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[導(dǎo)讀] 隨著人們?cè)谔摂M世界的行為數(shù)據(jù)日趨復(fù)雜和豐富,隨著未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)十億數(shù)百億級(jí)別的增加,數(shù)據(jù)復(fù)雜度將呈指數(shù)級(jí)增加。在這種情境下,區(qū)塊鏈、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng),將會(huì)是未來(lái)幾十年最重要的技術(shù)推動(dòng)力量,可

隨著人們?cè)谔摂M世界的行為數(shù)據(jù)日趨復(fù)雜和豐富,隨著未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)十億數(shù)百億級(jí)別的增加,數(shù)據(jù)復(fù)雜度將呈指數(shù)級(jí)增加。在這種情境下,區(qū)塊鏈、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng),將會(huì)是未來(lái)幾十年最重要的技術(shù)推動(dòng)力量,可以說(shuō)是三駕馬車。

人工智能的產(chǎn)生源于人類對(duì)自身局限的改進(jìn)。作為生物能的主體,人類無(wú)法持續(xù)進(jìn)行大量的運(yùn)算,難以接近事情的全貌。人工智能彌補(bǔ)了人類的局限,在極其龐雜的數(shù)據(jù)中,幫助人們作出更好的決策。

區(qū)塊鏈的本質(zhì)是構(gòu)建一套無(wú)須中介即可自運(yùn)行的系統(tǒng)。跟中心化的系統(tǒng)不同,要達(dá)成自運(yùn)行的系統(tǒng),需要達(dá)成多方的共識(shí),所以,需要有人記賬,有人驗(yàn)證,以達(dá)成共識(shí)。通過(guò)這樣的過(guò)程,區(qū)塊鏈在人類歷史上第一次實(shí)現(xiàn)了不依靠單一主體的信任和安全。僅這一點(diǎn)而言,區(qū)塊鏈就是具有社會(huì)革新性的技術(shù)。

區(qū)塊鏈和人工智能有什么可以結(jié)合的地方??jī)烧呤窍嗷ベx能的關(guān)系。首先,區(qū)塊鏈可以賦能人工智能。人工智能核心有算力、算法和數(shù)據(jù)。但目前少數(shù)巨頭占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。區(qū)塊鏈讓人工智能的發(fā)展有了新的路徑選擇。

算力方面,目前有項(xiàng)目利用區(qū)塊鏈無(wú)須中介信任的特點(diǎn),試圖構(gòu)建去中心化的算力市場(chǎng),聚集閑置的算力,用于人工智能的計(jì)算。當(dāng)然,目前看還不成熟,但也是值得嘗試的方向。

數(shù)據(jù)方面,也可利用區(qū)塊鏈的去中心化信任,形成數(shù)據(jù)市場(chǎng),讓用戶自己控制數(shù)據(jù),并獲得回報(bào)。區(qū)塊鏈的隱私保護(hù)技術(shù)可以促進(jìn)數(shù)據(jù)市場(chǎng)的發(fā)展,為人工智能帶來(lái)更多優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)不再是巨頭們的壟斷,有利于形成更公平的人工智能市場(chǎng)。

算法方面,通過(guò)區(qū)塊鏈也可形成去中心化的模型市場(chǎng)。目前的模型和數(shù)據(jù)都是相互依存,訓(xùn)練模型需要數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)需要更好的模型。如果能夠形成一個(gè)去中心化的模型市場(chǎng)。那么,在保證數(shù)據(jù)私密的情況下,能夠帶來(lái)更好的智能推斷結(jié)果。

總之,區(qū)塊鏈之所以能夠賦能人工智能,主要是基于區(qū)塊鏈無(wú)須中介的信任特征。這決定了它在未來(lái)能夠幫助到人工智能。此外,區(qū)塊鏈的去中心化特性以及隱私技術(shù)的發(fā)展,也能帶來(lái)更多的安全和隱私保護(hù),這對(duì)于后續(xù)人工智能的發(fā)展都會(huì)有很大的幫助。

同樣,人工智能也會(huì)賦能區(qū)塊鏈。通過(guò)人工智能的參與,dApp也有了更多可自演化的特性。從而讓區(qū)塊鏈具備更多價(jià)值,一個(gè)具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的去中心化應(yīng)用能夠有更多的落地場(chǎng)景。這也是讓區(qū)塊鏈證明自己的機(jī)會(huì),讓它產(chǎn)生更多的落地價(jià)值。

