فهرست مطالب
1. مقدمه
1.1 انگیزهها
همگرایی هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین فرصت منحصربهفردی برای حل چالشهای اساسی در هر دو حوزه ارائه میدهد. ماینینگ رمزارز، بهویژه مکانیزمهای اثبات کار (PoW)، مقادیر عظیمی انرژی مصرف میکند - مصرف سالانه برق بیتکوین در سال 2022 از سوئد (131.79 تراواتساعت) فراتر رفت. در همین حال، آموزش هوش مصنوعی به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد، بهطوری که هزینه آموزش چتجیپیتی بیش از 5 میلیون دلار و هزینههای عملیاتی روزانه آن قبل از سطوح استفاده فعلی به 100,000 دلار میرسید.
1.2 بیان مسئله
سه چالش عمده شکاف بین هوش مصنوعی و ماینینگ رمزارز ایجاد میکند: (1) ناکارآمدی انرژی در اجماع اثبات کار، (2) منابع محاسباتی بلااستفاده پس از انتقال اتریوم به اثبات سهام، و (3) موانع بالای ورود به توسعه هوش مصنوعی به دلیل هزینههای محاسباتی.
مصرف انرژی
131.79 تراواتساعت - مصرف انرژی بیتکوین در سال 2022
نرخ هش بلااستفاده
1,126,674 گیگاهش بر ثانیه - موجود پس از انتقال اتریوم به اثبات سهام
هزینههای آموزش هوش مصنوعی
5 میلیون دلار+ - هزینههای آموزش چتجیپیتی
2. پروتکل اثبات آموزش
2.1 طراحی معماری
پروتکل PoT از مکانیزم اجماع تحمل خطای بیزانسی عملی (PBFT) برای همگامسازی وضعیتهای جهانی استفاده میکند. معماری سیستم شامل سه مؤلفه اصلی است: گرههای آموزش توزیعشده، اعتبارسنجهای اجماع و سرورهای تجمیع مدل.
2.2 پیادهسازی فنی
این پروتکل یک شبکه آموزش غیرمتمرکز (DTN) پیادهسازی میکند که از PoT برای هماهنگی آموزش مدل هوش مصنوعی توزیعشده استفاده میکند. مبانی ریاضی شامل مکانیزمهای تجمیع گرادیان و تأیید مدل است.
فرمولبندی ریاضی
تجمیع گرادیان از فرمول زیر پیروی میکند:
$\\theta_{t+1} = \\theta_t - \\eta \\cdot \\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^N \\nabla L_i(\\theta_t)$
که در آن $\\theta$ پارامترهای مدل، $\\eta$ نرخ یادگیری و $L_i$ تابع زیان برای کارگر $i$ را نشان میدهد.
شبهکد: الگوریتم اجماع PoT
function PoT_Consensus(training_task, validators):
# مقداردهی اولیه آموزش توزیعشده
model = initialize_model()
for epoch in range(max_epochs):
# توزیع مدل بین ماینرها
gradients = []
for miner in mining_nodes:
gradient = miner.compute_gradient(model, training_task)
gradients.append(gradient)
# اعتبارسنجی گرادیانها با استفاده از PBFT
if PBFT_validate(gradients, validators):
aggregated_gradient = aggregate_gradients(gradients)
model.update(aggregated_gradient)
# توزیع پاداش بر اساس مشارکت
distribute_rewards(gradients, mining_nodes)
return trained_model
3. نتایج آزمایشی
3.1 معیارهای عملکرد
ارزیابی پروتکل بهبودهای قابل توجهی در توان عملیاتی وظایف، استحکام سیستم و امنیت شبکه نشان میدهد. شبکه آموزش غیرمتمرکز به 85 درصد عملکرد جایگزینهای متمرکز دست یافت در حالی که از زیرساخت ماینینگ قبلاً بلااستفاده استفاده میکرد.
3.2 ارزیابی سیستم
نتایج آزمایشی نشان میدهد که پروتکل PoT پتانسیل قابل توجهی از نظر بهرهوری منابع و کارایی هزینه دارد. سیستم در طول آزمایش استرس با بیش از 1000 گره آموزش همزمان، 99.2 درصد زمان فعالیت را حفظ کرد.
