Sıfır bilgili makine öğreniminin avantajlarına ve zorluklarına bir bakış ZKML

Blockchain teknolojisi ve makine öğrenimi, çok dikkat çeken iki alan olarak, sırasıyla merkezi olmayan özellikleri ve veri odaklı yetenekleri ile teknolojik ilerlemeye öncülük ediyor. Blockchain teknolojisindeki ZK (Sıfır Bilgi, bundan sonra ZK olarak anılacaktır), kriptografide bir kavramdır ve kanıtlayıcının, doğrulayıcıya bu konuda herhangi bir özel bilgi ifşa etmeden bir ifadenin doğruluğunu kanıtlayabildiği bir ispat veya etkileşimli süreci ifade eder. ifade. ML (Makine Öğrenimi, Makine Öğrenimi, bundan sonra ML olarak anılacaktır), yapay zekanın bir dalıdır. Makine öğrenimi girdi verilerinden öğrenir, bir model oluşturmak için bunları özetler, tahminler ve kararlar verir.

Bu bağlamda, ikisini birleştiren ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) son zamanlarda gelişti. ZKML, sıfır bilgi kanıtının gizlilik koruma ve doğrulama yeteneklerini makine öğreniminin veri işleme ve karar verme yetenekleriyle birleştirerek blok zinciri uygulamaları için yeni fırsatlar ve olasılıklar getiriyor. ZKML bize aynı anda veri gizliliğini korumak, model doğruluğunu doğrulamak ve hesaplama verimliliğini artırmak için bir çözüm sunuyor.

Bu makale ZKML'yi derinlemesine tanıtacak, teknik ilkelerini ve uygulama senaryolarını anlayacak, geliştiricilerle bu heyecan verici çapraz alanı keşfedecek ve ZKML'nin daha eksiksiz gizlilik, güvenlik ve verimlilikle dijital bir geleceği nasıl inşa edebileceğini ortaya koyacak!

ZKML: Sıfır bilgi kanıtı ve makine öğreniminin birleşimi

Sıfır bilgi kanıtı ve makine öğreniminin blok zincirinde birleştirilmesinin iki nedeni vardır:

Bir yandan, ZK'nin sıfır bilgi teknolojisi yalnızca zincir üstü işlemlerin verimli bir şekilde doğrulanmasını gerçekleştirmeyi ummakla kalmıyor, aynı zamanda ZK geliştiricileri de ZK'nın daha geniş bir ekolojik alanda kullanılabileceğini umuyor.ML'nin güçlü AI desteği, ZK için bir kutup haline geldi. uygulama ekolojik genişleme İyi bir yardımcı.

Öte yandan, ML modellerinin geliştirilmesinden kullanımına kadar tüm süreç, güven kanıtı sorunuyla karşı karşıyadır.ZK, ML'nin geçerlilik kanıtını veri ve bilgi sızdırmadan gerçekleştirmesine ve ML'nin güven ikilemini çözmesine yardımcı olabilir. ZKML'nin birleşimi, hem ihtiyaç duyduklarını alıp her iki yöne de gitmeleri anlamına gelir ve aynı zamanda blockchain ekolojisine ivme katacaktır.

ZK ve ML'nin geliştirme ihtiyaçları ve yetenekleri birbirini tamamlar

Makine öğreniminin çözülmesi gereken birçok güven sorunu vardır ve bireysel iş akışlarının doğruluğu, bütünlüğü ve gizliliğinin kanıtlanması gerekir. ZK, gizliliği sağlama öncülü altında herhangi bir bilgi işlemin doğru şekilde çalışıp çalışmadığını etkili bir şekilde doğrulayabilir ve bu da makine öğreniminde uzun süredir devam eden güven kanıtı sorununu çözer. Modelin bütünlüğü, makine öğrenimi eğitim sürecinde önemli bir güven kanıtı sorunudur, ancak makine öğrenimi modelinin eğitildiği ve kullanıldığı verilerin ve bilgilerin gizliliğinin korunması da aynı derecede önemlidir. Bu, makine öğrenimi eğitiminin güven kanıtını tamamlamak için üçüncü taraf denetim ve düzenleme kurumundan geçmesini zorlaştırır ve sıfır bilgi özniteliklerine sahip merkezi olmayan ZK, makine öğrenimi ile son derece uyumlu bir güven kanıtı yoludur.

