Yapay zekanın hızlı ilerlemesi, bir avuç büyük teknoloji şirketinin içinde benzersiz bir hesaplama gücü, veri ve algoritmik yetenekler birikmesine neden oldu. Yapay zeka sistemleri topluma giderek daha fazla entegre olduğunda, erişilebilirlik, şeffaflık ve kontrol konuları teknik ve politika tartışmalarının önüne geçti. Bu arka plana karşı, Blok Zinciri ve Yapay Zeka'nın kesişimi ilginç bir alternatif yol sunuyor - yapay zeka sistemlerinin nasıl geliştirildiğini, dağıtıldığını, ölçeklendirildiğini ve yönetildiğini potansiyel olarak yeniden şekillendirebilecek bir yol.

Mevcut yapay zeka altyapısının tamamen bozulmasını savunmaktan ziyade, merkezi olmayan yaklaşımların benzersiz avantajlar sunabileceği belirli kullanım durumlarını keşfederken, geleneksel merkezi sistemlerin daha pratik olduğu senaryoları kabul ediyoruz.

Analizimizi yönlendiren birkaç temel soru var:

• Merkezi olmayan sistemlerin temel özellikleri, modern yapay zeka sistemlerinin gereksinimleriyle nasıl tamamlanır ya da çatışır?
• Yapay zeka geliştirme yığınında - veri toplamadan model eğitimine ve çıkarsamaya kadar - blok zincir teknolojileri anlamlı iyileştirmeler sağlayabilir mi?
• Yapay zeka sistemlerinin farklı yönlerini merkezsizleştirdiğimizde hangi teknik ve ekonomik fedakarlıklar ortaya çıkar?

AI Yığınındaki Mevcut Kısıtlamalar:

Epoch AI, AI Yığınındaki mevcut kısıtlamaların ayrıntılı bir analizini harika bir şekilde bir araya getirmiştir. Bu araştırmaEpoch AI'dan gelen bir rapor, AI eğitim hesaplama ölçeğinin 2030'a kadar sınırlanacağını göstermektedir. Çizelge, AI eğitim hesaplama ölçeğinin genişlemesini sınırlayabilecek farklı darboğazları, ana metrik olarak Saniye Başına Kayan Nokta İşlemi (FLoPs) kullanarak değerlendirir.

AI eğitim hesaplamanın ölçeklendirilmesi, güç kullanılabilirliği, yonga üretim yetenekleri, veri kıtlığı ve gecikme sorunlarının kombinasyonuyla sınırlı olma eğilimindedir. Bu faktörlerin her biri, ulaşılabilir hesaplama için farklı bir tavan uygular ve en yüksek teorik sınırı gecikme duvarı sunar.

Bu grafik, donanımda ilerlemelerin, enerji verimliliğinin, kenar cihazlarda sıkışmış verilerin serbest bırakılmasının ve gelecekteki yapay zeka büyümesini desteklemek için ağların önemini vurguluyor.

• Güç Kısıtlamaları (Performans):
  • 2030'da Güç Altyapısının Ölçeklendirilebilirliği: Projeksiyonlar, 2030'a kadar 1 ila 5 gigavat (GW) kapasiteli veri merkezi kampüslerinin muhtemelen gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, bu büyüme, güç altyapısına önemli yatırımlar yapılmasına ve potansiyel lojistik ve düzenleyici engellerin aşılmasına bağlıdır.
  • Enerji kullanılabilirliği ve güç altyapısı sınırlı olduğundan, mevcut hesaplama seviyelerine kadar %10.000 büyümeye izin verilir.
• Yonga Üretim Kapasitesi (Doğrulanabilirlik):
  • Bu gelişmiş hesaplamaları destekleyebilen yongaların üretimi (ör. NVIDIA H100, Google TPU v5) şu anda ambalaj kısıtlamaları (ör. TSMC CoWoS) nedeniyle sınırlıdır. Bu, doğrulanabilir hesaplamaların kullanılabilirliği ve ölçeklenebilirliğini doğrudan etkiler.
  • Üretim ve tedarik zincirleri tarafından darboğaz oluşturularak, hesaplama gücünde 50.000 kat artış sağlanmıştır.
  • Gelişmiş çipler, kenar cihazlarında güvenli kubbeleri veya Güvenilir Yürütme Ortamlarını (TEEs) etkinleştirmek için esastır, bu da hesaplamaları doğrular ve hassas verileri korur.
• Veri Kıtlığı (Gizlilik):

