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Escrito por Spike @ Colaborador de PermaDAO
审阅: Lemon @ Colaborador de PermaDAO
Prefacio
AI, ZK y Arweave son conceptos tecnológicos candentes que desempeñan un papel importante en el ecosistema de la IA. En primer lugar, la IA (inteligencia artificial) se refiere a la tecnología que simula e imita el comportamiento inteligente y la capacidad de toma de decisiones de los humanos a través de los ordenadores. ZK (Zero-Knowledge Proof) es una técnica criptográfica que se utiliza para demostrar que una afirmación es verdadera sin revelar ninguna información adicional. Arweave es una red de almacenamiento descentralizada y persistente que proporciona un almacenamiento de datos fiable y a largo plazo.
La IA ha evolucionado rápidamente en los últimos años, lo que ha provocado una explosión en todo el campo del aprendizaje automático. Podemos remontarnos a tres cambios principales en el viaje del aprendizaje automático: mejoras en los algoritmos, aumento de los datos y aumento de la potencia de cálculo. Sin embargo, la IA todavía se enfrenta a algunos problemas, como la opacidad de los modelos de caja negra y el sesgo de los conjuntos de datos.
La tecnología ZK tiene un papel complementario natural en el aprendizaje automático. En el aprendizaje automático tradicional, los modelos a menudo necesitan acceder a grandes cantidades de datos confidenciales, lo que hace que la privacidad de los datos sea una preocupación importante. Con la tecnología ZK, la verificación y el cálculo se pueden realizar sin revelar datos confidenciales, lo que mejora la privacidad y la seguridad de los datos.
Al mismo tiempo, la cuestión de la confianza ha tenido un impacto significativo en el campo de la IA. En primer lugar, los resultados producidos por la IA tienden a tener un cierto grado de incertidumbre, que puede ser inaceptable en algunos escenarios clave de toma de decisiones. En segundo lugar, gran parte de los datos existen en almacenamiento centralizado, lo que hace que los datos sean vulnerables a la manipulación y el uso indebido.
Para resolver estos problemas, se planteó la idea de combinar ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) con blockchain. Sin embargo, existen algunos dilemas a la hora de llevar los modelos de aprendizaje automático a la cadena, como el aumento de los costes informáticos y de almacenamiento, así como los problemas de privacidad y seguridad de los datos en la cadena.
ZKML puede hacer que las cadenas de bloques sean totalmente autónomas y descentralizadas. Al aprovechar la tecnología ZK, los modelos publicados en la cadena de bloques se pueden validar sin exponer datos específicos y detalles del modelo. Esto hace que la cadena de bloques sea inteligente y se puede utilizar para implementar varios escenarios, como las finanzas y la atención médica.
Sin embargo, para que la IA en cadena gane una mayor confianza, es fundamental resolver el problema del almacenamiento de datos y modelos. Aquí es donde entra en juego Arweave, que proporciona una red de almacenamiento de datos descentralizada y garantiza el almacenamiento permanente de los datos. El almacenamiento de datos y modelos de IA en Arweave no solo mejora la seguridad y la trazabilidad de los datos, sino que también hace que la IA en cadena sea más transparente y confiable.
En la actualidad, la tecnología ZKML aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, enfrentándose a algunos refuerzos y cuellos de botella. Los investigadores y desarrolladores están explorando cómo resolver desafíos técnicos y buscar mejores soluciones para implementar aplicaciones ZKML en blockchain.
Por último, Arweave sirve como una red de almacenamiento descentralizada dedicada a descubrir y satisfacer las necesidades del mercado. Proporciona a los usuarios potentes capacidades de gestión y protección de datos al proporcionar un almacenamiento fiable a largo plazo y una preservación permanente de los datos.
En resumen, la IA, ZK y Arweave desempeñan un papel importante en el ecosistema de la IA. Se puede lograr una cadena inteligente y descentralizada combinando la tecnología ZK y blockchain, y Arweave proporciona una solución de almacenamiento de datos confiable y permanente. Con el desarrollo y la mejora continuos de la tecnología, creemos que estas tecnologías traerán nuevas oportunidades y desafíos al campo de la inteligencia artificial.
