Microsoft Yahei, STHeitiSC-Light, simsun, Times New Roman,Microsoft Yahei, STHeitiSC-Light, simsun, Times New Roman,

인공지능과 블록체인의 관계는 마치 컴퓨터와 인터넷의 관계와 같다. 그러나 블록체인은 고립되고 파편화된 인공지능을 공유함으로써 일반지능을 실현할 것이다 전자는 도구이고 후자는 목적이다.

우리는 AI와 블록체인의 각각의 특성과 문제점에 따라 둘의 결합이 불가피하다고 판단합니다.분산 및 분산 블록체인은 AI에 광범위하고 자유로운 데이터 시장, AI 모듈 리소스 및 알고리즘 리소스를 제공할 것입니다.동시에 시간, 블록체인에 AI를 추가하면 블록체인을 보다 에너지 효율적이고 안전하며 효율적으로 만들 수 있으며 스마트 계약과 자율 조직도 더 스마트해질 것입니다.

따라서 두 가지를 결합하는 두 가지 다른 방법이 있으며 이 두 가지 방법의 초점도 다릅니다. 두 번째는 AI를 기반으로 블록체인의 분산화와 가치 네트워크의 자연적 속성을 사용하여 전체 AI 시스템의 배포를 분산하고 데이터, 알고리즘 및 모델 리소스의 자유로운 흐름을 실현합니다.

블록체인과 AI는 기술 스펙트럼의 양 극단입니다. 한편으로는 폐쇄형 데이터 플랫폼에서 중앙 집중식 인텔리전스를 육성하고 다른 한편으로는 개방형 데이터 환경에서 분산형 애플리케이션을 촉진합니다. 그것들을 함께 작동시키는 지능적인 방법을 찾으면 전체 긍정적 외부 효과가 순식간에 확대될 수 있습니다.

우선, AI의 페인 포인트를 목표로 블록체인이 AI에 이룬 이정표 변화를 탐색할 것입니다.

인공지능이라면 빅데이터를 피할 수 없다. 인공 지능은 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 데이터의 세 가지 핵심 부분으로 구성되며 우수한 AI 알고리즘 모델에는 빅 데이터 교육과 지속적인 최적화 및 업그레이드를 위한 충분한 컴퓨팅 성능 지원이 필요합니다. 인공지능과 데이터의 관계는 셔틀과 제니머신과 같다.과거에 인간은 항상 머신러닝 방법을 고안해 왔지만 검증과 훈련을 위한 데이터 부족으로 어려움을 겪었다.인터넷의 폭발은 마침내 빅데이터 시대를 열었다. 데이터, 그러나 현재 데이터의 대부분은 Google, Facebook, BAT 등과 같은 중앙 기관의 손에 모두 있지만 개인 소비 기록, 의료 데이터, 교육 데이터, 행동 데이터와 같이 AI 개발에 필요한 것 데이터 등은 개인이 마음대로 통제할 수 없고, 아직 데이터 시장이 형성되지 않은 상태이며, 중앙집중화된 빅데이터의 결과는 정보의 섬이다.

분산 노드의 합의 시스템, 불변 정보, 익명화 및 분산화와 같은 블록체인의 몇 가지 주요 기능. 블록체인에는 영지식증명이라는 매우 마법 같은 계산 방법이 있어 내 데이터가 매우 가치가 있다는 것을 증명할 수 있지만 실제 개인 데이터가 어디에 있는지는 알려주지 않습니다. 블록체인을 통해 데이터 시장은 사회를 보다 공정하게 만들 수 있고, 인센티브 메커니즘은 데이터 공유를 가능하게 하므로 양성 데이터 시장을 사용합니다. 이 시장에서 블록체인과 인공 지능은 서로 공존하는 새로운 아이디어가 마침내 실현됩니다. 그들의 다른 가치.

변화 1: 블록체인이 가져온 분산 AI는 서로 다른 AI 기능 간의 상호 호출을 실현하고 AI 개발을 가속화할 수 있습니다.