* Veri Kıtlığı ve AI Eğitimi: İndekslenmiş web ile tam web arasındaki fark, AI eğitimi için erişilebilirlik zorluklarını vurgulamaktadır. Potansiyel verilerin çoğu ya özel ya da indekslenmemiş olduğundan, kullanım alanı sınırlıdır.* Çoklu Modlu AI İhtiyacı: Büyük miktarda görüntü ve video verisi, metin ötesinde veri işleme yeteneğine sahip çoklu modlu AI sistemlerinin önemini göstermektedir.* Gelecekteki Veri Zorlukları: Bu, AI'nın bir sonraki sınırıdır, yüksek kaliteli özel verilere nasıl erişileceğini ve veri sahiplerine kontrol ve adil değer sağlayacağını belirlemektir.

• Gecikme Duvarı (Performans):
  • Model Eğitiminde Doğuştan Gelen Gecikme Kısıtlamaları: Yapay zeka modelleri büyüdükçe, hesaplamaların ardışık doğası nedeniyle tek bir ileri ve geri geçiş için gereken zaman artar. Bu, atlanamayan temel bir gecikme oluşturur ve modellerin eğitilebileceği hızı sınırlar.
  • Batch Boyutlarında Ölçeklendirme Zorlukları: Gecikmeyi azaltmak için bir yaklaşım, daha fazla verinin paralel olarak işlenmesine izin vermek için toplu iş boyutunu artırmaktır. Bununla birlikte, bellek kısıtlamaları ve model yakınsamasında azalan geri dönüşler gibi pratik sınırlamalar, toplu iş boyutu ölçeklendirmesini zorlaştırır. Bu sınırlamalar, daha büyük modeller tarafından tanıtılan gecikmeyi dengelemeyi zorlaştırır.

Vakıf:

Merkezi Olmayan AI Üçgeni

Veri kıtlığı, hesaplama kısıtlamaları, gecikme ve üretim kapasitesi gibi AI kısıtlamaları, Gizlilik, Doğrulanabilirlik ve Performansı dengeleyen Merkezi Olmayan AI Üçgeni'ne dönüşür. Bu özellikler, merkezi olmayan AI'nin etkinliğini, güvenilirliğini ve ölçeklenebilirliğini sağlamak için temeldir.

Bu tablo, tüm üç özellik arasındaki temel karar noktalarını keşfeder, açıklamalarına, olanak sağlayan tekniklere ve ilişkili zorluklara ışık tutar.

Gizlilik: Eğitim ve çıkarım süreçlerinde hassas verilerin korunmasına odaklanır. Temel teknikler arasında TEE'ler, MPC, Federated Learning, FHE ve Diferansiyel Gizlilik yer alır. Performans üzerindeki aşırı yük, doğrulanabilirliği etkileyen şeffaflık zorlukları ve ölçeklenebilirlik sınırlamalarıyla birlikte ticaret-off'lar ortaya çıkar.

Doğrulanabilirlik: ZKP'ler, kriptografik kimlik bilgileri ve doğrulanabilir hesaplama kullanarak hesaplamaların doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlar. Ancak, gizlilik ve performansı dengelemek için doğrulanabilirlik, kaynak talepleri ve hesaplama gecikmeleri getirir.

Performans: Dağıtılmış hesaplama altyapısı, donanım hızlandırma ve verimli ağ kullanarak, AI hesaplamalarının verimli ve ölçeklenebilir bir şekilde yürütülmesini ifade eder. Tercihler, gizlilik artırıcı tekniklerden kaynaklanan daha yavaş hesaplamalar ve doğrulanabilir hesaplamaların üzerine bindirilmesi gibi faktörleri içerir.

Blockchain Trilemma:

Blockchain Trilemma, her blok zincirinin karşılaşmak zorunda olduğu temel trade-off'ları yakalar:

• Merkeziyetsizlik: Ağı pek çok bağımsız düğüm üzerinde dağıtarak, herhangi bir tekil varlığın sistemi kontrol etmesini engelleyerek
• Güvenlik: Ağın saldırılardan korunmasını ve veri bütünlüğünün korunmasını sağlamak, genellikle daha fazla doğrulama ve uzlaşma aşırı yükü gerektirir.
• Ölçeklenebilirlik: Yüksek işlem hacimlerini hızlı ve ucuz bir şekilde işleme koymak - ancak bu genellikle ya merkezi olmaktan vazgeçmeyi (daha az düğüm) ya da güvenliği (daha az detaylı doğrulama) feda etmek anlamına gelir.