Tres avances en el desarrollo de la IA y la opacidad de los modelos
La tecnología de IA ha recorrido un largo camino en los últimos años, y las mejoras en los algoritmos, los datos y la potencia informática son los tres factores clave que impulsan su progreso. Sin embargo, al mismo tiempo, debido a la complejidad de los modelos de aprendizaje profundo, la opacidad de los modelos se ha convertido gradualmente en una crítica importante en el desarrollo de la tecnología de IA.
En primer lugar, la mejora del algoritmo
La mejora de los algoritmos es uno de los factores importantes que impulsan el desarrollo de la tecnología de IA, que ha logrado grandes avances en muchos campos. Por ejemplo, los algoritmos tradicionales en el campo de la clasificación de imágenes solo pueden extraer características simples, mientras que las redes neuronales convolucionales (CNN) de aprendizaje profundo aprenden características de imágenes más complejas a través de estructuras de red de varios niveles, logrando así resultados de clasificación más precisos. Además, la introducción de las redes generativas adversarias (GAN) ha revolucionado áreas como la generación y el procesamiento de imágenes.
En segundo lugar, el aumento de los datos
Con el rápido desarrollo de Internet, siguen surgiendo datos masivos, lo que proporciona un gran apoyo para el desarrollo de la tecnología de IA. El aumento de los datos permite que los modelos de IA aprendan y comprendan mejor una variedad de problemas. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo en el campo del procesamiento del lenguaje natural pueden obtener una comprensión semántica más rica y precisa a través del entrenamiento de corpus a gran escala. El modelo BERT de Google mejora aún más el rendimiento del procesamiento del lenguaje natural mediante el entrenamiento previo de datos de texto a gran escala.
En tercer lugar, la mejora de la potencia de cálculo
El aumento de la potencia informática es otro factor importante para el desarrollo de la tecnología de IA. En los últimos años, el rápido desarrollo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) ha proporcionado un fuerte apoyo para el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, ChatGPT supera a muchos modelos tradicionales en LLM (Large Model Domain) gracias a una potente potencia informática que permite a los modelos de IA abordar fácilmente problemas complejos de toma de decisiones y razonamiento.
Si bien la IA ha logrado enormes avances en algoritmos, datos y potencia informática, el consiguiente problema de la opacidad del modelo también ha atraído una atención generalizada. La gran cantidad de parámetros y capas de modelos de aprendizaje profundo dificulta la comprensión del proceso de toma de decisiones dentro del modelo. Por ejemplo, para un modelo de clasificación de imágenes, es difícil explicar por qué una imagen de entrada determinada se clasifica en una categoría determinada. Esto plantea desafíos a la interpretabilidad y credibilidad del modelo.
Para resolver el problema de la opacidad del modelo, los investigadores han propuesto una serie de métodos, como las técnicas de visualización, la compresión del modelo y los algoritmos explicativos. Las técnicas de visualización pueden ayudar a las personas a comprender las debilidades y áreas de debilidad del modelo mediante la generación de muestras adversarias a través de redes generativas adversarias (GAN). La compresión del modelo mejora la interpretabilidad y la eficiencia del modelo al reducir los parámetros del modelo y la complejidad computacional. Además, los algoritmos explicativos pueden ayudar a las personas a comprender la lógica de toma de decisiones del modelo mediante la generación de árboles de decisión o reglas.
ZKML y Blockchain: Resolviendo el dilema de los modelos de aprendizaje automático en la cadena
Con el auge de la tecnología blockchain, poner modelos de aprendizaje automático en la cadena se ha convertido en un esquema muy observado. Sin embargo, existen algunos dilemas, como el aumento de los costes informáticos y de almacenamiento, así como los problemas de privacidad y seguridad de los datos en cadena. Para resolver estos problemas, a la industria se le ha ocurrido la idea de combinar el aprendizaje automático (ZKML) bajo pruebas de conocimiento cero con blockchain. Este artículo explorará la convergencia de ZKML y blockchain y analizará sus posibles soluciones para que los modelos de aprendizaje automático estén en la cadena.
En el mundo actual basado en datos, los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más. Sin embargo, ante los problemas de implementación y uso compartido de modelos, la protección de la propiedad intelectual de los propietarios de modelos y la privacidad de los usuarios se convierte en un desafío. Para resolver estos problemas, algunos estudiosos han propuesto la idea de poner modelos de aprendizaje automático en la cadena para aprovechar las características descentralizadas, transparentes y seguras de blockchain. Sin embargo, este enfoque también se enfrenta a algunos dilemas.
