! [Güvenilir Zincir Üstü Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur: Arweave'in Uygulama Vizyonu] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
Spike @ PermaDAO Katılımcısı tarafından yazıldı.
审阅: Lemon @ PermaDAO'ya Katkıda Bulunan
Önsöz
AI, ZK ve Arweave, AI ekosisteminde önemli bir rol oynayan sıcak teknoloji kavramlarıdır. Her şeyden önce, AI (yapay zeka), bilgisayarlar aracılığıyla insanların akıllı davranışlarını ve karar verme yeteneklerini simüle eden ve taklit eden teknolojiyi ifade eder. ZK (Sıfır Bilgi Kanıtı), herhangi bir ek bilgi vermeden bir ifadenin doğru olduğunu kanıtlamak için kullanılan bir şifreleme tekniğidir. Arweave, verilerin güvenilir, uzun vadeli depolanmasını sağlayan merkezi olmayan, kalıcı bir depolama ağıdır.
Yapay zeka, son birkaç yılda hızla gelişti ve makine öğrenimi alanında bir patlamayı tetikledi. Makine öğrenimi yolculuğundaki üç büyük değişikliğin izini sürebiliriz: algoritmalardaki iyileştirmeler, artan veriler ve artan bilgi işlem gücü. Bununla birlikte, yapay zeka hala kara kutu modellerinin opaklığı ve veri kümelerinin yanlılığı gibi bazı sorunlarla karşı karşıyadır.
ZK teknolojisi, makine öğreniminde doğal bir tamamlayıcı role sahiptir. Geleneksel makine öğreniminde, modellerin genellikle büyük miktarda hassas veriye erişmesi gerekir ve bu da veri gizliliğini önemli bir endişe haline getirir. ZK teknolojisi ile hassas veriler açığa çıkmadan doğrulama ve hesaplama yapılabilir, bu da veri gizliliğini ve güvenliğini artırır.
Aynı zamanda, güven konusunun yapay zeka alanında önemli bir etkisi olmuştur. İlk olarak, yapay zeka tarafından üretilen sonuçlar, bazı önemli karar verme senaryolarında kabul edilemez olabilecek belirli bir belirsizlik derecesine sahip olma eğilimindedir. İkincisi, verilerin çoğu merkezi depolamada bulunur ve bu da verileri kurcalamaya ve kötüye kullanıma karşı savunmasız hale getirir.
Bu sorunları çözmek için ZKML'yi (Sıfır Bilgi İspatları Altında Makine Öğrenimi) blok zinciri ile birleştirme fikri önerildi. Bununla birlikte, makine öğrenimi modellerini zincire getirmede, artan bilgi işlem ve depolama maliyetlerinin yanı sıra zincir üstü veriler için gizlilik ve güvenlik sorunları gibi bazı ikilemler vardır.
ZKML, blok zincirlerini tamamen özerk ve merkezi olmayan hale getirebilir. ZK teknolojisinden yararlanarak, blok zincirinde yayınlanan modeller, belirli verileri ve model ayrıntılarını açığa çıkarmadan doğrulanabilir. Bu, blok zincirini akıllı hale getirir ve finans ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli senaryoları uygulamak için kullanılabilir.
Bununla birlikte, zincir üstü yapay zekanın daha geniş bir güven kazanması için veri ve model depolama sorununu çözmek kritik öneme sahiptir. Merkezi olmayan bir veri depolama ağı sağlayan ve verilerin kalıcı olarak depolanmasını garanti eden Arweave'in devreye girdiği yer burasıdır. Yapay zeka verilerini ve modellerini Arweave'de depolamak, yalnızca verilerin güvenliğini ve izlenebilirliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda zincir üstü yapay zekayı daha şeffaf ve güvenilir hale getirir.
Şu anda, ZKML teknolojisi hala geliştirmenin ilk aşamalarındadır ve bazı güçlendiriciler ve darboğazlarla karşı karşıyadır. Araştırmacılar ve geliştiriciler, teknik zorlukların nasıl çözüleceğini araştırıyor ve blok zincirinde ZKML uygulamalarını uygulamak için daha iyi çözümler arıyor.
Son olarak, Arweave, pazarın ihtiyaçlarını keşfetmeye ve karşılamaya adanmış merkezi olmayan bir depolama ağı olarak hizmet vermektedir. Güvenilir uzun süreli depolama ve kalıcı veri koruması sağlayarak kullanıcılara güçlü veri yönetimi ve koruma yetenekleri sağlar.
Özetle, AI, ZK ve Arweave, AI ekosisteminde önemli bir rol oynamaktadır. ZK ve blok zinciri teknolojisini birleştirerek akıllı ve merkezi olmayan zincir üstü elde edilebilir ve Arweave, güvenilir ve kalıcı bir veri depolama çözümü sunar. Teknolojinin sürekli gelişmesi ve iyileştirilmesi ile bu teknolojilerin yapay zeka alanına yeni fırsatlar ve zorluklar getireceğine inanıyoruz.
Yapay Zeka Geliştirme ve Model Opaklığında Üç İlerleme
Yapay zeka teknolojisi, son birkaç yılda uzun bir yol kat etti ve algoritmalar, veriler ve bilgi işlem gücündeki gelişmeler, ilerlemesini sağlayan üç temel faktör oldu. Bununla birlikte, aynı zamanda, derin öğrenme modellerinin karmaşıklığı nedeniyle, modellerin opaklığı, AI teknolojisinin geliştirilmesinde giderek önemli bir eleştiri haline gelmiştir.