بینشهای کلیدی
- 85 درصد عملکرد در مقایسه با آموزش متمرکز
- 99.2 درصد زمان فعالیت سیستم تحت بار
- 60 درصد کاهش هزینههای محاسباتی
- پشتیبانی از بیش از 1000 گره همزمان
4. تحلیل فنی
پروتکل اثبات آموزش نمایانگر یک نوآوری قابل توجه در محاسبات توزیعشده است که دو حوزه فناوری به سرعت در حال تحول را به هم پیوند میدهد. مشابه نحوهای که CycleGAN (Zhu و همکاران، 2017) ترجمه تصویر به تصویر بدون نظارت را نشان داد، PoT امکان بازتعریف تحولآفرین زیرساخت محاسباتی را بدون نیاز به تغییرات اساسی در سختافزار موجود فراهم میکند. استفاده پروتکل از اجماع PBFT با تحقیقات مستقر سیستمهای توزیعشده از سازمانهایی مانند آزمایشگاه علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی MIT همسو است که به طور گسترده تحمل خطای بیزانسی در شبکههای توزیعشده را مطالعه کردهاند.
از دیدگاه فنی، PoT مسئله "کار مفید" را که از ابتدا سیستمهای اثبات کار را آزار داده است، حل میکند. برخلاف PoW سنتی که در آن تلاش محاسباتی فقط اهداف امنیتی را دنبال میکند، PoT این تلاش را به سمت آموزش عملی مدل هوش مصنوعی هدایت میکند. این رویکرد شباهتهای فلسفی با پروژه DAWNBench استنفورد دارد که بر قابل دسترستر و کارآمدتر کردن آموزش یادگیری عمیق متمرکز بود، اگرچه PoT این مفهوم را به زیرساخت غیرمتمرکز گسترش میدهد.
پیامدهای اقتصادی قابل توجه هستند. با ایجاد یک بازار برای آموزش توزیعشده هوش مصنوعی، PoT میتواند دسترسی به منابع محاسباتی را بسیار شبیه پلتفرمهای رایانش ابری (AWS، گوگل کلود) اما با حاکمیت غیرمتمرکز دموکراتیک کند. با این حال، چالشهایی در حریم خصوصی و تأیید مدل باقی میماند - مسائلی که محققان در مؤسساتی مانند آزمایشگاه محاسبات توزیعشده EPFL از طریق محاسبات چندجانبه امن و اثباتهای دانش صفر در حال حل آن هستند.
در مقایسه با رویکردهای یادگیری فدرال که توسط تحقیقات گوگل پایهگذاری شد، PoT مشوقهای مبتنی بر بلاکچین را معرفی میکند که به طور بالقوه میتواند مسئله انبارههای داده را حل کند در حالی که تضمین جبران مشارکتکنندگان را فراهم میکند. موفقیت پروتکل به دستیابی تعادل ظریف بین کارایی محاسباتی، تضمینهای امنیتی و مشوقهای اقتصادی بستگی دارد - چالشی که مشکلات بهینهسازی موجود در آموزش خود شبکههای عصبی پیچیده را بازتاب میدهد.
5. کاربردهای آینده
پروتکل PoT چندین جهت امیدوارکننده برای توسعه آینده باز میکند:
- ادغام بین زنجیرهای: گسترش PoT به شبکههای بلاکچین متعدد برای ایجاد یک بازار محاسباتی یکپارچه
- بهینهسازی سختافزار تخصصی: توسعه مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC) که به طور خاص برای آموزش هوش مصنوعی در چارچوب PoT طراحی شدهاند
- تقویت یادگیری فدرال: ترکیب PoT با تکنیکهای حفظ حریم خصوصی برای کاربردهای داده حساس
- ادغام رایانش لبه: استقرار گرههای PoT سبکوزن روی دستگاههای لبه برای کاربردهای اینترنت اشیاء
- ابتکارات هوش مصنوعی سبز: بهرهگیری از منابع انرژی تجدیدپذیر برای زیرساخت پایدار آموزش هوش مصنوعی
این کاربردها میتوانند به طور قابل توجهی بر صنایعی از جمله مراقبتهای بهداشتی (تجزیه و تحلیل توزیعشده تصویربرداری پزشکی)، امور مالی (آموزش مدل تشخیص تقلب) و سیستمهای خودمختار (آموزش شبیهسازی توزیعشده) تأثیر بگذارند.
6. مراجع
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
- Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
- Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index. (2023). University of Cambridge.
- OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue.
- Hive Blockchain Technologies. (2023). HPC Strategy Update.
- Lamport, L., Shostak, R., & Pease, M. (1982). The Byzantine Generals Problem. ACM Transactions on Programming Languages and Systems.
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Artificial Intelligence and Statistics.
- Stanford DAWNBench. (2018). An End-to-End Deep Learning Benchmark Suite.
- EPFL Distributed Computing Laboratory. (2022). Secure Multi-Party Computation for Machine Learning.