本文闡述人工智能與區(qū)塊鏈的關(guān)系,但由于話題比較大,首先會(huì)聚焦于去中介化的算法市場(chǎng)。這是Cortex的突破口。本文以Cortex為案例,分析區(qū)塊鏈上人工智能化的探索,Cortex在去中心化推斷和構(gòu)建區(qū)塊鏈場(chǎng)景下的新型確定性推斷框架方面都取得了進(jìn)展。Cortex的最終目標(biāo)是要利用人工智能和區(qū)塊鏈的結(jié)合實(shí)現(xiàn)去中心化的生產(chǎn)關(guān)系設(shè)計(jì)。

Cortex的鏈上人工智能的探索

以太坊當(dāng)前聚焦于2.0的發(fā)展,其核心是通過(guò)分片、PoS以及eWASM進(jìn)行擴(kuò)展,也就是說(shuō),基于以太坊公鏈的dApp有可能獲得更高性能,但說(shuō)到人工智能的算法支持方面,它并無(wú)優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前以太坊的智能合約不具備自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力。

那么,能否給智能合約,dApp賦予人工智能的能力?這正是Cortex在努力探索的地方。Cortex是專注于為智能合約提供人工智能算法支持的公鏈,它允許任何人都可以為自己的智能合約增加人工智能模型。它要賦予區(qū)塊鏈人工智能的能力。

如何給區(qū)塊鏈增加人工智能的能力?Cortex從算法模型方面進(jìn)行突破。它試圖讓人們獲得最好的模型。如何才能讓人們獲得最好的模型?Cortex基于區(qū)塊鏈提出了算法模型的市場(chǎng),也就是任何人都可以提交和優(yōu)化模型,對(duì)模型有貢獻(xiàn)的人可以獲得獎(jiǎng)勵(lì)。

Cortex兼容EVM智能合約,可以運(yùn)行現(xiàn)有以太坊智能合約,也可以運(yùn)行帶有人工智能算法模型的合約,也就是具備人工智能的推斷能力。

在Cortex的系統(tǒng)中,有多種重要的角色,包括提交模型的貢獻(xiàn)者、調(diào)用模型的需求者、記賬礦工和運(yùn)行合約的全節(jié)點(diǎn)等。

基于區(qū)塊鏈的開(kāi)源特性,這會(huì)加速模型的進(jìn)化速度,因?yàn)榛诩w的智慧會(huì)促使更多創(chuàng)新的產(chǎn)生。從這一角度,一旦形成足夠多模型的算法市場(chǎng),會(huì)極大加速人工智能的進(jìn)展。

Cortex整個(gè)系統(tǒng)圍繞著一個(gè)核心問(wèn)題進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建:如何給區(qū)塊鏈賦予人工智能的能力。而且,這個(gè)能力是能夠不斷進(jìn)化的。

一旦解決了這個(gè)核心問(wèn)題,它意味著什么?

它意味著,真正的人工智能dApp時(shí)代的到來(lái)。什么是人工智能dApp?dApp不再是簡(jiǎn)單地根據(jù)預(yù)設(shè)條件執(zhí)行操作,它還具備人工智能的能力。它在金融、游戲、個(gè)性化推薦、管理等方面都會(huì)有應(yīng)用。

具體來(lái)說(shuō),比如金融方面,舉個(gè)金融征信例子,可以形成一個(gè)能夠保護(hù)用戶隱私,同時(shí)還能得到信用評(píng)分的可靠征信,這會(huì)極大促進(jìn)開(kāi)放金融的發(fā)展。當(dāng)前基于以太坊的開(kāi)放金融往往采用一刀切的邏輯,如Compound 和Dharma只有單一的借貸利率,如果加入一定的數(shù)據(jù)和模型,是否能夠形成個(gè)性化的借貸利率?這些都是可以考慮和探索的場(chǎng)景。