İlk olarak, algoritmanın iyileştirilmesi
Algoritmaların iyileştirilmesi, birçok alanda büyük atılımlar yapan yapay zeka teknolojisinin gelişimini yönlendiren önemli faktörlerden biridir. Örneğin, görüntü sınıflandırma alanındaki geleneksel algoritmalar yalnızca basit özellikleri çıkarabilirken, derin öğrenme evrişimli sinir ağları (CNN'ler) çok seviyeli ağ yapıları aracılığıyla daha karmaşık görüntü özelliklerini öğrenir ve böylece daha doğru sınıflandırma sonuçları elde eder. Ek olarak, üretken çekişmeli ağların (GAN'lar) tanıtılması, görüntü oluşturma ve işleme gibi alanlarda devrim yarattı.
İkincisi, verilerdeki artış
İnternetin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zeka teknolojisinin gelişimine büyük destek sağlayan devasa veriler ortaya çıkmaya devam ediyor. Verilerdeki artış, yapay zeka modellerinin çeşitli sorunları daha iyi öğrenmesine ve anlamasına olanak tanır. Örneğin, doğal dil işleme alanındaki derin öğrenme modelleri, büyük ölçekli derlem eğitimi yoluyla daha zengin ve daha doğru anlamsal anlayış elde edebilir. Google'ın BERT modeli, büyük ölçekli metin verilerini önceden eğiterek doğal dil işleme performansını daha da artırır.
Üçüncüsü, bilgi işlem gücünün iyileştirilmesi
Bilgi işlem gücündeki artış, AI teknolojisinin gelişimi için bir başka önemli itici güçtür. Son yıllarda, grafik işlem birimlerinin (GPU'lar) hızlı gelişimi, derin öğrenme modellerinin eğitimi ve çıkarımı için güçlü bir destek sağlamıştır. Örneğin, ChatGPT, yapay zeka modellerinin karmaşık karar verme ve akıl yürütme sorunlarının üstesinden kolayca gelmesini sağlayan güçlü bilgi işlem gücü sayesinde LLM'deki (Büyük Model Etki Alanı) birçok geleneksel modeli geride bırakır.
Yapay zeka algoritmalarda, verilerde ve bilgi işlem gücünde muazzam adımlar atmış olsa da, ortaya çıkan model opaklığı sorunu da yaygın ilgi gördü. Derin öğrenme modellerinin çok sayıda parametresi ve katmanı, model içindeki karar verme sürecini anlamayı zorlaştırır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli için, belirli bir girdi görüntüsünün neden belirli bir kategoride sınıflandırıldığını açıklamak zordur. Bu, modelin yorumlanabilirliği ve güvenilirliği için zorluklar doğurur.
Model opaklığı problemini çözmek için araştırmacılar, görselleştirme teknikleri, model sıkıştırma ve açıklayıcı algoritmalar gibi bir dizi yöntem önerdiler. Görselleştirme teknikleri, üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) aracılığıyla çekişmeli örnekler oluşturarak insanların modelin zayıf yönlerini ve zayıf alanlarını anlamalarına yardımcı olabilir. Model sıkıştırma, model parametrelerini ve hesaplama karmaşıklığını azaltarak modelin yorumlanabilirliğini ve verimliliğini artırır. Ek olarak, açıklayıcı algoritmalar, karar ağaçları veya kuralları oluşturarak insanların modelin karar verme mantığını anlamalarına yardımcı olabilir.
ZKML ve Blockchain: Zincir Üzerindeki Makine Öğrenimi Modellerinin İkilemini Çözmek
Blockchain teknolojisinin yükselişiyle birlikte, makine öğrenimi modellerini zincire koymak çok izlenen bir şema haline geldi. Bununla birlikte, artan bilgi işlem ve depolama maliyetlerinin yanı sıra zincir üstü verilerle ilgili gizlilik ve güvenlik sorunları gibi bazı ikilemler vardır. Bu sorunları çözmek için endüstri, makine öğrenimini (ZKML) sıfır bilgi ispatları altında blok zinciri ile birleştirme fikrini ortaya attı. Bu makale, ZKML ve blok zincirinin yakınsamasını keşfedecek ve makine öğrenimi modellerinin zincir üzerinde olması için potansiyel çözümlerini analiz edecektir.
Günümüzün veri odaklı dünyasında, makine öğrenimi modelleri daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, model dağıtımı ve paylaşım sorunları karşısında, model sahiplerinin fikri mülkiyetini ve kullanıcıların gizliliğini korumak bir zorluk haline gelir. Bu sorunları çözmek için bazı bilim adamları, blok zincirinin merkezi olmayan, şeffaf ve güvenli özelliklerinden yararlanmak için makine öğrenimi modellerini zincire koyma fikrini önerdiler. Bununla birlikte, bu yaklaşım aynı zamanda bazı ikilemlerle de karşı karşıyadır.
