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区块链技术解读 PlatON 2.0 白皮书:如何实现去中心化的通用人工智能网络?

第25276篇区块链技术文章区块链技术解读 PlatON 2.0 白皮书:如何实现去中心化的通用人工智能网络?

柏拉图将通过三个阶段实现通用人工智能网络:私有计算网络、人工智能市场和协作人工智能网络。数据是人工智能最重要的资源。人工智能需要大量有效的数据集来训练更好的模型。但是,在数据隐私和数据监管的前提下,有必要解决数据使用权和安全使用问题

二是培训成本。人工智能模型的规模正以每年10倍的速度增长,这需要巨大的计算能力,导致人工智能的总培训成本不断上升。三是集中。大多数人工智能研究由少数几家技术巨头控制。其他组织面临着人工智能人才和技术匮乏的问题。与此同时,人工智能开发者缺乏实现其成就的方法,只能向技术巨头出售技术

如果我们再进一步,这个自组织的分散合作网络可能会变成一个总的大于其各部分之和的生态系统,连接人工智能并使它们相互合作学习,最终形成通用人工智能。

柏拉图通过三个阶段实现上述目标:

计算的基本要素是数据、算法和计算。隐私计算网络将数据、算法和计算紧密结合,构建完整的计算状态

在私有计算网络中,数据节点和计算节点通过P2P协议连接到系统上,发布数据并进行计算。这些数据通常存储在本地。该算法利用数据和计算能力,通过安全多计算、联合学习等技术实现协同计算。数据不仅可以保护数据的隐私,还可以保护计算结果的隐私,如训练有素的人工智能模型

柏拉图的隐私计算网络技术架构如下图所示:

  • 第一阶段:去中心化的隐私计算网络。建立一个去中心化的数据共享和隐私计算基础网络,连接数据所有者、数据使用者、算法开发者和算力提供者。
  • 第二阶段:去中心化的人工智能市场。实现人工智能资产的共建共享、敏捷的智能应用开发,提供从人工智能算力、算法到人工智能能力及其生产、部署、集成的全流程产品和服务。
  • 第三阶段:去中心化的协同人工智能网络。允许人工智能进行大规模合作,汇集集体智慧来执行复杂的人工智能服务。

隐私计算网络

解读 PlatON 2.0 白皮书:如何实现去中心化的通用人工智能网络?

数据主体可以在本地启动数据节点或加密数据并将其托管到数据节点,如上图中的数据服务部分所示。当数据节点收到计算请求时,Platon⽀ 拥有两种不同类型的隐私计算,一种是安全的多用户计算⽅ 另一种是隐私外包计算

在安全多方计算模式下,数据节点通过秘密共享对数据进行分割,并将其分发给随机选择的计算节点。计算节点之间采用安全的多计算协议进行隐私计算,计算结果通过区块链智能合约返回计算结果。如果是人工智能模型培训,则培训后的模型可以部署到人工智能网络,并以隐私外包计算模式发布人工智能服务

,数据节点通过同态加密对数据进行加密,并将其分发给计算节点进行外包计算。计算任务可以根据数据或模型进行分解。计算节点计算完成后,返回计算结果和计算证书,验证计算的正确性。如果用户有数据和算法,但没有足够的计算,可以通过区块链上的智能合约,采用这种方法,建立数据、计算能力和算法的分散交易市场;基于区块链上的加密经济学,数据、算法和算法可以货币化,形成有效的激励机制,鼓励更多的数据、算法和算法为数据提供商添加网络,由于经济激励,包括个人和机构在内的实体将提供个人和专业数据。为了通过安全计算确保数据的安全和隐私,实体将更愿意共享敏感数据,如消费和健康信息。随着时间的推移,市场将不断积累⾼ 优质数据

对于计算提供商来说,任何人都可以在安全无摩擦的市场中共享计算资源。人工智能模型的规模越来越大。通过人工智能市场共享全球闲置的计算资源,可以实现分散的计算能力网络。理论上,它可以为人工智能提供无限的计算能力,真正降低计算成本

对于AI开发者来说,他们可以在数据市场上主动搜索训练数据集来训练AI模型,或者发布模型让其他人使用(提供数据以配合训练模型。训练数据集没有明确交换。它通过安全的多计算协议参与模型训练。它可以公平交易。任何人都不能通过提前退出或其他不当行为获得优势。

AI开发者可以在AI标记中交易AI算法和AI服务开发人员的智能模型还可以与其他智能模型交互并向用户付费

人工智能市场

对于AI用户,他们可以轻松、廉价地获得和使用AI服务

利用隐私的数据集和计算资源在计算网络中,可以训练人工智能模型。这些模型可以部署在人工智能网络中,并通过人工智能代理进入人工智能服务,形成人工智能服务市场。通过多代理系统等技术,人工智能代理可以用于通信和协作,创建越来越多的创新人工智能服务,实现AI Dao,并形成用于治理的协作人工智能网络

柏拉图的协作人工智能网络技术架构如下图所示:

解读 PlatON 2.0 白皮书:如何实现去中心化的通用人工智能网络?