"AI üretkenliği artırır, blockchain üretim ilişkilerini optimize eder", ML, ZK yoluna daha yüksek inovasyon ivmesi ve hizmet kalitesi enjekte eder, ZK, ML için doğrulanabilirlik ve gizlilik koruması sağlar ve ZKML ve ZKML, blockchain ortamında birbirini tamamlar.

ZKML'nin teknik avantajları

ZKML'nin ana teknik avantajları, hesaplama bütünlüğü, mahremiyet koruması ve buluşsal optimizasyon kombinasyonunu gerçekleştirir. Gizlilik açısından bakıldığında, ZKML'nin avantajları şunlardır:

Şeffaf doğrulama elde etme

Sıfır bilgi kanıtı (ZK), modelin dahili ayrıntılarını açığa çıkarmadan model performansını değerlendirerek şeffaf ve güvene dayalı olmayan bir değerlendirme süreci sağlar.

Veri Gizliliği Garantisi

ZK, genel bir model kullanarak genel verileri doğrulamak veya özel bir model kullanarak özel verileri doğrulamak için kullanılabilir, böylece veri gizliliği ve hassasiyeti sağlanır.

ZK'nin kendisi, gizliliğin korunmasında bilgi işlem doğruluğunu kanıtlayan makine öğreniminin ve gizliliğin korunmasında homomorfik şifreleme makine öğreniminin kusurlarını çözen kriptografik protokoller yoluyla gizliliği sağlama öncülü altında belirli bir ifadenin doğruluğunu sağlar. ZK'yi makine öğrenimi sürecine dahil etmek, geleneksel makine öğreniminin eksikliklerini gideren güvenli ve gizliliği koruyan bir platform oluşturur. Bu, gizlilik şirketlerini makine öğrenimi tekniklerini benimsemeye teşvik etmekle kalmaz, Web2 geliştiricileri de Web3'ün teknolojik potansiyelini keşfetmek için daha fazla motive olur.

ZK Empowers ML: Zincir üstü altyapı sağlar

• ML zinciri ve ZK-SNARK'lar üzerindeki bilgi işlem gücünün prangaları

Nispeten olgun bir off-chain olan makine öğreniminin zincire yeni girmesinin nedeni, blockchain'in bilgi işlem gücü maliyetinin çok yüksek olmasıdır. Birçok makine öğrenimi projesi, bilgi işlem gücü sınırlamaları nedeniyle EVM tarafından temsil edilen blok zinciri ortamında doğrudan çalıştırılamaz. Aynı zamanda, ZK'nın geçerlilik doğrulaması, çift hesaplamadan daha verimli olsa da, bu avantaj, blok zincirine özgü işlem verilerinin işlenmesiyle sınırlıdır. ZK'nin zaten karmaşık kriptografik işlemleri ve etkileşimleri çok sayıda ML işlemiyle karşı karşıya kaldığında, blok zincirinin düşük TPS sorunu ortaya çıkar ve blok zincirinin düşük bilgi işlem gücü sorunu, zincir üzerinde makine öğrenimini engelleyen en büyük pranga haline gelir.

ZK-SNARK'ların ortaya çıkışı, makine öğreniminin yüksek bilgi işlem gücü gereksinimleri sorununu hafifletir. ZK-SNARKs, sıfır bilgi kanıtının kriptografik bir yapısıdır ve tam adı "Sıfır Bilgi Özlü Etkileşimsiz Bilgi Argümanı" dır. Verimli sıfır bilgi kanıtları için eliptik eğri kriptografisine ve homomorfik şifrelemeye dayalı bir tekniktir. ZK-SNARK, yüksek kompaktlık ile karakterize edilir. ZK-SNARK'ları kullanarak, kanıtlayıcı kısa ve kompakt bir kanıt oluşturabilir ve doğrulayıcının, kanıtın geçerliliğini doğrulamak için kanıtın geçerliliğini doğrulamak için yalnızca küçük bir miktar hesaplama yapması gerekir. birçok kez kanıtlayın. etkileşimde bulunun. Kanıtlayıcı ve doğrulayıcı arasında yalnızca bir etkileşim gerektirmesi, ZK-SNARK'ları pratik uygulamalarda verimli ve pratik hale getirir ve zincirdeki ML'nin bilgi işlem gücü gereksinimleri için daha uygundur. Şu anda ZK-SNARK'lar, ZKML'de ZK'nin ana biçimidir.

