Worldcoin'deki son patlama, Web 3+AI anlatısı için de yeterli ivmeyi yarattı.Worldcoin, zk+ML'den (sıfır bilgi kanıtı ve makine öğrenimi) türetilen zkML kavramına aittir ve aynı zamanda gelişmekte olan bir kombinasyondur. zk Söylemeye gerek yok, teknoloji ve makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt alanıdır. AI+Web3 daha önce sektörde çok popüler bir anlatım olmuştur, ancak şu anda ikisini sorunsuz bir şekilde birbirine bağlamak için iyi bir kavram veya kullanım durumu yoktur. , ve Son Karadağ konferansında Vitalik, zkSNARK'ı da çok övdü, Worldcoin'in patlamasıyla birleştiğinde, zkML'nin öne çıkacağı tahmin edilebilir.
zkML'ye aşina olmayabilirsiniz. Bu makale, zkML'nin tanıtımına, kullanım durumlarına ve bazı potansiyel projelerine odaklanarak, esas olarak sizin için zkML'deki belirsizliği gidermektedir. Şu anda çok fazla zkML kullanım durumu olmadığından, ben Umarım fırsatı yakalayabilir, yeni kavramlar ve kullanım örnekleri hakkında önceden bilgi edinebilir ve hazırlıklı olabilirsiniz.
Web 3 + Makine Öğrenimi
zkML, sıfır bilgi kanıtını ve makine öğrenimini birleştirir. Aslında, Web 3'ün dışında, makine öğrenimi artık yeni bir kelime değildir. Bu teknoloji, doğal dil işleme (NLP), otomatik sürüş , e-ticaret ve diğer alanlar ML teknolojisi sayesinde daha yüksek bir seviyeye ulaştı ve hatta bazı alanlarda ML zaten baskın bir konuma sahip, bu nedenle gelecekteki zkML de genel trend ve ML'nin akıllı sözleşmelere gömülmesi de sağlayacaktır. daha karmaşık ve daha Akıllı işleme ile akıllı sözleşmeler.
**Makine öğrenimi yetenekleri eklenerek, akıllı sözleşmeler daha otonom ve dinamik hale gelebilir ve statik kurallar yerine gerçek zamanlı zincir üstü verilere göre hareket etmelerine olanak tanır. Akıllı sözleşmeler daha esnek olacak ve sözleşme ilk oluşturulduğunda beklenmeyenler de dahil olmak üzere daha fazla senaryoya uyum sağlayacak. Kısacası makine öğrenimi yetenekleri, zincire koyduğumuz herhangi bir akıllı sözleşmenin otomasyonunu, doğruluğunu, verimliliğini ve esnekliğini artıracaktır. **
Şu anda, ML'nin kriptoda yaygın olarak benimsenmemesinin nedenlerinden biri, benimsenmesi yaklaşık 1800 MFLOPS (milyon) gerektiren bir NLP dil modelleri sınıfı olan fastBERP gibi bu modelleri zincir üzerinde çalıştırmanın yüksek hesaplama maliyetidir**. doğrudan EVM üzerinde çalıştırılamayan kayan nokta işlemleri). Uygulama modellerinin gerçek dünya verilerine dayalı tahminler yapması gerekirken, makine öğrenimi ölçeğinde akıllı sözleşmelere sahip olmak için sözleşmelerin bu tür tahminleri elde etmesi gerekir;
**İkinci neden, makine öğrenimi modelinin güven çerçevesini ele alma ihtiyacıdır. İki ana nokta vardır. Biri gizliliğidir: daha önce de belirtildiği gibi, model parametreleri genellikle özeldir ve bazı durumlarda model girdilerinin de gizli olması gerekir. Bu, doğal olarak model sahibi ile model kullanıcısı arasında bazı güven sorunları yaratır; ikincisi algoritmik kara kutudur, ML modelleri bazen "kara kutular" olarak adlandırılır çünkü hesaplama işleminde gerçekleştirilmesi zor olan birçok otomatikleştirilmiş adım içerirler. anlamak veya açıklamak. **Bu adımlar, belirsiz ve bazen rastgele çıktılara yol açan karmaşık algoritmaları ve büyük miktarda veriyi içerir, bu da algoritmaları yanlılık ve hatta ayrımcılık için hazır hale getirir. Ve zk teknolojisi bu güven problemini çok verimli bir şekilde çözebilir.
