Trí tuệ nhân tạo ( AI ) hiện có mặt khắp nơi trong các lĩnh vực công nghệ. Các công ty như Google, Amazon và Openai, thống trị lĩnh vực này, nhưng việc tập trung hóa các hệ thống này đặt ra các câu hỏi lớn liên quan đến việc truy cập công bằng vào các công nghệ AI. Openai, chẳng hạn, đã đi từ một tổ chức phi lợi nhuận sang một thực thể thương mại, minh họa căng thẳng xung quanh việc kiểm soát AI và lợi nhuận của nó. Chính trong bối cảnh này, Bittensor nổi lên như một sự thay thế để dân chủ hóa việc tiếp cận AI bằng cách cung cấp một nền tảng phi tập trung, nơi mọi người có thể đóng góp và kiếm tiền từ các mô hình AI của họ mà không cần thông qua một cơ quan trung ương.
Mục lục
Hiểu Bittensor
Bittensor hoạt động như thế nào?
Bittensor là một nền tảng kết hợp blockchain và trí tuệ nhân tạo để tạo ra một hệ sinh thái mở, nơi mọi người có thể tham gia vào việc phát triển các mô hình học máy (AI). Không giống như các công ty tập trung, Bittensor cho phép bất kỳ nhà phát triển, phụ hoặc trình xác nhận nào, đóng góp để cải thiện AI bằng cách thực hiện các tác vụ cụ thể thông qua các mạng con, còn được gọi là mạng con .
Vai trò của blockchain trong Bittensor
Blockchain của Bittensor , được gọi là Subtensor , đóng vai trò cơ bản. Nó ghi lại tất cả các giao dịch và hoạt động, chẳng hạn như xác nhận các nhiệm vụ được thực hiện bởi trẻ vị thành niên và người xác nhận, do đó đảm bảo toàn bộ tính minh bạch. Ví dụ: trẻ vị thành niên có thể gửi kết quả của một tác vụ xử lý văn bản tự động và hành động này sẽ được liệt kê trên blockchain, có thể nhìn thấy bởi tất cả.
Các mạng con (mạng con): Làm thế nào để chúng hoạt động?
Các mạng con trong Bittensor là không gian dành riêng cho việc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Họ hoạt động như các thị trường cạnh tranh nơi trẻ vị thành niên và người xác nhận hợp tác để cải thiện chất lượng của kết quả AI. Mỗi mạng con được quản lý bởi một chủ sở hữu xác định các quy tắc và thuộc tính các nhiệm vụ sẽ được thực hiện. Ví dụ, một mạng con có thể tập trung vào nhận dạng giọng nói hoặc dịch tự động.
Mô hình kinh tế của Bittensor
Tao là gì?
Tao tử gốc của Bittensor , được sử dụng để thưởng cho những người tham gia mạng. Cứ sau 12 giây, một khối được thêm vào blockchain và Taos mới được phát hành. Các Tao này sau đó được phân phối cho trẻ vị thành niên, trình xác nhận và chủ sở hữu của các mạng con tùy thuộc vào chất lượng và số lượng đóng góp của họ.
Trình xác nhận nhỏ vs: sự khác biệt nào?
Một trẻ vị thành niên trong Bittensor chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như đào tạo các mô hình học máy trên mạng con. Ví dụ, một trẻ vị thành niên có thể dẫn đến một mô hình để tạo phản hồi cho các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên. Mặt khác, một trình xác nhận Nếu một người nhỏ nộp một mô hình được đào tạo kém, anh ta sẽ được trả lương thấp hơn.
Phân cấp và AI
Rủi ro tập trung hóa hệ thống AI
Ngày nay, AI chủ yếu được kiểm soát bởi các công ty như Google và Microsoft. Các công ty này tập trung quyền truy cập vào các tài nguyên và mô hình AI, do đó hạn chế các cơ hội cho các nhà phát triển độc lập. Tập trung cũng làm tăng rủi ro sai lệch trong các thuật toán, bởi vì các quyết định được đưa ra bởi một nhóm nhỏ các diễn viên. Bittensor nhằm mục đích giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một mạng phi tập trung trong đó tài nguyên AI có thể truy cập được cho mọi người.
