撰文：Kyle
来源：WebX实验室
De-AI（去中心化人工智能）会成为像 Elon Musk 所预言的那样统治我们生活的人工智能机器人独裁者，还是会成为丰富且不那么物质化的未来的生产工具？
由加密货币的间歇性牛市及其各自的区块链推动的去中心化点对点技术的改进，正在产生可以改善去中心化人工智能（De-AI）的生产环境。
De-AI 的问题就和区块链一样，一个单一的系统将面临突然停用该计算机系统的非常艰巨的风险，因此节点将分布在许多国家 / 地区，并且系统中内置了经济激励措施，参与 De-AI 网络的已部署节点将获得加密货币奖励。与当前许多的 AI 应用程序一样，De-AI 上将提供 AI 应用程序，但它们不会由单个人类实体控制，而是由受经济激励措施引导的验证者社区控制。
金色午报 | 3月21日午间重要动态一览:7:00-12:00关键词：Filecoin、bitclout、Ether Capital、Grin
1.Filecoin和以太坊视频直播平台Livepeer合作推出File.video；
2.安全公司：DeliveryDefi可能存在高风险，在交互之前保持谨慎；
3.神鱼：本人没有注册使用bitclout，bitclout有随时跑路的风险；
4.加拿大上市公司Ether Capital买入1.1万余枚ETH；
5.Grin社区发布节点异常简报，Beam基金会负责人提醒Grin代码分支可能遭受相同攻击；
6.因加息过猛 土耳其央行行长被免职；
7.英国喜剧天团Monty Python成员John Cleese发布NFT；[2021/3/21 19:04:54]
Layer2 区块链被设计为可大规模扩展，是部署机器学习算法的自然目标，但可能需要一种更原生的方法，包括高速计算。Layer2 区块链，如 Optimism、Arbitrum 和 Starkware，有特定的编程语言（最常见的是 Solidity，Cairo 即将出现在 StarkWare），不适合人工智能的高性能计算。
精选 | 金色财经整理比特大陆招股说明书中四大要点:1、收入
比特大陆的收入主要来源于矿机销售、矿池联运、矿场服务、自营挖矿四大业务。2017年和2018年上半年，比特大陆的营收分别为25.17亿美元、28.45亿美元；2017年和2018年上半年，比特大陆的净利润分别为7.01亿美元、7.42亿美元，调整后净利润（不包括股权激励费用及可换股可赎回优先股的公允价值变动）均为9.52亿美元。
2、融资
自成立以来，比特大陆共完成三轮融资：2017年8月融资5000万美元；2018年6月融资2.9亿美元；2018年8月融资4.4亿美元。
3、持股比例
IPO前，詹克团旗下基金持有比特大陆36%的股权，吴忌寒旗下基金持有比特大陆20.25%的股权。作为比特大陆的前两大股东，詹克团和吴忌寒持有的股份均为B类股，投票权是A类股的10倍。
4、加密货币矿机市场份额
截至2017年12月31日，全球基于ASIC的加密货币矿机市场的前三大营运商分别为比特大陆、嘉楠耘智、亿邦国际，按收入计算，三者的市场份额分别为74.5%、6.2%、4.5%。[2018/9/27]
零知识 (ZK) 是加密生成的简短证明，证明有一些数据或计算已经完成，而没有透露数据或计算的所有细节。有用的 ZK 证明还必须在短时间内可验证。未来零知识技术的高速改进（StarkWare 使用了这种 ZK 技术）将允许对区块链进行高性能计算。
金色财经现场报道 宝石：区块链的“安全绳”促进平稳落地:金色财经现场报道，在世界区块链大会·三点钟峰会投资风口与趋势探讨部分，深创学院院长宝石在“区块链：新构思、新商业、新人才”演讲中说，区块链的“安全绳”很重要，可以解决安全、快速发展的问题。安全绳包括政府监管、舆论导向、企业接受、政府监督，让构想、场景、人才有足够的空间发展，实现区块链的平稳落地。[2018/4/24]
区块链的主要问题是用户需要任何交易计算都可以由其他节点快速验证，而 ZK 允许验证比计算本身快得多。