Bu nedenle, bu dönemde zkSNARK trendle birlikte geldi. zkML'deki zk teknolojisi çoğunlukla zkSNARK'a atıfta bulunur. zkSNARK bize bir çözüm sunar: herkes bir modeli zincir dışında çalıştırabilir ve beklenenin kısa ve doğrulanabilir bir kanıtını üretebilir. belirli bir sonuç üretir ve bu kanıt, zincir üzerinde yayınlanabilir ve akıllı sözleşmeler tarafından yakalanabilir ve zekalarını geliştirebilir. **ML modelleri genellikle üç parça gerektirir: eğitim verileri, model mimarisi ve model parametreleri. Eğitilen model muhakeme doğrulamasını geçtiği sürece, akıllı sözleşmeler için güncellenmiş bir tasarım alanı açabilir. ** (Model eğitimi ve mantığı çok fazla anlatılmayacaktır)
Kriptoda zkML kullanım örnekleri
Ve zkSNARK +ML eklendikten sonra akıllı sözleşmenin de birçok kullanım durumu olacaktır, kullanım durumları aşağıdadır:
DeFi
Doğrulanabilir zincir dışı makine öğrenimi kehaneti
zkSNARK'ları makine öğrenimi modellerinin doğrulanmış muhakemesi ile birleştiren bu zincir dışı makine öğrenimi oracle'ları, akıl yürütmeyi doğrulayarak ve zincir üzerinde kanıt yayınlayarak gerçek dünya tahmin pazarlarını, güvenli protokol sözleşmelerini vb. güvenilir bir şekilde çözmek için kullanılabilir.
ML Parametreli DeFi
**DeFi'nin birçok segmenti aslında otomatikleştirilebilir. **Örneğin, ödünç verme protokolleri, parametreleri gerçek zamanlı olarak güncellemek için makine öğrenimi modellerini kullanabilir. Günümüzün borç verme protokolleri, teminat katsayılarını, LTV'yi, tasfiye eşiklerini vb. belirlemek için çoğunlukla kuruluşlar tarafından yürütülen zincir dışı modellere güvenir. Makine öğrenimi daha iyi bir alternatif sağlayabilir, herkesin çalıştırıp doğrulayabileceği, topluluk tarafından eğitilmiş açık kaynak modeller.
Otomatik İşlem Stratejileri
Bir ticaret stratejisinin getirisini doğrulamanın bir yolu, MP'nin yatırımcılara çeşitli geriye dönük testler sunmasını sağlamaktır. Stratejistin, ticareti yürütürken modeli izlediğini doğrulamak imkansızdır, ancak zkML bunun için bir çözüm sağlayabilir, MP belirli bir konuma konuşlandırılmış Finansal model muhakemesi doğrulama kanıtı sağlar.
Güvenlik Etki Alanı
AKILLI SÖZLEŞME İÇİN DOLANDIRICILIK İZLEME
Sözleşmeleri askıya alma yeteneğini kontrol eden manuel yönetişim veya merkezi aktörler yerine, olası kötü niyetli davranışları tespit etmek ve askıya alma prosedürlerini uygulamak için makine öğrenimi modelleri kullanılabilir.
DID ve Sosyal
Özel anahtarların biyometrik kimlik doğrulamayla değiştirilmesi (şu anda Worldcoin'in yaptığı da budur)
**Özel anahtar yönetimi, diğer Web3 kullanıcılarının baş ağrılarından biridir. **Yüz tanıma veya diğer biyometri yoluyla özel anahtar çıkarma, zkML için olası bir çözümdür ve Worldcoin, Orb cihazıyla bunu aynı şekilde, birinin sahte KYC yapmaya çalışmadan gerçek bir kişi olup olmadığını belirlemek için uyguluyor ve zk teknolojisini kullanıyor ML modelinin çıktısının, yüz ve iris özelliklerini analiz eden çeşitli kamera sensörleri ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla elde edilen, kullanıcıların kişisel verilerini sızdırmadığından emin olmak için.