오늘날 모든 기업은 다양한 수준의 AI에 대한 수요가 있으며 현재 AI 제품은 기업의 요구를 거의 충족하지 못하며 맞춤형 AI 제품 개발에는 높은 기술 및 재정적 장벽이 있습니다. 맞춤형 AI 제품을 만들기 위해 개발자를 고용할 수 있는 거대 기업조차도 모든 수요를 충족시키기 위해 충분한 AI 전문가를 고용하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 예를 들어 지금 우리에게 익숙한 아이플라이텍은 음성지능, 메그비는 이미지와 안면인식, DJI는 드론, 바이두는 무인운전 개발에 주력하고 있어 이들 대기업도 인공지능에만 집중할 수밖에 없다. 필드와 한 방향은 포괄적일 수 없습니다. 하지만 인공지능은 시스템이고, 시각과 청각 시스템은 그 시스템의 하위 시스템일 뿐, 지능화 시대를 진정으로 수용하려면 다양한 시스템 간의 경계를 허물고 다양한 시스템 간의 상호 호출을 실현해야 합니다.

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(출처: Benyi Capital)

변경 2: 블록체인은 폐쇄형 AI 개발 모델을 깨고 AI 리소스를 공유하며 기존 사일로 간의 데이터 공유를 장려할 수 있습니다.

많은 고급 AI 도구는 대학원생이나 독립 연구원이 만든 GitHub(프로그래밍 커뮤니티) 리포지토리에만 존재합니다. 따라서 누구나 설치, 구성 및 실행할 수 없습니다. 대부분의 AI 개발자는 사업가가 아닌 학자이며 그들의 알고리즘과 모델은 외부 세계에서 접근할 수 없습니다. 블록체인의 공유 메커니즘과 인센티브 메커니즘은 AI 모델 개발자가 개발 결과를 공유하도록 장려할 수 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝 모두 충분히 큰 데이터 세트가 필요하고, AI 인력이 그렇게 큰 데이터 세트를 생성하고 관리할 수 없으며, 동시에 현재의 폐쇄형 개발 모델은 개발자가 데이터 세트를 공유하기 어렵게 만듭니다.

블록체인의 분산된 특성은 데이터 공유를 용이하게 합니다. 데이터를 저장하는 인프라를 제어하는 ​​단일 주체가 없으면 데이터 공유에 대한 마찰이 적습니다. 데이터 공유는 기업 내에서(서로 다른 지점 간의 데이터 병합은 내부 감사 비용을 줄일 수 있음), 제휴 데이터베이스(통합 은행의 데이터는 효과적으로 사기를 줄일 수 있음) 또는 퍼블릭 블록체인(에너지 사용 + 자동차 부품 공급망 데이터)에서 발생할 수 있습니다. 데이터 공유 VS 데이터 해자 논쟁: 데이터를 공유할지 데이터를 사용하여 장벽을 구축할지, 본질은 이 두 가지 행동이 가져오는 이점 사이의 게임에 달려 있습니다. 공유하려면 "해자"를 초과할 수 있는 충분한 원동력이 있어야 합니다. 이익.

블록체인의 토큰 인센티브 방식은 데이터 공유를 위한 인센티브 메커니즘의 모델을 제공합니다. 초기 혜택이 충분하면 데이터 공유가 불가피합니다. 섬의 데이터가 병합되면 새로운 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. 새로운 데이터 세트를 훈련하면 사용할 수 있는 새로운 데이터 세트를 가져옵니다. for the new 비즈니스를 위한 새로운 모델.

변화 3: 블록체인을 사용하여 데이터와 모델을 감사하고 추적하여 보다 신뢰할 수 있는 예측을 얻을 수 있습니다. AI는 데이터를 좋아하고 데이터가 많을수록 모델이 좋아지지만 데이터 양과 AI 모델 간의 비례 관계는 데이터 품질에 기반한 좋은 기반. 가비지 데이터로 학습하면 가비지 모델도 나오게 되고, 테스트 데이터도 같기 때문에 데이터도 신뢰도가 필요하고, 유효한 데이터로 학습한 모델도 효과가 있기 때문에 모델도 평판과 신뢰도를 얻는다. .또한 더 광범위하게 사용할 수 있습니다.