Birinci ikilem: Artan bilgi işlem ve depolama maliyetleri
Makine öğrenimi modellerini zincire koymak, çok fazla bilgi işlem ve depolama kaynağı gerektirir ve bu da zincir içi işlemlerin yavaşlamasına ve maliyetlerin artmasına neden olabilir. Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının hesaplanması ve depolanması zaten pahalıdır ve bunları zincire koymak sorunu daha da kötüleştirebilir.
Bu ikilemi çözmek için ZKML, makine öğrenimi modellerinin zincir üstü sürecine uygulanabilir. ZKML, veri doğrulama ve model doğrulama sürecinin blok zincirinden çıkarılmasına izin vererek, verilerin ve modellerin doğruluğunu kanıtlayan sıfır bilgi kanıtları üreterek hesaplama ve depolama maliyetini azaltır. Bu sayede zincir üstü sürecin hesaplama ve depolama maliyetleri azaltılırken modelin güvenliği de sağlanabilir.
İkilem 2: Zincir üstü verilerin gizlilik ve güvenlik sorunları
Makine öğrenimi modellerini zincir üzerine getirmek, modellerin ve verilerin açık ve şeffaf bir şekilde paylaşılması anlamına gelir. Bununla birlikte, çoğu durumda, modelin sahibi ve verilerin sahibi, gizliliklerini korumak için tamamen herkese açık hale getirmek istemeyebilir.
Bu ikilemi çözmek için, homomorfik şifreleme ve çok taraflı bilgi işlem gibi zincir üstü verilerin gizliliğini korumak için gizlilik tabanlı teknolojiler benimsenebilir. Bu yöntemler, model doğrulanabilirliğini korurken verilerin zincir üzerinde korunmasına olanak tanır. Ek olarak, ZKML, hassas belirli değerleri ve ayrıntıları açığa çıkarmadan doğruluklarını sağlamak için verilerin ve modellerin doğrulanmasını sağlayabilir.
ZKML'yi blok zinciri ile birleştirmek, zincir üzerindeki verilerin gizliliğini korurken, zincirdeki makine öğrenimi modellerinin karşılaştığı bilgi işlem ve depolama ikilemlerinin üstesinden gelebilir. zkML tarafından sağlanan kanıt süreci sayesinde, verilerin ve modellerin doğrulanması gerçekleştirilebilir ve gizliliğin korunması öncülüğünde zincir üstü maliyeti azaltılabilir.
Ayrıca ZKML, veri koleksiyonlarının gizliliğinin korunmasına da uygulanabilir. Zincir üstü veri paylaşımı sürecinde katılımcılar, gerçek veri ayrıntılarını ifşa etmeden verilerinin belirli koşulları karşıladığını kanıtlayan sıfır bilgi kanıtları oluşturmak için ZKML'yi kullanabilir. Bu şekilde, zincir üstü verilerin paylaşımını ve işbirliğini kolaylaştırırken katılımcıların gizliliği korunabilir.
Güvenilir Zincir Üstü Yapay Zeka Oluşturma: Arweave Uygulamaları
Yapay zekanın zincir üzerinde uygulanması, verilerin ve modellerin güvenliğinin ve güvenilirliğinin nasıl sağlanacağı gibi önemli bir sorunla karşı karşıyadır. Bu sorunu çözmek için Arweave çok yüksek bir potansiyel uygulama değerine sahiptir.
Geleneksel yapay zeka dünyasında, veriler ve modeller genellikle merkezi veritabanlarında veya bulut hizmetlerinde depolanır. Depolamaya yönelik bu merkezi yaklaşımla ilgili bazı sorunlar vardır. Her şeyden önce, verilerin güvenliğini garanti etmek zordur. Merkezi depolama, verilerin sızdırılması veya kötü niyetli bir şekilde saldırıya uğraması durumunda ciddi sonuçlara yol açabilecek tek bir arıza noktası riski olduğu anlamına gelir. İkincisi, verilerin izlenebilirliği yetersizdir. Veriler merkezi hizmetlerde depolandığından, kullanımı ve iletiminin tam olarak kaydedilmesi ve izlenmesi zordur, bu da güven ve güvenilirlik için bir zorluk teşkil eder.
Arweave, merkezi olmayan depolama ağı ile bu sorunları çözüyor. Arweave'in depolama ağı, depolanan verilerin silinmeden kalıcı olarak ağda tutulduğu "blok döndürme" adı verilen bir depolama mekanizması kullanır. Bu, AI verileri ve modelleri Arweave'de depolandıktan sonra asla kaybolmayacakları veya kurcalanmayacakları anlamına gelir, bu da verilerin güvenliğini ve güvenilirliğini büyük ölçüde artırır. Ek olarak, Arweave'in depolama ağı merkezi değildir ve daha yüksek güvenlik ve istikrar sağlayabilen merkezi tek arıza noktası riski yoktur.
Verilerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırmanın yanı sıra, yapay zeka verilerini ve modellerini Arweave'de depolamak, zincir üstü yapay zekayı daha şeffaf ve güvenilir hale getirir. Arweave aracılığıyla depolanan verilere ve modellere, zincirdeki çeşitli katılımcılar tarafından erişilebilir ve incelenebilir, bu da veri izlenebilirliği ve şeffaflığı sağlar. Bu şeffaflık, zincir üstü yapay zekanın güvenilirliğini artırır ve olası hile ve dolandırıcılık olasılığını azaltır. Aynı zamanda, verileri ve modelleri açık bir şekilde gözden geçirerek, yapay zeka alanında ilerlemeyi ve işbirliğini teşvik edebilir ve yapay zeka teknolojisinin gelişimini teşvik edebilir.