其他的應(yīng)用,還包括DEX的反欺詐、游戲的自動(dòng)評(píng)判、玩家代理、NPC、助教系統(tǒng)、分布式?jīng)Q策、情感分析、智能投顧、鏈上數(shù)據(jù)挖掘、人臉識(shí)別、聊天機(jī)器人、自動(dòng)翻譯、語(yǔ)音合成、個(gè)性化信息推薦、搜索引擎、自動(dòng)駕駛等。

更關(guān)鍵的是,這些應(yīng)用都是基于區(qū)塊鏈的,是去中心化的,不可篡改、不可停止的。它跟中心化的人工智能世界完全不同。

通過(guò)區(qū)塊鏈,如能實(shí)現(xiàn)在算力、數(shù)據(jù)和算法上的去中心化的進(jìn)展,這幾乎是面對(duì)巨頭在人工智能壟斷上唯一可能的制衡,也是人類未來(lái)不被完全控制的唯一希望。

那么,Cortex如何來(lái)實(shí)現(xiàn)這一切?

Cortex如何給區(qū)塊鏈賦于人工智能的能力

比特幣和以太坊不具備人工智能的能力。比特幣的核心是通過(guò)區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)無(wú)須中介參與的價(jià)值網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)價(jià)值的可信確認(rèn)和轉(zhuǎn)移。以太坊具備簡(jiǎn)單合約計(jì)算能力,通過(guò)區(qū)塊鏈的共識(shí)和不可篡改實(shí)現(xiàn)合約的自動(dòng)執(zhí)行,但以太坊還不具備構(gòu)建人工智能應(yīng)用的能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)方面,中心化的公司有很大的優(yōu)勢(shì),大公司在數(shù)據(jù)和算力、算法方面都有優(yōu)勢(shì)。像一些大公司擁有用戶的大量真實(shí)行為數(shù)據(jù),擁有大量的算力,并通過(guò)模型不斷迭代升級(jí)。

去中心化的模型訓(xùn)練,要解決更多的問(wèn)題,比如隱私問(wèn)題、帶寬問(wèn)題、數(shù)據(jù)同步等。有一些方案,比如同態(tài)加密能保護(hù)用戶隱私,但由于運(yùn)算量過(guò)高,當(dāng)前落地還不現(xiàn)實(shí)。

Cortex要賦能區(qū)塊鏈,它的突破口在于提供一批鏈上最好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。有了這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型,模型的需求者就可以使用它們來(lái)對(duì)智能合約進(jìn)行推斷。更進(jìn)一步,Cortex的用戶可以在平臺(tái)上發(fā)布對(duì)模型的需求,貢獻(xiàn)者根據(jù)需求提交模型,通過(guò)智能合約調(diào)用模型進(jìn)行推斷,最終形成具有人工智能能力的dApp。

當(dāng)然,最終來(lái)說(shuō),Cortex要賦能區(qū)塊鏈,不僅是在模型上實(shí)現(xiàn)突破,預(yù)計(jì)未來(lái)會(huì)在隱私保護(hù)、分布式數(shù)據(jù)交換市場(chǎng)、分布式算力市場(chǎng)等方面進(jìn)一步突破。

具體來(lái)說(shuō),Cortex是如何構(gòu)建賦予區(qū)塊鏈人工智能的能力的?它有一個(gè)全面的解決方案,包括了系統(tǒng)架構(gòu)、軟件方案、硬件方案等。為了在區(qū)塊鏈的智能合約上賦予智能推斷能力,Cortex從兩個(gè)方面著手,一是構(gòu)建模型的市場(chǎng);二是智能推斷的執(zhí)行方案。

1. Cortex的去中心化人工智能模型市場(chǎng)

如果是中心化的模型市場(chǎng),只要有一個(gè)中心化的主體來(lái)組織模型的需求者和貢獻(xiàn)者形成市場(chǎng)即可,就像今天的淘寶市場(chǎng)一樣。但是,中心化的模型市場(chǎng)存在信任、安全、隱私保護(hù)、費(fèi)用高等諸多問(wèn)題。很難保證中心化主體的完全可信任、很難保證數(shù)據(jù)和模型的足夠安全,另外,一旦形成市場(chǎng)的壟斷,費(fèi)用方面也會(huì)高于去中心化的解決方案。

Cortex的去中心化智能模型市場(chǎng),涉及到模型的需求者、模型的貢獻(xiàn)者、礦工、全節(jié)點(diǎn)等。具體來(lái)說(shuō),它的基礎(chǔ)流程如下:

