Kandungan
1. Pengenalan
1.1 Motivasi
Pertembungan kecerdasan buatan dan teknologi blockchain membentangkan peluang unik untuk menangani cabaran besar dalam kedua-dua bidang. Perlombongan kripto, terutamanya mekanisme Proof of Work (PoW), menggunakan tenaga yang sangat besar—penggunaan elektrik Bitcoin pada tahun 2022 melebihi Sweden (131.79 TWh). Sementara itu, latihan AI memerlukan sumber pengiraan yang besar, dengan kos latihan ChatGPT melebihi $5 juta dan kos operasi harian mencecah $100,000 sebelum tahap penggunaan semasa.
1.2 Pernyataan Masalah
Tiga cabaran utama mewujudkan jurang antara AI dan perlombongan kripto: (1) ketidakcekapan tenaga konsensus PoW, (2) sumber pengiraan yang tidak digunakan sepenuhnya selepas peralihan Ethereum ke PoS, dan (3) halangan tinggi untuk memasuki pembangunan AI disebabkan kos pengiraan.
Penggunaan Tenaga
131.79 TWh - Penggunaan tenaga Bitcoin 2022
Hashrate Tidak Digunakan
1,126,674 GH/s - Tersedia selepas peralihan Ethereum PoS
Kos Latihan AI
$5J+ - Perbelanjaan latihan ChatGPT
2. Protokol Bukti Latihan
2.1 Reka Bentuk Seni Bina
Protokol PoT menggunakan mekanisme konsensus Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) untuk menyegerakkan keadaan global. Seni bina sistem terdiri daripada tiga komponen utama: nod latihan teragih, pengesah konsensus, dan pelayan pengagregatan model.
2.2 Pelaksanaan Teknikal
Protokol melaksanakan rangkaian latihan terpencar (DTN) yang menggunakan PoT untuk menyelaraskan latihan model AI teragih. Asas matematik termasuk mekanisme pengagregatan kecerunan dan pengesahan model.
Formulasi Matematik
Pengagregatan kecerunan mengikut formula:
$\\theta_{t+1} = \\theta_t - \\eta \\cdot \\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^N \\nabla L_i(\\theta_t)$
Di mana $\\theta$ mewakili parameter model, $\\eta$ ialah kadar pembelajaran, dan $L_i$ ialah fungsi kerugian untuk pekerja $i$.
Kod Pseud: Algoritma Konsensus PoT
function PoT_Consensus(training_task, validators):
# Memulakan latihan teragih
model = initialize_model()
for epoch in range(max_epochs):
# Agihkan model kepada pelombong
gradients = []
for miner in mining_nodes:
gradient = miner.compute_gradient(model, training_task)
gradients.append(gradient)
# Sahkan kecerunan menggunakan PBFT
if PBFT_validate(gradients, validators):
aggregated_gradient = aggregate_gradients(gradients)
model.update(aggregated_gradient)
# Pengagihan ganjaran berdasarkan sumbangan
distribute_rewards(gradients, mining_nodes)
return trained_model
3. Keputusan Eksperimen
3.1 Metrik Prestasi
Penilaian protokol menunjukkan peningkatan ketara dalam hasil tugas, keteguhan sistem, dan keselamatan rangkaian. Rangkaian latihan terpencar mencapai 85% prestasi alternatif berpusat sambil menggunakan infrastruktur perlombongan yang sebelum ini terbiar.
3.2 Penilaian Sistem
Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa protokol PoT mempamerkan potensi besar dari segi penggunaan sumber dan kecekapan kos. Sistem mengekalkan masa aktif 99.2% semasa ujian tekanan dengan 1,000+ nod latihan serentak.
Wawasan Utama
- 85% prestasi berbanding latihan berpusat
- 99.2% masa aktif sistem di bawah beban
- 60% pengurangan dalam kos pengiraan
- Sokongan untuk 1,000+ nod serentak
4. Analisis Teknikal
Protokol Bukti Latihan mewakili inovasi penting dalam pengiraan teragih, merapatkan dua domain teknologi yang berkembang pesat. Serupa dengan cara CycleGAN (Zhu et al., 2017) menunjukkan terjemahan imej-ke-imej tanpa penyeliaan, PoT membolehkan pengubahan suai transformatif infrastruktur pengiraan tanpa memerlukan perubahan asas kepada perkakasan sedia ada. Penggunaan protokol konsensus PBFT selari dengan penyelidikan sistem teragih yang mantap dari organisasi seperti Makmal Sains Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT, yang telah mengkaji toleransi kesalahan Byzantine dalam rangkaian teragih secara meluas.
Dari perspektif teknikal, PoT menangani masalah "kerja berguna" yang telah membelenggu sistem Proof of Work sejak penubuhannya. Tidak seperti PoW tradisional di mana usaha pengiraan hanya berfungsi untuk tujuan keselamatan, PoT menyalurkan usaha ini ke arah latihan model AI yang praktikal. Pendekatan ini berkongsi persamaan falsafah dengan projek DAWNBench Stanford, yang memberi tumpuan kepada menjadikan latihan pembelajaran mendalam lebih mudah diakses dan cekap, walaupun PoT melanjutkan konsep ini kepada infrastruktur terpencar.
Implikasi ekonomi adalah besar. Dengan mewujudkan pasaran untuk latihan AI teragih, PoT boleh mendemokrasikan akses kepada sumber pengiraan seperti platform pengkomputeran awan (AWS, Google Cloud) tetapi dengan tadbir urus terpencar. Walau bagaimanapun, cabaran kekal dalam privasi dan pengesahan model—isu yang telah ditangani oleh penyelidik di institusi seperti Makmal Pengkomputeran Teragih EPFL melalui pengiraan pelbagai pihak yang selamat dan bukti pengetahuan sifar.
Berbanding pendekatan pembelajaran persekutuan yang diperkenalkan oleh Google Research, PoT memperkenalkan insentif berasaskan blockchain yang berpotensi menangani masalah silo data sambil memastikan pampasan peserta. Kejayaan protokol akan bergantung pada mencapai keseimbangan halus antara kecekapan pengiraan, jaminan keselamatan, dan insentif ekonomi—cabaran yang mencerminkan masalah pengoptimuman yang dihadapi dalam melatih rangkaian neural kompleks itu sendiri.
5. Aplikasi Masa Depan
Protokol PoT membuka beberapa arah pembangunan masa depan yang menjanjikan:
- Integrasi Rantaian Silang: Memperluas PoT ke pelbagai rangkaian blockchain untuk mewujudkan pasaran pengiraan bersatu
- Pengoptimuman Perkakasan Khusus: Membangunkan ASIC yang direka khas untuk latihan AI dalam rangka kerja PoT
- Peningkatan Pembelajaran Persekutuan: Menggabungkan PoT dengan teknik pemeliharaan privasi untuk aplikasi data sensitif
- Integrasi Pengkomputeran Pinggir: Menyebarkan nod PoT ringan pada peranti pinggir untuk aplikasi IoT
- Inisiatif AI Hijau: Memanfaatkan sumber tenaga boleh diperbaharui untuk infrastruktur latihan AI yang mampan
Aplikasi ini boleh memberi impak ketara kepada industri termasuk penjagaan kesihatan (analisis pengimejan perubatan teragih), kewangan (latihan model pengesanan penipuan), dan sistem autonomi (latihan simulasi teragih).
6. Rujukan
- 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.