولا ، تحسين الخوارزمية
يعد تحسين الخوارزميات أحد العوامل المهمة التي تدفع تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، والتي حققت اختراقات كبيرة في العديد من المجالات. على سبيل المثال ، يمكن للخوارزميات التقليدية في مجال تصنيف الصور استخراج ميزات بسيطة فقط ، بينما تتعلم الشبكات العصبية التلافيفية للتعلم العميق (CNNs) ميزات صور أكثر تعقيدا من خلال هياكل شبكة متعددة المستويات ، وبالتالي تحقيق نتائج تصنيف أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك ، أحدث إدخال شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ثورة في مجالات مثل توليد الصور ومعالجتها.
ثانيا ، الزيادة في البيانات
مع التطور السريع للإنترنت ، تستمر البيانات الضخمة في الظهور ، مما يوفر دعما كبيرا لتطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تسمح الزيادة في البيانات للنماذج الذكاء الاصطناعي بتعلم وفهم مجموعة متنوعة من المشكلات بشكل أفضل. على سبيل المثال ، يمكن لنماذج التعلم العميق في مجال معالجة اللغة الطبيعية الحصول على فهم دلالي أكثر ثراء ودقة من خلال التدريب على متن السفن على نطاق واسع. يعمل نموذج BERT من Google على تحسين أداء معالجة اللغة الطبيعية من خلال التدريب المسبق للبيانات النصية واسعة النطاق.
ثالثا ، تحسين قوة الحوسبة
تعد الزيادة في قوة الحوسبة محركا مهما آخر لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في السنوات الأخيرة ، قدم التطور السريع لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) دعما قويا للتدريب والاستدلال على نماذج التعلم العميق. على سبيل المثال ، يتفوق ChatGPT على العديد من النماذج التقليدية في LLM (مجال النموذج الكبير) بفضل قوة الحوسبة القوية التي تمكن النماذج الذكاء الاصطناعي من معالجة مشكلات صنع القرار والتفكير المعقدة بسهولة.
في حين أن الذكاء الاصطناعي قد خطت خطوات هائلة في الخوارزميات والبيانات وقوة الحوسبة ، فإن المشكلة التي تلت ذلك المتمثلة في عتامة النموذج قد جذبت أيضا اهتماما واسع النطاق. العدد الكبير من المعلمات والطبقات من نماذج التعلم العميق يجعل من الصعب فهم عملية صنع القرار داخل النموذج. على سبيل المثال ، بالنسبة لنموذج تصنيف الصور ، من الصعب شرح سبب تصنيف صورة إدخال معينة في فئة معينة. وهذا يشكل تحديات لقابلية تفسير النموذج ومصداقيته.
من أجل حل مشكلة عتامة النموذج ، اقترح الباحثون سلسلة من الطرق ، مثل تقنيات التصور وضغط النموذج والخوارزميات التوضيحية. يمكن أن تساعد تقنيات التصور الأشخاص على فهم نقاط الضعف ومناطق الضعف في النموذج من خلال توليد عينات عدائية من خلال شبكات الخصومة التوليدية (GANs). يعمل ضغط النموذج على تحسين قابلية تفسير النموذج وكفاءته عن طريق تقليل معلمات النموذج والتعقيد الحسابي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد الخوارزميات التوضيحية الأشخاص على فهم منطق صنع القرار للنموذج من خلال إنشاء أشجار أو قواعد القرار.
** ZKML و Blockchain: حل معضلة نماذج التعلم الآلي على السلسلة **
مع ظهور تقنية blockchain ، أصبح وضع نماذج التعلم الآلي على السلسلة مخططا يحظى بمشاهدة كبيرة. ومع ذلك ، هناك بعض المعضلات ، مثل زيادة تكاليف الحوسبة والتخزين ، فضلا عن مشكلات الخصوصية والأمان مع البيانات على السلسلة. لحل هذه المشكلات ، توصلت الصناعة إلى فكرة الجمع بين التعلم الآلي (ZKML) في ظل براهين المعرفة الصفرية مع blockchain. ستستكشف هذه المقالة التقارب بين ZKML و blockchain وتحلل حلولها المحتملة لنماذج التعلم الآلي لتكون على السلسلة.