Web3 sosyal medyası için kişiselleştirilmiş öneri ve içerik filtreleme
Benzer şekilde, bazı Web 3 sosyal medyaları, kullanıcı tercihlerini ve verilerini kolayca elde edebilir, bize bazı spam ve sahte bağlantılar gösterebilir ve birçok sahte bağlantı, kullanıcı cüzdanlarının çalınmasına vb. .
İçerik Üretici Ekonomisi ve Oyun
Oyun İçi Ekonomi Yeniden Dengeleme
Makine öğrenimi modelleri, belirteç verme, tedarik etme, imha etme, oylama eşiklerini vb.
Yeni tür zincir oyunu
Güvene dayalı olmayan bir AI modelinin bir NPC gibi davrandığı ve NPC'nin tüm eylemlerinin bir model Kanıtı ile zincir üzerinde yayınlandığı işbirlikçi insan-AI oyunları ve diğer yenilikçi zincir üstü oyunlar oluşturulabilir.
zkML ekolojik potansiyel projesi
zkML henüz geliştirmenin ilk aşamasında olduğu için bulunabilecek çok fazla proje yok. Aşağıdakiler herkes için bulunan potansiyel projelerdir:
Dünya parası
Worldcoin çok fazla anlatılmayacak, herkesin aşina olması gerekir, lütfen "Worldcoin başarılı olursa şifreleme endüstrisine nasıl bir etkisi olur?"
Modül Laboratuvarları
Modulus Labs, zincir üzerinde yapay zeka oluşturmak için gereken teknoloji olan zkML'deki daha çeşitli projelerden biridir. Hem kullanım durumları hem de ilgili araştırmalar üzerinde çalışın. Uygulama tarafında, Modulus Labs, gerçek insanların Leela satranç motorunun zincir üzerinde doğrulanabilir bir örneğine karşı oynadığı RockyBot (bir zincir ticaret botu) ve Leela vs. the World (bir satranç oyunu) geliştirdi.
İnsan
Giza, yapay zeka yoluyla ekonomiyi geliştirmeye adanmış bir protokoldür. Tamamen güvene dayalı olmayan bir yöntem kullanarak zincir üzerinde yapay zeka modellerini dağıtabilir. StarkWare işbirliği ile desteklenir ve sonunda yapay zeka gelişimi için alternatif bir yol sağlayan bir pazar gerçekleştirir.
Zkaptcha
Zkaptcha, Web3'teki robot sorununa odaklanır, akıllı sözleşmeleri robot saldırılarından korur, Sybil saldırılarına dayanıklı akıllı sözleşmeler oluşturmak için sıfır bilgi kanıtlarını kullanır ve akıllı sözleşmeler için doğrulama kodu hizmetleri sağlar. Şu anda proje, son kullanıcıların captcha'ları tamamlayarak insan işinin bir kanıtını oluşturmasına olanak tanıyor. Gelecekte Zkaptcha, zkML'yi miras alacak ve mevcut Web 2 captcha'larına benzer bir hizmet başlatacak, ancak kullanıcıyı belirlemek için fare hareketleri gibi davranışları da analiz edebilecek. gerçek.
Çözüm
Şu anda zkML ve kriptoyu birleştirme alanında çok fazla ürün yok ve bu tür ürünlerin oluşturulması sürecinde bazı sorunlarla karşılaşılacak ve zkML ve kriptonun gelecekte daha fazla iyileştirmeye ve optimizasyona ihtiyacı olabilir. Bununla birlikte, zkSNARK ve ML kombinasyonuyla, zkML'nin gücünün kriptoya daha iyi beklentiler ve gelişim getirebileceğine inanmak için nedenlerimiz var ve ayrıca bu alanda daha fazla ürün bekliyoruz, **zk teknolojisi ve kripto, ML operasyonlarıdır Güvenli ve güvenilir bir ortam sağlayın ve gelecekte ürün yeniliğine ek olarak kripto iş modellerinin yeniliğine de yol açabilir, çünkü bu vahşi ve anarşik Web 3 dünyasında ademi merkeziyetçilik, kripto teknolojisi ve güven en önemli unsurlardır. En temel tesisler. **
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
zk+ML zk yolunun yeni yönü?