模型的貢獻(xiàn)者,全球的任何機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者都可以將訓(xùn)練好的模型上傳到Cortex存儲(chǔ)層,而模型的需求者,例如dApp的開(kāi)發(fā)者可以選擇適合自己的模型進(jìn)行智能推斷,需求者需要支付費(fèi)用給模型的上傳者和運(yùn)行的全節(jié)點(diǎn)及記賬礦工。在執(zhí)行推斷時(shí),全節(jié)點(diǎn)從存儲(chǔ)層將數(shù)據(jù)和模型同步到本地,之后節(jié)點(diǎn)會(huì)通過(guò)Cortex的獨(dú)有虛擬機(jī)CVM(Cortex Virtual Machine)進(jìn)行推斷,將推斷結(jié)果同步到所有全節(jié)點(diǎn),并把結(jié)果返回給模型需求者。

從上圖可以看出,用戶(模型的需求者)發(fā)起交易,也就是將需要預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行代入計(jì)算到所選取的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)推斷。執(zhí)行帶有數(shù)據(jù)模型的智能合約和智能推斷都需要支付一定的費(fèi)用,用Endorphin支付,每次支付的Endorphin數(shù)量跟模型運(yùn)算難度和模型排名等相關(guān),Endorphin價(jià)格由市場(chǎng)決定,它反映的是執(zhí)行智能合約和進(jìn)行模型推斷的成本。Endorphin類似于以太坊的gas費(fèi)用,Endorphin和CTXC(Cortex的代幣)存在動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換關(guān)系。

不過(guò)跟以太坊不同的是,Endorphin對(duì)應(yīng)的CTXC會(huì)支付給兩部分人,一是該模型的貢獻(xiàn)者,二是礦工和全節(jié)點(diǎn)。

已有的智能合約如何獲得Cortex鏈上的模型能力?Cortex在已有的智能合約上添加額外Infer指令,也就是Cortex通過(guò)修改和擴(kuò)展指令集,為智能合約增加人工智能算法的支持,從而使得任何人都可以為自己的智能合約增加人工智能的模型。

上面簡(jiǎn)單介紹了智能合約獲得人工智能能力的基本流程,那么其中的模型貢獻(xiàn)者是如何實(shí)現(xiàn)模型的提交的?

目前看,鏈上的處理能力還不足以進(jìn)行數(shù)據(jù)的大規(guī)模訓(xùn)練,基于這種現(xiàn)狀,Cortex提出了鏈下訓(xùn)練的方案,它提供鏈下訓(xùn)練的提交接口,也包括模型的指令解析虛擬機(jī)。

模型的貢獻(xiàn)者將模型通過(guò)Cortex的CVM解析成模型字符串及參數(shù),并上傳到存儲(chǔ)層,發(fā)布通用接口,供模型的需求者(如dApp開(kāi)發(fā)者)進(jìn)行調(diào)用。這里有幾個(gè)問(wèn)題需要解決:一是模型的質(zhì)量;二是模型的存續(xù);三是模型的防作弊;四是模型的挑選。

為了防止有人泛濫提交模型,模型提交者需要支付一定的費(fèi)用,同時(shí)也是支付其在存儲(chǔ)層存儲(chǔ)的費(fèi)用,以保證其持續(xù)存在。如果模型提交者進(jìn)行撤回操作,Cortex會(huì)根據(jù)模型的使用情況進(jìn)行托管,這也是為了保證調(diào)用模型的智能合約能正常工作。Cortex上的模型是公開(kāi)的,這意味著會(huì)存在抄襲和復(fù)制的可能,一旦出現(xiàn)明顯抄襲或復(fù)制,Cortex會(huì)通過(guò)介入仲裁的方式進(jìn)行解決。

模型的挑選方面,Cortex鏈提供的開(kāi)放的市場(chǎng),不對(duì)模型進(jìn)行限制。模型的需求者可根據(jù)某些數(shù)據(jù)進(jìn)行挑選,如被調(diào)用次數(shù)等。也可以通過(guò)自定義的模型排序機(jī)制實(shí)現(xiàn)甄選,例如召回率、準(zhǔn)確率、計(jì)算速度、基準(zhǔn)排序數(shù)據(jù)集等。

Cortex除了為自己的用戶提供人工智能的服務(wù),也為其他鏈提供AI的調(diào)用接口。比如,以太坊智能合約也可以調(diào)用其AI模型服務(wù)。

2. Cortex的模型推斷的執(zhí)行

上面我們介紹了Cortex算法模型市場(chǎng)的基本結(jié)構(gòu)和流程,那么它具體來(lái)說(shuō),是如何在Cortex鏈上進(jìn)行推斷的?