في عالم اليوم القائم على البيانات ، أصبحت نماذج التعلم الآلي مستخدمة على نطاق واسع. ومع ذلك ، في مواجهة قضايا نشر النماذج ومشاركتها ، تصبح حماية الملكية الفكرية لمالكي النماذج وخصوصية المستخدمين تحديا. من أجل حل هذه المشكلات ، اقترح بعض العلماء فكرة وضع نماذج التعلم الآلي على السلسلة للاستفادة من الخصائص اللامركزية والشفافة والآمنة ل blockchain. ومع ذلك ، فإن هذا النهج يواجه أيضا بعض المعضلات.
المعضلة الأولى: زيادة تكاليف الحوسبة والتخزين
يتطلب وضع نماذج التعلم الآلي على السلسلة الكثير من موارد الحوسبة والتخزين ، مما قد يؤدي إلى تباطؤ المعاملات على السلسلة وزيادة التكاليف. تعد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية مكلفة بالفعل في الحساب والتخزين ، وقد يؤدي وضعها على السلسلة إلى تفاقم المشكلة.
لحل هذه المعضلة ، يمكن تطبيق ZKML على العملية على السلسلة لنماذج التعلم الآلي. يسمح ZKML بإخراج عملية التحقق من صحة البيانات والتحقق من صحة النموذج من blockchain ، مما يقلل من تكلفة الحساب والتخزين عن طريق إنشاء براهين المعرفة الصفرية التي تثبت صحة البيانات والنماذج. بهذه الطريقة ، يمكن ضمان أمان النموذج مع تقليل تكاليف الحساب والتخزين للعملية على السلسلة.
المعضلة 2: قضايا الخصوصية والأمان للبيانات على السلسلة
إن إدخال نماذج التعلم الآلي على السلسلة يعني مشاركة النماذج والبيانات بطريقة مفتوحة وشفافة. ومع ذلك ، في كثير من الحالات ، قد لا يرغب مالك النموذج ومالك البيانات في جعلها عامة بالكامل من أجل حماية خصوصيتهم.
من أجل حل هذه المعضلة ، يمكن اعتماد التقنيات القائمة على الخصوصية لحماية خصوصية البيانات على السلسلة ، مثل التشفير المتجانس والحوسبة متعددة الأطراف. تسمح هذه الطرق بحماية البيانات على السلسلة مع الحفاظ على إمكانية التحقق من النموذج. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن ل ZKML توفير التحقق من البيانات والنماذج لضمان صحتها دون الكشف عن قيم وتفاصيل محددة حساسة.
يمكن أن يؤدي الجمع بين ZKML و blockchain إلى التغلب على معضلات الحوسبة والتخزين التي تواجهها نماذج التعلم الآلي على السلسلة ، مع حماية خصوصية البيانات على السلسلة. من خلال عملية الإثبات التي توفرها zkML ، يمكن تحقيق التحقق من البيانات والنماذج ، ويمكن تقليل تكلفة السلسلة تحت فرضية حماية الخصوصية.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضا تطبيق ZKML على حماية خصوصية مجموعات البيانات. في عملية مشاركة البيانات على السلسلة ، يمكن للمشاركين استخدام ZKML لإنشاء براهين المعرفة الصفرية التي تثبت أن بياناتهم تفي بشروط محددة دون الكشف عن تفاصيل البيانات الفعلية. بهذه الطريقة ، يمكن حماية خصوصية المشاركين مع تسهيل مشاركة البيانات والتعاون فيها على السلسلة.
**بناء الذكاء الاصطناعي موثوق به على السلسلة: تطبيقات Arweave **
يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي على السلسلة مشكلة مهمة ، وهي كيفية ضمان أمن وموثوقية البيانات والنماذج. لحل هذه المشكلة ، يتمتع Arweave بقيمة تطبيق محتملة عالية جدا.
في عالم الذكاء الاصطناعي التقليدي ، غالبا ما يتم تخزين البيانات والنماذج في قواعد بيانات مركزية أو خدمات سحابية. هناك بعض المشاكل مع هذا النهج المركزي للتخزين. بادئ ذي بدء ، من الصعب ضمان أمن البيانات. يعني التخزين المركزي أن هناك خطر حدوث نقطة فشل واحدة ، مما قد يؤدي إلى عواقب وخيمة إذا تم تسريب البيانات أو مهاجمتها بشكل ضار. ثانيا، إمكانية تتبع البيانات غير كافية. نظرا لأن البيانات يتم تخزينها في خدمات مركزية ، فمن الصعب تسجيلها وتتبعها ونقلها بشكل كامل ، مما يشكل تحديا للثقة والجدارة بالثقة.