Örneğin, Ethereum merkezsizleşmeyi ve güvenliği önceliklendirir, bu nedenle daha yavaş hızlara sahiptir. Blokzinciri mimarisindeki fedakarlıkların daha iyi anlaşılması için,bu konuya bakın.

AI-Blockchain Uyum Analiz Matrisi (3x3)

AI ve blockchain'in kesişimi, birbirlerinin zayıflıklarını zaman zaman güçlendiren, sürtüşme yaratan ve uyum sağlayan bu iki teknolojinin karmaşık bir dansıdır. Bu matris, bu iki teknolojinin sürtüşme yarattığı, uyum sağladığı ve zaman zaman birbirlerinin zayıflıklarını artırdığı noktaları haritalar.

Synergy Matrix Nasıl Çalışır

Sinerji gücü, blok zinciri ve yapay zeka özelliklerinin belirli kategorilerdeki uyumluluk ve etkileşim düzeyini yansıtır. İki teknolojinin karşılıklı zorlukları nasıl ele aldığı ve birbirlerinin işlevselliğini nasıl artırdığına göre belirlenir.

Synergy Matrix Nasıl Çalışır

Örnek 1: Performans + Merkeziyetsizlik (Zayıf Sinerji) - Bitcoin veya Ethereum gibi merkezi olmayan ağlarda performans, kaynak değişkenliği, yüksek iletişim gecikmesi, işlem maliyetleri ve uzlaşma mekanizmaları gibi faktörlerle doğal olarak sınırlanır. Gerçek zamanlı yapay zeka çıkarımı veya büyük ölçekli model eğitimi gibi düşük gecikme süresi, yüksek işlem kapasitesi gerektiren AI uygulamaları için bu ağlar, optimal performans için gerekli hızı ve hesaplama güvenilirliğini sağlamakta zorlanır.

Örnek 2: Gizlilik + Merkeziyetsizlik (Güçlü Sinerji) - Federated Learning gibi gizlilik koruma AI teknikleri, işbirliğine olanak sağlarken kullanıcı verilerini korumak için blok zinciri merkezi olmayan altyapısından faydalanır.SoraChain AIBu, veri sahipliğinin korunduğu federatif öğrenmeyi mümkün kılarak, veri sahiplerine gizliliği korurken eğitim için kaliteli veri sağlama imkanı verir.

Bu matris, blockchain ve yapay zeka'nın birleşim noktasını netlikle gezinmek için endüstriye güç vermek amacını taşımaktadır; bu da yenilikçilerin ve yatırımcıların neyin işe yaradığını önceliklendirmelerine, neyin vaat ettiğini keşfetmelerine ve sadece spekülatif olanlardan kaçınmalarına yardımcı olmaktadır.

AI-Blockchain Uyum Matrisi

Bir eksende, merkezi olmayan yapay zeka sistemlerinin temel özelliklerini, doğrulanabilirlik, gizlilik ve performansı bulunur. Öte yandan, güvenlik, ölçeklenebilirlik ve merkeziyetin blockchain'in sonsuz üçlülemesiyle yüzleşiriz. Bu güçler çarpıştığında, güçlü uyumlar ve zorlu uyuşmazlıklar arasında bir spektrum oluştururlar.

Örneğin, doğrulanabilirlik güvenlikle buluştuğunda (yüksek sinerji), yapay zeka hesaplamalarını kanıtlamak için sağlam sistemler elde ediyoruz. Ancak performans talepleri merkezsizleşmeyle çeliştiğinde (düşük sinerji), dağıtılmış sistemlerin üzerindeki zor gerçekle karşılaşıyoruz. Gizlilik ve ölçeklenebilirlik gibi bazı kombinasyonlar orta noktaya düşer - umut verici ama karmaşık.