변화 4: 분산형 데이터 시장은 데이터 공유로 인한 마찰을 줄일 수 있습니다: 분산형 관리 과정에서 데이터와 모델은 지적 재산 자산으로 교환되고 어떤 주체도 데이터 스토리지 인프라를 제어할 수 없으므로 조직이 더 쉽게 만듭니다. 함께 작업하거나 데이터를 공유합니다. 이러한 종류의 분산형 교환을 통해 우리는 진정한 데이터 시장을 보게 될 것입니다.

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(출처: Benyi Capital)

현재의 데이터 아일랜드와 비교하여 향후 블록체인 기술을 추가할 분산 AI 플랫폼은 데이터, 알고리즘 및 AI 리소스(개발 도구, 데이터 패키지 등 포함)의 자유로운 스케줄링이라는 목표를 달성하고 진정으로 자유로운 시장.

이 플랫폼의 가치는 단순히 플랫폼에 리소스를 도입하는 것이 아니라 기본 프로토콜의 구성, 데이터 도킹 및 AI 리소스에 있습니다. 플랫폼을 도입하는 것은 첫 번째 단계일 뿐이며, 데이터/AI 인터페이스를 통해 이러한 데이터와 리소스를 호출할 수 있다는 사실을 깨닫는 것이 더 중요합니다. 추가 확장은 편의성과 통화 속도입니다.

블록체인은 본질적으로 암호화된 분산 원장 형식으로 데이터를 저장하는 디지털 정보를 위한 새로운 파일링 시스템입니다. 데이터가 암호화되어 여러 다른 컴퓨터에 분산되기 때문에 인증된 사용자만 읽고 업데이트할 수 있는 변조 방지 및 신뢰성이 높은 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 그러나 최근 몇 년간 블록체인 기술의 급속한 발전으로 인해 많은 문제가 노출되어 상용화 과정을 방해하고 있습니다. 요약하면 효율성, 보안, 확장 및 감독의 네 가지 주요 문제가 있습니다.

블록체인을 기반으로 AI가 블록체인에 가져온 파괴적 혁신에 대해 논의합니다.

혁신 1: AI 알고리즘의 최적화로 POW 및 POS와 결합된 합의 메커니즘은 블록체인의 전력 및 에너지 소비를 절약할 수 있습니다.

위에서 우리는 인공 지능의 세 가지 핵심 구성 요소인 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 성능을 언급했습니다.알고리즘의 최적화는 컴퓨팅 성능을 절약할 수 있습니다.이 논리에 따르면 인공 지능을 POW 합의 메커니즘과 해시 작업에 사용하면 컴퓨팅 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전력 및 에너지 절약. 예를 들어 새로운 시작 Matrix는 AI를 사용하여 POW와 POS를 결합하고 계층화된 합의 메커니즘을 채택하고 먼저 무작위 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 노드 네트워크에서 여러 개의 작은 클러스터를 생성하고 주로 POS 메커니즘을 기반으로 대표 노드를 선택합니다. 선출된 대표 노드는 기장권을 위한 POW 경쟁을 실시하여 풀 노드 경쟁 부기 방식에 비해 에너지 낭비를 크게 줄일 수 있습니다.

혁신 2: AI는 블록체인의 데이터 중복 문제를 해결하고 시스템을 확장하기 위해 새로운 분산 학습 시스템을 도입할 수 있습니다. 연합 학습 및 새로운 데이터 샤딩 기술과 같은 분산 학습 시스템은 시스템을 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 또한 AI 모델과 알고리즘의 최적화를 통해 블록체인의 자연스러운 진화와 동적 조정도 실현할 수 있으며 포크 발생도 효과적으로 방지할 수 있음을 실습을 통해 입증했습니다.