我们可以考虑哪些机器学习系统最适合首先迁移到去中心化系统中，这包括：
1）推荐系统：当用户消费不同的项目时，它被注册并被评估以建议未来要消费的项目。从技术上讲，你需要估计到其他项目的距离。这种类型的技术非常适合将推荐算法数据应用到多个节点中。你不需要将所有用户偏好、过去消费的项目都存储在一台计算机上。
金色财经现场报道 Block.one合伙人Ian Grigg: 去中心化是一方面，而我们更需要区块链来实现多样化:金色财经现场报道，4月6日，EOSIO香港见面会上， EOSIO的核心团队Block.one合伙人Ian Grigg作了题为《为什么要做区块生产者》的主题演讲，Ian表示：区块链发展以来似乎一直是零和博弈，我们真正需要来考虑一下实现双赢-—-去生产价值而不是索取价值。长久以来区块链一直被认为首要特点是去中心化，确实考虑到数据保密等问题需要去中心化，我们更需要区块链来实现多样化，国家间、洲际间、不同法律层面和技术层面上的融合。[2018/4/6]
2）聚类 / 非结构化分类：鉴于聚类是将数据集分类为自发的新类别的问题，似乎比结构化分类（固定数量的类别）更容易去中心化。如果你将类别想象为地理区域，你会发现没有必要将所有数据点都存储在一台计算机中。特别是广义聚类算法中的应用于大脑图像的去中心化聚类算法。
现在人工智能或机器学习中缺少的工具是结构化分类器，基于固定数量的类别，算法必须猜测一条数据属于哪个类别（例如，这篇文章是用英语还是中文写的？）。与强化学习密切相关，强化学习就像分类器的闭环，为机器人或游戏生成动作。
深度学习是多层结构化分类器（因此，深度分层）的组合，以获得更复杂的自动化学习体验。这种类型的 AI 工具的问题在于，你需要所有训练数据集的全局视图，因为输出使用的是经过训练的权重或变量形式的数据合成汇总。你需要训练权重来生成输出、类别、机器人动作。
矩阵乘法是做大量的数值乘法和加法。海量矩阵乘法是结构化分类器、深度学习和强化学习中涉及的主要操作。正如我们之前提到的，对这些操作的验证（以避免作弊）是 De-AI 将面临的主要挑战。我们为去中心化人工智能 (De-AI) 设想了这三种场景：
1）原生高性能区块链或侧链：当比特币被认为是无用的，因为「浪费」了每秒验证 5 笔交易的无意识计算量，许多有远见的人提出，区块的挖掘涉及更多有用的计算。这是区块链难题的圣杯，将帮助人类。
要参与区块链网络中交易的验证，你将必须进行矩阵乘法和复杂的机器学习操作，这些操作将由其他节点验证，并最终被接受为挖矿的一部分加密货币。这种方法仅限于特定操作或静态深度学习架构。Filecoin 和其他存储区块链可以通过仅存储数据但没有太多或没有转换的方式在此类别中看到。WekaCoin 解决方案提出了一系列多样化的机器学习算法参与共识，使挖矿更加智能。
2）更快的 Layer2 区块链：利用现有的高性能和廉价的 Layer 2 区块链，其中大多数基于以太坊网络协议，是实现去中心化人工智能的自然方法。使用 Solidity 作为编程语言可能不是最快的，但该技术具有构建去中心化 AI 乐高的所有要素。
构建可重复用的机器学习代码块，这些代码是开放且免费的（如果你支付网络费用）。这种方法的主要限制是区块链通常具有有限的计算能力，可以包含在单个区块中。然后，如果你分叉像 Arbitrum、Optimism 或 Starkware 这样的 Layer 2，你必须准备好大量增加最大区块大小，并准备好为网络中的验证器设置最低性能阈值。
3）用于 AI 的专用零知识平台：这种替代方案类似于前面提到的 StarkWare Layer 2 方法，但也涉及针对矩阵乘法和深度学习的 ZK 智能合约（例如使用 Cairo 编程语言）的特定开发。这可以在智能合约层中完成，例如在 StarkWare 中，或者在较低的共识层中完成。目标是进行大量繁重的计算，可以很容易地被网络中的其他节点验证。此外，包括灵活的智能合约操作组合允许不同算法的互操作性。
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