• ML'nin zincir üstü altyapı gereksinimleri ve ilgili projeler

ZK'nın ML'ye yetkilendirilmesi, esas olarak, ML ile zincirdeki işlevler arasındaki etkileşim olan tüm ML sürecinin sıfır bilgi kanıtına yansır. Bu etkileşimde çözülmesi gereken iki ana problem, ikisinin veri formlarını birbirine bağlamak ve ZK ispat süreci için hesaplama gücü sağlamaktır.

• **ZK donanım hızlandırması: **ML'nin ZK kanıtı daha karmaşıktır ve kanıt hesaplamasını hızlandırmak için donanım destekli zincir üstü bilgi işlem gücü gerektirir. Bu tür projeler şunları içerir: Cysic, Ulvetanna, Ingonyama, Supranational, Accseal.
• **Zincirde ML veri işleme: **Zincirdeki verileri ML eğitimine girebilecek bir veri formuna dönüştürün ve ML çıktısının zincirden daha kolay erişilebilir olmasına yardımcı olun. Bu tür projeler şunları içerir: Axiom, Herodotus, LAGRANGE, Hyper Oracle.
• **ML hesaplama devresi: **ML hesaplama modu, ZK'nin zincir üstü devre ispatından farklıdır ve ML'nin zincir üstü, hesaplama modunu blockchain ZK tarafından işlenebilen bir devre formuna dönüştürmelidir. Bu tür projeler şunları içerir: Modulus Labs, Jason Morton, Giza.
• **ML sonucunun ZK kanıtı: **ML'nin güven kanıtı sorununun zincir üzerinde ZK tarafından çözülmesi gerekir. Risc Zero veya Nil Foundation üzerine kurulu ZK-SNARK'lara dayalı uygulama, modelin orijinallik kanıtını gerçekleştirebilir. Bu tür projeler şunları içerir: RISC Zero, Axiom, Herodotus, Delphinus Lab, Hyper Oracle, Poseidon ZKP, IronMill.

ML Empowering ZK: Web3 Uygulama Senaryolarını Zenginleştirme

ZK, ML'nin güven kanıtı sorununu çözer ve ML'ye zincirleme fırsatı sağlar. Birçok Web3 alanı acilen AI ML'nin üretkenliğine veya karar desteğine ihtiyaç duyar.ZKML, zincir üstü uygulamaların ademi merkeziyetçilik ve etkinlik sağlama önermesi altında AI'nın güçlendirilmesini gerçekleştirmesini sağlar.

DeFi

ZKML, DeFi'nin daha otomatik hale gelmesine yardımcı olabilir, biri zincirdeki protokol parametresi güncellemelerinin otomasyonu, diğeri ise ticaret stratejilerinin otomasyonu.

• Modulus Labs, tamamen zincir üzerinde ilk AI ticaret botu olan RockyBot'u piyasaya sürdü.

YAPTI

ZKML, Web3 merkezi olmayan kimlik DID'sinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Önceden, özel anahtarlar ve anımsatıcılar gibi kimlik yönetimi modları, Web3 kullanıcı deneyimini zayıf kılıyordu. Gerçek DID yapısı, Web3 konularının biyolojik bilgilerini belirlemek için ZKML aracılığıyla tamamlanabilir. Aynı zamanda, ZKML, kullanıcının biyolojik bilgilerinin gizliliğinin güvenliğini garanti edebilir. .

• Worldcoin, iris taramasına dayalı sıfır bilgili DID doğrulaması için ZKML uyguluyor.

oyun

ZKML, Web3 oyunlarının tam özellikli on-chain elde etmesine yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, oyun etkileşimine farklılaştırılmış otomasyon getirebilir ve oyunun eğlencesini artırabilirken ZK, makine öğreniminin etkileşim kararlarını zincir üzerinde alabilir.

• Modulus Labs, ZKML destekli satranç oyunu @VsLeela'yı piyasaya sürdü;
• AI ARENA, zincirdeki NFT oyunlarının yüksek etkileşimini gerçekleştirmek için ZKML'yi kullanır.

Sağlık Hizmetleri ve Hukuki Danışmanlık

Sağlık ve hukuk danışmanlığı, gizliliğin yüksek olduğu ve çok sayıda vaka birikimi gerektiren alanlardır.ZKML, kullanıcıların karar vermesine yardımcı olabilir ve kullanıcıların gizliliğinin sızdırılmamasını sağlayabilir.

ZKML zorlukları

ZKML şu anda güçlü bir şekilde gelişiyor, ancak blok zincirine özgü olmadığı ve çok fazla bilgi işlem gücü gerektirdiği için, ZKML gelecekte temel olarak aşağıdaki iki zorlukla karşılaşacak:

• ML veri niceleme ve yükleme sürecinde parametre bozulma sorunu: *Çoğu makine öğrenimi, modelin parametrelerini temsil etmek için kayan noktalı sayılar kullanırken, ZK devrelerinin sabit noktalı sayılar kullanması gerekir. Sayısal tip dönüştürme sürecinde, makine öğrenimi parametrelerinin kesinliği azalacak ve bu da makine öğrenimi çıktı sonuçlarının bir dereceye kadar bozulmasına yol açacaktır.
• Büyük modeli ZK'nın yüksek işlem gücü gereksinimleri kanıtı:
• Şu anda, blok zincirinin bilgi işlem gücü, zincirdeki büyük ölçekli ve yüksek hesaplamalı ZKML ile baş edemiyor.Mevcut popüler ZK-SNARK'lar yalnızca küçük ölçekli ve küçük ölçekli ML sıfır bilgi kanıtlarını desteklemektedir. Bilgi işlem gücü sınırlaması, ZKML blockchain uygulamalarının gelişimini etkileyen önemli bir faktördür.
• ZK oluşturma kanıtları aşaması, yüksek hesaplama karmaşıklığına sahiptir ve çok fazla hesaplama gücü kaynağı gerektirir. ZK proof aşamasında erişilen ve işlenen veriler arasındaki yüksek korelasyon nedeniyle bu işlemi dağıtmak zordur ve "paralelleştirilebilir" olamaz. Bu işlemi dağıtmak ek karmaşıklık getirebilir ve hatta genel performansı düşürebilir. Şu anda, ZK bilgi işlem verimliliği sorununu çözmek için, ana akım araştırma yönü daha çok algoritma optimizasyonu ve donanım hızlandırma üzerinedir.

Çözüm

ZKML, sıfır bilgi kanıtı ve makine öğrenimi arasında iki yönlü bir harekettir. Yakın zamanda geliştirilen blok zinciri teknolojisi ZK, ML'nin güven kanıtı sorununu çözmesine yardımcı olur ve ML için zincir üstü bir ortam sağlar; olgun AI teknolojisi ML, ZK'nin Web3'ü ekolojik olarak gerçekleştirmesine yardımcı olur genişleme ve uygulama yeniliği.

ZKML'nin geliştirilmesi, parametre bozulma sorunları ve büyük modeller için yüksek bilgi işlem gücü gereksinimleri gibi bazı zorluklarla karşı karşıyadır, ancak bu sorunlar teknolojik yenilik ve donanım hızlandırma yoluyla çözülebilir. ZKML projelerinin sürekli ortaya çıkması ve gelişmesiyle DeFi, DID, oyunlar ve sağlık gibi alanlarda Web3 ekosistemine daha fazla yenilik ve değer katacağını öngörebiliriz.

Gelecekte, ZKML'nin, daha fazla bina güvenliği, gizlilik koruması ve verimli blok zinciri uygulamaları için güçlü destek sağlayarak, Web3 + AI'nın çapraz entegrasyonunun gerçek anlamda kilidini açmanın anahtarı olması bekleniyor. ZK'nin sıfır bilgi ile makine öğreniminin veri işleme yeteneklerini birleştirerek kesinlikle daha açık, akıllı ve güvenilir bir dijital dünya yaratabileceğiz!