Genel olarak, Arweave'in merkezi olmayan veri depolama ağı, kalıcı veri depolama sağlar ve veri güvenliğini ve izlenebilirliğini artırır. Zincir üstü yapay zeka, yapay zeka verilerini ve modellerini Arweave'de depolayarak daha geniş bir güven kazanabilir ve daha fazla şeffaflık ve güvenilirlik elde edebilir. Arweave'in uygulaması, geleceğin akıllı dünyasına daha fazla değer katabilecek zincir üstü yapay zekanın geliştirilmesi için yeni bir çözüm sunuyor.
Sonuç
ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) teknolojisi, henüz geliştirmenin ilk aşamalarında olan son teknoloji bir teknolojidir. Büyük bir potansiyele sahip olsa da, hem araştırmacılar hem de geliştiriciler tarafından çözülmesi gereken bazı güçlendiriciler ve darboğazlarla da karşı karşıyadır.
Her şeyden önce, ZKML teknolojisinin temel zorluklarından biri, veri gizliliği ve güvenliğinin nasıl sağlanacağıdır. Geleneksel makine öğrenimi modellerinde, verilerin genellikle merkezi olarak depolanması ve işlenmesi gerekir, bu da verileri saldırılara ve kötüye kullanıma karşı savunmasız bırakabilir. ZKML teknolojisi, veri gizliliğini korumak için sıfır bilgi kanıtları ve şifreleme algoritmaları kullanır ve verilerin ayrıntılarını açığa çıkarmadan kullanıcılar ve makine öğrenimi modelleri arasında veri paylaşımına olanak tanır. Bununla birlikte, veri gizliliğini ve koruma performansını iyileştirmek için mevcut ZKML teknolojisinin daha da geliştirilmesi gerekmektedir.
İkinci olarak, ZKML teknolojisi, hesaplama verimliliği açısından da bazı zorluklarla karşı karşıyadır. ZKML, karmaşık sıfır bilgi kanıtı hesaplamaları ve kriptografik işlemler gerektirdiğinden, hesaplama maliyetlerinde artışa yol açar. ZKML'nin hesaplama verimliliğini artırmak için araştırmacılar ve geliştiriciler, hesaplama karmaşıklığını azaltmak ve işlem hızını artırmak için sürekli olarak yeni algoritmalar ve teknolojiler araştırıyorlar.
Ek olarak, zkML teknolojisinin ölçeklenebilirliği de acil bir sorundur. Mevcut teknolojide, ZKML, karmaşık bilgi işlem görevlerini desteklemek için genellikle büyük miktarda bilgi işlem kaynağı ve depolama alanı gerektirir. Bu, birçok cihaz bu gereksinimleri karşılamayabileceğinden, büyük ölçekli uygulamalarda ZKML kullanımını sınırlar. Bu nedenle, araştırmacılar ve geliştiriciler, farklı uygulama senaryolarının ihtiyaçlarını karşılamak için daha verimli ve ölçeklenebilir ZKML teknolojisi geliştirmek için çalışıyorlar.
ZKML teknolojisi hala bazı zorluklarla karşı karşıya olsa da, uygulama beklentileri hala geniştir. Özellikle blok zinciri alanında, ZKML teknolojisi kullanıcılara daha fazla veri gizliliği ve güvenliği sağlayabilir. Aynı zamanda, ZKML ve blok zinciri teknolojisinin birleşimi, merkezi olmayan makine öğrenimi ve paylaşılan modelleri gerçekleştirebilir, böylece daha açık ve şeffaf bir makine öğrenimi ekosistemi oluşturabilir.
ZKML teknolojisinin geliştirilmesine ek olarak, merkezi olmayan bir depolama ağı olarak Arweave de pazarın ihtiyaçlarını karşılamaya çalışıyor. Arweave, güvenilir uzun süreli depolama ve kalıcı veri koruması sağlayarak kullanıcılara güçlü veri yönetimi ve koruma yetenekleri sağlar. Arweave, yapay zeka verilerini ve modellerini blok zincirinde depolayarak, verilerin güvenliğini ve erişilebilirliğini sağlayarak kurcalanmasını veya kaybolmasını önler. Bu, kullanıcıların verileri yönetmesini ve paylaşmasını kolaylaştırırken, aynı zamanda daha fazla kullanım durumu için potansiyel olanaklar sunar.
Sonuç olarak, ZKML teknolojisi hala geliştirmenin ilk aşamalarındadır ve bazı zorluklarla karşı karşıyadır, ancak uygulama potansiyeli çok büyüktür. Sürekli araştırma ve yenilik yoluyla, ZKML teknolojisinin çeşitli alanlarda yenilik ve atılımlar getirmesi ve daha güvenli ve verimli bir veri yönetimi ve koruma sistemi oluşturmak için Arweave gibi merkezi olmayan depolama ağlarıyla birleşmesi beklenebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Güvenilir zincir üstü yapay zeka nasıl oluşturulur: Arweave'in uygulama vizyonu
! [Güvenilir Zincir Üstü Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur: Arweave'in Uygulama Vizyonu] (https://cdn-img.panewslab.com/panews/images/Ms5o5W76UR.png)
Spike @ PermaDAO Katılımcısı tarafından yazıldı.
