Взгляните на подход Matrix к моделям искусственного интеллекта.

Три основных столпа искусственного интеллекта - это данные, вычислительная мощность и модели искусственного интеллекта. После выпуска Зеленой книги Matrix 2.0 команда публикует серию статей, в которых более подробно рассматриваются ключевые аспекты Matrix 2.0. Часть 1 этой серии рассказала о взаимосвязи между данными, вычислительной мощностью и моделями искусственного интеллекта. Часть 2 представила несколько важных проблем с данными и вычислительной мощностью. В этой статье рассматриваются проблемы атрибуции и конфиденциальности модели ИИ, а также план Matrix по их решению.

Если мы рассматриваем данные и вычислительную мощность как основу искусственного интеллекта, модели ИИ - это то, что обеспечивает взаимодействие человека и ИИ. Это связано с тем, что модели искусственного интеллекта преобразуют холодные жесткие данные в нечто конкретное - приложения, которые могут напрямую использоваться людьми. Тем не менее, разработка модели искусственного интеллекта сталкивается со своим набором проблем.

Проблемы модели искусственного интеллекта

Развитие ИИ во многом зависит от нашей способности масштабировать применение моделей ИИ. В нынешних условиях две основные проблемы создают угрозу для разработки модели искусственного интеллекта. Во-первых, все возрастающая сложность обучения моделей искусственного интеллекта. Во многом это связано с высокими барьерами для входа в систему в виде высоких требований к вычислительной мощности и неблагоприятных условий для оборудования и программного обеспечения. Во-вторых, слабомотивированное сообщество разработчиков после многих лет неэффективной защиты прав интеллектуальной собственности (ПИС).

Для решения этих двух проблем Matrix AI Network разрабатывает рынок моделей ИИ с распределенным обучением и атрибуцией моделей ИИ, что стало возможным благодаря многомерной платформе больших данных на базе блокчейна Matrix 2.0. Используя этот рынок, разработчики ИИ могут получить надлежащую защиту прав интеллектуальной собственности, а также своевременную обратную связь для непрерывной и удобной оптимизации своих моделей ИИ. Сильные, проверенные модели ИИ побуждают больше пользователей участвовать в обучении и разработке моделей и приложений ИИ.

Проблемы обучения: распределенное обучение

Децентрализованная система блокчейнов поможет разработчикам в создании и обучении большего количества моделей искусственного интеллекта, перенаправляя излишки вычислительной мощности Matrix AI Network. Механизм консенсуса Matrix требует только 32 узлов майнинга для выполнения операций майнинга в любой момент. Избыточная вычислительная мощность оставшихся мастернод для майнинга зарезервирована для обучения моделей ИИ и выполнения других задач, связанных с ИИ. Это дает специалистам по обработке данных доступ к вычислительной мощности в количествах, обычно предназначенных только для крупнейших транснациональных корпораций и академических институтов.

Проблемы обучения: Атрибуция

Разочарованные и разочарованные плохими имитациями моделей ИИ и неэффективной защитой прав интеллектуальной собственности, молодые специалисты по обработке данных часто терпят неудачу или отказываются от разработки модели ИИ. Чтобы мотивировать следующее поколение разработчиков, сеть Matrix AI Network использует блокчейн для отслеживания и приписывания моделей искусственного интеллекта их создателям и предлагает полную и точную защиту прав интеллектуальной собственности.

Matrix AI Marketplace

Точная атрибуция - это необходимый и фундаментальный атрибут, позволяющий создать Matrix AI Marketplace. Каждый раз, когда к модели ИИ обращается пользователь или приложение, транзакция записывается в блокчейне Matrix. Неизменяемая бухгалтерская книга блокчейна Matrix AI Network гарантирует, что специалисты по обработке данных будут получать справедливую компенсацию при каждом доступе к их модели. Специалистам по обработке данных также предоставляется полная запись о состоянии использования модели. Это обеспечивает ценную обратную связь для создателя модели и позволяет удобно вносить уточнения в будущем.

Матрица 2.0

Matrix 2.0 сочетает в себе блокчейн с открытым исходным кодом в Matrix 1.0, цепочку данных, облачное и туманное терминальное хранилище и операционную систему блокчейна. Он разработан для поддержки следующих функций:

  1. Транзакции с большими данными с повышенной эффективностью использования данных
  2. Приложения для обмена данными корпоративного уровня
  3. Сотрудничество и прибыль разделяют возможности, связанные с генерацией больших данных, моделированием и приложениями

В то же время платформа блокчейна Matrix 2.0 также представит структуру безопасных многосторонних вычислений (SMC), которая позволяет нескольким сторонам участвовать в вычислениях, при этом маскируя входные данные и сохраняя независимость и точность вычислений.

Операционная система блокчейна

Традиционные услуги облачных вычислений состоят из нескольких компьютеров, распределенных в нескольких разных географических точках, объединенных через систему управления сетью. В основном это были централизованные дела. В отличие от этих традиционных централизованных распределенных вычислительных систем, операционная система Matrix AI Network представляет собой децентрализованное решение, которое имеет пять основных функций, обеспечивающих удобное и гибкое обслуживание по запросу.

  1. Оркестровка задач и распределенные вычисления
  2. Управление вычислительными ресурсами
  3. Облачное и распределенное хранилище с сохранением конфиденциальности
  4. Сеть безопасной маршрутизации
  5. Безопасные механизмы для доступа пользователей и распределенного управления

Операционная система Matrix 2.0 предоставляет пользователям и разработчикам доступ к ряду услуг, включая службы Oracle, управление несколькими цепями, решения промежуточного программного обеспечения, создание смарт-контрактов, разработку DApp и ряд плагинов.

Все стороны, участвующие в Matrix 2.0, получают вознаграждение за свой вклад. Поставщики данных получают вознаграждение за использование их данных; Поставщики вычислительной мощности получают вознаграждение, когда используются их вычислительные мощности; Специалисты по обработке данных получают вознаграждение за использование их моделей искусственного интеллекта. Matrix 2.0 - это децентрализованный рынок искусственного интеллекта.

СЛЕДУЙТЕ МАТРИЦЕ:
Веб-сайт | Github | Twitter | Reddit | Facebook | Youtube | Discord
Telegram (Официальный) | Telegram (Мастерноды)
Оуэн Тао (генеральный директор) | Стив Дэн (главный специалист по искусственному интеллекту)