协作人工智能网络中的服务节点用于托管经过训练的人工智能模型并提供人工智能服务。注册节点和评估节点构成智能搜索网络,用于搜索人工智能服务和代理,并与之交互。具体而言,人工智能服务和代理注册⽂ 注册节点的描述和标签,以便用户可以找到他们的服务、定价、地址和其他信息并呼叫他们。评估节点对AI服务和代理进行测试、评估和评分,通过共识算法建立声誉评分系统,并在此基础上搜索和推荐,以便其他用户可以uery AI服务和代理快速方便

自主AI代理可以独立搜索和调用AI服务或与其他自主AI代理交互,并可以不断学习、改进和调整策略和目标。它们是代表人类在这种自组织的网络中实现某些目标的软件程序智能网络空间。它们具有一定程度的独立性或自治性,无需人工直接干预。

协同人工智能⽹络

协作人工智能网络由许多相互作用的自主人工智能代理组成,即它是一个多代理系统。多代理系统已被应用于许多应用领域,包括个人助理、交通管理、,游戏娱乐、虚拟角色等。例如,人工智能助手Siri是一个简单的自治代理示例。它使用传感器感知用户的请求,并自动从互联网收集数据以满足用户的请求,而无需用户帮助

⾃ 主要的人工智能代理不仅存在于数字世界中,还充当数字世界与现实世界之间的桥梁,连接到数字世界(类、物联网设备和外部IT系统。每个主代理都是一个独立的守护进程,追求相对简单的目标,但它们将在交互过程中产生复杂的目标,并成为更智能的代理

柏拉图将于2021年第四季度推出分散式隐私计算网络,连接数据和算法并通过隐私计算协议进行计算,逐步形成人工智能市场;2022年第四节将推出协作人工智能网络,最终形成基于网络的组织协作智能网络ly使用区块链、隐私计算和人工智能技术。文章最后简要介绍了其核心技术特点,主要包括:

1.去中国化。任何用户和节点都可以在未经许可的情况下连接到网络。结合分散的数字身份认证和通过授权,世界上任何数据、算法和计算机都可以共享、连接和交易安全

自主人工智能代理能自主搜索并调用人工智能服务或与其他自主人工智能代理交互,并能持续学习改进,调整策略和目标。它们是这个自组织的智能网络空间中代表人类完成某些目标的软件程序,具有一定程度的独立性或自主性,无需人类的直接干预。

协同人工智能网络由许多个相互作用的自主人工智能代理构成,也就是说它是一个多代理系统。多代理系统已被用于多个应用领域,包括个人助理、交通管理、游戏娱乐和虚拟角色等等。比如人工智能助手 Siri 便是一个简单的自主代理的例子,它使用传感器来感知用户提出的请求,并在没有用户帮助的情况下自动从互联网上收集数据满足用户请求。

⾃主人工智能代理不仅仅是存在于数字世界,也可以作为数字世界与真实世界的桥梁,连接到⼈类、IoT 设备和外部 IT 系统。每个⾃主代理是独⽴运⾏的守护进程,各⾃追求⾃⼰相对简单的⽬标,但它们在互动中将产⽣复杂的⽬标,⽣成更智能的⾼阶代理。

PlatON 将在 2021 年第四季度上线去中⼼化的隐私计算⽹络,通过隐私计算协议连接数据、算法和算⼒,并逐渐形成一个人工智能市场;在 2022 年第四节度上线协同人工智能网络,并最终基于该网络形成一个⾃组织的协作的⼈⼯智能⽹络。

在技术上,PlatON 综合使用了区块链、隐私计算和人工智能技术。在文章的最后,简要介绍其核心技术特征,主要包括:

1、去中⼼化。任何⽤户、节点都可以无需许可的连接到⽹络,结合去中⼼化数字身份认证和授权,全球范围内任何数据、算法和算⼒可进行安全的共享、连接和交易,⼈⼈可开发和使⽤⼈⼯智能。

2、隐私保护。基于 MPC、同态、零知识证明等现代密码学的隐私计算技术,提供计算的全新范式,使数据和模型可⽤⽽不可⻅,让隐私得以完备的保护,让数据权利得以保障。

3、低训练成本。⼈⼯智能需要⼤量的算力和训练数据,训练成本⾼昂。借助区块链和隐私计算技术,可以共享计算资源,降低计算成本;可以实现安全的数据共享,促进数据的合规流通,通过去中⼼化累积⽐科技巨头数量更多、质量更好、成本更低的数据。

4、低开发⻔槛。可视化人工智能模型开发及调试,⾃动化机器学习(AutoML),通过 MLOps 简化人工智能模型从模型开发、训练到部署的全流程管理流程,降低人工智能模型的开发⻔槛,提⾼开发效率。人工智能服务能⾃动发现、组合、协作,通过更⾼级的⾃动编程形式,创建越来越多的创新人工智能服务。

5、监管合规。人工智能训练决策过程中使⽤的所有数据、变量和过程都有不可篡改的记录,可进⾏跟踪和审核。隐私保护技术的使⽤使得数据的使⽤满⾜被遗忘权、可携带权、有条件授权和最⼩化采集等监管条例。

以上是对 PlatON 2.0 白皮书的个人解读,如果你想了解更多,更好的方式是阅读其白皮书,可以在 这里 找到。

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