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序言：本文以为去重心化的人工智能是另日可赓续人工智能的独一谈径。但由于现在去主题化AI处于早期阶段，应用场景和根基方法都还不可熟，须要有一个求实的发展战术：分阶段地促进去焦点化的AI。本文作家Jesus Rodriguez，由蓝狐条记社群“王泽龙”翻译。
AI的去重心化是当下最迷人的技巧趋势之一，或许成为AI可一连展开讲途的根基。联合进筑（federated learning）、区块链技能或许舒适加密计划的显露，为创筑去主旨化AI使用供应了可行的技术谈线。（蓝狐条记译注：federated learning是谷歌发现的新词，它可以让多台智能手机互相协作，研习共享的预测模型，其教练所需数据保存正在腹地开发，跟之前数据在云表的模式离别。）
可是，今日绝大众数的去重心化AI应用途于表面阶段，大略操纵场景至极有限。尽管呆板学习的去主旨化具有显然的甜头，但现实实施的道途并非不足挂齿，而且很或许不会产生。基于现在的AI与区块链生态系统的情状，所有人想要供给一个看待去核心化AI技能采取的粗略的实用主义视角的蹊径。
发现一个通向去重心化AI的可行蹊径，须要在去核心化智能所协议的益处与AI范围的经济和技巧本质之间找到平衡。昨年，我宣告了过一些文章，个中概括了经济学和技艺鼓吹要素，它们可认为去重心化AI技艺的开展铺平叙道。
自此，所有人们的想路演变为试图找到正在AI运用中采纳去中心化模式的可行途径。终归上，尽管去核心化AI模式约略是更好的、更可一连的AI的合键，但是现在的工夫交付特别有限乃至使其难以被主流布局采纳。即使全部人心中的梦想是自大一个去中心化的AI是更好的AI，但是全部人心中的适用主义连接地与新生AI畛域的手艺与经济的现实举行博弈。
从全班人的视角来看，找到一条通往可行的去焦点化AI的途线分三步：
i.懂得去主旨化人工智能的经济限造
ii.稳大局向人为智能使用性命周期中相对轻易的局限引入去主旨化
iii.设立建设切确的鞭挞要素与网络效应以鼓励去重心化AI汇聚的发展
梦思者的视角：去重心化AI是可络续AI的唯一块径
在曩昔的几年中，AI已经在其性命周期的区分方面统统演化成为主题化形式。鉴于刻下一代的AI束缚计划须要大范围、高原料的教授数据集，市集中大私人的改革都来自如Google、微软、Facebook大约Uber如此的企业，而非首创企业。
由大型公司创造的AI也有助于获得更好的数据，以产生更好的智能。这种恶性循环进一步延长了大型企业与幼型公司间的沟壑，前者有着大方的数据与相关人才以鼓励AI改善，此后者却短缺这些资源。将这种模式推演到所有经济体，AI的中央化或者是拉大第生平界国家与其大家国度间规模的因素之一。
人工智能的发展时常被拿来跟18世纪的财富革命一概而论，是一种经济革命活跃。假若谈工业革命是将个别国家从手工临盆推向了机械坐褥，AI则是领导着从适用用具转向智能软件方式的革命。
产业革命的副效用之一是它使得财富化国度与未进行家当革命的邦度间的差距变为150年。它使得发展华夏家要花费大宗的光阴以弭平同六合头部经济体的差异。面前AI利用的核心化形式或许会在中美这种国度与全国其全班人们地方国度间发生更大的周围。
推进协同创造与常识分享的去中心化AI模式是抗御填补大公司与幼公司之间、超越经济体与开展中原家之间畛域的体系之一。胀舞自主行为者颁布数据集、创修、培训或优化模子的麇集是一种更可陆续的机制，能够鼓动AI的创造，而这种机制无帮于使富人更富。
适用主义的视角：去中央化AI的实践离间
只管去中心化AI的价格方针有明晰的道理，但其实质完结面对诸众挑拨。从其技术仓库的不行熟到交付模子中的明晰摩擦，去重心化AI统制方案走向主流选用的谈上绵亘着显着的绊脚石。当其被用于古板的中央化组织时，去主题化平庸变成终止，AI也不例表。虽然跟去核心化AI工夫的有限采用合连的挑拨很众，但它们绝大无数都可归为如下几类：
l 双重断交挑战：举动一项手艺趋向，AI仍处于婴儿期，绝大众数结构刚才首先找到承担新的深度练习也许机器进筑堆栈的措施。从有限的人才供给到这项技艺的原生错乱性，绝大多数公司都面临将AI举措其技艺战术主要增援的挑拨。去核心化则是另外一层的错乱性所正在，看待绝大无数构制来叙，在其早期阶段，这大意不是很紧要的标题。
