عقود تعلم الآلة غير الموثوقة على بلوكشين إيثيريوم

جدول المحتويات

1. المقدمة

يقدم هذا البحث نهجاً جديداً لإنشاء عقود تعلم آلة غير موثوقة على بلوكشين إيثيريوم. يتيح النظام التقييم الآلي وتبادل نماذج تعلم الآلة عبر العقود الذكية، مما يلغي مخاطر الطرف المقابل وينشئ سوقاً لا مركزياً لحلول الذكاء الاصطناعي.

2. الخلفية

2.1 البلوكشين والعملات المشفرة

قدمت البيتكوين تخزين وتحويل الأموال اللامركزي باستخدام التشفير بالمفتاح العام وإجماع البلوكشين. وسعت إيثيريوم هذه القدرة بالعقود الذكية الكاملة تورينج، مما مكّن من تطبيقات لا مركزية معقدة تشمل أنظمة الضمان والشركات اللامركزية.

2.2 الإنجازات في تعلم الآلة

أظهر الإنجاز الذي حققه كريزيفسكي وآخرون عام 2012 أن وحدات معالجة الرسومات يمكنها تدريب الشبكات العصبية العميقة بفعالية، مما أدى إلى أنظمة ذكاء اصطناعي تفوق الأداء البشري في مهام محددة مثل تصنيف الصور والتعرف على الكلام ولعب الألعاب.

3. الإطار التقني

3.1 هندسة العقد الذكي

يستخدم النظام المقترح العقود الذكية في إيثيريوم لإنشاء سوق لا مركزي حيث:

• يمكن لأصحاب البيانات نشر تحديات تعلم آلة مع مكافآت
• يمكن لمدربي النماذج تقديم الحلول
• يضمن التحقق الآلي صحة الحلول
• يتم توزيع المدفوعات تلقائياً

3.2 آلية التحقق من النماذج

يستخدم العقد مجموعة تحقق مستقلة لتقييم النماذج المقدمة تلقائياً. تضمن عملية التحقق أن النماذج تعمم بشكل جيد وتمنع الإفراط في التخصيص من خلال مجموعات بيانات اختبار مستقلة.

3.3 الحوافز الاقتصادية

ينشئ النظام تسعيراً قائماً على السوق لموارد التدريب بوحدات معالجة الرسومات، مما يسمح للمعدنين بتخصيص الأجهزة ديناميكياً بين تعدين العملات المشفرة وتدريب تعلم الآلة بناءً على الربحية.

4. تفاصيل التنفيذ

4.1 الأسس الرياضية

يمكن تمثيل عملية تدريب الشبكة العصبية كمشكلة تحسين تقلل دالة الخسارة:

$L(\theta) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} L(f(x^{(i)}; \theta), y^{(i)})$

حيث يمثل $\theta$ معلمات النموذج، و$m$ عدد أمثلة التدريب، و$L$ دالة الخسارة التي تقارن التوقعات $f(x^{(i)}; \theta)$ مع التصنيفات الحقيقية $y^{(i)}$.

4.2 تنفيذ الكود

فيما يلي هيكل عقد ذكي مبسط بلغة Solidity لسوق تعلم الآلة:

contract MLMarketplace {
    struct Challenge {
        address owner;
        bytes32 datasetHash;
        uint256 reward;
        uint256 accuracyThreshold;
        bool active;
    }
    
    mapping(uint256 => Challenge) public challenges;
    
    function submitModel(uint256 challengeId, bytes32 modelHash, uint256 accuracy) public {
        require(challenges[challengeId].active, "Challenge not active");
        require(accuracy >= challenges[challengeId].accuracyThreshold, "Accuracy too low");
        
        // تحويل المكافأة إلى مقدم النموذج
        payable(msg.sender).transfer(challenges[challengeId].reward);
        challenges[challengeId].active = false;
    }
    
    function createChallenge(bytes32 datasetHash, uint256 accuracyThreshold) public payable {
        uint256 challengeId = nextChallengeId++;
        challenges[challengeId] = Challenge({
            owner: msg.sender,
            datasetHash: datasetHash,
            reward: msg.value,
            accuracyThreshold: accuracyThreshold,
            active: true
        });
    }
}

4.3 النتائج التجريبية

تم اختبار النظام المقترح بمهام تصنيف الصور باستخدام مجموعة بيانات CIFAR-10. حقق التحقق القائم على البلوكشين دقة مماثلة لطرق التحقق المركزية التقليدية مع توفير تحقق غير موثوق.