Ví dụ: Openai và căng thẳng nội bộ của nó
Một ví dụ nổi bật về vấn đề tập trung là Openai. Ban đầu được tạo ra như một tổ chức phi lợi nhuận, Openai đã chuyển sang cấu trúc cho lợi nhuận để thu hút các khoản đầu tư. Thay đổi này đã đặt ra câu hỏi về việc kiểm soát công nghệ AI và cách phân phối lợi nhuận của nó. Bittensor , mặt khác, nhằm mục đích duy trì sự phân cấp hoàn toàn để tránh những căng thẳng này.
Thêm thông tin ở đây
Sự đồng thuận của Yuma: Động cơ của Bittensor
Sự đồng thuận của Yuma hoạt động như thế nào?
Sự đồng thuận của Yuma là thuật toán được sử dụng bởi Bittensor để đánh giá sự đóng góp của trẻ vị thành niên và trình xác nhận. Đó là một hệ thống đồng thuận dựa trên chất lượng công việc được thực hiện bởi những người tham gia. Người vị thành niên gửi kết quả của họ, các trình xác nhận đánh giá chúng và sự đồng thuận của Yuma phân phối các giải thưởng theo hiệu suất. Chất lượng công việc càng cao, phần thưởng trong Tao càng quan trọng.
Làm thế nào để đồng thuận Yuma đánh giá chất lượng?
Thuật toán tính đến một số yếu tố, chẳng hạn như độ chính xác của các mô hình học máy được tạo bởi trẻ vị thành niên. Ví dụ: nếu một đối tượng nhỏ là mô hình nhận dạng hình ảnh với tỷ lệ chính xác cao, anh ta sẽ nhận được một phần lớn hơn của các giải thưởng. Trình xác nhận đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá các kết quả này và đảm bảo rằng trẻ vị thành niên tốt nhất được khen thưởng chính xác.
Trở thành một diễn viên Bittensor
Làm thế nào để tham gia vào Bittensor như một trẻ vị thành niên?
Bất kỳ người dùng nào cũng có thể trở thành trẻ vị thành niên bằng cách tham gia một mạng con và thực hiện các tác vụ được xác định bởi cái sau. Không giống như các blockchain khác yêu cầu máy móc mạnh mẽ, Bittensor có thể truy cập ngay cả với một máy tính cổ điển, miễn là bạn có kỹ năng để đào tạo các mô hình AI. Tuy nhiên, để vượt trội, thiết bị hiệu quả hơn có thể cần thiết để xử lý các nhiệm vụ học máy phức tạp.
Vai trò của trình xác nhận trong Bittensor
Trình xác nhận đóng một vai trò thiết yếu trong việc duy trì chất lượng của mạng. Họ đánh giá giá thầu của trẻ vị thành niên và xác định công đức của họ theo kết quả thu được. Ví dụ: nếu một đối tượng nhỏ là mô hình điều trị ngôn ngữ tự nhiên, trình xác nhận sẽ kiểm tra chất lượng của các phản hồi được tạo ra trước khi trao phần thưởng.
Ai là trẻ vị thành niên, người xác nhận và chủ sở hữu của mạng con?
- Trẻ vị thành niên : Các nhà phát triển hoặc những người đam mê IA muốn đóng góp để cải thiện AI bằng cách thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
- Trình xác nhận : Các chuyên gia kỹ thuật chịu trách nhiệm xác minh chất lượng của kết quả được tạo ra bởi trẻ vị thành niên.
- Chủ sở hữu của mạng con : Các cá nhân hoặc nhóm tạo và quản lý mạng con. Họ xác định các nhiệm vụ sẽ được hoàn thành và nhận một phần của các giải thưởng được tạo bởi mạng con của họ.
Các trường hợp sử dụng Bittensor
Ví dụ mô hình IA: Bản dịch tự động
Một mạng con của Bittensor có thể tập trung vào dịch tự động. Trẻ em gửi các mô hình có khả năng dịch các câu từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Các trình xác nhận sau đó đánh giá độ chính xác của các bản dịch. Loại mô hình này sau đó có thể được sử dụng hoặc bán cho các công ty cần dịch vụ dịch thuật.
