تقنية Blockchain والتعلم الآلي ، باعتبارهما مجالين جذبا الكثير من الاهتمام ، يقودان التقدم التكنولوجي بخصائصهما اللامركزية وقدراتهما القائمة على البيانات على التوالي. ZK (المعرفة الصفرية ، المشار إليها فيما يلي باسم ZK) في تقنية blockchain هي مفهوم في التشفير ، ** تشير إلى إثبات أو عملية تفاعلية حيث يمكن للمثبث إثبات بيان معين للمتحقق من صحة هذا البيان دون الكشف عن أي محدد معلومات عنها. ** ML (التعلم الآلي ، التعلم الآلي ، المشار إليه فيما يلي باسم ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي. يتعلم التعلم الآلي من البيانات المدخلة ، ويلخصها لتشكيل نموذج ، ويقوم بالتنبؤات والقرارات.
في هذا السياق ، ازدهرت مؤخرًا ZKML (التعلم الآلي المعدوم) ، الذي يجمع بين الاثنين. تجمع ZKML بين إمكانات حماية الخصوصية والتحقق لإثبات المعرفة الصفرية مع معالجة البيانات وقدرات اتخاذ القرار للتعلم الآلي ، مما يوفر فرصًا وإمكانيات جديدة لتطبيقات blockchain. يوفر لنا ZKML حلاً لحماية خصوصية البيانات في نفس الوقت ، والتحقق من دقة النموذج ، وتحسين الكفاءة الحسابية.
ستقدم هذه المقالة ZKML بعمق ، وتفهم مبادئها التقنية وسيناريوهات التطبيق ، وتستكشف هذا المجال المتقاطع المثير مع المطورين ، وتكشف أخيرًا كيف يمكن لـ ZKML بناء مستقبل رقمي يتمتع بخصوصية وأمان وكفاءة أكبر! **
** ZKML: **** إثبات المعرفة الصفرية جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي **
هناك سببان لإمكانية الجمع بين إثبات المعرفة الصفرية والتعلم الآلي في blockchain:
من ناحية أخرى ، لا تأمل ** تقنية المعرفة الصفرية لشركة ZK في تحقيق التحقق الفعال من المعاملات على السلسلة فقط ** ، بل يأمل مطورو ZK أيضًا في إمكانية استخدام ZK في مجال بيئي أوسع ، ودعم الذكاء الاصطناعي القوي لـ ML أصبح تطبيق ZK معززًا ممتازًا للتوسع البيئي.
من ناحية أخرى ، تواجه العملية برمتها من التطوير إلى استخدام نماذج ML مشكلة إثبات الثقة **. يمكن أن تساعد ZK ML على إدراك إثبات الصلاحية دون تسريب البيانات والمعلومات وحل معضلة الثقة في ML. يعني الجمع بين ZKML أن كلاهما يأخذ ما يحتاجون إليه ويذهبون في كلا الاتجاهين ، وسيضيف أيضًا زخمًا إلى بيئة blockchain.
** يكمل ZK و ML بعضهما البعض من حيث احتياجات وقدرات التطوير **
لدى ML الكثير من مشكلات الثقة لحلها ، ويجب إثبات دقة ونزاهة وخصوصية تدفقات العمل الفردية. يمكن لـ ZK التحقق بفعالية مما إذا كان أي نوع من الحوسبة يعمل بشكل صحيح في إطار فرضية ضمان الخصوصية ، ** يحل جيدًا مشكلة إثبات الثقة في التعلم الآلي ** التي طال أمدها. تعد سلامة النموذج قضية مهمة لإثبات الثقة في عملية تدريب ML ، ولكن حماية خصوصية البيانات والمعلومات التي تم تدريبها واستخدامها في نموذج ML هي نفس الأهمية. هذا يجعل من الصعب على تدريب ML اجتياز وكالة التدقيق والهيئة التنظيمية التابعة لجهة خارجية لإكمال إثبات الثقة ، كما أن ZK اللامركزي مع سمات المعرفة الصفرية هو مسار إثبات ثقة متوافق للغاية مع ML.
** "الذكاء الاصطناعي يحسن الإنتاجية ، ويحسن blockchain علاقات الإنتاج" ** ، يضخ ML زخمًا أعلى للابتكار وجودة الخدمة في مسار ZK ، ZK يوفر لـ ML إمكانية التحقق وحماية الخصوصية ، ZKML و ZKML في بيئة blockchain عملية تكميلية.