Dilema uno: Aumento de los costes informáticos y de almacenamiento
Poner modelos de aprendizaje automático en la cadena requiere una gran cantidad de recursos informáticos y de almacenamiento, lo que puede conducir a transacciones más lentas en la cadena y a un aumento de los costes. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático ya son costosos de calcular y almacenar, y ponerlos en la cadena podría exacerbar el problema.
Para resolver este dilema, ZKML se puede aplicar al proceso en cadena de los modelos de aprendizaje automático. ZKML permite sacar el proceso de validación de datos y validación de modelos fuera de la cadena de bloques, reduciendo el costo de computación y almacenamiento al generar pruebas de conocimiento cero que demuestran la exactitud de los datos y modelos. De esta manera, se puede garantizar la seguridad del modelo al tiempo que se reducen los costes de cálculo y almacenamiento del proceso on-chain.
Dilema 2: Problemas de privacidad y seguridad de los datos on-chain
Llevar los modelos de aprendizaje automático a la cadena significa compartir modelos y datos de forma abierta y transparente. Sin embargo, en muchos casos, es posible que el propietario del modelo y el propietario de los datos no quieran hacerlo completamente público para proteger su privacidad.
Para resolver este dilema, se pueden adoptar tecnologías basadas en la privacidad para proteger la privacidad de los datos en cadena, como el cifrado homomórfico y la computación multipartita. Estos métodos permiten proteger los datos en la cadena mientras se mantiene la verificabilidad del modelo. Además, ZKML puede proporcionar además la verificación de datos y modelos para garantizar su exactitud sin exponer valores y detalles específicos sensibles.
La combinación de ZKML con blockchain puede superar los dilemas informáticos y de almacenamiento a los que se enfrentan los modelos de aprendizaje automático en la cadena, al tiempo que protege la privacidad de los datos en cadena. A través del proceso de prueba proporcionado por zkML, se puede realizar la verificación de datos y modelos, y se puede reducir el costo de la cadena bajo la premisa de proteger la privacidad.
Además, ZKML también se puede aplicar a la protección de la privacidad de las recopilaciones de datos. En el proceso de intercambio de datos en cadena, los participantes pueden usar ZKML para generar pruebas de conocimiento cero que demuestren que sus datos cumplen con condiciones específicas sin exponer los detalles reales de los datos. De esta manera, se puede proteger la privacidad de los participantes al tiempo que se facilita el intercambio y la colaboración de datos en cadena.
Creación de IA confiable en cadena: aplicaciones de Arweave
La aplicación de la IA en la cadena se enfrenta a un problema importante, que es cómo garantizar la seguridad y fiabilidad de los datos y modelos. Para resolver este problema, Arweave tiene un valor de aplicación potencial muy alto.
En el mundo tradicional de la IA, los datos y los modelos a menudo se almacenan en bases de datos centralizadas o servicios en la nube. Hay algunos problemas con este enfoque centralizado del almacenamiento. En primer lugar, la seguridad de los datos es difícil de garantizar. El almacenamiento centralizado significa que existe el riesgo de que se produzca un único punto de fallo, lo que puede tener graves consecuencias si los datos se filtran o se atacan de forma malintencionada. En segundo lugar, la trazabilidad de los datos es inadecuada. Dado que los datos se almacenan en servicios centralizados, su uso y transmisión son difíciles de registrar y rastrear por completo, lo que plantea un desafío para la confianza y la confiabilidad.
Arweave resuelve estos problemas con su red de almacenamiento descentralizada. La red de almacenamiento de Arweave utiliza un mecanismo de almacenamiento llamado "giro de bloques", en el que los datos almacenados se mantienen permanentemente en la red sin ser eliminados. Esto significa que una vez que los datos y modelos de IA se almacenan en Arweave, nunca se perderán ni se manipularán, lo que mejora en gran medida la seguridad y la confiabilidad de los datos. Además, la red de almacenamiento de Arweave está descentralizada y no hay riesgo de que se produzca un único punto de fallo centralizado, lo que puede proporcionar una mayor seguridad y estabilidad.