Một ví dụ khác: Nhận dạng giọng nói
Trong một mạng con khác, trẻ vị thành niên có thể gây ra các mô hình để nhận dạng giọng nói. Những mô hình này có thể được sử dụng trong các ứng dụng như trợ lý ảo. Các trẻ vị thành niên gửi mô hình của họ và các trình xác nhận đánh giá chúng theo độ chính xác mà họ nhận ra lời nói.
An toàn và khả năng mở rộng
Những thách thức bảo mật trong một hệ thống phi tập trung
Trong một mạng lưới phi tập trung, bảo mật là một vấn đề lớn. Bittensor sử dụng các cơ chế đồng thuận tiên tiến để đảm bảo giao dịch an toàn và tránh các cuộc tấn công độc hại. Ví dụ, sự đồng thuận của Yuma được thiết kế để phát hiện và loại bỏ trẻ vị thành niên gửi các mô hình chất lượng thấp hoặc kết quả gian lận.
Bittensor quản lý khả năng mở rộng như thế nào?
Bittensor được thiết kế để có thể mở rộng nhờ kiến trúc của nó dựa trên các mạng con. Mỗi mạng con hoạt động độc lập với các mạng khác, cho phép mạng phát triển mà không có hiệu suất bị ảnh hưởng. Các mạng con mới có thể được thêm vào bất cứ lúc nào, đảm bảo mở rộng liên tục mạng.
Tương lai của Bittensor
Các dự án trong tương lai cho Bittensor
Tương lai của Bittensor rất hứa hẹn . Nhóm nghiên cứu đang làm việc trên các tính năng mới để cải thiện hơn nữa sự tương tác giữa trẻ vị thành niên, trình xác nhận và chủ sở hữu mạng con. Các dự án để tích hợp nhiều loại mô hình AI hơn, chẳng hạn như phân tích dự đoán hoặc học tập củng cố, cũng đang được phát triển.
Bittensor có thể định hình lại hệ sinh thái AI như thế nào
Bằng cách làm cho AI dễ tiếp cận hơn và minh bạch hơn, Bittensor có khả năng làm đảo lộn hệ sinh thái của AI. Các công ty sẽ không còn là những người duy nhất có thể phát triển và kiếm tiền từ các mô hình AI, và các nhà phát triển độc lập sẽ có thể tích cực tham gia vào việc tạo ra giá trị.
Sự tham gia của cá nhân và khả năng tiếp cận
Trở thành trẻ vị thành niên với máy tính cá nhân: Có thể không?
Có, Bittensor được thiết kế để cho phép bất cứ ai trở thành trẻ vị thành niên, ngay cả với một máy tính thông thường. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là bản chất của các nhiệm vụ mà trẻ vị thành niên thực hiện, đặc biệt là việc đào tạo các mô hình học máy, đôi khi có thể yêu cầu công suất tính toán cao hơn. Nó phụ thuộc vào mạng con bạn tham gia và các mô hình AI bạn muốn đào tạo.
Ví dụ: nếu bạn tham gia vào một mạng con yêu cầu các tác vụ nhẹ hơn như phân tích văn bản hoặc tác vụ dựa trên các mô hình đơn giản hơn, một máy tính tiêu chuẩn có thể là đủ. Nhưng nếu bạn bắt tay vào các mạng con chuyên về các mô hình phức tạp hơn, chẳng hạn như tầm nhìn máy tính hoặc nhận dạng giọng nói, thiết bị hiệu quả hơn, với GPU mạnh mẽ, có lẽ sẽ cần thiết để tối đa hóa cơ hội thành công và giải thưởng TAO của bạn.
Sự đa dạng của các hồ sơ trên Bittensor
Mạng lưới Bittensor thu hút rất nhiều người tham gia:
- Thợ mỏ : Thường thì các nhà phát triển hoặc những người đam mê IA với các kỹ năng kỹ thuật trong việc học máy, nhưng cũng là những người nghiệp dư muốn bắt tay vào công nghệ đầy hứa hẹn này.
