Bu özel koleksiyonumuzda Ishan Pandey, Travis Good ile birlikte oturuyor , hesaplama, doğrulama ve blockchain konsensüsünün nasıl bir araya geldiğini yeniden tanımlayan merkezli bir AI ağı. Başlangıç Arkasında Ambient Ambient Matematiksel olarak optimum kargo sistemlerinin inşa edilmesinden, AI tarafından yönlendirilen biyoteknoloji verimliliğine öncü olmak üzere, Travis şimdi odaklanmaya devam ediyor. Bu açık ve teknik açıdan yoğun bir konuşmada, Travis, Ambient'in neden endüstri varsayımlarını reddettiğini, neden Proof of Work geri dönüyor ve AI varsayımının yeni, doğrulanabilir bir internet ekonomisini nasıl güçlendirebileceğini açıklıyor. decentralizing AI Merhaba Travis, hoş geldiniz bizim Harvard'da başladınız, biyoteknoloji ve ulaşım alanındaki karmaşık sistemleri optimize etmeye çalıştınız ve şimdi bir AI güçlendirilen blockchain şirketini yönetiyorsunuz. Bizi o yolculuğumuzdan geçirebiliyor musunuz? Ishan Pandey: Başlangıç Arkasında Bana sahip olduğunuz için teşekkür ederim, Ishan. derin bir teknoloji karşıtı olarak adlandırdığınız şeydim. uzmanların doğru yaklaşımların “düzeltilmiş bilgi” olduğunu iddia ettiği zor alanlara çekildim. Travis Good: Bioteknoloji alanında, büyük bir ilaç şirketi ile bir toplantıdaydım ve gururla iki milyar bileşik test ettiklerini söylediler ve tam bir insan ve makinelerin 24 saat çalıştığını gösteren tam bir kaba kuvvet yaklaşımını kullanarak belirli bir pesticide değiştirmeye çalıştılar.7 O sırada düşündüğüm tek şey “Bu çok boşa harcanıyor”ydı.CTO olarak çalıştığım şirkette, makine öğrenimi ve hesaplama kimyası kullanarak bu kadar bileşikleri tarama ihtiyacını radikal bir şekilde azaltmaya çalıştık.Yatırımcılar başlangıçta maliyetler nedeniyle beğenmiyorlardı ama sonunda bahsi ödeyeceklerdi çünkü büyük verimlilik kazançları üretti ve tüm endüstri şu anda bu yaklaşımı kullanıyor. Benzer şekilde, ulaşım sektöründe, uzmanlar tarafından kural motorlarının (performans garantisi olmayan ancak hızlı çalışabilen) ve genetik algoritmaların (performans ve zaman garantisi olmayan) ulaşım endüstrisinin başarabileceği en iyi şey olduğunu söyledim. bununla ilgili skeptiğim beni araştırma tavşan deliğine götürdü ve Roma Üniversitesi'ne bağlı bazı matematikçileri dünyanın ilk matematiksel olarak optimum kargo demiryolu hareket planlayıcısını oluşturmamıza yardımcı olan danışmanlar olarak işe aldım. hızlı çalıştı, performans garantileri vardı ve aslında tüm demiryolu ağının hızını iyileştirdi. 2017 yılından bu yana izlediğim CryptoAI, sürekli olarak eleştirel olarak incelemeye değer düşündüğüm birkaç varsayım yaptı. Birincisi, “modellerin piyasaları” ağ ekonomisi, yenilik ve performans için en iyisidir. İkincisi, Proof of Stake, çok sayıda madencilik özelliğine sahip ağların güvenliğini sağlamak için en iyi yoldur. Her iki fikirle güçlü bir şekilde katılmadım, ancak zincirden zincire tekrarlanmaya devam ettiler. Daha sonra, merkezi AI, “OpenAI” ve Anthropic ile sahneye girdi ve ben gerçekten endişelenmeye başladım, çünkü kimsenin hayatta kalabileceğimi düşündüğüm bir dağıtılmış ekonomik alternatif oluşturmadığını düşünüyordum. Düşünceye girmek için ahlaki bir yükümlülüğü hissettim Ambient, a16z’nin Crypto Startup Accelerator ile birlikte Delphi Digital ve Amber Group ile birlikte son zamanlarda 7,2 milyon dolarlık finansman sağladı.Yatırımcılar genellikle güçlü ekonomik modeller ve savunmasız moats arıyor. Ishan