Worldcoin'deki son patlama, Web 3+AI anlatısı için de yeterli ivmeyi yarattı.Worldcoin, zk+ML'den (sıfır bilgi kanıtı ve makine öğrenimi) türetilen zkML kavramına aittir ve aynı zamanda gelişmekte olan bir kombinasyondur. zk Söylemeye gerek yok, teknoloji ve makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt alanıdır. AI+Web3 daha önce sektörde çok popüler bir anlatım olmuştur, ancak şu anda ikisini sorunsuz bir şekilde birbirine bağlamak için iyi bir kavram veya kullanım durumu yoktur. , ve Son Karadağ konferansında Vitalik, zkSNARK'ı da çok övdü, Worldcoin'in patlamasıyla birleştiğinde, zkML'nin öne çıkacağı tahmin edilebilir.
zkML'ye aşina olmayabilirsiniz. Bu makale, zkML'nin tanıtımına, kullanım durumlarına ve bazı potansiyel projelerine odaklanarak, esas olarak sizin için zkML'deki belirsizliği gidermektedir. Şu anda çok fazla zkML kullanım durumu olmadığından, ben Umarım fırsatı yakalayabilir, yeni kavramlar ve kullanım örnekleri hakkında önceden bilgi edinebilir ve hazırlıklı olabilirsiniz.
Web 3 + Makine Öğrenimi
zkML, sıfır bilgi kanıtını ve makine öğrenimini birleştirir. Aslında, Web 3'ün dışında, makine öğrenimi artık yeni bir kelime değildir. Bu teknoloji, doğal dil işleme (NLP), otomatik sürüş , e-ticaret ve diğer alanlar ML teknolojisi sayesinde daha yüksek bir seviyeye ulaştı ve hatta bazı alanlarda ML zaten baskın bir konuma sahip, bu nedenle gelecekteki zkML de genel trend ve ML'nin akıllı sözleşmelere gömülmesi de sağlayacaktır. daha karmaşık ve daha Akıllı işleme ile akıllı sözleşmeler.
**Makine öğrenimi yetenekleri eklenerek, akıllı sözleşmeler daha otonom ve dinamik hale gelebilir ve statik kurallar yerine gerçek zamanlı zincir üstü verilere göre hareket etmelerine olanak tanır. Akıllı sözleşmeler daha esnek olacak ve sözleşme ilk oluşturulduğunda beklenmeyenler de dahil olmak üzere daha fazla senaryoya uyum sağlayacak. Kısacası makine öğrenimi yetenekleri, zincire koyduğumuz herhangi bir akıllı sözleşmenin otomasyonunu, doğruluğunu, verimliliğini ve esnekliğini artıracaktır. **
Şu anda, ML'nin kriptoda yaygın olarak benimsenmemesinin nedenlerinden biri, benimsenmesi yaklaşık 1800 MFLOPS (milyon) gerektiren bir NLP dil modelleri sınıfı olan fastBERP gibi bu modelleri zincir üzerinde çalıştırmanın yüksek hesaplama maliyetidir**. doğrudan EVM üzerinde çalıştırılamayan kayan nokta işlemleri). Uygulama modellerinin gerçek dünya verilerine dayalı tahminler yapması gerekirken, makine öğrenimi ölçeğinde akıllı sözleşmelere sahip olmak için sözleşmelerin bu tür tahminleri elde etmesi gerekir;
**İkinci neden, makine öğrenimi modelinin güven çerçevesini ele alma ihtiyacıdır. İki ana nokta vardır. Biri gizliliğidir: daha önce de belirtildiği gibi, model parametreleri genellikle özeldir ve bazı durumlarda model girdilerinin de gizli olması gerekir. Bu, doğal olarak model sahibi ile model kullanıcısı arasında bazı güven sorunları yaratır; ikincisi algoritmik kara kutudur, ML modelleri bazen "kara kutular" olarak adlandırılır çünkü hesaplama işleminde gerçekleştirilmesi zor olan birçok otomatikleştirilmiş adım içerirler. anlamak veya açıklamak. **Bu adımlar, belirsiz ve bazen rastgele çıktılara yol açan karmaşık algoritmaları ve büyük miktarda veriyi içerir, bu da algoritmaları yanlılık ve hatta ayrımcılık için hazır hale getirir. Ve zk teknolojisi bu güven problemini çok verimli bir şekilde çözebilir.