혁신 3: AI는 블록체인의 자율 조직을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다. 전통적으로 컴퓨터는 수행 방법에 대한 명확한 지침 없이는 작업을 완료할 수 없습니다. 블록체인의 암호화된 특성으로 인해 블록체인 데이터가 있는 컴퓨터에서 작동하려면 많은 컴퓨터 처리 능력(예: 비트코인 ​​채굴)이 필요합니다. 그리고 AI는 더 스마트하고 사려 깊은 방식으로 작업을 관리할 수 있습니다. 암호 해독에 능숙한 전문가가 암호를 더 빨리 해독하도록 훈련될 수 있는 것처럼 기계 학습 기반 마이닝 알고리즘은 올바른 훈련 데이터가 제공되면 거의 즉시 전문 기술을 향상시킬 수 있습니다. , 커뮤니티 관리의 효율성이 크게 향상됩니다.

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프로젝트 설명

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SingularityNET의 팀에는 인공 지능, 빅 데이터 및 소프트웨어 엔지니어링 전문가와 비교적 완전한 인력 구조를 갖춘 전문 마케팅 팀이 포함됩니다.

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(출처: 인터넷, Benyi Capital)

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(출처: 프로젝트 백서, Benyi Capital)

SingularityNET 프로젝트는 2017년 6월에 시작되었습니다. 2017년부터 2018년까지 SingularityNET 프로젝트는 특히 언어 및 이미지 처리, 생물 의학 분석 및 금융 측면에서 인프라 및 AI 도구 개발에 중점을 둘 것입니다. 동시에 2017년 12월과 2018년 7월에 SingularityNET은 알파 및 베타 테스트 버전의 메인 네트워크를 출시할 예정입니다. 2019년에는 인프라 및 AI 도구를 포함한 전체 시스템 구조가 완성되고 SingularityNET 1.0 버전이 공식적으로 실행될 것으로 예상됩니다.

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텍스트

AI 에이전트는 주로 일련의 스마트 계약을 통해 AI 작업을 발행하고 데이터를 교환하며 AI 피드백을 제공합니다. 또한 비 AI 에이전트는 네트워크의 AI 에이전트로부터 AI 서비스를 얻고자 하며, 이 역시 스마트 계약을 통해 실현됩니다. 현재 SingularityNET은 시장 활력을 키우기 위해 거래 수수료를 부과하지 않습니다.

엄밀히 말하면 SingularityNET 재단이 네트워크 감독을 담당하기 때문에 SingularityNET은 자율 조직이라고 할 수 없지만 네트워크 개선으로 SingularityNET은 결국 자율성을 갖게 될 것입니다. SingularityNET Foundation은 OpenCog Foundation, Hanson Robotics, Vulpem, Novamente LLC, Bureau of Economic Aviation의 5개 조직으로 구성되어 있습니다.

제공되는 서비스: 현재 SingularityNET 네트워크에는 하드웨어 및 소프트웨어 리소스 교환, 하드웨어 및 소프트웨어 리소스에 대한 AGI 토큰 교환, AI 에이전트 간의 매칭 및 제휴, 자율 조직에 대한 투표의 네 가지 주요 서비스 형태가 있습니다. 처음 두 거래의 구현은 특정 표준 소프트웨어 및 하드웨어 API를 스마트 계약 템플릿에 작성하고 AI 도구를 계약 템플릿에 내장하여 다른 사람에게 제공하는 것입니다. SingularityNET에서 제공하는 스마트 계약에는 AI 에이전트 간의 정보 교환 및 조건 협상을 위한 API 인터페이스, AGI 토큰과의 교환 서비스, 특정 문제에 대한 민주적 자율성이 포함됩니다.

