قراردادهای یادگیری ماشین بدون نیاز به اعتماد در بلاک‌چین اتریوم

فهرست مطالب

1. مقدمه

این تحقیق رویکردی نوین برای ایجاد قراردادهای یادگیری ماشین بدون نیاز به اعتماد در بلاک‌چین اتریوم معرفی می‌کند. این سیستم امکان ارزیابی و تبادل خودکار مدل‌های یادگیری ماشین را از طریق قراردادهای هوشمند فراهم کرده، ریسک طرف مقابل را حذف و بازاری غیرمتمرکز برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

2. پیشینه

2.1 بلاک‌چین و ارزهای دیجیتال

بیت‌کوین ذخیره‌سازی و انتقال غیرمتمرکز وجوه را با استفاده از رمزنگاری کلید عمومی و اجماع بلاک‌چین معرفی کرد. اتریوم این قابلیت را با قراردادهای هوشمند تورینگ-کامل گسترش داد و برنامه‌های غیرمتمرکز پیچیده از جمله سیستم‌های اسکرو و شرکت‌های غیرمتمرکز را فعال کرد.

2.2 پیشرفت‌های یادگیری ماشین

پیشرفت سال ۲۰۱۲ توسط کریزفسکی و همکاران نشان داد که GPUها می‌توانند شبکه‌های عصبی عمیق را به طور مؤثر آموزش دهند که منجر به سیستم‌های هوش مصنوعی با عملکرد فراتر از انسان در وظایف خاص مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص گفتار و بازی شد.

3. چارچوب فنی

3.1 معماری قرارداد هوشمند

سیستم پیشنهادی از قراردادهای هوشمند اتریوم برای ایجاد بازاری غیرمتمرکز استفاده می‌کند که در آن:

• مالکان داده می‌توانند چالش‌های یادگیری ماشین با پاداش ارسال کنند
• آموزش‌دهندگان مدل می‌توانند راه‌حل‌ها را ارسال کنند
• اعتبارسنجی خودکار صحت راه‌حل را تضمین می‌کند
• پرداخت‌ها به طور خودکار توزیع می‌شوند

3.2 مکانیسم اعتبارسنجی مدل

قرارداد از مجموعه اعتبارسنجی نگهداری شده برای ارزیابی خودکار مدل‌های ارسال شده استفاده می‌کند. فرآیند اعتبارسنجی اطمینان می‌دهد که مدل‌ها به خوبی تعمیم می‌یابند و از بیش‌برازش از طریق مجموعه‌های داده آزمایشی مستقل جلوگیری می‌کند.

3.3 مشوق‌های اقتصادی

سیستم قیمت‌گذاری مبتنی بر بازار برای منابع آموزشی GPU ایجاد می‌کند و به ماینرها اجازه می‌دهد تا سخت‌افزار را به صورت پویا بین استخراج ارز دیجیتال و آموزش یادگیری ماشین بر اساس سودآوری تخصیص دهند.

4. جزئیات پیاده‌سازی

4.1 مبانی ریاضی

فرآیند آموزش شبکه عصبی را می‌توان به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی که تابع زیان را کمینه می‌کند نشان داد:

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

جایی که $\theta$ پارامترهای مدل را نشان می‌دهد، $m$ تعداد مثال‌های آموزشی است، و $L$ تابع زیان است که پیش‌بینی‌های $f(x^{(i)}; \theta)$ را با برچسب‌های واقعی $y^{(i)}$ مقایسه می‌کند.

4.2 پیاده‌سازی کد

در زیر ساختار ساده‌شده قرارداد هوشمند Solidity برای بازار یادگیری ماشین آمده است:

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");
        
        // Transfer reward to submitter
        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 نتایج آزمایشی

سیستم پیشنهادی با وظایف طبقه‌بندی تصویر با استفاده از مجموعه داده CIFAR-10 آزمایش شد. اعتبارسنجی مبتنی بر بلاک‌چین دقت قابل مقایسه‌ای با روش‌های اعتبارسنجی متمرکز سنتی به دست آورد در حالی که تأیید بدون نیاز به اعتماد را فراهم می‌کرد.