l 算力挑战：诸如区块链的去主旨化账本正在推行需要深度研习模子这样的昂贵计划时，其性能仍然有限。在这个秤谌上，去核心化AI聚集如故须要链下谋划模子，后者给绝大无数构制酿成了基本办法方面的挑战。
l 驱策离间：去主旨化AI的组织必要仰仗催促机制以驱动分辨各方参与搜集。当涉及少少爱惜的工具，如数据和学问时，驱策模型不但须要特别庞大，且须要正在投资回报（ROI）方面比拟重心化AI要领更有角逐力。此外，推动结构平凡会引起把持搜集举动的恶意障碍。
束缚上述挑拨是为领受去主旨化AI技术创造经济和技艺可行性的独一门途。任何计谋都必要在AI技巧的更生状态与去主旨化的加害性之间获得平衡。
一条通向去主旨化AI的可行途径
一个促成去核心化AI模式被采纳的有效计谋是，不是将其视为简单标题，而是将其视为跟AI应用性命周期别离阶段联系的一系列挑拨。从这个视角看，不是将去主题化AI想考为一个全体，而是将该标题拆解为去中心化AI的多个方面。假使全班人们试图将这个心想构造正在一条跟断交程度成反比的途线上，谁们会获得如下毕竟：
l 去焦点化数据分享：敦促搜集出席者发表和分享数据，它是去中心化AI利用中最不具倾覆性的小我。关于一个结构来说，插足一个麇集并公布和行使合联数据集，比构建一个基础步骤并运行去中心化深度进修模子更便利。
l 去重心化教练与预测：在数据分享的去重心化搜集修设之后，逻辑上讲，下一步是对模子训练及究竟揭橥的去重心化。该布局将引入除了谋略外通盘方面的去重心化的AI模型。
l 去核心化的AI模子：最终，大家不妨搜索对AI模子的实践、资源的动静分派和模子的损失实行去中心化。这将是去重心化AI的终末地势。
前面的步骤为去核心化AI形式的采取提供了实用计谋。该策略不仅实用，况且全班人们照旧拥有管束周期中每个步骤的新兴技能。
去焦点化数据分享：海洋答应
海洋允许（Ocean Protocol）是拉长最快的去中心化AI客栈之一。概思上说，海洋赞同架构的告急效力是正在AI使命进程中实现实体之间的去主旨化通讯。从数据大体算法的供应商再到理解工具，海洋应承提供了基于代币促进以及区块链智能合约的模型，应承各方以平允高效的互动模式正在AI任务流中关作。尽量海洋许诺具有通费力能集，但它经过引入代币化的催促层，正在收集中的节点之间共享数据方面也外现不俗。海洋允诺是少数去主旨化AI堆栈之一、不妨跟急急深度学习与机器学习框架拉拢利用，且不会形成宏大阻隔。
去中心化锻练与预计：Erasure
Erasure是为知名对冲基金Numerai对冲基金供给增援的首肯。从去核心化AI一切方面来看，Erasure正在基于可用数据集的发外与预计验证方面外现精良。Erasure的方向是供给一个去主题化的市集，在其中，数据科学家可能基于可用数据上传预计，操纵加密货币质押展望，并基于展望终于的吐露而取得奖励。
即使第一批用例是来自Numerai，同金融联系，但Erasure可用于任何瞻望。就结构而言，Erasure联贯了几个组件，为去核心化阛阓中营业双方的去重心化交互供应根本。
Singularity按理来说，是去核心化AI界限中最有意图的公司。它为风行的Sophia机械人供应支援而出名，SingularityNet寻觅正在AI生命周期的全盘方面都引入去中心化。肃穆来叙，SingularityNet是一个使得AI任职可能正在去中心化模子中部署和吃亏的平台。它搭筑于以太坊区块链之上，SingularityNet供应了一种模型，个中胀动辘集中的区分插手者试验或应用AI供职。从架构的角度来看，SingularityNet基于一系列的组件，这些组件空洞了去核心化AI应用的性命周期的基础方面。
通往去核心化人为智能之途的主要是找到符合的平衡，以摧残知识凑集和大企业的感染，并最大范围地削减技巧挑拨范畴的侵害。本文的念法提供了求实但不失盘算的格局来渐进地采用去焦点化AI。
《怎么让区块链取得人工智能的能力》
《AI、区块链 & 马克思、卡夫卡》
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