• Neden Bu Önemli?
  • Stratejik Bir Pusula: Her yapay zeka veya blok zinciri projesi somut bir değer sunmaz. Matris, karar vericileri, araştırmacıları ve geliştiricileri, federasyon öğreniminde veri gizliliğini sağlamak veya ölçeklenebilir yapay zeka eğitimi için merkezi olmayan hesaplama kullanmak gibi gerçek dünya zorluklarını ele alan yüksek sinerji kategorilere yönlendirir.
  • Etkili İnovasyon ve Kaynak Dağıtımına Odaklanma: En güçlü sinerjilerin nerede olduğunu anlayarak (örneğin, Güvenlik + Doğrulanabilirlik, Gizlilik + Merkezsizlik), bu araç paydaşların çabalarını ve yatırımlarını ölçülebilir etki vaat eden alanlara yoğunlaştırmasına olanak tanır, zayıf veya pratik olmayan entegrasyonlara harcanan enerjiden kaçınarak.
  • Ekosistemin Evrimine Rehberlik Etmek: Hem yapay zeka hem de blok zincirleri evrildikçe, matris, anlamlı kullanım durumlarıyla uyumlu olmak yerine abartılı anlatımlara katkıda bulunmak yerine yükselen projeleri değerlendirmek için dinamik bir rehber olarak hizmet edebilir.

Bu tablo, bu kombinasyonları sinerji güçlerine göre özetler - güçlüden zayıfa - ve bu kesişimlerin merkezi olmayan AI sistemlerinde nasıl çalıştığını açıklar. Her kategorideki gerçek dünya uygulamalarını göstermek için yenilikçi projelerin örnekleri sunulmuştur. Tablo, blok zinciri ve AI teknolojilerinin anlamlı şekilde kesiştiği alanları anlamak için pratik bir rehber olarak hizmet ederken, abartılı veya daha az uygulanabilir kombinasyonları tespit etmeye yardımcı olur.

AI-Blockchain Sinerji Matrisi: AI ve Blockchain teknolojilerinin sinerji gücüne göre ana kesişim noktalarını kategorize etmek

Sonuç

Blockchain ve Yapay Zeka'nın kesişimi dönüştürücü bir potansiyele sahip olsa da, ileriye doğru yol netlik ve odak gerektirir. Gerçekten yenilikçi olan projeler - Federated Learning (Gizlilik + Merkeziyetsizlik), Dağıtık Hesaplama/Eğitim (Performans + Ölçeklenebilirlik) ve zkML (Doğrulanabilirlik + Güvenlik) gibi projeler - veri gizliliği, ölçeklenebilirlik ve güven gibi kritik zorlukları ele alarak merkezi olmayan zeka'nın geleceğini şekillendiriyor.

Ancak, uzayı dikkatlice ele almak da aynı derecede önemlidir. Birçok sözde AI ajanı sadece mevcut modellerin etrafına sarmalar, minimum fayda ve blokzincirle sınırlı entegrasyon sunar. Gerçek atılımlar, gerçek dünya problemlerini çözmek için her iki alanın güçlerini kullanarak, sadece hevesten yararlanmak yerine projelerden gelecektir.

İlerledikçe, AI-Blockchain Eşgüdüm Matrisi, projeleri değerlendirmek için güçlü bir lens haline gelir, etkili yenilikleri gürültüden ayırır.

Geleceğe bakıldığında, önümüzdeki on yıl, blok zincirinin direncini yapay zekanın dönüştürücü potansiyeliyle birleştiren ve enerji verimli model eğitimi, gizliliği koruyan işbirlikleri ve ölçeklenebilir yapay zeka yönetimi gibi gerçek zorlukları çözmek için projelere ait olacaktır. Endüstri, bu odak noktalarını benimsemeli ve merkezi olmayan zekanın geleceğini açığa çıkarmalıdır.

Dikkat:

1. Bu makale şuradan yeniden basılmıştır [BotsnBlocks], Tüm telif hakları orijinal yazarına aittir [Swayam]. Bu yeniden basım hakkında itirazlar varsa, lütfen iletişime geçin Gate Öğrenekip ve bunu hızlı bir şekilde ele alacaklar.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede yer alan görüşler yalnızca yazarın görüşleridir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalelerin diğer dillere çevirileri, gate Learn ekibi tarafından yapılmaktadır. Belirtilmedikçe, çevrilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya kopyalanması yasaktır.