Доверительные Контракты Машинного Обучения в Блокчейне Ethereum

Содержание

1. Введение

Данное исследование представляет новый подход к созданию доверительных контрактов машинного обучения в блокчейне Ethereum. Система обеспечивает автоматизированную оценку и обмен моделями машинного обучения через смарт-контракты, устраняя контрагентский риск и создавая децентрализованный рынок для ИИ-решений.

2. Предпосылки

2.1 Блокчейн и Криптовалюты

Bitcoin представил децентрализованное хранение и передачу средств с использованием криптографии с открытым ключом и консенсуса блокчейна. Ethereum расширил эти возможности с помощью тьюринг-полных смарт-контрактов, позволяя создавать сложные децентрализованные приложения, включая эскроу-системы и децентрализованные корпорации.

2.2 Прорывы в Машинном Обучении

Прорыв 2012 года, совершенный Крижевским и др., продемонстрировал, что GPU могут эффективно обучать глубокие нейронные сети, что привело к созданию ИИ-систем, превосходящих человеческие возможности в таких задачах, как классификация изображений, распознавание речи и игровые стратегии.

3. Техническая Архитектура

3.1 Архитектура Смарт-Контрактов

Предлагаемая система использует смарт-контракты Ethereum для создания децентрализованного рынка, где:

• Владельцы данных могут публиковать задачи МО с вознаграждениями
• Разработчики моделей могут предоставлять решения
• Автоматизированная валидация обеспечивает корректность решений
• Платежи распределяются автоматически

3.2 Механизм Валидации Моделей

Контракт использует валидационную выборку для автоматической оценки предоставленных моделей. Процесс валидации гарантирует хорошую обобщающую способность моделей и предотвращает переобучение через независимые тестовые наборы данных.

3.3 Экономические Стимулы

Система создает рыночное ценообразование для ресурсов GPU обучения, позволяя майнерам динамически распределять аппаратные средства между майнингом криптовалют и обучением машинного обучения на основе прибыльности.

4. Детали Реализации

4.1 Математические Основы

Процесс обучения нейронной сети может быть представлен как задача оптимизации минимизации функции потерь:

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

Где $\theta$ представляет параметры модели, $m$ — количество обучающих примеров, а $L$ — функция потерь, сравнивающая предсказания $f(x^{(i)}; \theta)$ с истинными метками $y^{(i)}$.

4.2 Кодовая Реализация

Ниже представлена упрощенная структура смарт-контракта Solidity для рынка МО:

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 Экспериментальные Результаты

Предложенная система была протестирована на задачах классификации изображений с использованием набора данных CIFAR-10. Блокчейн-валидация достигла сопоставимой точности с традиционными централизованными методами валидации, обеспечивая при этом доверительную проверку.

5. Анализ и Обсуждение

Система доверительных контрактов машинного обучения представляет значительный прогресс в области децентрализованных ИИ-приложений. Используя возможности смарт-контрактов Ethereum, этот подход решает критические проблемы традиционной разработки моделей МО, включая проверку доверия и гарантии оплаты. Подобно тому, как CycleGAN (Zhu et al., 2017) революционизировала неконтролируемый перевод изображений, позволяя обучение без парных примеров, эта система преобразует разработку моделей МО, устраняя необходимость в доверенных посредниках.

Техническая архитектура демонстрирует, как блокчейн может предоставлять верифицируемые результаты вычислений — концепция, исследуемая такими организациями, как Фонд Ethereum, в их исследованиях децентрализованных оракульных сетей. Экономическая модель системы создает естественный механизм ценового обнаружения для вычислительных ресурсов GPU, потенциально приводя к более эффективному распределению между майнингом криптовалют и рабочими нагрузками машинного обучения. Согласно исследованиям NVIDIA по GPU-вычислениям, современные GPU могут достигать до 125 TFLOPS для ИИ-нагрузок, что делает их идеальными как для алгоритмов консенсуса блокчейна, так и для обучения нейронных сетей.

По сравнению с традиционными централизованными платформами МО, такими как Google TensorFlow Enterprise или Amazon SageMaker, этот децентрализованный подход предлагает несколько преимуществ: отсутствие единой точки отказа, прозрачная валидация моделей и глобальная доступность. Однако остаются проблемы масштабирования решения для больших моделей и наборов данных из-за стоимости газа в Ethereum и ограничений размера блока. Дизайн системы соответствует принципам, изложенным в white paper Ethereum (Buterin, 2014) для создания децентрализованных приложений, работающих без доверенных третьих сторон.

Механизм валидации, хотя и эффективен для стандартных задач классификации, может потребовать адаптации для более сложных проблем МО, таких как обучение с подкреплением или генеративно-состязательные сети (GAN). Будущие итерации могут включать доказательства с нулевым разглашением для валидации моделей, чтобы повысить конфиденциальность при сохранении проверяемости, аналогично подходам, разрабатываемым такими организациями, как Zcash и командой Ethereum Privacy and Scaling Explorations.

6. Перспективные Приложения

Фреймворк доверительных контрактов МО имеет множество потенциальных приложений:

• Рынки Федеративного Обучения: Обеспечение обучения моделей с сохранением конфиденциальности across multiple data sources
• Автоматизированная Разработка ИИ: Программные агенты, автоматически создающие и развертывающие модели МО
• Кросс-чейн Решения МО: Интеграция с другими блокчейн-сетями для специализированных вычислений
• Децентрализованные Рынки Данных: Комбинированные рынки данных и моделей с проверяемым происхождением
• Интеграция с Периферийными Вычислениями: Участие IoT-устройств в распределенном обучении моделей

7. Ссылки

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