Pandey: Kimsenin ağzına kelimeler koymak istemiyorum, ama inanıyorum ki yatırımcılarımız Ambient'in küresel ekonominin sırt çantası haline geldiğinde ortaya çıkan temel bir ekonomik sorunu çözdüğünü kabul ettiler. Travis Good: Gelir modelimiz, “işin yararlı kanıtı” olarak adlandırdığımız etrafında döner – madencilerin hem enflasyon hem de işlemlere dayalı ödüller kazandığı bir sistem, kullanıcıların gerçekten ihtiyaç duydukları ve ödediği doğrulanmış AI varsayımını gerçekleştirerek. geleneksel kripto para birimlerinin aksine, madencilik doğrudan bir fayda yaratmaz, Ambient madenciler her işlemde ekonomik değer üretir. Savunabilirlik üç ana kaynaktan gelmektedir. Birincisi, teknik yeniliklerimiz doğrulanmış varsayımlarda – rakiplerin 10-1000 katı varsayım maliyetlerine kıyasla sadece %0.1’lik bir overhead doğrulama elde ettik. ikincisi, standartlaşmaya odaklanmak – bir çok modelde kaynakları parçalamak yerine tek bir yüksek kaliteli büyük dil modeli için optimize ederek, madencilik ekonomisini önemli ölçüde iyileştiririz. Üçüncü olarak, ağ etkileri – daha fazla madencinin katılmasıyla, gecikme azalır ve performans artar, ağı kullanıcılar için daha çekici hale getirir. Sürdürülebilirlik açısından, Ambient, para biriminin gelecek çağın en değerli ekonomik kaynağı olan makine zekası ile doğrudan bağlantılı olduğu bir ekonomiyi yaratıyor. Bence en ikna edici nokta, bu yenilikleri gösterme yeteneğimizdi, sadece teorikleştirme yeteneğimiz değildi - örneğin, tohumlarımızı topladığımızda, 400 milyar parametrelik boyutlu modellerde doğrulanmış varsayım sistemimizi zaten uyguladık. Mevcut piyasada sermaye toplama zor bir süreçtir, ancak Ambient başarılı bir şekilde a16z, Delphi Ventures ve Amber Group'dan destek sağladı. fon toplama sürecinden öğrendiğiniz temel dersler nelerdir ve üst düzey yatırımcıları çekmek isteyen diğer AI ve blockchain başlangıçlarına ne önerirsiniz? Ishan Pandey: Para toplama sürecinden alınan dersler konusunda, bir fon ne kadar düşünceli bir şekilde teknik denetim yaparsa, o kadar etkileyici ve heyecanlı olurum, çünkü bu çaba bir fonun kendi teknik yeteneklerini, anlayışlarını ve projeye katılma isteklerini gösteriyor. Travis Good: Öğrendiğim diğer ders, herkesin her konuda bir tezine sahip olmadığıdır, bu yüzden proje alanında bir tez sahibi olan ve tezinizin projenizle uyumlu olduğu fonlarla uyum sağlamak önemlidir ve buna inanıyorum. Bence niyet önemlidir. Ambient'ın misyonu, merkezi AI'nin yarattığı temel ekonomik sorunları ele almak için, merkezi AI'nin oluşturduğu temel ekonomik sorunları karşılamak, madencilere Proof of Work'i geri getirerek ve modernize ederek mümkün olan en iyi ekonomik anlaşmayı vermektir. Sadece ağımızı değil, Web2 ve diğer birçok blok zincirini en hızlı, en ucuz doğrulanmış varsayımla sunmak istiyoruz. Ben yatırımcılarımızın bu misyonla rezonans gösterdiğine ve bunu gerçekleştirmek için önerdiğimiz yeniliklere yatırım yapmak istediğine inanıyorum. Diğer kurucular için basit tavsiyem trend takip etmemek, dürüstçe inandığınız ve dünyayı değiştireceğiniz projeler yürütmek. Yeni sermayeyi araştırma ve geliştirme, altyapı ve ölçeklendirme çabaları boyunca nasıl dağıtmayı planlıyorsunuz? Ishan Pandey: Üç ana öncelik üzerine sermaye dağıtıyoruz ve teknik gelişmeler en büyük payı alıyor. Travis Good: İlk olarak, yaklaşık% 60'ı doğrulanmış varsayım sistemimizi geliştirmek ve Solana fork'ımızı geliştirmek