Bu nedenle, bu dönemde zkSNARK trendle birlikte geldi. zkML'deki zk teknolojisi çoğunlukla zkSNARK'a atıfta bulunur. zkSNARK bize bir çözüm sunar: herkes bir modeli zincir dışında çalıştırabilir ve beklenenin kısa ve doğrulanabilir bir kanıtını üretebilir. belirli bir sonuç üretir ve bu kanıt, zincir üzerinde yayınlanabilir ve akıllı sözleşmeler tarafından yakalanabilir ve zekalarını geliştirebilir. **ML modelleri genellikle üç parça gerektirir: eğitim verileri, model mimarisi ve model parametreleri. Eğitilen model muhakeme doğrulamasını geçtiği sürece, akıllı sözleşmeler için güncellenmiş bir tasarım alanı açabilir. ** (Model eğitimi ve mantığı çok fazla anlatılmayacaktır)
Kriptoda zkML kullanım örnekleri
Ve zkSNARK +ML eklendikten sonra akıllı sözleşmenin de birçok kullanım durumu olacaktır, kullanım durumları aşağıdadır:
DeFi
Doğrulanabilir zincir dışı makine öğrenimi kehaneti
zkSNARK'ları makine öğrenimi modellerinin doğrulanmış muhakemesi ile birleştiren bu zincir dışı makine öğrenimi oracle'ları, akıl yürütmeyi doğrulayarak ve zincir üzerinde kanıt yayınlayarak gerçek dünya tahmin pazarlarını, güvenli protokol sözleşmelerini vb. güvenilir bir şekilde çözmek için kullanılabilir.
ML Parametreli DeFi
**DeFi'nin birçok segmenti aslında otomatikleştirilebilir. **Örneğin, ödünç verme protokolleri, parametreleri gerçek zamanlı olarak güncellemek için makine öğrenimi modellerini kullanabilir. Günümüzün borç verme protokolleri, teminat katsayılarını, LTV'yi, tasfiye eşiklerini vb. belirlemek için çoğunlukla kuruluşlar tarafından yürütülen zincir dışı modellere güvenir. Makine öğrenimi daha iyi bir alternatif sağlayabilir, herkesin çalıştırıp doğrulayabileceği, topluluk tarafından eğitilmiş açık kaynak modeller.
Otomatik İşlem Stratejileri
Bir ticaret stratejisinin getirisini doğrulamanın bir yolu, MP'nin yatırımcılara çeşitli geriye dönük testler sunmasını sağlamaktır. Stratejistin, ticareti yürütürken modeli izlediğini doğrulamak imkansızdır, ancak zkML bunun için bir çözüm sağlayabilir, MP belirli bir konuma konuşlandırılmış Finansal model muhakemesi doğrulama kanıtı sağlar.
Güvenlik Etki Alanı
AKILLI SÖZLEŞME İÇİN DOLANDIRICILIK İZLEME
Sözleşmeleri askıya alma yeteneğini kontrol eden manuel yönetişim veya merkezi aktörler yerine, olası kötü niyetli davranışları tespit etmek ve askıya alma prosedürlerini uygulamak için makine öğrenimi modelleri kullanılabilir.
DID ve Sosyal
Özel anahtarların biyometrik kimlik doğrulamayla değiştirilmesi (şu anda Worldcoin'in yaptığı da budur)
**Özel anahtar yönetimi, diğer Web3 kullanıcılarının baş ağrılarından biridir. **Yüz tanıma veya diğer biyometri yoluyla özel anahtar çıkarma, zkML için olası bir çözümdür ve Worldcoin, Orb cihazıyla bunu aynı şekilde, birinin sahte KYC yapmaya çalışmadan gerçek bir kişi olup olmadığını belirlemek için uyguluyor ve zk teknolojisini kullanıyor ML modelinin çıktısının, yüz ve iris özelliklerini analiz eden çeşitli kamera sensörleri ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla elde edilen, kullanıcıların kişisel verilerini sızdırmadığından emin olmak için.
Web3 sosyal medyası için kişiselleştirilmiş öneri ve içerik filtreleme
Benzer şekilde, bazı Web 3 sosyal medyaları, kullanıcı tercihlerini ve verilerini kolayca elde edebilir, bize bazı spam ve sahte bağlantılar gösterebilir ve birçok sahte bağlantı, kullanıcı cüzdanlarının çalınmasına vb. .
İçerik Üretici Ekonomisi ve Oyun
Oyun İçi Ekonomi Yeniden Dengeleme
Makine öğrenimi modelleri, belirteç verme, tedarik etme, imha etme, oylama eşiklerini vb.
Yeni tür zincir oyunu
Güvene dayalı olmayan bir AI modelinin bir NPC gibi davrandığı ve NPC'nin tüm eylemlerinin bir model Kanıtı ile zincir üzerinde yayınlandığı işbirlikçi insan-AI oyunları ve diğer yenilikçi zincir üstü oyunlar oluşturulabilir.
zkML ekolojik potansiyel projesi
zkML henüz geliştirmenin ilk aşamasında olduğu için bulunabilecek çok fazla proje yok. Aşağıdakiler herkes için bulunan potansiyel projelerdir:
Dünya parası
Worldcoin çok fazla anlatılmayacak, herkesin aşina olması gerekir, lütfen "Worldcoin başarılı olursa şifreleme endüstrisine nasıl bir etkisi olur?"
Modül Laboratuvarları
Modulus Labs, zincir üzerinde yapay zeka oluşturmak için gereken teknoloji olan zkML'deki daha çeşitli projelerden biridir. Hem kullanım durumları hem de ilgili araştırmalar üzerinde çalışın. Uygulama tarafında, Modulus Labs, gerçek insanların Leela satranç motorunun zincir üzerinde doğrulanabilir bir örneğine karşı oynadığı RockyBot (bir zincir ticaret botu) ve Leela vs. the World (bir satranç oyunu) geliştirdi.
İnsan
Giza, yapay zeka yoluyla ekonomiyi geliştirmeye adanmış bir protokoldür. Tamamen güvene dayalı olmayan bir yöntem kullanarak zincir üzerinde yapay zeka modellerini dağıtabilir. StarkWare işbirliği ile desteklenir ve sonunda yapay zeka gelişimi için alternatif bir yol sağlayan bir pazar gerçekleştirir.
Zkaptcha
Zkaptcha, Web3'teki robot sorununa odaklanır, akıllı sözleşmeleri robot saldırılarından korur, Sybil saldırılarına dayanıklı akıllı sözleşmeler oluşturmak için sıfır bilgi kanıtlarını kullanır ve akıllı sözleşmeler için doğrulama kodu hizmetleri sağlar. Şu anda proje, son kullanıcıların captcha'ları tamamlayarak insan işinin bir kanıtını oluşturmasına olanak tanıyor. Gelecekte Zkaptcha, zkML'yi miras alacak ve mevcut Web 2 captcha'larına benzer bir hizmet başlatacak, ancak kullanıcıyı belirlemek için fare hareketleri gibi davranışları da analiz edebilecek. gerçek.
Çözüm
Şu anda zkML ve kriptoyu birleştirme alanında çok fazla ürün yok ve bu tür ürünlerin oluşturulması sürecinde bazı sorunlarla karşılaşılacak ve zkML ve kriptonun gelecekte daha fazla iyileştirmeye ve optimizasyona ihtiyacı olabilir. Bununla birlikte, zkSNARK ve ML kombinasyonuyla, zkML'nin gücünün kriptoya daha iyi beklentiler ve gelişim getirebileceğine inanmak için nedenlerimiz var ve ayrıca bu alanda daha fazla ürün bekliyoruz, **zk teknolojisi ve kripto, ML operasyonlarıdır Güvenli ve güvenilir bir ortam sağlayın ve gelecekte ürün yeniliğine ek olarak kripto iş modellerinin yeniliğine de yol açabilir, çünkü bu vahşi ve anarşik Web 3 dünyasında ademi merkeziyetçilik, kripto teknolojisi ve güven en önemli unsurlardır. En temel tesisler. **