그림 8: SingularityNET에서 제공하는 4가지 서비스

(출처: Benyi Capital)

합의 메커니즘: 현재 SingularityNET은 이더리움을 기반으로 하며 합의 메커니즘은 이더리움과 유사하며 POW+POS를 채택합니다.향후 이더리움을 떠난 후 SingularityNET은 POR(평판 증명) 평판 합의 메커니즘을 만들 것입니다. 이 메커니즘은 스테이크, 네트워크의 전반적인 활동, 특정 등급 측면, 활동 기간, 특정 임계값 이상의 등급 등 여러 요소를 통합합니다. 또한 이 메커니즘은 Nem 블록체인이 채택한 POI(Proof of Importance) 합의 메커니즘과 유사하므로 Nem 블록체인의 알고리즘은 향후 널리 사용될 것입니다.

기본 설계: SingularityNET의 초기 공통 기본 설계는 Foundation 회원인 ECSA(Economic Space Agency)에서 설계했으며 현재 회사는 ECSA와 협력하여 매우 유연한 블록체인 경제를 제공하는 Gravity라는 도구를 개발하고 있습니다.운영 체제 다양한 플랫폼에서 스마트 계약을 기반으로 다양하고 효율적인 상호 작용을 지원할 수 있습니다. 또한 Gravity에는 다양한 유형의 탈중앙화 블록체인 조직 설계를 위한 일련의 스마트 계약 템플릿이 함께 제공됩니다.

SingularityNET의 인프라는 4개의 계층으로 나뉩니다: 첫 번째 계층은 개방형 JSON/RPC 프로토콜 및 서비스 상호 운용성을 위한 참조 구현입니다. 3개 계층: 평판 시스템은 서비스 품질을 추적하고 더 나은 품질을 장려합니다. 4개 계층은 분산 원장 기술을 기반으로 하는 소액 결제 거래에 금융 계층이 있으므로 모든 당사자가 마찰 없이 통과할 수 있습니다. 방법. 이를 통해 머신 러닝 및 딥 러닝, 확률론적 추론을 통한 온톨로지 및 시맨틱 그래프, 자연어 처리, 진화 및 유전 프로그래밍, 로봇 공학과 같은 다양한 AI 방법 및 개발이 가능합니다.

그림 9: SingularityNET 인프라 개념

(출처: Benyi Capital)

현재 SingularityNET은 AI 에이전트와 상호 작용하기 위한 API 및 일련의 스마트 계약, AI 에이전트와의 금융 거래 처리를 위한 토큰 기반 경제, 경제적 매개변수를 조정하는 민주적 거버넌스 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 현재 AI 모듈은 Hanson Robotics 및 OpenCog Foundation 및 기타 오픈 소스 AI 모듈에서 제공합니다.

SingularityNET에서 발행한 토큰의 이름은 AGI이며, 총 발행량은 10억개, 현재 유통량은 약 5억 4천만개, 시가는 토큰당 0.2달러, 시가는 약 1억 1,000만달러이다. 첫 번째 ICO는 2017년 12월에 이더리움 플랫폼을 기반으로 시작되었으며 가격은 1AGI=0.1USD이고 총 자금 조달액은 미화 3,600만 달러입니다.

프로젝트 설명

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Matrix AI Network 프로젝트는 중국 칭화대학교 소프트웨어 대학 부교수인 Deng Yangdong 교수에 의해 시작되었으며 인공 지능, 블록체인, 칩 및 기반 하드웨어 분야의 전문가 및 학자 그룹을 구성했습니다. 강력한 직업적 배경.

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그림 11: MAN 분배 메커니즘(출처: 공개 정보, Benyi Capital)

매트릭스 네트워크는 2016년 9월 정식 런칭되었으며, 블록체인 설계, 인공지능 기반 채굴기 설계 등의 준비 작업이 아직 진행 중입니다. Matrix 메인넷은 2019년 3월 이전에 출시될 예정이며, ICO를 통해 판매된 MAN 코인은 Matrix 메인넷으로 1:1 비율로 마이그레이션됩니다. 2020년 초까지 마이닝, AI 애플리케이션 개발 및 관련 인프라 구축을 포함한 Matrix 메인 네트워크 생태가 점진적으로 개선되고 기본적으로 생태 사슬이 형성될 것입니다.

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(출처: Matrix 백서, Benyi Capital)

앞서 언급한 바와 같이 Matrix는 기존 블록체인에 비해 사용하기 쉽고, 안전하고, 빠르며, 유연하다는 네 가지 주요 이점을 가지고 있으며 이러한 이점은 기본적으로 Matrix 블록체인의 아키텍처 혁신에 기인합니다. 일반적으로 Matrix 네트워크에는 계층적 합의 메커니즘, 다기능 이기종 노드, 다중 체인 블록체인 구조 및 프로토콜 매개변수의 동적 최적화라는 네 가지 주요 혁신 포인트가 있습니다.

계층화된 합의 메커니즘

Matrix는 POW, POS 또는 더 대중적인 DPOS 및 PBFT와 같은 합의 알고리즘을 직접 채택하지 않으며 일부 ICO 프로젝트에서 자주 사용되는 초기 POW에서 후기 POS의 혼합 합의 알고리즘을 채택하지 않고 대신 POW와 PBFT를 결합합니다. 독창적인 방식의 POS 그리고 기존의 해시 작업은 베이지안 결정 이론에서 요구하는 인공 지능 시스템인 몬테카를로 마르코프 계산(MCMC)의 초석으로 변환되어 채굴자가 채굴 과정에서 실제 가치를 생성할 수 있습니다.

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(출처: Benyi Capital)

다중 체인 블록체인 구조

선도적인 기본 퍼블릭 체인과 비교하여 Matrix 네트워크는 제어와 데이터의 분리 설계 아이디어를 채택하고 다중 체인 병렬 혁신적인 구조를 가지며 기본 구조는 분산 제어 체인과 데이터 체인으로 구성됩니다. 분산 제어 체인은 주로 블록 헤더, 제어 체인 매개변수 및 AI 모델 목록으로 구성됩니다.블록에는 주로 각 데이터 체인의 매개변수 구성이 포함됩니다.AI 버전 번호는 AI 매개변수 및 모델을 얻는 데 사용됩니다.다중 데이터 체인 Matrix 네트워크에서 정의할 수 있으며 매개변수 모델을 제어 체인 블록에 매핑할 수 있습니다.

또한 Matrix의 POS/POW 하이브리드 합의 메커니즘을 따라야 하는 제어 체인 및 첫 번째 데이터 체인을 제외하고 후속 새 데이터 체인의 합의 메커니즘을 직접 설정할 수 있습니다.현재 Matrix는 거의 모든 주류 합의 알고리즘을 지원합니다. 블록체인이 제공하는 AI 서비스 및 연결된 데이터 체인이 더욱 증가함에 따라 각 데이터 체인의 블록은 제어 체인 및 스마트 계약을 통해 데이터 상호 작용 및 교차 체인 트랜잭션을 실현할 수 있으며 결국 Matrix는 블록체인 네트워크로 진화할 것입니다.

프로토콜 매개변수의 동적 최적화

Matrix 제어 체인과 데이터 체인의 분리 설계 개념을 기반으로 Matrix 블록체인은 자연스러운 진화와 동적 조정 능력을 가지고 있으며 이는 현재 블록체인과 비교할 때 가장 큰 혁신입니다. Matrix는 다양한 AI 매개변수의 실시간 통계 및 분석을 위한 베이지안 네트워크 모델을 구축한 다음 표준 최적화 알고리즘을 통해 매개변수를 최적화합니다. Matrix 블록체인이 채택한 현재 최적화 모델은 Bayesian 강화 학습 알고리즘입니다.

다기능 이기종 노드

Matrix 시스템 모델에는 표준 Matrix 노드, 클라우드 액세스 노드, 클라우드 스토리지 노드, Matrix 신뢰할 수 있는 게이트웨이, 외부 데이터 스토리지 풀 및 AI 서비스 장비의 6가지 유형의 시스템 장비가 포함됩니다.

표준 Matrix 노드는 Matrix 분산 제어 체인과 하나 이상의 데이터 체인을 실행하고 AI 가상 머신을 실행하고 제어 체인과 데이터 체인에서 정의한 AI 모델을 실행하고 스마트 계약을 실행할 수 있는 기능이 있습니다.

클라우드 액세스 노드는 Matrix가 클라우드에 배치한 서비스 노드로, 주로 Matrix 노드가 없는 사용자, 특히 모바일 장치에 편리한 액세스 방법을 제공합니다. 사용자는 액세스 인증을 제공하고 관련 보안 암호화 작업 후 클라우드 액세스 노드에 연결하기만 하면 Matrix에서 제공하는 AI 서비스를 받을 수 있습니다.

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(출처: Benyi Capital)

Matrix 신뢰할 수 있는 게이트웨이는 Matrix 네트워크가 외부 데이터와 상호 작용하는 중요한 장치입니다.AI 지능형 감사 및 노드 투표를 기반으로 Matrix는 다양한 외부 데이터 소스에 대한 신용 등급을 부여할 수 있습니다. 게이트웨이는 Matrix 네트워크의 확장성을 향상시켜 외부 데이터를 얻기 위해 실행되는 스마트 계약을 보다 안전하고 편리하게 만듭니다.

외부 데이터 저장소 풀은 주로 Trusted Gateway를 통해 획득한 외부 데이터를 저장하고 특정 사용자만 액세스할 수 있는 보안 암호화로 처리합니다. Matrix는 여러 분산 스토리지 풀을 배포하고 스토리지 풀의 데이터 콘텐츠가 합의에 도달한 경우에만 블록에 기록할 수 있습니다.

AI 서비스 장치는 크게 두 가지 기능을 포함하는데, 첫 번째 기능은 전체 Matrix 시스템과 그 안의 다양한 AI 모델의 파라미터 최적화를 지원하는 기능이고, 두 번째 기능은 Matrix 네트워크를 전체적으로 사용하는 외부 사용자에게 서비스를 제공하는 기능이다. , 또는 Matrix 노드를 호출하여 내부 사용자에게 서비스를 제공합니다. AI 서비스 장비는 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하기 위해 하드웨어 지원이 필요합니다.

Matrix의 잠재적 위험

시간 위험: Matrix의 메인 네트워크는 아직 온라인 상태가 아니며 ICO도 Ethereum 스마트 계약을 통해 수행되므로 백서에 언급된 다양한 아키텍처 혁신이 원활하게 실행될 수 있는지 여부는 아직 알 수 없습니다. 인공 지능, 지능형 검토 및 기타 메커니즘을 기반으로 하는 다양한 최적화 알고리즘을 이론적으로 실현할 수 있지만 프로젝트를 구현한 후에 실제 사용자 경험을 실현해야 하므로 시간 위험이 큽니다.결국 Matrix는 여전히 컨셉 단계.

기술적 위험: 주로 Matrix 인공 지능 시스템의 초석인 Bayesian 이론을 말하며 향후 몇 년 안에 포기하거나 다른 고급 인공 지능 이론으로 대체되면 Matrix의 전체 기본 시스템이 붕괴되거나 It 대규모 조정 및 업데이트가 필요합니다. 이것은 Matrix의 향후 개발에 매우 ​​큰 타격입니다.

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2017년 11월에 설립되어 2018년 2월에 백서를 발표한 Ocean Protocol은 사람들이 AI 모델 교육을 위해 데이터를 공유하고 수익화할 수 있는 분산형 데이터 교환 네트워크입니다. Ocean Protocol은 데이터 및 관련 서비스를 공유하고, 토큰화된 서비스 계층을 제공하고, 데이터, 스토리지, 컴퓨팅 및 소비 알고리즘을 노출하고, 데이터, 특히 AI 데이터를 잠금 해제하고, 블록체인 기술을 사용하여 데이터를 공유하고 판매할 수 있는 생태계입니다. 안전하고 투명한 방식으로.