审阅: Lemon @ PermaDAO'ya Katkıda Bulunan
Önsöz
AI, ZK ve Arweave, AI ekosisteminde önemli bir rol oynayan sıcak teknoloji kavramlarıdır. Her şeyden önce, AI (yapay zeka), bilgisayarlar aracılığıyla insanların akıllı davranışlarını ve karar verme yeteneklerini simüle eden ve taklit eden teknolojiyi ifade eder. ZK (Sıfır Bilgi Kanıtı), herhangi bir ek bilgi vermeden bir ifadenin doğru olduğunu kanıtlamak için kullanılan bir şifreleme tekniğidir. Arweave, verilerin güvenilir, uzun vadeli depolanmasını sağlayan merkezi olmayan, kalıcı bir depolama ağıdır.
Yapay zeka, son birkaç yılda hızla gelişti ve makine öğrenimi alanında bir patlamayı tetikledi. Makine öğrenimi yolculuğundaki üç büyük değişikliğin izini sürebiliriz: algoritmalardaki iyileştirmeler, artan veriler ve artan bilgi işlem gücü. Bununla birlikte, yapay zeka hala kara kutu modellerinin opaklığı ve veri kümelerinin yanlılığı gibi bazı sorunlarla karşı karşıyadır.
ZK teknolojisi, makine öğreniminde doğal bir tamamlayıcı role sahiptir. Geleneksel makine öğreniminde, modellerin genellikle büyük miktarda hassas veriye erişmesi gerekir ve bu da veri gizliliğini önemli bir endişe haline getirir. ZK teknolojisi ile hassas veriler açığa çıkmadan doğrulama ve hesaplama yapılabilir, bu da veri gizliliğini ve güvenliğini artırır.
Aynı zamanda, güven konusunun yapay zeka alanında önemli bir etkisi olmuştur. İlk olarak, yapay zeka tarafından üretilen sonuçlar, bazı önemli karar verme senaryolarında kabul edilemez olabilecek belirli bir belirsizlik derecesine sahip olma eğilimindedir. İkincisi, verilerin çoğu merkezi depolamada bulunur ve bu da verileri kurcalamaya ve kötüye kullanıma karşı savunmasız hale getirir.
Bu sorunları çözmek için ZKML'yi (Sıfır Bilgi İspatları Altında Makine Öğrenimi) blok zinciri ile birleştirme fikri önerildi. Bununla birlikte, makine öğrenimi modellerini zincire getirmede, artan bilgi işlem ve depolama maliyetlerinin yanı sıra zincir üstü veriler için gizlilik ve güvenlik sorunları gibi bazı ikilemler vardır.
ZKML, blok zincirlerini tamamen özerk ve merkezi olmayan hale getirebilir. ZK teknolojisinden yararlanarak, blok zincirinde yayınlanan modeller, belirli verileri ve model ayrıntılarını açığa çıkarmadan doğrulanabilir. Bu, blok zincirini akıllı hale getirir ve finans ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli senaryoları uygulamak için kullanılabilir.
Bununla birlikte, zincir üstü yapay zekanın daha geniş bir güven kazanması için veri ve model depolama sorununu çözmek kritik öneme sahiptir. Merkezi olmayan bir veri depolama ağı sağlayan ve verilerin kalıcı olarak depolanmasını garanti eden Arweave'in devreye girdiği yer burasıdır. Yapay zeka verilerini ve modellerini Arweave'de depolamak, yalnızca verilerin güvenliğini ve izlenebilirliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda zincir üstü yapay zekayı daha şeffaf ve güvenilir hale getirir.
Şu anda, ZKML teknolojisi hala geliştirmenin ilk aşamalarındadır ve bazı güçlendiriciler ve darboğazlarla karşı karşıyadır. Araştırmacılar ve geliştiriciler, teknik zorlukların nasıl çözüleceğini araştırıyor ve blok zincirinde ZKML uygulamalarını uygulamak için daha iyi çözümler arıyor.
Son olarak, Arweave, pazarın ihtiyaçlarını keşfetmeye ve karşılamaya adanmış merkezi olmayan bir depolama ağı olarak hizmet vermektedir. Güvenilir uzun süreli depolama ve kalıcı veri koruması sağlayarak kullanıcılara güçlü veri yönetimi ve koruma yetenekleri sağlar.
Özetle, AI, ZK ve Arweave, AI ekosisteminde önemli bir rol oynamaktadır. ZK ve blok zinciri teknolojisini birleştirerek akıllı ve merkezi olmayan zincir üstü elde edilebilir ve Arweave, güvenilir ve kalıcı bir veri depolama çözümü sunar. Teknolojinin sürekli gelişmesi ve iyileştirilmesi ile bu teknolojilerin yapay zeka alanına yeni fırsatlar ve zorluklar getireceğine inanıyoruz.
Yapay Zeka Geliştirme ve Model Opaklığında Üç İlerleme
Yapay zeka teknolojisi, son birkaç yılda uzun bir yol kat etti ve algoritmalar, veriler ve bilgi işlem gücündeki gelişmeler, ilerlemesini sağlayan üç temel faktör oldu. Bununla birlikte, aynı zamanda, derin öğrenme modellerinin karmaşıklığı nedeniyle, modellerin opaklığı, AI teknolojisinin geliştirilmesinde giderek önemli bir eleştiri haline gelmiştir.
İlk olarak, algoritmanın iyileştirilmesi
Algoritmaların iyileştirilmesi, birçok alanda büyük atılımlar yapan yapay zeka teknolojisinin gelişimini yönlendiren önemli faktörlerden biridir. Örneğin, görüntü sınıflandırma alanındaki geleneksel algoritmalar yalnızca basit özellikleri çıkarabilirken, derin öğrenme evrişimli sinir ağları (CNN'ler) çok seviyeli ağ yapıları aracılığıyla daha karmaşık görüntü özelliklerini öğrenir ve böylece daha doğru sınıflandırma sonuçları elde eder. Ek olarak, üretken çekişmeli ağların (GAN'lar) tanıtılması, görüntü oluşturma ve işleme gibi alanlarda devrim yarattı.
İkincisi, verilerdeki artış
İnternetin hızla gelişmesiyle birlikte, yapay zeka teknolojisinin gelişimine büyük destek sağlayan devasa veriler ortaya çıkmaya devam ediyor. Verilerdeki artış, yapay zeka modellerinin çeşitli sorunları daha iyi öğrenmesine ve anlamasına olanak tanır. Örneğin, doğal dil işleme alanındaki derin öğrenme modelleri, büyük ölçekli derlem eğitimi yoluyla daha zengin ve daha doğru anlamsal anlayış elde edebilir. Google'ın BERT modeli, büyük ölçekli metin verilerini önceden eğiterek doğal dil işleme performansını daha da artırır.
Üçüncüsü, bilgi işlem gücünün iyileştirilmesi
Bilgi işlem gücündeki artış, AI teknolojisinin gelişimi için bir başka önemli itici güçtür. Son yıllarda, grafik işlem birimlerinin (GPU'lar) hızlı gelişimi, derin öğrenme modellerinin eğitimi ve çıkarımı için güçlü bir destek sağlamıştır. Örneğin, ChatGPT, yapay zeka modellerinin karmaşık karar verme ve akıl yürütme sorunlarının üstesinden kolayca gelmesini sağlayan güçlü bilgi işlem gücü sayesinde LLM'deki (Büyük Model Etki Alanı) birçok geleneksel modeli geride bırakır.
Yapay zeka algoritmalarda, verilerde ve bilgi işlem gücünde muazzam adımlar atmış olsa da, ortaya çıkan model opaklığı sorunu da yaygın ilgi gördü. Derin öğrenme modellerinin çok sayıda parametresi ve katmanı, model içindeki karar verme sürecini anlamayı zorlaştırır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli için, belirli bir girdi görüntüsünün neden belirli bir kategoride sınıflandırıldığını açıklamak zordur. Bu, modelin yorumlanabilirliği ve güvenilirliği için zorluklar doğurur.
Model opaklığı problemini çözmek için araştırmacılar, görselleştirme teknikleri, model sıkıştırma ve açıklayıcı algoritmalar gibi bir dizi yöntem önerdiler. Görselleştirme teknikleri, üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) aracılığıyla çekişmeli örnekler oluşturarak insanların modelin zayıf yönlerini ve zayıf alanlarını anlamalarına yardımcı olabilir. Model sıkıştırma, model parametrelerini ve hesaplama karmaşıklığını azaltarak modelin yorumlanabilirliğini ve verimliliğini artırır. Ek olarak, açıklayıcı algoritmalar, karar ağaçları veya kuralları oluşturarak insanların modelin karar verme mantığını anlamalarına yardımcı olabilir.
ZKML ve Blockchain: Zincir Üzerindeki Makine Öğrenimi Modellerinin İkilemini Çözmek
Blockchain teknolojisinin yükselişiyle birlikte, makine öğrenimi modellerini zincire koymak çok izlenen bir şema haline geldi. Bununla birlikte, artan bilgi işlem ve depolama maliyetlerinin yanı sıra zincir üstü verilerle ilgili gizlilik ve güvenlik sorunları gibi bazı ikilemler vardır. Bu sorunları çözmek için endüstri, makine öğrenimini (ZKML) sıfır bilgi ispatları altında blok zinciri ile birleştirme fikrini ortaya attı. Bu makale, ZKML ve blok zincirinin yakınsamasını keşfedecek ve makine öğrenimi modellerinin zincir üzerinde olması için potansiyel çözümlerini analiz edecektir.
Günümüzün veri odaklı dünyasında, makine öğrenimi modelleri daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, model dağıtımı ve paylaşım sorunları karşısında, model sahiplerinin fikri mülkiyetini ve kullanıcıların gizliliğini korumak bir zorluk haline gelir. Bu sorunları çözmek için bazı bilim adamları, blok zincirinin merkezi olmayan, şeffaf ve güvenli özelliklerinden yararlanmak için makine öğrenimi modellerini zincire koyma fikrini önerdiler. Bununla birlikte, bu yaklaşım aynı zamanda bazı ikilemlerle de karşı karşıyadır.
