1.1 Доказательство работы с вычислительным алгоритмом Монте-Карло с цепью Маркова
Марковская цепь Монте-Карло не выигрывает от мощных графических процессоров потребительского уровня, а от специализированного оборудования для майнинга, встроенного для обработки нескольких стохастических мультипроцессоров. Байесовские компьютеры будут создавать последовательность для передачи глобального планировщика памяти интерфейс и модель человеческой памяти к генератору истинных случайных чисел и программе, полученной через средство сопоставления программ.
Как мы знаем, MCMC отбирает выборки из целевой вероятностной плотности и фактически может обрабатывать реальные вычислительные данные. MCMC - это фактически семейство алгоритмов выборки Parameters Action Reward. Observation Blockchain Policy Network Optimized Action перечисляет псевдокод известного производного алгоритма Метрополиса-Гастингса (MH) для выборки апостериорного распределения (т. Е. Распределения гипотезы с учетом наблюдаемых данных).
Цепи Маркова получили невероятно широкое применение в мире вычислений (моделирование человеческого познания, персонализированная медицина и инженерные приложения). Таким образом, способность коллективно собирать вычислительную мощность и направлять ее на общую цель может в конечном итоге привести к созданию суперкомпьютера "краудсорсинг".
Защита блокчейна может вызвать множество проблем, таких как неизменяемые ошибки, ограничения на размер стека, временные ограничения и повторный вход. Однако, например, искусственный интеллект MATRIX использует два динамических подхода:
- Генеративная состязательная сеть (GAN)
- Распределенная проверка динамической модели на основе параллелизма
Оба этих подхода используют глубокое обучение для защиты смарт-контрактов. Первый состоит из двух RNN (один используется для проверки, а другой генерирует случайные выборки). Все текущие ограничения блокчейна имеют решение, основанное на искусственном интеллекте - с точки зрения повторных атак - MATRIX использует глубокую нейронную сеть для поиска уязвимостей.
Блокчейн Matrix AI состоит из самонастраивающихся параметров цепочки для завершения естественной эволюции, чтобы избежать жестких бифуркаций. Кроме того, он полагается на координацию технологий искусственного интеллекта для достижения идеальной совместимости и сосуществования публичных и частных сетей. Большинство публичных сетей приводят к жестким бифуркациям, потому что начальные параметры времени разработки не соответствуют последующим требованиям, а жесткие бифуркации разделят сообщество и снизят ценность цифровых активов. Как я объяснил выше, решение для сосуществования нескольких цепочек одновременно удовлетворяет потребности разных организаций. Например, в MATRIX банкам разрешено строить частную бизнес-цепочку, и бизнес-цепочка также может иметь побочную нагрузку.
Наконец, MATRIX AI встраивает эволюционный активный механизм оптимизации в нижележащий уровень протокола, так что параметры блокчейна динамически обновляются в зависимости от внешних условий. Помимо обеспечения эффективности и применимости, решения для динамической оптимизации также предотвращают риск хард-форка при каждом выпуске и обновлении параметров. Каждый узел в блокчейне искусственного интеллекта связан с цепочкой управления и, по крайней мере, с одной цепочкой данных, обе из которых координируются распределенным согласованным планом. Цепочка управления обеспечивает спецификацию поведения цепочки данных на основе богатой модели искусственного интеллекта. Цепочка данных выполняет операции с данными и работает с другими цепочками и маршрутизаторами под управлением цепочки управления. Внедрение цепочки управления позволяет этой технологии свободно торговать с другими блокчейнами, генерировать контракты и обмениваться данными.
1.2 Философское значение искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) все чаще становится темой для разговоров во многих секторах и отраслях из-за того скептицизма, который к нему прилагается. По мере того как общество переходит к автоматизации большинства рабочих мест, доступных в настоящее время из-за растущей полезности ИИ, многие задаются вопросом о роли и предназначении человечества.
«Мы должны решать, индивидуально и коллективно, моральные и этические проблемы, возникающие в результате передовых исследований в области искусственного интеллекта и биотехнологий, которые позволят значительно продлить жизнь, создать детей-дизайнеров и извлечь память».
- Клаус Шваб
Общество на протяжении всей жизни придает чувство цели и достижений нашей карьере. Однако с увеличением количества задач, подверженных риску автоматизации, цель необходимо переоценить и перераспределить. Людям не нужна работа, чтобы чувствовать себя выполненными - им нужна цель. Нас всегда воспитывали с пониманием того, что принципы престижа и достижений проистекают из выдающейся карьеры, но что, если бы мы были в состоянии сосредоточить наши коллективные усилия на общественной пользе? Где, помимо карьеры, люди могут найти цель?