Ocean Protocol이 해결하는 업계의 문제점은 신뢰 부족으로 인한 데이터 섬입니다.Ocean Protocol의 목표는 다중 데이터의 자유로운 흐름을 지원하고 더 많은 AI 기능을 잠그는 시장을 구축하는 것입니다.예를 들어 인공 지능 연구원을 허용합니다. 데이터 기록 이미지 분류기 훈련을 위한 10가지 컴퓨터 비전 애플리케이션.

Ocean Protocol 팀 구성원은 기본적으로 지속적인 기업 경험을 가지고 있으며 대부분 Big Chain DB에서 왔으며 기본적으로 빅 데이터, 블록 체인, 인공 지능 및 데이터 교환에 대한 배경 지식과 디자이너 및 기술자의 경험을 가지고 있습니다. 주요 팀원은 다음과 같습니다.

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(출처: Benyi Capital)

토큰 배포: 네트워크 유지 관리 및 데이터 제공자는 총 토큰의 45%, 창립 팀에 20%, 커뮤니티 및 생태계 개발에 10%, 퍼블릭 세일에 마지막 25%를 할당하며 3회에 걸쳐 판매됩니다. 2017년 10월 시드 라운드에서 처음으로 500만 달러를 조달하여 전체 토큰 수의 3.6%를 판매했으며, 2018년 3월 두 번째 사전 출시 크라우드 펀딩에서 2,200 달러로 전체 토큰의 6.4%를 판매했습니다. 토큰 수 ; 세 번째는 2019년 1분기에 5.1%를 릴리스할 것으로 예상되며 프로젝트가 5년 이내에 생산 규모를 확장하기 위해 자금이 필요한 경우 크라우드 펀딩을 다시 시작하여 마지막 10%를 릴리스합니다.

Ocean 프로토콜의 생태계는 위에서 아래로 사용자 계층, 서비스 계층 및 기본 계층의 세 계층으로 나눌 수 있습니다. 사용자 계층은 주로 Ocean이 제공하는 데이터 및 서비스 시장의 수요측인 데이터 소비자를 포함하고, 서비스 계층은 주로 데이터/서비스 제공자, 데이터 관리자/참조자 및 데이터 검증자를 포함하며 사용자가 직접 연결하여 데이터 및 서비스 플랫폼, 기본 계층은 주로 Ocean의 기본 블록체인 관리자를 포함하여 서비스 플랫폼에 대한 인프라 지원을 제공합니다.

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(출처: Ocean protocol 백서, Benyi Capital)

데이터 리소스의 가격 책정이 어렵기 때문에 Ocean 프로토콜은 사용자가 참여하고 기여하도록 장려하기 위해 생태계를 위한 고유한 경제적 인센티브 메커니즘을 설계했습니다. Ocean은 데이터 제공자가 받아야 할 보상을 ​​정의하기 위해 배팅 방법을 설계했습니다.구체적으로 데이터를 제공하는 사용자 및 기타 참여자는 데이터의 인기에 대한 기대를 표현하기 위해 데이터에 배팅할 수 있습니다.보상 금액은 사용자와 동일합니다. 배팅 금액의 로그와 데이터 인기도(일정 기간 내 사용 횟수)의 곱에 실제 데이터 사용 비율(악의적인 스 와이프 방지)을 곱하여 공식으로 표현됩니다. 수식은 각 보상주기에서 각 데이터 세트 또는 서비스에 대한 각 참가자의 배팅 금액을 반복적으로 계산해야 하므로 계산 과정이 매우 복잡하고 높은 계산 비용이 소요됩니다.

Ocean은 Bitcoin의 마이닝 모델을 사용하여 노드가 사용 가능한 데이터 세트 또는 서비스를 제출할 때마다 Ocean 프로토콜이 보상할지 여부를 임의로 선택하도록 수정합니다. 선택 확률은 위에서 언급한 보상 금액을 The로 나눈 값과 같습니다. 전체 네트워크의 총 보상 금액. 보상 발생 시간은 평균적으로 1분에 한 번씩 발생하도록 설정되어 있습니다.

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(출처: Ocean protocol 백서, Benyi Capital)