için Araştırma ve Geliştirme'ye gidiyor. Biz doğrulanmış varsayım, büyük ve küçük madenciler için kesintisiz bir deneyim olmasını istiyoruz. Benzer şekilde, API'mizin geliştiriciler için mümkün olduğunca yararlı olmasını istiyoruz, bu yüzden Solana bölümünde çok çalışıyoruz. İkincisi, yaklaşık %25’i altyapı ve testnet geliştirilmesine adanmıştır. Bu yılın sonunda testnet’i piyasaya sürmeyi hedefliyoruz, bu da madencilerin ve geliştiricilerin platformu ilk elden deneyimleyebilmelerini sağlayacaktır. Geri kalan %15’ler, iki yönlü piyasa stratejimizi destekliyor: maden işe alımı ve geliştiricilerin katılımı. maden tarafında, GPU sahiplerinin çevre madenciliğe geçmesine yardımcı olmak için araçlar ve kaynaklar oluşturuyoruz. Geliştiriciler için, doğrulanmış zincirdeki AI için ikna edici kullanım durumlarını göstermeye odaklanıyoruz. Eğer potansiyel bir maden, geliştiriciler veya geliştiriciler platformu iseniz (örneğin bir ajans çerçeve sağlayıcısı gibi) sizden duymak isteriz! Bu finansman, Testnet'in piyasaya sürülmesi, ilk madenciliğimizin yüklenmesi, interoperabilite için çapraz zincir köprümüzün tamamlanması ve halka açık API kapılarının geliştirilmesi gibi birkaç önemli aşamayı hızlandırıyor. Ölçekte AI inferansı, özellikle güvenlik, merkezleşme ve maliyet verimliliği dengelendirirken karmaşık bir meydan okur. Ishan Pandey: Ambient'in mimarisinin merkezinde, geleneksel anlaşmazlıkları ortadan kaldıran doğrulanmış sonucun temel bir yeniden düşüncesini temsil eden "proof of logits" sistemimiz bulunuyor. Travis Good: Çoğu doğrulama yaklaşımı ikili bir seçimi zorlamaktadır: ya güvenlik için fedakarlık verimliliği (zkSNARK'lar ile 1000x overhead) ya da verimlilik için fedakarlık güvenliği (optik doğrulama sistemleri gibi). inovasyonumuz, bir AI modelinin düşüncesinin "parmak izinin" - logit denilen ham sayısal çıkışların - minimum overhead ile model yürütülmesini doğrulamak için kullanılabileceğini kabul ediyordu. İşte bu şekilde çalışır: Bir AI modeli metin oluşturduğunda, her token için benzersiz bir dizi logit üretir. Bu logitler modelin iç durumunu yansıtır ve kompakt bir temsil oluşturmak için hash edilebilir. Anahtar bir anlayış, doğrulayıcıların tüm jenerasyon sürecini çoğaltmaları gerekmediğiydi - bireysel tokenleri ve aralarında rastgele noktalarda matematiksel ilişkileri doğrulayabilirler, güçlü güvenlik garantileri koruyarak hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltabilirler. Sistemi bir çalışma konsensüs mekanizması olmayan bir kanıt mekanizması olarak tasarladık, yani doğrulama işlem işlemiyle paralel olarak gerçekleşir.Bu, Solana tabanlı temelimizin yüksek akışını korur ve çalışma madenciliğinin kanıtının ekonomik avantajlarını ekler. Dezentralizasyon için, son akademik yeniliklerden ilham alan model kesme tekniklerini uyguladık.Bu, çok sayıda düzeyde büyük modeller (600B+ parametreleri) dağıtmamızı sağlar, hatta tüketici sınıfı donanımların da katılmasını sağlar. Blockchain güvenliği için, iki zaman ölçeğinde (kürt ve orta vadeli) ağ sorunlarını çözmek için en büyük doğrulanmış katkıyı yapan madencilere işlemleri seçme ve sipariş etme konusunda en büyük yeteneği veriyoruz.Diğer bir deyişle, Solana'da "paranın" anlamı (güven kazanmak için kilitlediğiniz para) Bitcoin ile gördüğünüz gibi donanım yatırımları için bir komisyoncu ile değiştirdik, ancak Solana'nın Kulesi Bizans konsensüsünü yeniden kullanmamızı