Arweave يحل هذه المشاكل مع شبكة التخزين اللامركزية. تستخدم شبكة تخزين Arweave آلية تخزين تسمى "تدوير الكتلة" ، حيث يتم الاحتفاظ بالبيانات المخزنة بشكل دائم في الشبكة دون حذفها. هذا يعني أنه بمجرد تخزين الذكاء الاصطناعي البيانات والنماذج في Arweave ، فلن يتم فقدها أو العبث بها أبدا ، مما يعزز بشكل كبير من أمان البيانات وموثوقيتها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن شبكة تخزين Arweave لا مركزية ، ولا يوجد خطر من نقطة فشل مركزية واحدة ، والتي يمكن أن توفر أمانا واستقرارا أعلى.
بالإضافة إلى تعزيز أمن البيانات وموثوقيتها ، فإن تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي إلى Arweave يجعل الذكاء الاصطناعي على السلسلة أكثر شفافية وموثوقية. يمكن الوصول إلى البيانات والنماذج المخزنة من خلال Arweave ومراجعتها من قبل مختلف المشاركين في السلسلة ، مما يتيح إمكانية تتبع البيانات والشفافية. تزيد هذه الشفافية من مصداقية الذكاء الاصطناعي على السلسلة وتقلل من احتمالية الغش والاحتيال المحتملين. في الوقت نفسه ، من خلال مراجعة البيانات والنماذج بشكل مفتوح ، يمكنها أيضا تعزيز التقدم والتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتعزيز تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام ، توفر شبكة تخزين البيانات اللامركزية في Arweave تخزينا دائما للبيانات وتعزز أمان البيانات وإمكانية تتبعها. من خلال تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي في Arweave ، يمكن الذكاء الاصطناعي على السلسلة اكتساب ثقة أوسع ، وتحقيق قدر أكبر من الشفافية والجدارة بالثقة. يوفر تطبيق Arweave حلا جديدا لتطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة التي يمكن أن تحقق قيمة أكبر للعالم الذكي في المستقبل.
خاتمة
تعد تقنية ZKML (التعلم الآلي بدون معرفة) تقنية متطورة لا تزال في المراحل الأولى من التطوير. في حين أن لديها إمكانات كبيرة ، إلا أنها تواجه أيضا بعض التعزيزات والاختناقات التي تحتاج إلى حل من قبل الباحثين والمطورين على حد سواء.
بادئ ذي بدء ، يتمثل أحد التحديات الرئيسية لتقنية ZKML في كيفية ضمان خصوصية البيانات وأمانها. في نماذج التعلم الآلي التقليدية ، غالبا ما تحتاج البيانات إلى تخزينها ومعالجتها مركزيا ، مما قد يجعل البيانات عرضة للهجوم وسوء الاستخدام. تستخدم تقنية ZKML إثباتات المعرفة الصفرية وخوارزميات التشفير لحماية خصوصية البيانات ، مما يتيح مشاركة البيانات بين المستخدمين ونماذج التعلم الآلي دون الكشف عن تفاصيل البيانات. ومع ذلك ، لا تزال تقنية ZKML الحالية بحاجة إلى مزيد من التطوير لتحسين خصوصية البيانات وأداء الحماية.
ثانيا ، تواجه تقنية ZKML أيضا بعض التحديات من حيث الكفاءة الحسابية. نظرا لأن ZKML يتطلب حسابات معقدة لإثبات المعرفة الصفرية وعمليات تشفير ، فإنه يؤدي إلى زيادة التكاليف الحسابية. من أجل تحسين الكفاءة الحسابية ل ZKML ، يستكشف الباحثون والمطورون باستمرار خوارزميات وتقنيات جديدة لتقليل التعقيد الحسابي وزيادة سرعة المعالجة.
بالإضافة إلى ذلك ، تعد قابلية تطوير تقنية zkML مشكلة ملحة أيضا. في التكنولوجيا الحالية ، غالبا ما يتطلب ZKML كميات كبيرة من موارد الحوسبة ومساحة التخزين لدعم مهام الحوسبة المعقدة. هذا يحد من استخدام ZKML في التطبيقات واسعة النطاق ، حيث قد لا تفي العديد من الأجهزة بهذه المتطلبات. لذلك ، يعمل الباحثون والمطورون على تطوير تقنية ZKML أكثر كفاءة وقابلية للتطوير لتلبية احتياجات سيناريوهات التطبيقات المختلفة.
على الرغم من أن تقنية ZKML لا تزال تواجه بعض التحديات ، إلا أن آفاق تطبيقها لا تزال واسعة. خاصة في مساحة blockchain ، يمكن أن توفر تقنية ZKML للمستخدمين درجة أكبر من خصوصية البيانات وأمانها. في الوقت نفسه ، يمكن أن يحقق الجمع بين تقنية ZKML و blockchain التعلم الآلي اللامركزي والنماذج المشتركة ، وبالتالي بناء نظام بيئي للتعلم الآلي أكثر انفتاحا وشفافية.
بالإضافة إلى تطوير تقنية ZKML ، تحاول Arweave ، كشبكة تخزين لامركزية ، تلبية احتياجات السوق. يوفر Arweave للمستخدمين إمكانات قوية لإدارة البيانات وحمايتها من خلال توفير تخزين موثوق به على المدى الطويل والحفاظ على البيانات بشكل دائم. من خلال تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي على blockchain ، يضمن Arweave أمان البيانات وإمكانية الوصول إليها ، مما يمنع العبث بها أو فقدانها. هذا يجعل من السهل على المستخدمين إدارة البيانات ومشاركتها ، مع فتح الاحتمالات المحتملة لمزيد من حالات الاستخدام.
بشكل عام ، لا تزال تقنية ZKML في المراحل الأولى من التطوير وتواجه بعض التحديات ، لكن إمكانات تطبيقها ضخمة. من خلال البحث المستمر والابتكار ، يمكن توقع أن تجلب تقنية ZKML الابتكار والاختراقات في مختلف المجالات ، وتتحد مع شبكات التخزين اللامركزية مثل Arweave لبناء نظام إدارة وحماية بيانات أكثر أمانا وكفاءة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
كيفية بناء الذكاء الاصطناعي موثوق به على السلسلة: رؤية تطبيق Arweave
! [كيفية بناء الذكاء الاصطناعي موثوق به على السلسلة: رؤية تطبيق Arweave] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
كتبه سبايك @ مساهم في PermaDAO
审阅: ليمون @ مساهم في PermaDAO
تمهيد
الذكاء الاصطناعي و ZK و Arweave هي مفاهيم تقنية ساخنة تلعب دورا مهما في النظام البيئي الذكاء الاصطناعي. بادئ ذي بدء ، يشير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) إلى التكنولوجيا التي تحاكي وتقلد السلوك الذكي والقدرة على اتخاذ القرار للبشر من خلال أجهزة الكمبيوتر. ZK (دليل المعرفة الصفرية) هي تقنية تشفير تستخدم لإثبات صحة البيان دون الكشف عن أي معلومات إضافية. Arweave هي شبكة تخزين لامركزية ومستمرة توفر تخزينا موثوقا وطويل الأجل للبيانات.
تطورت الذكاء الاصطناعي بسرعة خلال السنوات القليلة الماضية ، مما أدى إلى انفجار في مجال التعلم الآلي. يمكننا تتبع ثلاثة تغييرات رئيسية في رحلة التعلم الآلي: التحسينات في الخوارزميات ، وزيادة البيانات ، وزيادة قوة الحوسبة. ومع ذلك ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه بعض المشاكل ، مثل عتامة نماذج الصندوق الأسود وتحيز مجموعات البيانات.
تلعب تقنية ZK دورا تكميليا طبيعيا في التعلم الآلي. في التعلم الآلي التقليدي ، غالبا ما تحتاج النماذج إلى الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الحساسة ، مما يجعل خصوصية البيانات مصدر قلق مهم. باستخدام تقنية ZK ، يمكن إجراء التحقق والحساب دون الكشف عن البيانات الحساسة ، مما يحسن خصوصية البيانات وأمانها.
في الوقت نفسه ، كان لمسألة الثقة تأثير كبير على مجال الذكاء الاصطناعي. أولا، تميل النتائج التي تنتجها الذكاء الاصطناعي إلى درجة معينة من عدم اليقين، وهو ما قد يكون غير مقبول في بعض سيناريوهات صنع القرار الرئيسية. ثانيا ، يوجد الكثير من البيانات في التخزين المركزي ، مما يجعل البيانات عرضة للتلاعب وسوء الاستخدام.
لحل هذه المشكلات ، تم اقتراح فكرة الجمع بين ZKML (التعلم الآلي في ظل براهين المعرفة الصفرية) مع blockchain. ومع ذلك ، هناك بعض المعضلات في جلب نماذج التعلم الآلي على السلسلة ، مثل زيادة تكاليف الحوسبة والتخزين ، فضلا عن مشكلات الخصوصية والأمان للبيانات على السلسلة.
يمكن ل ZKML جعل سلاسل الكتل مستقلة تماما ولامركزية. من خلال الاستفادة من تقنية ZK ، يمكن التحقق من صحة النماذج المنشورة على blockchain دون الكشف عن بيانات محددة وتفاصيل النموذج. هذا يجعل blockchain ذكيا ويمكن استخدامه لتنفيذ سيناريوهات مختلفة ، مثل التمويل والرعاية الصحية.
ومع ذلك ، لكي تكتسب الذكاء الاصطناعي على السلسلة ثقة أوسع ، فإن حل مشكلة تخزين البيانات والنماذج أمر بالغ الأهمية. هذا هو المكان الذي يأتي فيه Arweave ، والذي يوفر شبكة تخزين بيانات لامركزية ويضمن التخزين الدائم للبيانات. لا يؤدي تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي في Arweave إلى تعزيز أمان البيانات وإمكانية تتبعها فحسب ، بل يجعل أيضا الذكاء الاصطناعي على السلسلة أكثر شفافية وموثوقية.
في الوقت الحاضر ، لا تزال تقنية ZKML في المراحل الأولى من التطوير ، وتواجه بعض التعزيزات والاختناقات. يستكشف الباحثون والمطورون كيفية حل التحديات التقنية والبحث عن حلول أفضل لتنفيذ تطبيقات ZKML في blockchain.
أخيرا ، تعمل Arweave كشبكة تخزين لامركزية مخصصة لاكتشاف احتياجات السوق وتلبيتها. يوفر للمستخدمين إمكانات قوية لإدارة البيانات وحمايتها من خلال توفير تخزين موثوق به على المدى الطويل والحفاظ على البيانات بشكل دائم.
باختصار ، تلعب الذكاء الاصطناعي و ZK و Arweave دورا مهما في النظام البيئي الذكاء الاصطناعي. يمكن تحقيق ذكية ولامركزية على السلسلة من خلال الجمع بين تقنية ZK و blockchain ، ويوفر Arweave حلا موثوقا ودائما لتخزين البيانات. مع التطوير والتحسين المستمر للتكنولوجيا ، نعتقد أن هذه التقنيات ستجلب فرصا وتحديات جديدة لمجال الذكاء الاصطناعي.
**ثلاثة تطورات في تطوير الذكاء الاصطناعي وعتامة النموذج **
لقد قطعت الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا شوطا طويلا في السنوات القليلة الماضية ، حيث كانت التحسينات في الخوارزميات والبيانات وقوة الحوسبة هي العوامل الرئيسية الثلاثة التي تدفع تقدمها. ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، نظرا لتعقيد نماذج التعلم العميق ، أصبح عتامة النماذج تدريجيا انتقادا مهما في تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
أولا ، تحسين الخوارزمية
يعد تحسين الخوارزميات أحد العوامل المهمة التي تدفع تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، والتي حققت اختراقات كبيرة في العديد من المجالات. على سبيل المثال ، يمكن للخوارزميات التقليدية في مجال تصنيف الصور استخراج ميزات بسيطة فقط ، بينما تتعلم الشبكات العصبية التلافيفية للتعلم العميق (CNNs) ميزات صور أكثر تعقيدا من خلال هياكل شبكة متعددة المستويات ، وبالتالي تحقيق نتائج تصنيف أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك ، أحدث إدخال شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ثورة في مجالات مثل توليد الصور ومعالجتها.
ثانيا ، الزيادة في البيانات
مع التطور السريع للإنترنت ، تستمر البيانات الضخمة في الظهور ، مما يوفر دعما كبيرا لتطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تسمح الزيادة في البيانات للنماذج الذكاء الاصطناعي بتعلم وفهم مجموعة متنوعة من المشكلات بشكل أفضل. على سبيل المثال ، يمكن لنماذج التعلم العميق في مجال معالجة اللغة الطبيعية الحصول على فهم دلالي أكثر ثراء ودقة من خلال التدريب على متن السفن على نطاق واسع. يعمل نموذج BERT من Google على تحسين أداء معالجة اللغة الطبيعية من خلال التدريب المسبق للبيانات النصية واسعة النطاق.