首先,Cortex公鏈本身并不實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和和模型,它存儲(chǔ)的是模型和數(shù)據(jù)的哈希值,模型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在鏈下的存儲(chǔ)層。

在Cortex的智能推斷執(zhí)行中,主要是全節(jié)點(diǎn)來(lái)執(zhí)行。當(dāng)模型的需求者(如智能合約的開(kāi)發(fā)者)發(fā)起一筆智能合約的交易,全節(jié)點(diǎn)不僅要執(zhí)行該智能合約代碼,它還涉及到推斷指令的執(zhí)行。

具體流程來(lái)說(shuō),首先全節(jié)點(diǎn)會(huì)查詢模型索引,找到該模型在存儲(chǔ)層的位置,并下載模型的字符串和對(duì)應(yīng)參數(shù)。之后,通過(guò)Cortex模型表示工具將模型字符串轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行代碼。然后再通過(guò)Cortex的虛擬機(jī)CVM執(zhí)行可執(zhí)行代碼,得出結(jié)果進(jìn)行全節(jié)點(diǎn)共識(shí)廣播。

在區(qū)塊鏈上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的部署并非易事,主要是受制于節(jié)點(diǎn)的算力、內(nèi)存和能耗,且區(qū)塊鏈要求嚴(yán)格的確定性。這對(duì)鏈上的AI推斷實(shí)現(xiàn)帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。

Cortex提出了區(qū)塊鏈場(chǎng)景下的新型確定性推斷框架,它是一種基于MXNet深度學(xué)習(xí)庫(kù)模型的、為嚴(yán)格確定性設(shè)計(jì)的定點(diǎn)化方法。該框架包括了上面提到的兩個(gè)主要組件:MRT和CVM。其中MRT(模型表示工具)用于模型定點(diǎn)化、CVM(Cortex虛擬機(jī))用于鏈上推斷。

Cortex首先使用MXNet的NNVM模塊,稱為MRT,也就是模型表示工具用以創(chuàng)建轉(zhuǎn)換器,以實(shí)現(xiàn)量化MXNet模型集。然后,在CVM上運(yùn)行量化模型。具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程涉及到重寫(xiě)、融合等復(fù)雜的運(yùn)算過(guò)程。這里不進(jìn)行詳述。當(dāng)前來(lái)看,Cortex的定點(diǎn)化方案應(yīng)用之后,并沒(méi)有降低精度。這也是Cortex在技術(shù)探索上取得的突破。

Cortex的PoW共識(shí)

Cortex采用的是PoW共識(shí),關(guān)于PoW共識(shí)大家了解比較多,這里不做詳細(xì)闡述。Cortex鏈的主要改進(jìn)在于試圖讓參與挖礦的礦工在硬件上更公平,這里的挖礦礦工主要指的是鏈上記賬的礦工。Cortex采用Cuckoo Cycle的PoW試圖縮小CPU和顯卡之間加速比的差距,并發(fā)揮智能手機(jī)顯卡的效能,甚至讓手機(jī)挖礦成為可能。

具體來(lái)說(shuō),Cuckoo Cycle是一種基于圖論的求解算法。它要在Siphash隨機(jī)生成的Cuckoo二分圖中尋找到固定長(zhǎng)度L的環(huán)。求解的過(guò)程,也就是尋找環(huán)的過(guò)程。求解的難度跟圖的規(guī)模和L值相關(guān),是一種Memory-hard的PoW算法。

Cortex主鏈采用Cuckoo Cycle的變種算法CuckARoo30算法,CuckARoo算法主要是對(duì)二分圖內(nèi)所有的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組,每組內(nèi)的節(jié)點(diǎn)存在相互依賴關(guān)系,大大增加了求解難度,具有抗ASIC特性。