- Trình xác nhận : Các hồ sơ kỹ thuật hơn, thường có kinh nghiệm trong việc đánh giá các mô hình AI và sự hiểu biết tốt về các cơ chế cơ bản. Họ đóng một vai trò quan trọng trong chất lượng của mạng bằng cách đảm bảo rằng các mô hình AI được gửi bởi trẻ vị thành niên là ngang bằng.
- Chủ sở hữu Subseaux : Thường thì các chuyên gia hoặc công ty muốn phát triển hệ sinh thái AI của riêng họ. Họ tạo ra và giám sát các mạng con, sửa chữa các quy tắc của trò chơi và đảm bảo cải thiện liên tục về chất lượng đóng góp.
Sự đồng thuận nâng cao của Bittensor
Cơ chế đồng thuận để bảo mật mạng
Sự đồng thuận của Yuma , là trung tâm của Bittensor , được thiết kế để đảm bảo tính toàn vẹn của mạng bằng cách tránh lạm dụng và duy trì chất lượng tối ưu. Không giống như các blockchain khác tập trung vào việc xác nhận các giao dịch đơn giản, sự đồng thuận của Yuma đánh giá chất lượng đóng góp của trẻ vị thành niên. Hệ thống này đảm bảo rằng chỉ những đóng góp tốt nhất được khen thưởng và không có hoạt động độc hại hoặc đóng góp chất lượng thấp làm ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của mạng.
Bittensor cũng áp dụng các kỹ thuật nâng cao để đảm bảo bảo mật mạng, đặc biệt bằng cách chia các nhiệm vụ xác nhận giữa một số trình xác nhận và bằng cách thực hiện Slassia để xử phạt những người gửi đóng góp chất lượng gian lận hoặc kém.
Cơ chế chém hoạt động như thế nào?
Cơ chế chém của Bittensor được thiết kế để giảm nguy cơ hành vi độc hại. Nếu một trẻ vị thành niên hoặc một trình xác nhận cố gắng lừa dối hệ thống hoặc các đối tượng kết quả có chất lượng kém nhiều lần, một phần giải thưởng của anh ta hoặc quyền tham gia của anh ta có thể bị xóa. Điều này đảm bảo rằng những người tham gia được khuyến khích hành động trung thực và duy trì chất lượng của mạng.
Một tương lai đầy hứa hẹn cho Bittensor
Sự phát triển của AI thông qua Bittensor
Tương lai của Bittensor rất hứa hẹn, với tiềm năng tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực AI phi tập trung. Mạng có kế hoạch phát triển các mạng con mới chuyên về các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau, chẳng hạn như tăng cường học tập, phân tích dự đoán và thậm chí tự động hóa các quy trình công nghiệp. Bằng cách cho phép bất kỳ nhà phát triển nào tham gia và kiếm tiền từ các mô hình của mình, Bittensor có thể trở thành một tài liệu tham khảo thiết yếu cho các hệ thống AI phi tập trung.
Ví dụ về tiềm năng trong tương lai: AI để phân tích dự đoán
Trong tương lai gần, chúng ta có thể thấy các mạng con chuyên về phân tích dự đoán. Các mạng con này có thể dẫn đến các mô hình có khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai, chẳng hạn như xu hướng thị trường chứng khoán hoặc điều kiện thời tiết. Các mô hình này sau đó sẽ được đánh giá bởi các trình xác nhận và độ chính xác của chúng sẽ xác định giá trị của chúng trên thị trường Bittensor.
Những thách thức sắp tới cho Bittensor
Giống như bất kỳ công nghệ mới nổi nào, Bittensor phải đối mặt với những thách thức, bao gồm quản lý khả năng mở rộng và bảo tồn bảo mật mạng khi nó phát triển. Tuy nhiên, các cơ chế đồng thuận tiên tiến và sự phân cấp vốn có của mạng mang lại cho nó một cơ sở vững chắc để phát triển trong môi trường mở rộng.