Birinci ikilem: Artan bilgi işlem ve depolama maliyetleri
Makine öğrenimi modellerini zincire koymak, çok fazla bilgi işlem ve depolama kaynağı gerektirir ve bu da zincir içi işlemlerin yavaşlamasına ve maliyetlerin artmasına neden olabilir. Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının hesaplanması ve depolanması zaten pahalıdır ve bunları zincire koymak sorunu daha da kötüleştirebilir.
Bu ikilemi çözmek için ZKML, makine öğrenimi modellerinin zincir üstü sürecine uygulanabilir. ZKML, veri doğrulama ve model doğrulama sürecinin blok zincirinden çıkarılmasına izin vererek, verilerin ve modellerin doğruluğunu kanıtlayan sıfır bilgi kanıtları üreterek hesaplama ve depolama maliyetini azaltır. Bu sayede zincir üstü sürecin hesaplama ve depolama maliyetleri azaltılırken modelin güvenliği de sağlanabilir.
İkilem 2: Zincir üstü verilerin gizlilik ve güvenlik sorunları
Makine öğrenimi modellerini zincir üzerine getirmek, modellerin ve verilerin açık ve şeffaf bir şekilde paylaşılması anlamına gelir. Bununla birlikte, çoğu durumda, modelin sahibi ve verilerin sahibi, gizliliklerini korumak için tamamen herkese açık hale getirmek istemeyebilir.
Bu ikilemi çözmek için, homomorfik şifreleme ve çok taraflı bilgi işlem gibi zincir üstü verilerin gizliliğini korumak için gizlilik tabanlı teknolojiler benimsenebilir. Bu yöntemler, model doğrulanabilirliğini korurken verilerin zincir üzerinde korunmasına olanak tanır. Ek olarak, ZKML, hassas belirli değerleri ve ayrıntıları açığa çıkarmadan doğruluklarını sağlamak için verilerin ve modellerin doğrulanmasını sağlayabilir.
ZKML'yi blok zinciri ile birleştirmek, zincir üzerindeki verilerin gizliliğini korurken, zincirdeki makine öğrenimi modellerinin karşılaştığı bilgi işlem ve depolama ikilemlerinin üstesinden gelebilir. zkML tarafından sağlanan kanıt süreci sayesinde, verilerin ve modellerin doğrulanması gerçekleştirilebilir ve gizliliğin korunması öncülüğünde zincir üstü maliyeti azaltılabilir.
Ayrıca ZKML, veri koleksiyonlarının gizliliğinin korunmasına da uygulanabilir. Zincir üstü veri paylaşımı sürecinde katılımcılar, gerçek veri ayrıntılarını ifşa etmeden verilerinin belirli koşulları karşıladığını kanıtlayan sıfır bilgi kanıtları oluşturmak için ZKML'yi kullanabilir. Bu şekilde, zincir üstü verilerin paylaşımını ve işbirliğini kolaylaştırırken katılımcıların gizliliği korunabilir.
Güvenilir Zincir Üstü Yapay Zeka Oluşturma: Arweave Uygulamaları
Yapay zekanın zincir üzerinde uygulanması, verilerin ve modellerin güvenliğinin ve güvenilirliğinin nasıl sağlanacağı gibi önemli bir sorunla karşı karşıyadır. Bu sorunu çözmek için Arweave çok yüksek bir potansiyel uygulama değerine sahiptir.
Geleneksel yapay zeka dünyasında, veriler ve modeller genellikle merkezi veritabanlarında veya bulut hizmetlerinde depolanır. Depolamaya yönelik bu merkezi yaklaşımla ilgili bazı sorunlar vardır. Her şeyden önce, verilerin güvenliğini garanti etmek zordur. Merkezi depolama, verilerin sızdırılması veya kötü niyetli bir şekilde saldırıya uğraması durumunda ciddi sonuçlara yol açabilecek tek bir arıza noktası riski olduğu anlamına gelir. İkincisi, verilerin izlenebilirliği yetersizdir. Veriler merkezi hizmetlerde depolandığından, kullanımı ve iletiminin tam olarak kaydedilmesi ve izlenmesi zordur, bu da güven ve güvenilirlik için bir zorluk teşkil eder.
Arweave, merkezi olmayan depolama ağı ile bu sorunları çözüyor. Arweave'in depolama ağı, depolanan verilerin silinmeden kalıcı olarak ağda tutulduğu "blok döndürme" adı verilen bir depolama mekanizması kullanır. Bu, AI verileri ve modelleri Arweave'de depolandıktan sonra asla kaybolmayacakları veya kurcalanmayacakları anlamına gelir, bu da verilerin güvenliğini ve güvenilirliğini büyük ölçüde artırır. Ek olarak, Arweave'in depolama ağı merkezi değildir ve daha yüksek güvenlik ve istikrar sağlayabilen merkezi tek arıza noktası riski yoktur.
Verilerin güvenliğini ve güvenilirliğini artırmanın yanı sıra, yapay zeka verilerini ve modellerini Arweave'de depolamak, zincir üstü yapay zekayı daha şeffaf ve güvenilir hale getirir. Arweave aracılığıyla depolanan verilere ve modellere, zincirdeki çeşitli katılımcılar tarafından erişilebilir ve incelenebilir, bu da veri izlenebilirliği ve şeffaflığı sağlar. Bu şeffaflık, zincir üstü yapay zekanın güvenilirliğini artırır ve olası hile ve dolandırıcılık olasılığını azaltır. Aynı zamanda, verileri ve modelleri açık bir şekilde gözden geçirerek, yapay zeka alanında ilerlemeyi ve işbirliğini teşvik edebilir ve yapay zeka teknolojisinin gelişimini teşvik edebilir.