sağlayan bir şekilde. Bu teknik zorlukları çözebilecek şekilde, güvenlik, merkezleşme ve verimliliğin rekabet etmek yerine birlikte olabileceği bir sistem oluşturduk - alternatif yaklaşımların 10-1000 katı üstü yerine %0.1 doğrulama sağladık. Sisteminiz, eğitim maliyetlerini 10 kat daha düşürebilir ve sonucun %0.1'ine ulaşmasını hedefliyor.Bu yenilikleri mümkün kılan teknik yenilikleri parçalayabilir misiniz? Ishan Pandey: Anlayışa nasıl yaklaştığımızla ilgili önceki cevabımı görmek için lütfen. eğitim için doğrulama için benzer bazı araçları kullanıyoruz ve Ambient.xyz'deki Litepaper'ı daha derin bir dalış için Ambient.xyz'de Litepaper'ımıza bir göz atın! Travis Good: Önümüzdeki üç ila beş yılda, AI ve web3'te hangi önemli teknolojik veya ekonomik değişiklikleri tahmin ediyorsunuz ve Ambient bu gelişmeler için kendini nasıl konumlandırıyor? Ishan Pandey: Önümüzdeki üç ila beş yıl içinde, AI ve web3 manzarasını yeniden şekillendirecek dört büyük değişim görüyorum: Travis Good: İlk olarak, AI öncelikle insan yönlendirilmesinden giderek daha bağımsız hale geçecek. En az insan denetimi ile planlayabilen, uygulayabilen ve öğrenebilecek ajan sistemlerinin ortaya çıkışını zaten görüyoruz. Bu sistemler güvenilmez doğrulama talebini yönlendirecektir - belirlediğiniz model ve kısıtlamaları kullanarak olduğunu doğrulayamıyorsanız, bir AI ajanına yetkiyi iletmek istemiyorsunuz. İkincisi, sınırlı AI modelleri için hesaplama gereksinimleri en az bir büyüklüğe yükselecek, önemli bir merkezleşme baskısı yaratacak. En yetenekli modeller, sadece en büyük varlıkların sahip olabileceği altyapıya ihtiyaç duyacak, erişim ve kontrol konusunda endişe yaratacak. Üçüncü olarak, geleneksel fiat para birimleri, ekonomik aktivitenin dijital alanlara taşınmasıyla artan baskıyla karşı karşıya kalacak ve bu da genellikle yasal sınırları aşan diğer AI ajanları ile işlem yapacak. Dördüncü olarak, düzenleyici çerçeveler AI etrafında olgunlaşacak ve muhtemelen şeffaflık, denetim edilebilirlik ve güvenlik üzerinde durulacak. Ambient bu değişiklikleri birkaç şekilde konumlandırıyor: Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Doğrulanmış varsayım sistemimiz zaten bağımsız AI ajanları için gerekli olan güven tabakasını sağlar. Model parçalanma yaklaşımımız doğrudan merkezleşme sorunu ile başa çıkmaktadır. Makine zekasını bir para birimi standartı olarak kurarak, gelecekteki ajan-agent ticaret dönemi için yerli bir değişim aracı oluşturuyoruz. Tüm mimarlığımız doğrulama ve şeffaflık etrafında inşa edilmiştir. En nihai vizyon, makine zekasının birkaç şirket veya hükümetin kontrolü altında merkezi olmadan gelişmesine izin veren bir altyapı katmanı yaratmaktır. Hikayeyi beğenmeyi ve paylaşmayı unutmayın! Şöyle Şöyle Vested Interest Disclosure: Bu yazar, iş bloglama programımız aracılığıyla yayınlanan bağımsız bir katkıda bulunur. HackerNoon raporu kalite açısından inceledi, ancak buradaki iddialar yazara aittir. #DYO Vested Interest Disclosure: Bu yazar, iş bloglama programımız aracılığıyla yayınlanan bağımsız bir katkıda bulunur. HackerNoon raporu kalite açısından inceledi, ancak buradaki iddialar yazara aittir. #DYO İlgi Açıklaması : Blog İşletme Programı Blog İşletme Programı

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - DATA.

AI ekonomisinin yeni bir motora ihtiyacı var: İklim içindeki radikal vizyon

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps