Cortex (CTXC) - платформа искусственного интеллекта

Cortex (CTXC) — публичный блокчейн, который поддерживает модели искусственного интеллекта (ИИ) для загрузки и выполнения в распределенной сети. Cortex предоставляет платформу ИИ с открытым исходным кодом для достижения демократизации ИИ, где модели могут быть интегрированы в смарт-контракты и создавать децентрализованные приложения с поддержкой ИИ (AI DApps).

Жизненный цикл AI

Простым языком, модель ИИ можно определить как компьютерную программу, обученную выполнять задачу, традиционно выполняемую людьми. Модель распознавания лиц AI определяет по лицу, кто смотрит в камеру.

A song recommendation AI model предлагает песни, основанные на предпочтениях пользователя. Модель перевода AI переводит тексты с одного языка на другой и т. д.

Обычно в жизненном цикле любой модели ИИ есть два основных этапа: обучение и вывод.

На первом этапе алгоритм AI обучается выполнять задание. Разработчик собирает необходимую базу данных, чистит ее. Затем он передает эти обработанные данные (учебный материал) через алгоритм обучения, тем самым “обучая” его выполнять определенную задачу, будь то распознавание лица, рекомендация песни или перевод. Это эквивалентно “написанию программы” в традиционном программировании.

На втором этапе модель переходит непосредственно к выполнению задания. Здесь мы призываем обученную модель ИИ выполнить задачу, выполняя вывод ИИ. Таким образом, каждый раз, когда вы используете Google translate для перевода текста с английского на испанский язык, вы вызываете вывод AI в фоновом режиме. Это эквивалентно “запуску программы” в традиционном программировании.

CVM (виртуальная машина Cortex)

Одна из основных причин, по которой обычные блокчейны, такие как Ethereum, не могут эффективно включать ИИ, заключается в том, что их виртуальные машины работают на процессоре, не подходящем для выполнения нетривиальных программ ИИ. Наш CVM использует GPU, идеально подходящий для эффективного выполнения программ ИИ.

Помимо инструкций вывода ИИ, основным нововведением CVM является детерминированный механизм вывода, называемый Synapse или CVM Executor, который гарантирует точно такой же результат модели ИИ в разных вычислительных средах и, таким образом, делает возможным сетевой консенсус по выполнению программ ИИ.

Кроме того, CVM имеет обратную совместимость с GPU; таким образом, он может выполнить все Ethereum DApps, более того, включить AI в этих DApps.

Инструмент представления модели (MRT)

Из-за недетерминированного поведения глубоких нейросетевых моделей на разных устройствах не удалось достичь сетевого консенсуса во время их выполнения на блокчейне.

Для решения этой проблемы мы разработали детерминированную структуру квантования, MRT, предназначенную для преобразования моделей с плавающей точкой, поддерживаемых nnvm, в модели с фиксированной точкой, выполняемые на CVM, предотвращая значительную потерю точности. Наш метод квантования, который, кстати, получил поддержку от официальной команды MXNet, не обеспечивает переполнения и гарантирует детерминированный результат выполнения модели.

Майнинг

Cortex использует Cuckoo Cycle (для доказательства алгоритма работы. Cuckoo Cycle-это алгоритм на основе теории графов, который намного менее энергоемкий, чем большинство других алгоритмов CPU, GPU или ASIC. Цель состоит в том, чтобы снизить требования к добыче, обеспечить подлинную децентрализацию и заложить основу для будущей масштабируемости.

Сложность динамически настраивается таким образом, что в среднем блок создается каждые 15 секунд, т. е. за 15 секунд. Эта скорость обеспечивает синхронизацию состояния системы, предотвращая двойные расходы и изменение истории, если злоумышленник не обладает более чем 51% мощности майнинга сети.

Возможности использования смарт-контрактов ИИ

Почти все традиционные приложения в настоящее время в той или иной степени включают ИИ, поэтому трудно представить будущее DApps без ИИ. Преимущества смарт-контрактов ИИ столь же очевидны, как и преимущества самих смарт-контрактов: прозрачность, децентрализация, бескорыстие, неизменность и т. д. Здесь мы перечислим пять вариантов использования, предложенных командой Cortex.

Defi

Например, децентрализованное кредитное приложение может запускать алгоритм ИИ для определения процентной ставки на основе вашей личной кредитной истории. ИИ, используемый для анализа вашего кредитного рейтинга, не является черным ящиком, но вместо этого каждый шаг вывода ИИ прозрачен, чтобы предотвратить дискриминацию и обеспечить справедливость.

AI Stablecoins

Stablecoin, чтобы иметь четкое руководство и прозрачный процесс выпуска/сжигания монет, управляется алгоритмами ИИ. Основано на децентрализованной сети вывода ИИ для обеспечения действительности и ценности монет.

Игры

CryptoKitties были бы намного симпатичнее, более реалистичными и уникальными, если бы они включали ИИ. Представьте себе, что эти кошечки двигаются динамически и ведут себя уникально в зависимости от вашего личного опыта взаимодействия с ними. В то время как Ethereum не может выполнять алгоритмы ИИ и учитывать этот пользовательский опыт, это то, что Cortex может включить

Страхование

Блокчейн находит много вариантов использования в страховой отрасли, где неизменность, справедливость, открытость и прозрачность пользуются высоким спросом. ИИ может помочь улучшить андеррайтинговые решения, лучше управлять рисками и предотвращать мошенничество. Страховой DAO, работающий на цепочке AI, может принести нам лучшее, более дешевое, справедливое и менее бюрократическое страхование.

Децентрализованный Uber

Почти каждый аспект Uber включает в себя ИИ, от сопоставления водителей и пассажиров, оптимизации маршрута, времени посадки до определения тарифов. Поэтому, если мы хотим построить децентрализованный Uber, необходимо иметь возможность запускать ИИ на блокчейне.

Анти-фейк ИИ

Появление deepfakes (видео, управляемые ИИ, которые неразличимы для человеческого глаза) представляет значительную угрозу для общества. Социальная стабильность неизбежно пострадает, если видеозаписи могут быть просто отклонены как ненадежные в суде. Анти-фейковые алгоритмы AI (алгоритмы, которые обнаруживают, было ли видео подделано) будут работать на блокчейне, чтобы обеспечить их прозрачность и справедливость, особенно если они будут использоваться в суде.

Маркерные точки и конкретные примеры выше-это только случаи использования, о которых думает только команда Cortex. Почти наверняка сообщество придумает еще много и лучших вариантов использования ИИ на блокчейне. В конце концов, редко кто думал о лучших случаях использования интернета сегодня, когда он был впервые изобретен.

Открытая децентрализованная экосистема

Помимо разработчиков Dapp, пользователей и майнеров, Cortex привлекает в свою блокчейн-экосистему новую релевантную сторону: разработчиков алгоритмов ИИ.

Разработчики алгоримтов ИИ загружают подготовленные модели искусственного интеллекта на запоминающий слой, обслуживаемый Cortex. Эти модели позже могут быть выведены самостоятельно или включены в смарт-контракты разработчиками Dapp. Каждый раз, когда вызывается модель ИИ, загрузивший ее, то есть разработчик, получает вознаграждение в CTXCs, исходя из части платы за сетевые транзакции.

Этот механизм стимулирует разработчиков ИИ обучать и загружать лучшие модели ИИ, что приводит к развитию децентрализованной экосистемы ИИ; хорошие модели ИИ открыто распространяются на блокчейне Cortex вместо того, чтобы монополизироваться несколькими крупными корпорациями.

На момент старта Cortex имеет 23 модели, обученные с четырьмя наборами данных, которые служат различным целям. Все модели были квантованы с использованием MRT (объяснено ниже), готовые к выводу на виртуальной машине Cortex (CVM).

Дальнейшие шаги

Планируется наличие трех основных вех, которые мы будем стремиться достичь.

Во-первых, мы будем модернизировать CVM + MRT. Сейчас MRT — это детерминированная структура квантования. Мы надеемся создать полноценный язык программирования, который обеспечивает полный набор инструкций и лучшую детерминированную поддержку. Между тем, мы хотим обновить среду выполнения, улучшив CVM для поддержки большего количества моделей ИИ, в частности динамических моделей.

Во-вторых, мы хотим масштабировать, работая над возможными решениями уровня 1 или уровня 2. Наша первоначальная цель-увеличить TPS до 1000. Мы также хотим улучшить наши DOPS (детерминированные операции в секунду), которые в настоящее время находятся на 1400.

В-третьих, мы будем работать над улучшением конфиденциальности моделей ИИ. Мы исследование криптографических решений для реализации экранированный на цепь умозаключений искусственного интеллекта. Нынешнее мышление заключается в использовании zk-starks или zk-snarks в качестве одного из возможных решений уровня 1 и доверенных вычислений в качестве возможного решения уровня 2.