5. التحليل والنقاش

يمثل نظام عقود تعلم الآلة غير الموثوقة تقدماً كبيراً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. من خلال الاستفادة من قدرات العقود الذكية في إيثيريوم، يعالج هذا النهج قضايا حرجة في تطوير نماذج تعلم الآلة التقليدية، بما في ذلك التحقق من الثقة وضمان الدفع. على غرار كيفية ثورة CycleGAN (Zhu et al., 2017) في الترجمة غير الخاضعة للإشراف من صورة إلى صورة من خلال تمكين التدريب دون أمثلة مقترنة، يحول هذا النظام تطوير نماذج تعلم الآلة بإزالة الحاجة إلى وسيط موثوق.

تظهر الهندسة التقنية كيف يمكن للبلوكشين توفير نتائج حساب قابلة للتحقق، وهو مفهوم تستكشفه منظمات مثل مؤسسة إيثيريوم في أبحاثها حول شبكات Oracle اللامركزية. يخلق النموذج الاقتصادي للنظام آلية اكتشاف سعر طبيعية لموارد الحساب بوحدات معالجة الرسومات، مما قد يؤدي إلى تخصيص أكثر كفاءة بين تعدين العملات المشفرة وأحمال عمل تعلم الآلة. وفقاً لأبحاث NVIDIA حول الحوسبة بوحدات معالجة الرسومات، يمكن لوحدات معالجة الرسومات الحديثة تحقيق ما يصل إلى 125 تريليون عملية فاصلة عائمة في الثانية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها مثالية لكل من خوارزميات إجماع البلوكشين وتدريب الشبكات العصبية.

مقارنة بمنصات تعلم الآلة المركزية التقليدية مثل TensorFlow Enterprise من جوجل أو Amazon SageMaker، يقدم هذا النهج اللامركزي عدة مزايا: لا توجد نقطة فشل واحدة، والتحقق الشفاف من النماذج، وإمكانية الوصول العالمية. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات في توسيع نطاق الحل للنماذج ومجموعات البيانات الكبيرة بسبب تكاليف الغاز في إيثيريوم وقيود حجم الكتلة. يتوافق تصميم النظام مع المبادئ الموضحة في الورقة البيضاء لإيثيريوم (Buterin, 2014) لإنشاء تطبيقات لامركزية تعمل بدون أطراف ثالثة موثوقة.

قد تحتاج آلية التحقق، على الرغم من فعاليتها في مهام التصنيف القياسية، إلى التكيف مع مشاكل تعلم الآلة الأكثر تعقيداً مثل التعلم المعزز أو الشبكات الخصومية التوليدية (GANs). يمكن للتكرارات المستقبلية دمج براهين المعرفة الصفرية للتحقق من النموذج لتعزيز الخصوصية مع الحفاظ على القابلية للتحقق، على غرار النهج التي طورتها منظمات مثل Zcash وفريق استكشاف الخصوصية والتحجيم في إيثيريوم.

6. التطبيقات المستقبلية

يحتوي إطار عقد تعلم الآلة غير الموثوق على العديد من التطبيقات المحتملة:

• أسواق التعلم الموحد: تمكين تدريب النماذج الحافظة للخصوصية عبر مصادر بيانات متعددة
• التطوير الآلي للذكاء الاصطناعي: وكلاء برمجيين ينشئون وينشرون نماذج تعلم آلة تلقائياً
• حلول تعلم آلة متعددة السلاسل: التكامل مع شبكات بلوكشين أخرى للحسابات المتخصصة
• أسواق البيانات اللامركزية: أسواق بيانات ونماذج مجمعة مع إثبات أصل قابل للتحقق
• التكامل مع الحوسبة الطرفية: مشاركة أجهزة إنترنت الأشياء في تدريب النماذج الموزعة

7. المراجع

1. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform
2. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks
4. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
5. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep residual learning for image recognition
6. Hornik, K. (1991). Approximation capabilities of multilayer feedforward networks
7. Chung, J. S., Senior, A., Vinyals, O., & Zisserman, A. (2016). Lip reading sentences in the wild
8. Ethereum Foundation. (2023). Ethereum Improvement Proposals
9. NVIDIA Corporation. (2023). GPU Computing for AI and Deep Learning