Además de mejorar la seguridad y la confiabilidad de los datos, el almacenamiento de datos y modelos de IA en Arweave hace que la IA en cadena sea más transparente y confiable. Varios participantes de la cadena pueden acceder a los datos y modelos almacenados a través de Arweave y revisarlos, lo que permite la trazabilidad y la transparencia de los datos. Esta transparencia aumenta la credibilidad de la IA on-chain y reduce la probabilidad de posibles trampas y fraudes. Al mismo tiempo, al revisar abiertamente los datos y los modelos, también puede promover el progreso y la cooperación en el campo de la IA y promover el desarrollo de la tecnología de IA.
En general, la red de almacenamiento de datos descentralizada de Arweave proporciona un almacenamiento permanente de datos y mejora la seguridad y la trazabilidad de los datos. Al almacenar datos y modelos de IA en Arweave, la IA en cadena puede ganar una mayor confianza, logrando una mayor transparencia y confiabilidad. La aplicación de Arweave proporciona una nueva solución para el desarrollo de IA en cadena que puede aportar un mayor valor al futuro mundo inteligente.
Conclusión
La tecnología ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) es una tecnología de vanguardia que aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo. Si bien tiene un gran potencial, también se enfrenta a algunos refuerzos y cuellos de botella que deben ser resueltos tanto por investigadores como por desarrolladores.
En primer lugar, uno de los principales desafíos de la tecnología ZKML es cómo garantizar la privacidad y seguridad de los datos. En los modelos tradicionales de aprendizaje automático, los datos a menudo deben almacenarse y procesarse de forma centralizada, lo que puede hacer que los datos sean vulnerables a ataques y usos indebidos. La tecnología ZKML utiliza pruebas de conocimiento cero y algoritmos de cifrado para proteger la privacidad de los datos, lo que permite compartir datos entre usuarios y modelos de aprendizaje automático sin exponer los detalles de los datos. Sin embargo, la tecnología ZKML actual aún debe desarrollarse aún más para mejorar la privacidad de los datos y el rendimiento de la protección.
En segundo lugar, la tecnología ZKML también se enfrenta a algunos retos en términos de eficiencia computacional. Debido a que ZKML requiere cálculos complejos de prueba de conocimiento cero y operaciones criptográficas, conduce a un aumento en los costos computacionales. Con el fin de mejorar la eficiencia computacional de ZKML, los investigadores y desarrolladores exploran constantemente nuevos algoritmos y tecnologías para reducir la complejidad computacional y aumentar la velocidad de procesamiento.
Además, la escalabilidad de la tecnología zkML también es un problema urgente. En la tecnología actual, ZKML a menudo requiere grandes cantidades de recursos informáticos y espacio de almacenamiento para soportar tareas informáticas complejas. Esto limita el uso de ZKML en aplicaciones a gran escala, ya que es posible que muchos dispositivos no cumplan con estos requisitos. Por lo tanto, los investigadores y desarrolladores están trabajando para desarrollar una tecnología ZKML más eficiente y escalable para satisfacer las necesidades de diferentes escenarios de aplicación.
Aunque la tecnología ZKML todavía se enfrenta a algunos desafíos, sus perspectivas de aplicación siguen siendo amplias. Especialmente en el espacio blockchain, la tecnología ZKML puede proporcionar a los usuarios un mayor grado de privacidad y seguridad de los datos. Al mismo tiempo, la combinación de ZKML y la tecnología blockchain puede realizar el aprendizaje automático descentralizado y los modelos compartidos, construyendo así un ecosistema de aprendizaje automático más abierto y transparente.
Además del desarrollo de la tecnología ZKML, Arweave, como red de almacenamiento descentralizada, también está tratando de satisfacer las necesidades del mercado. Arweave proporciona a los usuarios potentes capacidades de gestión y protección de datos al proporcionar un almacenamiento fiable a largo plazo y una preservación permanente de los datos. Al almacenar datos y modelos de IA en la cadena de bloques, Arweave garantiza la seguridad y accesibilidad de los datos, evitando que se manipulen o se pierdan. Esto facilita a los usuarios la gestión y el intercambio de datos, al tiempo que abre posibilidades potenciales para más casos de uso.
Con todo, la tecnología ZKML aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo y enfrenta algunos desafíos, pero su potencial de aplicación es enorme. A través de la investigación y la innovación continuas, se puede esperar que la tecnología ZKML traiga innovación y avances en varios campos, y se combine con redes de almacenamiento descentralizadas como Arweave para construir un sistema de gestión y protección de datos más seguro y eficiente.
