Революція ШІ та мережа Bittensor: перетворення колективного інтелекту

Передумови епохи революції штучного інтелекту

Бурхливий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову епоху, що базується на даних. Проривні досягнення в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробили застосування ШІ повсюдними. Випуск ChatGPT у 2022 році спровокував вибух у галузі ШІ, а за ним послідувало безліч інструментів ШІ, таких як створення відео на основі тексту та автоматизація офісних процесів. Ринкова вартість галузі ШІ також стрімко зросла, і, за прогнозами, до 2030 року вона досягне 1850 мільярдів доларів.

Однак, AI-індустрія в даний час в основному контролюється кількома великими технологічними компаніями, що не лише призводить до викликів, таких як централізація даних і нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів, але й обмежує інноваційний потенціал усієї галузі. Водночас, децентралізована концепція Web3 пропонує нові можливості для вирішення цих проблем. У розподіленій мережі Web3 очікується, що вона перетворить сучасний ландшафт розвитку AI.

На цьому фоні виникла низка якісних проектів Web3+AI. Серед них проект Bittensor вирізняється, створивши платформу для AI-алгоритмів з механізмами самоотбору та конкуренції через блокчейн, що надає нові можливості для збереження та розвитку найякісніших AI-проектів.

Bittensor: децентралізована AI екосистема

Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородою та ринком цифрових товарів. Його основні переваги включають:

• Децентралізована архітектура: працює на розподіленій комп'ютерній мережі, контрольованій різними установами, ефективно вирішуючи такі проблеми, як централізація даних.

• Справедлива система стимулювання: токенові винагороди, які мережа надає підмережам, пропорційні їх внеску, а розподіл винагород всередині підмережі також слідує тому ж принципу.

• Відкриті ресурси машинного навчання: надання послуг кожному, хто потребує ресурсів для обчислень машинного навчання.

• Диверсифікована торгівля цифровими товарами: підтримує не лише торгівлю моделями машинного навчання та даними, але й іншими формами цифрових товарів.

Розвиток Bittensor відображає ті якості, які повинен мати справжній гік-проєкт:

2021 рік: створено групою технічних експертів, які прагнуть просувати децентралізовану AI-мережу, з використанням фреймворку Substrate для побудови блокчейну.

2022 рік: випуск Alpha версії мережі, перевірка життєздатності децентралізованого ШІ. Введення консенсусу Yuma, підкреслення принципу невідомості даних.

2023 рік: випуск бета-версії, впровадження токеноміки (TAO) для стимулювання підтримки мережі.

2024 рік: використання технології DHT для підвищення ефективності зберігання та отримання даних, зосереджуючи увагу на розвитку підмереж і ринку цифрових товарів.

Варто зазначити, що в процесі розвитку Bittensor традиційних венчурних інвестицій було мало, що зменшує ризик централізованого контролю. Проект заохочує вузли та майнерів за допомогою токенів, що забезпечує життєздатність мережі. По суті, Bittensor – це проект, що базується на AI обчислювальній потужності та послугах, керований GPU майнерами.

Архітектура підмережі: Основна інновація Bittensor

Ядром мережі Bittensor є її унікальна архітектура підмереж. Кожна підмережа може розглядатися як окремо працюючий код, який визначає специфічні стимули для користувачів та функції, але всі вони зберігають той самий консенсусний інтерфейс з основною мережею.

У підмережі є три основні ролі:

1. Власник підмережі: відповідає за забезпечення коду основних майнерів та валідаторів, може налаштовувати додаткові механізми стимулювання.

2. Майнери: запускають сервери та код для видобутку, змагаються за лідерство. Майнери можуть запускати вузли в кількох підмережах.

3. Валідатор: оцінює внесок підмережі та забезпечує його правильність, отримуючи відповідні винагороди. Можна стейкати токени TAO для отримання додаткового доходу.

Випуск підмереж є основним механізмом розподілу винагороди в мережі Bittensor. Загалом, 18% розподіляється власникам підмереж, 41% - валідаторам, 41% - шахтарям. У межах підмережі використовується механізм відбору, де валідатори та шахтарі з поганими результатами будуть замінені новими учасниками.

Після реєстрації підмережі є 7 днів імунітету. Коли всі місця підмережі заповнені, нова реєстрація підмережі відхиляє ті підмережі, які мають найнижчі показники та не знаходяться в імунітеті. Ця механіка спонукає підмережі постійно підвищувати обсяги застави та ефективність майнерів для забезпечення виживання.

Інновації в механізмах консенсусу та механізмах доказу

Мережа Bittensor використовує різноманітні інноваційні механізми консенсусу та доказів:

1. Доказ інтелекту ( PoI ) механізм: шляхом виконання завдань інтелектуальних обчислень доводиться внесок учасників, що забезпечує безпеку мережі, якість даних та ефективне використання ресурсів.

2. Консенсус Yuma: валідатори оцінюються на основі виконання завдань, вводячи алгоритм Yuma. Валідатори з високою ставкою отримують більшу вагу оцінки, в той же час виключаючи результати, які відхиляються від більшості, остаточні нагороди розподіляються на основі комплексної оцінки.

3. MOE механізм: інтеграція кількох експертних підмоделей в одну архітектуру моделі, які працюють спільно для досягнення кращих результатів. Верифікатори можуть оцінювати експертні моделі та ранжувати їх, стимулюючи оптимізацію моделей.

Ці механізми разом забезпечують ефективну роботу та постійні інновації мережі Bittensor.

Стан та перспективи проектів підмереж

Станом на сьогодні, Bittensor має 45 зареєстрованих підмереж, 40 з яких отримали назви. Три найкращі підмережі:

1. Підмережа 19 Vision: зосереджена на децентралізованому генеруванні та інференції зображень, забезпечує доступ до високоякісних моделей.

2. 18-й підмережі Cortex.t: прагне створити передову AI платформу, що забезпечує надійні текстові та зображення відповіді.

3. 1-й підмережа: перша підмережа Bittensor, що зосереджена на генерації тексту.

Ці підмережі демонструють різні напрямки застосування ШІ, від обробки зображень до генерації тексту, а також аналізу ринкових настроїв тощо. Хоча прибутки можуть бути значними, новачки стикаються з жорсткою конкуренцією, і для того, щоб закріпитися в мережі, їм потрібні високопродуктивні пристрої та оптимізовані алгоритми.

Перспективи майбутнього

Bittensor як інноваційний проект у сфері Web3+AI має великі перспективи розвитку:

1. Ринкова популярність: поєднання AI та Web3 тривалий час залучатиме увагу ринку.

2. Основи проекту: Bittensor має технологічні інновації та визнання на ринку, що закладає основу для довгострокового розвитку.

3. Екологічна експансія: архітектура підмереж знижує бар'єри входу для команд ШІ в децентралізовану мережу, що сприяє швидкій експансії екосистеми.

4. Постійна оптимізація: механізм конкуренції та ліквідації стимулює підмережі постійно вдосконалювати моделі та підвищувати обсяги стейкінгу.

Однак слід бути обережними щодо викликів, які можуть виникнути внаслідок збільшення кількості підмереж, таких як зростання кількості низькоякісних проєктів, зниження прибутковості окремих підмереж тощо. Bittensor необхідно знайти баланс між розширенням і контролем якості для досягнення довгострокового сталого розвитку.