Genel olarak, Arweave'in merkezi olmayan veri depolama ağı, kalıcı veri depolama sağlar ve veri güvenliğini ve izlenebilirliğini artırır. Zincir üstü yapay zeka, yapay zeka verilerini ve modellerini Arweave'de depolayarak daha geniş bir güven kazanabilir ve daha fazla şeffaflık ve güvenilirlik elde edebilir. Arweave'in uygulaması, geleceğin akıllı dünyasına daha fazla değer katabilecek zincir üstü yapay zekanın geliştirilmesi için yeni bir çözüm sunuyor.
Sonuç
ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) teknolojisi, henüz geliştirmenin ilk aşamalarında olan son teknoloji bir teknolojidir. Büyük bir potansiyele sahip olsa da, hem araştırmacılar hem de geliştiriciler tarafından çözülmesi gereken bazı güçlendiriciler ve darboğazlarla da karşı karşıyadır.
Her şeyden önce, ZKML teknolojisinin temel zorluklarından biri, veri gizliliği ve güvenliğinin nasıl sağlanacağıdır. Geleneksel makine öğrenimi modellerinde, verilerin genellikle merkezi olarak depolanması ve işlenmesi gerekir, bu da verileri saldırılara ve kötüye kullanıma karşı savunmasız bırakabilir. ZKML teknolojisi, veri gizliliğini korumak için sıfır bilgi kanıtları ve şifreleme algoritmaları kullanır ve verilerin ayrıntılarını açığa çıkarmadan kullanıcılar ve makine öğrenimi modelleri arasında veri paylaşımına olanak tanır. Bununla birlikte, veri gizliliğini ve koruma performansını iyileştirmek için mevcut ZKML teknolojisinin daha da geliştirilmesi gerekmektedir.
İkinci olarak, ZKML teknolojisi, hesaplama verimliliği açısından da bazı zorluklarla karşı karşıyadır. ZKML, karmaşık sıfır bilgi kanıtı hesaplamaları ve kriptografik işlemler gerektirdiğinden, hesaplama maliyetlerinde artışa yol açar. ZKML'nin hesaplama verimliliğini artırmak için araştırmacılar ve geliştiriciler, hesaplama karmaşıklığını azaltmak ve işlem hızını artırmak için sürekli olarak yeni algoritmalar ve teknolojiler araştırıyorlar.
Ek olarak, zkML teknolojisinin ölçeklenebilirliği de acil bir sorundur. Mevcut teknolojide, ZKML, karmaşık bilgi işlem görevlerini desteklemek için genellikle büyük miktarda bilgi işlem kaynağı ve depolama alanı gerektirir. Bu, birçok cihaz bu gereksinimleri karşılamayabileceğinden, büyük ölçekli uygulamalarda ZKML kullanımını sınırlar. Bu nedenle, araştırmacılar ve geliştiriciler, farklı uygulama senaryolarının ihtiyaçlarını karşılamak için daha verimli ve ölçeklenebilir ZKML teknolojisi geliştirmek için çalışıyorlar.
ZKML teknolojisi hala bazı zorluklarla karşı karşıya olsa da, uygulama beklentileri hala geniştir. Özellikle blok zinciri alanında, ZKML teknolojisi kullanıcılara daha fazla veri gizliliği ve güvenliği sağlayabilir. Aynı zamanda, ZKML ve blok zinciri teknolojisinin birleşimi, merkezi olmayan makine öğrenimi ve paylaşılan modelleri gerçekleştirebilir, böylece daha açık ve şeffaf bir makine öğrenimi ekosistemi oluşturabilir.
ZKML teknolojisinin geliştirilmesine ek olarak, merkezi olmayan bir depolama ağı olarak Arweave de pazarın ihtiyaçlarını karşılamaya çalışıyor. Arweave, güvenilir uzun süreli depolama ve kalıcı veri koruması sağlayarak kullanıcılara güçlü veri yönetimi ve koruma yetenekleri sağlar. Arweave, yapay zeka verilerini ve modellerini blok zincirinde depolayarak, verilerin güvenliğini ve erişilebilirliğini sağlayarak kurcalanmasını veya kaybolmasını önler. Bu, kullanıcıların verileri yönetmesini ve paylaşmasını kolaylaştırırken, aynı zamanda daha fazla kullanım durumu için potansiyel olanaklar sunar.
Sonuç olarak, ZKML teknolojisi hala geliştirmenin ilk aşamalarındadır ve bazı zorluklarla karşı karşıyadır, ancak uygulama potansiyeli çok büyüktür. Sürekli araştırma ve yenilik yoluyla, ZKML teknolojisinin çeşitli alanlarda yenilik ve atılımlar getirmesi ve daha güvenli ve verimli bir veri yönetimi ve koruma sistemi oluşturmak için Arweave gibi merkezi olmayan depolama ağlarıyla birleşmesi beklenebilir.