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Cómo crear una IA on-chain de confianza: la visión de las aplicaciones de Arweave
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Escrito por Spike @ Colaborador de PermaDAO
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Prefacio
AI, ZK y Arweave son conceptos tecnológicos candentes que desempeñan un papel importante en el ecosistema de la IA. En primer lugar, la IA (inteligencia artificial) se refiere a la tecnología que simula e imita el comportamiento inteligente y la capacidad de toma de decisiones de los humanos a través de los ordenadores. ZK (Zero-Knowledge Proof) es una técnica criptográfica que se utiliza para demostrar que una afirmación es verdadera sin revelar ninguna información adicional. Arweave es una red de almacenamiento descentralizada y persistente que proporciona un almacenamiento de datos fiable y a largo plazo.
La IA ha evolucionado rápidamente en los últimos años, lo que ha provocado una explosión en todo el campo del aprendizaje automático. Podemos remontarnos a tres cambios principales en el viaje del aprendizaje automático: mejoras en los algoritmos, aumento de los datos y aumento de la potencia de cálculo. Sin embargo, la IA todavía se enfrenta a algunos problemas, como la opacidad de los modelos de caja negra y el sesgo de los conjuntos de datos.
La tecnología ZK tiene un papel complementario natural en el aprendizaje automático. En el aprendizaje automático tradicional, los modelos a menudo necesitan acceder a grandes cantidades de datos confidenciales, lo que hace que la privacidad de los datos sea una preocupación importante. Con la tecnología ZK, la verificación y el cálculo se pueden realizar sin revelar datos confidenciales, lo que mejora la privacidad y la seguridad de los datos.
Al mismo tiempo, la cuestión de la confianza ha tenido un impacto significativo en el campo de la IA. En primer lugar, los resultados producidos por la IA tienden a tener un cierto grado de incertidumbre, que puede ser inaceptable en algunos escenarios clave de toma de decisiones. En segundo lugar, gran parte de los datos existen en almacenamiento centralizado, lo que hace que los datos sean vulnerables a la manipulación y el uso indebido.
Para resolver estos problemas, se planteó la idea de combinar ZKML (Machine Learning under Zero-Knowledge Proofs) con blockchain. Sin embargo, existen algunos dilemas a la hora de llevar los modelos de aprendizaje automático a la cadena, como el aumento de los costes informáticos y de almacenamiento, así como los problemas de privacidad y seguridad de los datos en la cadena.
ZKML puede hacer que las cadenas de bloques sean totalmente autónomas y descentralizadas. Al aprovechar la tecnología ZK, los modelos publicados en la cadena de bloques se pueden validar sin exponer datos específicos y detalles del modelo. Esto hace que la cadena de bloques sea inteligente y se puede utilizar para implementar varios escenarios, como las finanzas y la atención médica.
Sin embargo, para que la IA en cadena gane una mayor confianza, es fundamental resolver el problema del almacenamiento de datos y modelos. Aquí es donde entra en juego Arweave, que proporciona una red de almacenamiento de datos descentralizada y garantiza el almacenamiento permanente de los datos. El almacenamiento de datos y modelos de IA en Arweave no solo mejora la seguridad y la trazabilidad de los datos, sino que también hace que la IA en cadena sea más transparente y confiable.
En la actualidad, la tecnología ZKML aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, enfrentándose a algunos refuerzos y cuellos de botella. Los investigadores y desarrolladores están explorando cómo resolver desafíos técnicos y buscar mejores soluciones para implementar aplicaciones ZKML en blockchain.
Por último, Arweave sirve como una red de almacenamiento descentralizada dedicada a descubrir y satisfacer las necesidades del mercado. Proporciona a los usuarios potentes capacidades de gestión y protección de datos al proporcionar un almacenamiento fiable a largo plazo y una preservación permanente de los datos.
En resumen, la IA, ZK y Arweave desempeñan un papel importante en el ecosistema de la IA. Se puede lograr una cadena inteligente y descentralizada combinando la tecnología ZK y blockchain, y Arweave proporciona una solución de almacenamiento de datos confiable y permanente. Con el desarrollo y la mejora continuos de la tecnología, creemos que estas tecnologías traerán nuevas oportunidades y desafíos al campo de la inteligencia artificial.