ثالثا ، تحسين قوة الحوسبة
تعد الزيادة في قوة الحوسبة محركا مهما آخر لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في السنوات الأخيرة ، قدم التطور السريع لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) دعما قويا للتدريب والاستدلال على نماذج التعلم العميق. على سبيل المثال ، يتفوق ChatGPT على العديد من النماذج التقليدية في LLM (مجال النموذج الكبير) بفضل قوة الحوسبة القوية التي تمكن النماذج الذكاء الاصطناعي من معالجة مشكلات صنع القرار والتفكير المعقدة بسهولة.
في حين أن الذكاء الاصطناعي قد خطت خطوات هائلة في الخوارزميات والبيانات وقوة الحوسبة ، فإن المشكلة التي تلت ذلك المتمثلة في عتامة النموذج قد جذبت أيضا اهتماما واسع النطاق. العدد الكبير من المعلمات والطبقات من نماذج التعلم العميق يجعل من الصعب فهم عملية صنع القرار داخل النموذج. على سبيل المثال ، بالنسبة لنموذج تصنيف الصور ، من الصعب شرح سبب تصنيف صورة إدخال معينة في فئة معينة. وهذا يشكل تحديات لقابلية تفسير النموذج ومصداقيته.
من أجل حل مشكلة عتامة النموذج ، اقترح الباحثون سلسلة من الطرق ، مثل تقنيات التصور وضغط النموذج والخوارزميات التوضيحية. يمكن أن تساعد تقنيات التصور الأشخاص على فهم نقاط الضعف ومناطق الضعف في النموذج من خلال توليد عينات عدائية من خلال شبكات الخصومة التوليدية (GANs). يعمل ضغط النموذج على تحسين قابلية تفسير النموذج وكفاءته عن طريق تقليل معلمات النموذج والتعقيد الحسابي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد الخوارزميات التوضيحية الأشخاص على فهم منطق صنع القرار للنموذج من خلال إنشاء أشجار أو قواعد القرار.
** ZKML و Blockchain: حل معضلة نماذج التعلم الآلي على السلسلة **
مع ظهور تقنية blockchain ، أصبح وضع نماذج التعلم الآلي على السلسلة مخططا يحظى بمشاهدة كبيرة. ومع ذلك ، هناك بعض المعضلات ، مثل زيادة تكاليف الحوسبة والتخزين ، فضلا عن مشكلات الخصوصية والأمان مع البيانات على السلسلة. لحل هذه المشكلات ، توصلت الصناعة إلى فكرة الجمع بين التعلم الآلي (ZKML) في ظل براهين المعرفة الصفرية مع blockchain. ستستكشف هذه المقالة التقارب بين ZKML و blockchain وتحلل حلولها المحتملة لنماذج التعلم الآلي لتكون على السلسلة.
في عالم اليوم القائم على البيانات ، أصبحت نماذج التعلم الآلي مستخدمة على نطاق واسع. ومع ذلك ، في مواجهة قضايا نشر النماذج ومشاركتها ، تصبح حماية الملكية الفكرية لمالكي النماذج وخصوصية المستخدمين تحديا. من أجل حل هذه المشكلات ، اقترح بعض العلماء فكرة وضع نماذج التعلم الآلي على السلسلة للاستفادة من الخصائص اللامركزية والشفافة والآمنة ل blockchain. ومع ذلك ، فإن هذا النهج يواجه أيضا بعض المعضلات.
المعضلة الأولى: زيادة تكاليف الحوسبة والتخزين
يتطلب وضع نماذج التعلم الآلي على السلسلة الكثير من موارد الحوسبة والتخزين ، مما قد يؤدي إلى تباطؤ المعاملات على السلسلة وزيادة التكاليف. تعد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية مكلفة بالفعل في الحساب والتخزين ، وقد يؤدي وضعها على السلسلة إلى تفاقم المشكلة.
لحل هذه المعضلة ، يمكن تطبيق ZKML على العملية على السلسلة لنماذج التعلم الآلي. يسمح ZKML بإخراج عملية التحقق من صحة البيانات والتحقق من صحة النموذج من blockchain ، مما يقلل من تكلفة الحساب والتخزين عن طريق إنشاء براهين المعرفة الصفرية التي تثبت صحة البيانات والنماذج. بهذه الطريقة ، يمكن ضمان أمان النموذج مع تقليل تكاليف الحساب والتخزين للعملية على السلسلة.
المعضلة 2: قضايا الخصوصية والأمان للبيانات على السلسلة
إن إدخال نماذج التعلم الآلي على السلسلة يعني مشاركة النماذج والبيانات بطريقة مفتوحة وشفافة. ومع ذلك ، في كثير من الحالات ، قد لا يرغب مالك النموذج ومالك البيانات في جعلها عامة بالكامل من أجل حماية خصوصيتهم.