Cortex的CuckAroo30算法,將Siphash-2-4替換為Siphash-4-8,通過(guò)其抗ASIC的算法特性,可讓更多普通礦工參與進(jìn)來(lái),以實(shí)現(xiàn)去中心化。Cortex目前的出塊時(shí)間大約15秒,每個(gè)區(qū)塊獎(jiǎng)勵(lì)7CTXC,每四年減半。同時(shí),為了保證相對(duì)穩(wěn)定的出塊時(shí)間,利于防止雙花和記錄被篡改,Cortex的難度是動(dòng)態(tài)調(diào)整的。

Cortex的CVM和模型表示工具

關(guān)于Cortex的軟件方案和硬件方案,這里不做過(guò)多的介紹,詳細(xì)內(nèi)容可以參考Cortex的白皮書(shū)。這里重點(diǎn)提一下Cortex的CVM,也就是Cortex自己獨(dú)有的虛擬機(jī)。CVM指令集兼容以太坊的EVM,還提供對(duì)推斷指令的支持。Cortex的核心指令集覆蓋主流人工智能的計(jì)算框架操作,支持跨平臺(tái)的推斷共識(shí)。

Cortex的模型表示工具旨在創(chuàng)建靈活開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架和工具的互操作。Cortex模型表示工具方便人工智能開(kāi)發(fā)者根據(jù)不同任務(wù)選擇合適的框架,框架開(kāi)發(fā)者可專注于創(chuàng)新和升級(jí),硬件供應(yīng)商可以進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化。

Cortex的代幣經(jīng)濟(jì)模型

Cortex的代幣為CTXC,其主要作用通過(guò)激勵(lì)形成生態(tài)系統(tǒng)的正向循環(huán)。Cortex的生態(tài)主要參與者包括礦工、全節(jié)點(diǎn)、模型貢獻(xiàn)者、模型需求者、Cortex基金會(huì)、顧問(wèn)和社區(qū)等。每個(gè)角色都需要得到激勵(lì),才能形成去中心化的生態(tài)體系。

首先它會(huì)激勵(lì)模型的貢獻(xiàn)者。模型的貢獻(xiàn)者通過(guò)提供模型獲得代幣獎(jiǎng)勵(lì),獎(jiǎng)勵(lì)的多少,取決于模型的受歡迎程度。被模型的需求者調(diào)用的次數(shù)越多,能夠獲得的代幣獎(jiǎng)勵(lì)就越多。前面也提到過(guò),模型的需求者在調(diào)用合約時(shí),需要支付Endorphin,類似于以太坊的Gas機(jī)制,價(jià)格根據(jù)市場(chǎng)調(diào)整。

其次,礦工和全節(jié)點(diǎn)也會(huì)因?yàn)樽约和诘V記賬和執(zhí)行帶有模型的智能合約而獲得獎(jiǎng)勵(lì)。Cortex的代幣總量中,50.03%的比例用于挖礦獎(jiǎng)勵(lì)。執(zhí)行智能推斷的全節(jié)點(diǎn)也會(huì)獲得來(lái)自于合約調(diào)用者支付的費(fèi)用,費(fèi)用由模型的提供者和全節(jié)點(diǎn)及礦工之間分配。

除了模型需求者調(diào)用模型需要支付Endorphin費(fèi)用之外,模型的提供者也需要支付模型的存儲(chǔ)費(fèi)用,以促使模型貢獻(xiàn)者提交更優(yōu)秀的模型。

模型的需求者是CTXC代幣的主要消耗者,它調(diào)用模型需要支付運(yùn)算和模型的使用費(fèi)。

從Cortex的代幣模型看,除了類似于以太坊的挖礦獎(jiǎng)勵(lì)和交易費(fèi)用模型之外,它還增加了使用模型相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)和消耗機(jī)制。模型的提交者因?yàn)槠淠P偷馁|(zhì)量而獲得代幣收益,同時(shí)也需要為其存儲(chǔ)付費(fèi)。模型的需求者則屬于服務(wù)受益者,需要用代幣支付服務(wù)的相關(guān)費(fèi)用。