Tres avances en el desarrollo de la IA y la opacidad de los modelos
La tecnología de IA ha recorrido un largo camino en los últimos años, y las mejoras en los algoritmos, los datos y la potencia informática son los tres factores clave que impulsan su progreso. Sin embargo, al mismo tiempo, debido a la complejidad de los modelos de aprendizaje profundo, la opacidad de los modelos se ha convertido gradualmente en una crítica importante en el desarrollo de la tecnología de IA.
En primer lugar, la mejora del algoritmo
La mejora de los algoritmos es uno de los factores importantes que impulsan el desarrollo de la tecnología de IA, que ha logrado grandes avances en muchos campos. Por ejemplo, los algoritmos tradicionales en el campo de la clasificación de imágenes solo pueden extraer características simples, mientras que las redes neuronales convolucionales (CNN) de aprendizaje profundo aprenden características de imágenes más complejas a través de estructuras de red de varios niveles, logrando así resultados de clasificación más precisos. Además, la introducción de las redes generativas adversarias (GAN) ha revolucionado áreas como la generación y el procesamiento de imágenes.
En segundo lugar, el aumento de los datos
Con el rápido desarrollo de Internet, siguen surgiendo datos masivos, lo que proporciona un gran apoyo para el desarrollo de la tecnología de IA. El aumento de los datos permite que los modelos de IA aprendan y comprendan mejor una variedad de problemas. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo en el campo del procesamiento del lenguaje natural pueden obtener una comprensión semántica más rica y precisa a través del entrenamiento de corpus a gran escala. El modelo BERT de Google mejora aún más el rendimiento del procesamiento del lenguaje natural mediante el entrenamiento previo de datos de texto a gran escala.
En tercer lugar, la mejora de la potencia de cálculo
El aumento de la potencia informática es otro factor importante para el desarrollo de la tecnología de IA. En los últimos años, el rápido desarrollo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) ha proporcionado un fuerte apoyo para el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, ChatGPT supera a muchos modelos tradicionales en LLM (Large Model Domain) gracias a una potente potencia informática que permite a los modelos de IA abordar fácilmente problemas complejos de toma de decisiones y razonamiento.
Si bien la IA ha logrado enormes avances en algoritmos, datos y potencia informática, el consiguiente problema de la opacidad del modelo también ha atraído una atención generalizada. La gran cantidad de parámetros y capas de modelos de aprendizaje profundo dificulta la comprensión del proceso de toma de decisiones dentro del modelo. Por ejemplo, para un modelo de clasificación de imágenes, es difícil explicar por qué una imagen de entrada determinada se clasifica en una categoría determinada. Esto plantea desafíos a la interpretabilidad y credibilidad del modelo.
Para resolver el problema de la opacidad del modelo, los investigadores han propuesto una serie de métodos, como las técnicas de visualización, la compresión del modelo y los algoritmos explicativos. Las técnicas de visualización pueden ayudar a las personas a comprender las debilidades y áreas de debilidad del modelo mediante la generación de muestras adversarias a través de redes generativas adversarias (GAN). La compresión del modelo mejora la interpretabilidad y la eficiencia del modelo al reducir los parámetros del modelo y la complejidad computacional. Además, los algoritmos explicativos pueden ayudar a las personas a comprender la lógica de toma de decisiones del modelo mediante la generación de árboles de decisión o reglas.
ZKML y Blockchain: Resolviendo el dilema de los modelos de aprendizaje automático en la cadena
Con el auge de la tecnología blockchain, poner modelos de aprendizaje automático en la cadena se ha convertido en un esquema muy observado. Sin embargo, existen algunos dilemas, como el aumento de los costes informáticos y de almacenamiento, así como los problemas de privacidad y seguridad de los datos en cadena. Para resolver estos problemas, a la industria se le ha ocurrido la idea de combinar el aprendizaje automático (ZKML) bajo pruebas de conocimiento cero con blockchain. Este artículo explorará la convergencia de ZKML y blockchain y analizará sus posibles soluciones para que los modelos de aprendizaje automático estén en la cadena.
En el mundo actual basado en datos, los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más. Sin embargo, ante los problemas de implementación y uso compartido de modelos, la protección de la propiedad intelectual de los propietarios de modelos y la privacidad de los usuarios se convierte en un desafío. Para resolver estos problemas, algunos estudiosos han propuesto la idea de poner modelos de aprendizaje automático en la cadena para aprovechar las características descentralizadas, transparentes y seguras de blockchain. Sin embargo, este enfoque también se enfrenta a algunos dilemas.