من أجل حل هذه المعضلة ، يمكن اعتماد التقنيات القائمة على الخصوصية لحماية خصوصية البيانات على السلسلة ، مثل التشفير المتجانس والحوسبة متعددة الأطراف. تسمح هذه الطرق بحماية البيانات على السلسلة مع الحفاظ على إمكانية التحقق من النموذج. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن ل ZKML توفير التحقق من البيانات والنماذج لضمان صحتها دون الكشف عن قيم وتفاصيل محددة حساسة.
يمكن أن يؤدي الجمع بين ZKML و blockchain إلى التغلب على معضلات الحوسبة والتخزين التي تواجهها نماذج التعلم الآلي على السلسلة ، مع حماية خصوصية البيانات على السلسلة. من خلال عملية الإثبات التي توفرها zkML ، يمكن تحقيق التحقق من البيانات والنماذج ، ويمكن تقليل تكلفة السلسلة تحت فرضية حماية الخصوصية.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضا تطبيق ZKML على حماية خصوصية مجموعات البيانات. في عملية مشاركة البيانات على السلسلة ، يمكن للمشاركين استخدام ZKML لإنشاء براهين المعرفة الصفرية التي تثبت أن بياناتهم تفي بشروط محددة دون الكشف عن تفاصيل البيانات الفعلية. بهذه الطريقة ، يمكن حماية خصوصية المشاركين مع تسهيل مشاركة البيانات والتعاون فيها على السلسلة.
**بناء الذكاء الاصطناعي موثوق به على السلسلة: تطبيقات Arweave **
يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي على السلسلة مشكلة مهمة ، وهي كيفية ضمان أمن وموثوقية البيانات والنماذج. لحل هذه المشكلة ، يتمتع Arweave بقيمة تطبيق محتملة عالية جدا.
في عالم الذكاء الاصطناعي التقليدي ، غالبا ما يتم تخزين البيانات والنماذج في قواعد بيانات مركزية أو خدمات سحابية. هناك بعض المشاكل مع هذا النهج المركزي للتخزين. بادئ ذي بدء ، من الصعب ضمان أمن البيانات. يعني التخزين المركزي أن هناك خطر حدوث نقطة فشل واحدة ، مما قد يؤدي إلى عواقب وخيمة إذا تم تسريب البيانات أو مهاجمتها بشكل ضار. ثانيا، إمكانية تتبع البيانات غير كافية. نظرا لأن البيانات يتم تخزينها في خدمات مركزية ، فمن الصعب تسجيلها وتتبعها ونقلها بشكل كامل ، مما يشكل تحديا للثقة والجدارة بالثقة.
Arweave يحل هذه المشاكل مع شبكة التخزين اللامركزية. تستخدم شبكة تخزين Arweave آلية تخزين تسمى "تدوير الكتلة" ، حيث يتم الاحتفاظ بالبيانات المخزنة بشكل دائم في الشبكة دون حذفها. هذا يعني أنه بمجرد تخزين الذكاء الاصطناعي البيانات والنماذج في Arweave ، فلن يتم فقدها أو العبث بها أبدا ، مما يعزز بشكل كبير من أمان البيانات وموثوقيتها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن شبكة تخزين Arweave لا مركزية ، ولا يوجد خطر من نقطة فشل مركزية واحدة ، والتي يمكن أن توفر أمانا واستقرارا أعلى.
بالإضافة إلى تعزيز أمن البيانات وموثوقيتها ، فإن تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي إلى Arweave يجعل الذكاء الاصطناعي على السلسلة أكثر شفافية وموثوقية. يمكن الوصول إلى البيانات والنماذج المخزنة من خلال Arweave ومراجعتها من قبل مختلف المشاركين في السلسلة ، مما يتيح إمكانية تتبع البيانات والشفافية. تزيد هذه الشفافية من مصداقية الذكاء الاصطناعي على السلسلة وتقلل من احتمالية الغش والاحتيال المحتملين. في الوقت نفسه ، من خلال مراجعة البيانات والنماذج بشكل مفتوح ، يمكنها أيضا تعزيز التقدم والتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتعزيز تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام ، توفر شبكة تخزين البيانات اللامركزية في Arweave تخزينا دائما للبيانات وتعزز أمان البيانات وإمكانية تتبعها. من خلال تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي في Arweave ، يمكن الذكاء الاصطناعي على السلسلة اكتساب ثقة أوسع ، وتحقيق قدر أكبر من الشفافية والجدارة بالثقة. يوفر تطبيق Arweave حلا جديدا لتطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة التي يمكن أن تحقق قيمة أكبر للعالم الذكي في المستقبل.