最后基金會(huì)、顧問(wèn)和社區(qū)也是Cortex生態(tài)的重要組成部分?;饡?huì)獲得24.95%的代幣分配,主要負(fù)責(zé)項(xiàng)目的落地和推進(jìn)。顧問(wèn)和社區(qū),包括開(kāi)發(fā)者和推廣者,也為項(xiàng)目的發(fā)展提供推動(dòng)力,也會(huì)獲得相關(guān)的代幣激勵(lì)。

Cortex的進(jìn)展

Cortex是從2018年2月啟動(dòng),截止到目前有17個(gè)月左右。在這一年多的時(shí)間內(nèi),它完成了測(cè)試網(wǎng)的上線和主網(wǎng)的正式上線。測(cè)試網(wǎng)于去年第三季度上線,其中包括了挖礦測(cè)試鏈Bernard和AI智能合約測(cè)試鏈Dolores。

Cortex的主鏈于2019年6月26日發(fā)布,這是區(qū)塊鏈上首個(gè)實(shí)現(xiàn)鏈上人工智能推斷的項(xiàng)目,不僅要實(shí)現(xiàn)在區(qū)塊鏈上真正運(yùn)行人工智能的計(jì)算程序,同時(shí)也要實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)共識(shí)來(lái)驗(yàn)證人工智能推斷的每一步,從而確保去中性化、確定性、公開(kāi)。

從以上的介紹,我們也可以看出,在區(qū)塊鏈上實(shí)現(xiàn)人工智能推斷并不容易,它需要解決分布式計(jì)算的性能、不確定性等諸多挑戰(zhàn)。Cortex經(jīng)過(guò)一年多時(shí)間,在虛擬機(jī)設(shè)計(jì)、解決AI模型推斷結(jié)果的確定性、鏈上AI推斷的確認(rèn)速度等方面,都取得進(jìn)展,這在工程上需要解決各種挑戰(zhàn),比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在異構(gòu)環(huán)境中存在不確定性,在區(qū)塊鏈上執(zhí)行時(shí)很難達(dá)成網(wǎng)絡(luò)共識(shí)。要順利解決這些問(wèn)題,需要團(tuán)隊(duì)在AI和區(qū)塊鏈領(lǐng)域都有較深厚的理解和積累。

根據(jù)Cortex的白皮書(shū)介紹,創(chuàng)始人陳子祺畢業(yè)于清華大學(xué),后獲得加州大學(xué)圣克魯斯分校的計(jì)算機(jī)碩士學(xué)位,師從David P. Helmbold研究機(jī)器學(xué)習(xí)理論及算法應(yīng)用,曾在SFTC公司擔(dān)任主研究科學(xué)家,負(fù)責(zé)有限元網(wǎng)格生成法,同時(shí)對(duì)區(qū)塊鏈的挖礦、共識(shí)算法和公鏈有研究。CTO兼首席科學(xué)家田甲同樣畢業(yè)于清華大學(xué),曾在百度、阿里擔(dān)任過(guò)搜索引擎的架構(gòu)師,在人工智能和區(qū)塊鏈領(lǐng)域都有深入研究。區(qū)塊鏈工程總監(jiān)楊陽(yáng)同樣也有清華大學(xué)背景,具有獨(dú)立用C/C ++實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的能力,熟悉分布式數(shù)據(jù)庫(kù)等。

此外,顧問(wèn)方面Matt Branton、Whitefield Diffie等人。其中,Matt Brandton是分布式計(jì)算專家,也是World Financial Desk的創(chuàng)始合伙人;學(xué)術(shù)顧問(wèn)Whitefield Diffie是公鑰密碼學(xué)的先驅(qū),圖靈獎(jiǎng)得主。

結(jié)語(yǔ)

區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合,有利于釋放雙方的潛能。它們之間是相互促進(jìn)和賦能的關(guān)系。Cortex通過(guò)為區(qū)塊鏈智能合約賦予人工智能的能力,從而擴(kuò)展了區(qū)塊鏈的能力,使去中心化的人工智能應(yīng)用成為可能,帶來(lái)更多的區(qū)塊鏈落地價(jià)值。這對(duì)于區(qū)塊鏈?zhǔn)澜邕M(jìn)化來(lái)說(shuō),會(huì)有重大的影響,之前的“智能合約”其實(shí)并不智能,只是在條件觸發(fā)后進(jìn)行執(zhí)行,而有了人工智能之后的“合約”,才能真正稱為“智能合約”。

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