Dilema uno: Aumento de los costes informáticos y de almacenamiento
Poner modelos de aprendizaje automático en la cadena requiere una gran cantidad de recursos informáticos y de almacenamiento, lo que puede conducir a transacciones más lentas en la cadena y a un aumento de los costes. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático ya son costosos de calcular y almacenar, y ponerlos en la cadena podría exacerbar el problema.
Para resolver este dilema, ZKML se puede aplicar al proceso en cadena de los modelos de aprendizaje automático. ZKML permite sacar el proceso de validación de datos y validación de modelos fuera de la cadena de bloques, reduciendo el costo de computación y almacenamiento al generar pruebas de conocimiento cero que demuestran la exactitud de los datos y modelos. De esta manera, se puede garantizar la seguridad del modelo al tiempo que se reducen los costes de cálculo y almacenamiento del proceso on-chain.
Dilema 2: Problemas de privacidad y seguridad de los datos on-chain
Llevar los modelos de aprendizaje automático a la cadena significa compartir modelos y datos de forma abierta y transparente. Sin embargo, en muchos casos, es posible que el propietario del modelo y el propietario de los datos no quieran hacerlo completamente público para proteger su privacidad.
Para resolver este dilema, se pueden adoptar tecnologías basadas en la privacidad para proteger la privacidad de los datos en cadena, como el cifrado homomórfico y la computación multipartita. Estos métodos permiten proteger los datos en la cadena mientras se mantiene la verificabilidad del modelo. Además, ZKML puede proporcionar además la verificación de datos y modelos para garantizar su exactitud sin exponer valores y detalles específicos sensibles.
La combinación de ZKML con blockchain puede superar los dilemas informáticos y de almacenamiento a los que se enfrentan los modelos de aprendizaje automático en la cadena, al tiempo que protege la privacidad de los datos en cadena. A través del proceso de prueba proporcionado por zkML, se puede realizar la verificación de datos y modelos, y se puede reducir el costo de la cadena bajo la premisa de proteger la privacidad.
Además, ZKML también se puede aplicar a la protección de la privacidad de las recopilaciones de datos. En el proceso de intercambio de datos en cadena, los participantes pueden usar ZKML para generar pruebas de conocimiento cero que demuestren que sus datos cumplen con condiciones específicas sin exponer los detalles reales de los datos. De esta manera, se puede proteger la privacidad de los participantes al tiempo que se facilita el intercambio y la colaboración de datos en cadena.
Creación de IA confiable en cadena: aplicaciones de Arweave
La aplicación de la IA en la cadena se enfrenta a un problema importante, que es cómo garantizar la seguridad y fiabilidad de los datos y modelos. Para resolver este problema, Arweave tiene un valor de aplicación potencial muy alto.
En el mundo tradicional de la IA, los datos y los modelos a menudo se almacenan en bases de datos centralizadas o servicios en la nube. Hay algunos problemas con este enfoque centralizado del almacenamiento. En primer lugar, la seguridad de los datos es difícil de garantizar. El almacenamiento centralizado significa que existe el riesgo de que se produzca un único punto de fallo, lo que puede tener graves consecuencias si los datos se filtran o se atacan de forma malintencionada. En segundo lugar, la trazabilidad de los datos es inadecuada. Dado que los datos se almacenan en servicios centralizados, su uso y transmisión son difíciles de registrar y rastrear por completo, lo que plantea un desafío para la confianza y la confiabilidad.
Arweave resuelve estos problemas con su red de almacenamiento descentralizada. La red de almacenamiento de Arweave utiliza un mecanismo de almacenamiento llamado "giro de bloques", en el que los datos almacenados se mantienen permanentemente en la red sin ser eliminados. Esto significa que una vez que los datos y modelos de IA se almacenan en Arweave, nunca se perderán ni se manipularán, lo que mejora en gran medida la seguridad y la confiabilidad de los datos. Además, la red de almacenamiento de Arweave está descentralizada y no hay riesgo de que se produzca un único punto de fallo centralizado, lo que puede proporcionar una mayor seguridad y estabilidad.