خاتمة
تعد تقنية ZKML (التعلم الآلي بدون معرفة) تقنية متطورة لا تزال في المراحل الأولى من التطوير. في حين أن لديها إمكانات كبيرة ، إلا أنها تواجه أيضا بعض التعزيزات والاختناقات التي تحتاج إلى حل من قبل الباحثين والمطورين على حد سواء.
بادئ ذي بدء ، يتمثل أحد التحديات الرئيسية لتقنية ZKML في كيفية ضمان خصوصية البيانات وأمانها. في نماذج التعلم الآلي التقليدية ، غالبا ما تحتاج البيانات إلى تخزينها ومعالجتها مركزيا ، مما قد يجعل البيانات عرضة للهجوم وسوء الاستخدام. تستخدم تقنية ZKML إثباتات المعرفة الصفرية وخوارزميات التشفير لحماية خصوصية البيانات ، مما يتيح مشاركة البيانات بين المستخدمين ونماذج التعلم الآلي دون الكشف عن تفاصيل البيانات. ومع ذلك ، لا تزال تقنية ZKML الحالية بحاجة إلى مزيد من التطوير لتحسين خصوصية البيانات وأداء الحماية.
ثانيا ، تواجه تقنية ZKML أيضا بعض التحديات من حيث الكفاءة الحسابية. نظرا لأن ZKML يتطلب حسابات معقدة لإثبات المعرفة الصفرية وعمليات تشفير ، فإنه يؤدي إلى زيادة التكاليف الحسابية. من أجل تحسين الكفاءة الحسابية ل ZKML ، يستكشف الباحثون والمطورون باستمرار خوارزميات وتقنيات جديدة لتقليل التعقيد الحسابي وزيادة سرعة المعالجة.
بالإضافة إلى ذلك ، تعد قابلية تطوير تقنية zkML مشكلة ملحة أيضا. في التكنولوجيا الحالية ، غالبا ما يتطلب ZKML كميات كبيرة من موارد الحوسبة ومساحة التخزين لدعم مهام الحوسبة المعقدة. هذا يحد من استخدام ZKML في التطبيقات واسعة النطاق ، حيث قد لا تفي العديد من الأجهزة بهذه المتطلبات. لذلك ، يعمل الباحثون والمطورون على تطوير تقنية ZKML أكثر كفاءة وقابلية للتطوير لتلبية احتياجات سيناريوهات التطبيقات المختلفة.
على الرغم من أن تقنية ZKML لا تزال تواجه بعض التحديات ، إلا أن آفاق تطبيقها لا تزال واسعة. خاصة في مساحة blockchain ، يمكن أن توفر تقنية ZKML للمستخدمين درجة أكبر من خصوصية البيانات وأمانها. في الوقت نفسه ، يمكن أن يحقق الجمع بين تقنية ZKML و blockchain التعلم الآلي اللامركزي والنماذج المشتركة ، وبالتالي بناء نظام بيئي للتعلم الآلي أكثر انفتاحا وشفافية.
بالإضافة إلى تطوير تقنية ZKML ، تحاول Arweave ، كشبكة تخزين لامركزية ، تلبية احتياجات السوق. يوفر Arweave للمستخدمين إمكانات قوية لإدارة البيانات وحمايتها من خلال توفير تخزين موثوق به على المدى الطويل والحفاظ على البيانات بشكل دائم. من خلال تخزين البيانات والنماذج الذكاء الاصطناعي على blockchain ، يضمن Arweave أمان البيانات وإمكانية الوصول إليها ، مما يمنع العبث بها أو فقدانها. هذا يجعل من السهل على المستخدمين إدارة البيانات ومشاركتها ، مع فتح الاحتمالات المحتملة لمزيد من حالات الاستخدام.
بشكل عام ، لا تزال تقنية ZKML في المراحل الأولى من التطوير وتواجه بعض التحديات ، لكن إمكانات تطبيقها ضخمة. من خلال البحث المستمر والابتكار ، يمكن توقع أن تجلب تقنية ZKML الابتكار والاختراقات في مختلف المجالات ، وتتحد مع شبكات التخزين اللامركزية مثل Arweave لبناء نظام إدارة وحماية بيانات أكثر أمانا وكفاءة.