Kontrak Pembelajaran Mesin Tanpa Kepercayaan pada Rantaian Blok Ethereum

Kandungan

1. Pengenalan

Penyelidikan ini memperkenalkan pendekatan baharu untuk mencipta kontrak pembelajaran mesin tanpa kepercayaan pada rantaian blok Ethereum. Sistem ini membolehkan penilaian dan pertukaran model pembelajaran mesin secara automatik melalui kontrak pintar, menghapuskan risiko rakan niaga dan mewujudkan pasaran terdesentralisasi untuk penyelesaian AI.

2. Latar Belakang

2.1 Rantaian Blok dan Kriptowang

Bitcoin memperkenalkan penyimpanan dan pemindahan dana terdesentralisasi menggunakan kriptografi kunci awam dan konsensus rantaian blok. Ethereum mengembangkan keupayaan ini dengan kontrak pintar Turing-lengkap, membolehkan aplikasi terdesentralisasi kompleks termasuk sistem eskrow dan syarikat terdesentralisasi.

2.2 Penemuan Pembelajaran Mesin

Penemuan tahun 2012 oleh Krizhevsky et al. menunjukkan bahawa GPU boleh melatih rangkaian neural dalam dengan berkesan, membawa kepada sistem AI mengatasi prestasi manusia dalam tugas khusus seperti pengelasan imej, pengecaman pertuturan, dan permainan.

3. Kerangka Teknikal

3.1 Seni Bina Kontrak Pintar

Sistem yang dicadangkan menggunakan kontrak pintar Ethereum untuk mencipta pasaran terdesentralisasi di mana:

• Pemilik data boleh menghantar cabaran ML dengan ganjaran
• Pelatih model boleh menghantar penyelesaian
• Pengesahan automatik memastikan ketepatan penyelesaian
• Pembayaran diagihkan secara automatik

3.2 Mekanisme Pengesahan Model

Kontrak menggunakan set pengesahan simpanan untuk menilai model yang dihantar secara automatik. Proses pengesahan memastikan model menggeneralisasi dengan baik dan mencegah lampau muat melalui set data ujian bebas.

3.3 Insentif Ekonomi

Sistem ini mencipta harga berpandukan pasaran untuk sumber latihan GPU, membolehkan pelombong memperuntukkan perkakasan secara dinamik antara perlombongan kriptowang dan latihan pembelajaran mesin berdasarkan keuntungan.

4. Butiran Pelaksanaan

4.1 Asas Matematik

Proses latihan rangkaian neural boleh diwakili sebagai masalah pengoptimuman meminimumkan fungsi kerugian:

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

Di mana $\theta$ mewakili parameter model, $m$ ialah bilangan contoh latihan, dan $L$ ialah fungsi kerugian membandingkan ramalan $f(x^{(i)}; \theta)$ dengan label sebenar $y^{(i)}$.

4.2 Pelaksanaan Kod

Di bawah ialah struktur kontrak pintar Solidity yang dipermudahkan untuk pasaran ML:

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 Keputusan Eksperimen

Sistem yang dicadangkan diuji dengan tugas pengelasan imej menggunakan set data CIFAR-10. Pengesahan berasaskan rantaian blok mencapai ketepatan setanding dengan kaedah pengesahan berpusat tradisional sambil menyediakan pengesahan tanpa kepercayaan.

5. Analisis dan Perbincangan

Sistem kontrak pembelajaran mesin tanpa kepercayaan mewakili kemajuan signifikan dalam aplikasi AI terdesentralisasi. Dengan memanfaatkan keupayaan kontrak pintar Ethereum, pendekatan ini menangani isu kritikal dalam pembangunan model ML tradisional, termasuk pengesahan kepercayaan dan jaminan pembayaran. Sama seperti bagaimana CycleGAN (Zhu et al., 2017) merevolusikan terjemahan imej-ke-imej tanpa penyeliaan dengan membolehkan latihan tanpa contoh berpasangan, sistem ini mengubah pembangunan model ML dengan menghapuskan keperluan perantara dipercayai.

Seni bina teknikal menunjukkan bagaimana rantaian blok boleh memberikan keputusan pengiraan yang boleh disahkan, konsep yang diterokai oleh organisasi seperti Yayasan Ethereum dalam penyelidikan mereka mengenai rangkaian oracle terdesentralisasi. Model ekonomi sistem ini mencipta mekanisme penemuan harga semula jadi untuk sumber pengiraan GPU, berpotensi membawa kepada peruntukan lebih cekap antara perlombongan kriptowang dan beban kerja pembelajaran mesin. Menurut penyelidikan NVIDIA mengenai pengiraan GPU, GPU moden boleh mencapai sehingga 125 TFLOPS untuk beban kerja AI, menjadikannya sesuai untuk kedua-dua algoritma konsensus rantaian blok dan latihan rangkaian neural.

Berbanding platform ML berpusat tradisional seperti TensorFlow Enterprise Google atau Amazon SageMaker, pendekatan terdesentralisasi ini menawarkan beberapa kelebihan: tiada titik kegagalan tunggal, pengesahan model telus, dan kebolehcapaian global. Walau bagaimanapun, cabaran kekal dalam penskalaan penyelesaian untuk model dan set data besar disebabkan kos gas Ethereum dan had saiz blok. Reka bentuk sistem ini selaras dengan prinsip yang digariskan dalam kertas putih Ethereum (Buterin, 2014) untuk mencipta aplikasi terdesentralisasi yang beroperasi tanpa pihak ketiga yang dipercayai.

Mekanisme pengesahan, walaupun berkesan untuk tugas pengelasan standard, mungkin memerlukan penyesuaian untuk masalah ML lebih kompleks seperti pembelajaran pengukuhan atau rangkaian adversarial generatif (GAN). Iterasi masa depan boleh menggabungkan bukti tanpa pengetahuan untuk pengesahan model untuk meningkatkan privasi sambil mengekalkan kebolehpercayaan, serupa dengan pendekatan yang sedang dibangunkan oleh organisasi seperti Zcash dan pasukan Eksplorasi Privasi dan Penskalakan Ethereum.

6. Aplikasi Masa Depan

Kerangka kontrak ML tanpa kepercayaan mempunyai banyak aplikasi potensi:

• Pasaran Pembelajaran Terpersekutu: Membolehkan latihan model pemeliharaan privasi merentasi berbilang sumber data
• Pembangunan AI Automatik: Ejen perisian yang secara automatik mencipta dan mengedarkan model ML
• Penyelesaian ML Rantaian Silang: Integrasi dengan rangkaian rantaian blok lain untuk pengiraan khusus
• Pasaran Data Terdesentralisasi: Gabungan pasaran data dan model dengan provenance boleh disahkan
• Integrasi Pengiraan Pinggir: Peranti IoT menyertai latihan model teragih

7. Rujukan

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