Además de mejorar la seguridad y la confiabilidad de los datos, el almacenamiento de datos y modelos de IA en Arweave hace que la IA en cadena sea más transparente y confiable. Varios participantes de la cadena pueden acceder a los datos y modelos almacenados a través de Arweave y revisarlos, lo que permite la trazabilidad y la transparencia de los datos. Esta transparencia aumenta la credibilidad de la IA on-chain y reduce la probabilidad de posibles trampas y fraudes. Al mismo tiempo, al revisar abiertamente los datos y los modelos, también puede promover el progreso y la cooperación en el campo de la IA y promover el desarrollo de la tecnología de IA.
En general, la red de almacenamiento de datos descentralizada de Arweave proporciona un almacenamiento permanente de datos y mejora la seguridad y la trazabilidad de los datos. Al almacenar datos y modelos de IA en Arweave, la IA en cadena puede ganar una mayor confianza, logrando una mayor transparencia y confiabilidad. La aplicación de Arweave proporciona una nueva solución para el desarrollo de IA en cadena que puede aportar un mayor valor al futuro mundo inteligente.
Conclusión
La tecnología ZKML (Zero-knowledge Machine Learning) es una tecnología de vanguardia que aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo. Si bien tiene un gran potencial, también se enfrenta a algunos refuerzos y cuellos de botella que deben ser resueltos tanto por investigadores como por desarrolladores.
En primer lugar, uno de los principales desafíos de la tecnología ZKML es cómo garantizar la privacidad y seguridad de los datos. En los modelos tradicionales de aprendizaje automático, los datos a menudo deben almacenarse y procesarse de forma centralizada, lo que puede hacer que los datos sean vulnerables a ataques y usos indebidos. La tecnología ZKML utiliza pruebas de conocimiento cero y algoritmos de cifrado para proteger la privacidad de los datos, lo que permite compartir datos entre usuarios y modelos de aprendizaje automático sin exponer los detalles de los datos. Sin embargo, la tecnología ZKML actual aún debe desarrollarse aún más para mejorar la privacidad de los datos y el rendimiento de la protección.
En segundo lugar, la tecnología ZKML también se enfrenta a algunos retos en términos de eficiencia computacional. Debido a que ZKML requiere cálculos complejos de prueba de conocimiento cero y operaciones criptográficas, conduce a un aumento en los costos computacionales. Con el fin de mejorar la eficiencia computacional de ZKML, los investigadores y desarrolladores exploran constantemente nuevos algoritmos y tecnologías para reducir la complejidad computacional y aumentar la velocidad de procesamiento.
Además, la escalabilidad de la tecnología zkML también es un problema urgente. En la tecnología actual, ZKML a menudo requiere grandes cantidades de recursos informáticos y espacio de almacenamiento para soportar tareas informáticas complejas. Esto limita el uso de ZKML en aplicaciones a gran escala, ya que es posible que muchos dispositivos no cumplan con estos requisitos. Por lo tanto, los investigadores y desarrolladores están trabajando para desarrollar una tecnología ZKML más eficiente y escalable para satisfacer las necesidades de diferentes escenarios de aplicación.
Aunque la tecnología ZKML todavía se enfrenta a algunos desafíos, sus perspectivas de aplicación siguen siendo amplias. Especialmente en el espacio blockchain, la tecnología ZKML puede proporcionar a los usuarios un mayor grado de privacidad y seguridad de los datos. Al mismo tiempo, la combinación de ZKML y la tecnología blockchain puede realizar el aprendizaje automático descentralizado y los modelos compartidos, construyendo así un ecosistema de aprendizaje automático más abierto y transparente.
Además del desarrollo de la tecnología ZKML, Arweave, como red de almacenamiento descentralizada, también está tratando de satisfacer las necesidades del mercado. Arweave proporciona a los usuarios potentes capacidades de gestión y protección de datos al proporcionar un almacenamiento fiable a largo plazo y una preservación permanente de los datos. Al almacenar datos y modelos de IA en la cadena de bloques, Arweave garantiza la seguridad y accesibilidad de los datos, evitando que se manipulen o se pierdan. Esto facilita a los usuarios la gestión y el intercambio de datos, al tiempo que abre posibilidades potenciales para más casos de uso.
Con todo, la tecnología ZKML aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo y enfrenta algunos desafíos, pero su potencial de aplicación es enorme. A través de la investigación y la innovación continuas, se puede esperar que la tecnología ZKML traiga innovación y avances en varios campos, y se combine con redes de almacenamiento descentralizadas como Arweave para construir un sistema de gestión y protección de datos más seguro y eficiente.