5. تحلیل و بحث

سیستم قرارداد یادگیری ماشین بدون نیاز به اعتماد نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در برنامه‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی است. با بهره‌گیری از قابلیت‌های قرارداد هوشمند اتریوم، این رویکرد مسائل حیاتی در توسعه مدل یادگیری ماشین سنتی از جمله تأیید اعتماد و تضمین پرداخت را حل می‌کند. مشابه نحوه‌ای که CycleGAN (Zhu et al., 2017) با فعال کردن آموزش بدون مثال‌های جفت‌شده، ترجمه تصویر به تصویر بدون نظارت را متحول کرد، این سیستم توسعه مدل یادگیری ماشین را با حذف نیاز به واسطه‌های مورد اعتماد دگرگون می‌کند.

معماری فنی نشان می‌دهد که چگونه بلاک‌چین می‌تواند نتایج محاسباتی قابل تأیید فراهم کند، مفهومی که توسط سازمان‌هایی مانند بنیاد اتریوم در تحقیقات آن‌ها بر روی شبکه‌های اوراکل غیرمتمرکز بررسی شده است. مدل اقتصادی سیستم یک مکانیسم کشف قیمت طبیعی برای منابع محاسباتی GPU ایجاد می‌کند که به طور بالقوه منجر به تخصیص کارآمدتر بین استخراج ارز دیجیتال و بارهای کاری یادگیری ماشین می‌شود. بر اساس تحقیقات NVIDIA در مورد محاسبات GPU، GPUهای مدرن می‌توانند تا 125 TFLOPS برای بارهای کاری هوش مصنوعی دست یابند که آن‌ها را برای الگوریتم‌های اجماع بلاک‌چین و آموزش شبکه عصبی ایده‌آل می‌کند.

در مقایسه با پلتفرم‌های یادگیری ماشین متمرکز سنتی مانند TensorFlow Enterprise گوگل یا Amazon SageMaker، این رویکرد غیرمتمرکز چندین مزیت ارائه می‌دهد: عدم وجود نقطه شکست واحد، اعتبارسنجی مدل شفاف و دسترسی جهانی. با این حال، چالش‌هایی در مقیاس‌پذیری راه‌حل برای مدل‌ها و مجموعه داده‌های بزرگ به دلیل هزینه‌های گاز اتریوم و محدودیت‌های اندازه بلوک باقی می‌ماند. طراحی سیستم با اصول ارائه شده در وایت‌پیپر اتریوم (Buterin, 2014) برای ایجاد برنامه‌های غیرمتمرکز که بدون طرف‌های سوم مورد اعتماد عمل می‌کنند همسو است.

مکانیسم اعتبارسنجی، اگرچه برای وظایف طبقه‌بندی استاندارد مؤثر است، ممکن است نیاز به سازگاری برای مسائل پیچیده‌تر یادگیری ماشین مانند یادگیری تقویتی یا شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) داشته باشد. تکرارهای آینده می‌توانند اثبات‌های دانش صفر را برای اعتبارسنجی مدل به منظور افزایش حریم خصوصی در حالی که قابلیت تأیید حفظ می‌شود، ادغام کنند، مشابه رویکردهایی که توسط سازمان‌هایی مانند Zcash و تیم اکتشافات حریم خصوصی و مقیاس‌پذیری اتریوم در حال توسعه هستند.

6. کاربردهای آینده

چارچوب قرارداد یادگیری ماشین بدون نیاز به اعتماد کاربردهای بالقوه متعددی دارد:

• بازارهای یادگیری فدرال: فعال کردن آموزش مدل حفظ حریم خصوصی در چندین منبع داده
• توسعه خودکار هوش مصنوعی: عامل‌های نرم‌افزاری که به طور خودکار مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد و مستقر می‌کنند
• راه‌حل‌های یادگیری ماشین چند زنجیره‌ای: ادغام با سایر شبکه‌های بلاک‌چین برای محاسبات تخصصی
• بازارهای داده غیرمتمرکز: بازارهای ترکیبی داده و مدل با اصالت قابل تأیید
• ادغام با محاسبات لبه: دستگاه‌های اینترنت اشیاء که در آموزش مدل توزیع‌شده مشارکت می‌کنند

7. مراجع

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