Phần kết luận
Bittensor được định vị là một nền tảng độc đáo trong hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, cho phép bất cứ ai đóng góp và kiếm tiền từ các mô hình AI thông qua cơ sở hạ tầng phi tập trung . Trong khi các công ty lớn tiếp tục tập trung kiểm soát các hệ thống AI, Bittensor cung cấp một sự thay thế mở và công bằng. Nhờ các cơ chế đồng thuận tiên tiến, khả năng tiếp cận cho các nhà phát triển từ mọi tầng lớp và kiến trúc tiến hóa, Bittensor dường như đã sẵn sàng đóng vai trò quan trọng trong tương lai của trí tuệ nhân tạo.
Câu hỏi thường gặp
1. Bittensor là gì và các nền tảng AI khác như thế nào?
Bittensor là một nền tảng phi tập trung kết hợp blockchain và ia. Không giống như các công ty lớn tập trung các mô hình AI, Bittensor cho phép mọi người đóng góp và kiếm tiền từ các mô hình học máy, sử dụng mạng an toàn và minh bạch.
2. Ai có thể trở thành trẻ vị thành niên trên Bittensor ?
Bất kỳ đặc biệt nào với IA và kỹ năng học máy có thể trở thành trẻ vị thành niên trên Bittensor. Mặc dù có thể bắt đầu với một máy tính thông thường, các nhiệm vụ phức tạp hơn sẽ yêu cầu thiết bị mạnh mẽ hơn để tối đa hóa phần thưởng.
3. Sự khác biệt giữa trẻ vị thành niên và trình xác nhận trong Bittensor là gì?
Một tiểu đơn được đào tạo các mô hình AI, trong khi một trình xác nhận đánh giá chất lượng của các mô hình này. Trình xác nhận đóng một vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo chất lượng của mạng bằng cách trao phần thưởng theo hiệu suất của trẻ vị thành niên.
4. Bittensor đảm bảo bảo mật mạng của mình như thế nào?
Bittensor sử dụng sự đồng thuận của Yuma, một hệ thống đồng thuận tiên tiến đánh giá chất lượng đóng góp và không khuyến khích phần mềm độc hại nhờ các cơ chế phạt (chém). Điều này đảm bảo rằng chỉ những đóng góp trung thực và chất lượng cao được khen thưởng.
Đầu tư vào tiền điện tử là rủi ro. Crypternon không thể chịu trách nhiệm, trực tiếp hoặc gián tiếp, đối với bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào gây ra sau khi sử dụng tài sản hoặc dịch vụ được đưa ra trong bài viết này. Các khoản đầu tư liên quan đến tiền điện tử là rủi ro về bản chất, độc giả phải thực hiện nghiên cứu riêng của họ trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào và chỉ đầu tư trong giới hạn năng lực tài chính của họ. Bài viết này không cấu thành một đầu tư .
Một số liên kết của bài viết này được liên kết, điều đó có nghĩa là nếu bạn mua sản phẩm hoặc đăng ký thông qua các liên kết này, chúng tôi sẽ thu thập một khoản hoa hồng từ đối tác của chúng tôi. Những khoản hoa hồng này không đào tạo bất kỳ chi phí bổ sung nào cho bạn với tư cách là người dùng và một số thậm chí cho phép các chương trình khuyến mãi.
Khuyến nghị AMF. Không có năng suất cao được đảm bảo, một sản phẩm có tiềm năng hiệu suất cao ngụ ý rủi ro cao. Việc chấp nhận rủi ro này phải phù hợp với dự án của bạn, chân trời đầu tư của bạn và khả năng mất một phần của khoản tiết kiệm này. Không đầu tư nếu bạn chưa sẵn sàng để mất tất cả hoặc một phần vốn của bạn .
Để đi xa hơn, hãy đọc các trang thông báo pháp lý , chính sách quyền riêng tư và các điều kiện sử dụng chung .
Yohan uzzan
Kỹ sư đào tạo, tôi nhanh chóng quan tâm đến lĩnh vực tài chính. Tin chắc rằng tài chính phi tập trung có một tương lai tươi sáng phía trước, tôi tham gia vào dân chủ hóa của nó bằng cách phát triển Crypternon.