** مزايا ZKML الفنية **
تدرك المزايا التقنية الرئيسية لـ ZKML الجمع بين النزاهة الحاسوبية وحماية الخصوصية والتحسين الإرشادي. من منظور الخصوصية ، فإن مزايا ZKML هي:
** تحقيق شفافية التحقق **
يمكن لإثبات المعرفة الصفرية (ZK) تقييم أداء النموذج دون الكشف عن التفاصيل الداخلية للنموذج ، ** مما يتيح عملية تقييم شفافة وغير موثوقة **.
** ضمان خصوصية البيانات **
يمكن استخدام ZK للتحقق من البيانات العامة باستخدام نموذج عام أو التحقق من البيانات الخاصة باستخدام نموذج خاص لضمان خصوصية البيانات وحساسيتها.
تضمن ZK نفسها صحة بيان معين في إطار فرضية ضمان الخصوصية من خلال بروتوكولات التشفير ، والتي تحل عيوب التعلم الآلي لإثبات صحة الحوسبة في حماية الخصوصية والتعلم الآلي للتشفير المتماثل في حماية الخصوصية. ** يؤدي دمج ZK في عملية التعلم الآلي إلى إنشاء نظام أساسي آمن يحافظ على الخصوصية يعالج أوجه القصور في التعلم الآلي التقليدي. ** لا يشجع هذا فقط شركات الخصوصية على تبني تقنيات التعلم الآلي ، بل إن مطوري Web2 هم أيضًا أكثر حماسًا لاستكشاف الإمكانات التكنولوجية لـ Web3.
** ZK تمكّن ML: توفر بنية تحتية على السلسلة **
** قيود القدرة الحاسوبية على سلسلة ML و ZK-SNARKs **
السبب في دخول ML ، الذي هو ناضج نسبيًا خارج السلسلة ، إلى السلسلة هو أن تكلفة طاقة الحوسبة في blockchain مرتفعة للغاية. لا يمكن تشغيل العديد من مشاريع التعلم الآلي مباشرة في بيئة blockchain التي يمثلها EVM بسبب قيود طاقة الحوسبة. في الوقت نفسه ، على الرغم من أن التحقق من صحة ZK أكثر كفاءة من الحساب المزدوج ، فإن هذه الميزة تقتصر على معالجة بيانات المعاملات الأصلية في blockchain. عندما تواجه حسابات وتفاعلات التشفير المعقدة لـ ZK عددًا كبيرًا من حسابات ML ، تنكشف مشكلة TPS المنخفضة في blockchain ، وأصبحت قوة الحوسبة المنخفضة في blockchain أكبر قيد يعوق ML on-chain. **
يخفف ظهور ZK-SNARKs من مشكلة متطلبات قوة الحوسبة العالية لـ ML. ZK-SNARKs هو بناء مشفر لإثبات المعرفة الصفرية ، واسمه الكامل هو "حجة المعرفة المختصرة غير التفاعلية الصفرية". إنها تقنية تعتمد على تشفير المنحنى الإهليلجي والتشفير المتماثل لإثباتات عدم المعرفة الفعالة. يتميز ZK-SNARK بالاكتناز العالي. وباستخدام ZK-SNARKs ، يمكن للمثقف إنشاء برهان قصير ومضغوط ، ويحتاج المدقق فقط إلى إجراء قدر صغير من الحسابات للتحقق من صحة الدليل دون الحاجة إلى التواصل مع مرات عديدة. تتفاعل. ** تتطلب هذه الطبيعة تفاعلًا واحدًا فقط بين المُثبِت والمحقق ، مما يجعل ZK-SNARKs فعالة وعملية في التطبيقات العملية ** ، وهو أكثر ملاءمة لمتطلبات طاقة الحوسبة على السلسلة في ML. حاليًا ، ZK-SNARKs هي الشكل الرئيسي لـ ZK في ZKML.
** متطلبات البنية التحتية لسلسلة ML والمشروعات المقابلة لها **
! [نظرة سريعة على مزايا وتحديات ZKML للتعلم الآلي بدون معرفة] (https://img.gateio.im/social/moments-69a80767fe-98bac8f5cf-dd1a6f-62a40f)
ينعكس تمكين ZK إلى ML بشكل أساسي في إثبات المعرفة الصفرية لعملية ML بأكملها ، وهو التفاعل بين ML والوظائف في السلسلة. المشكلتان الرئيسيتان اللتان يجب حلهما في هذا التفاعل هما توصيل نماذج البيانات للاثنين وتوفير قوة الحوسبة لعملية إثبات ZK.
** تسريع أجهزة ZK: ** يعد إثبات ZK الخاص بـ ML أكثر تعقيدًا ، مما يتطلب قوة حوسبة على السلسلة مدعومة بالأجهزة لتسريع عملية حساب الإثبات. وتشمل هذه المشاريع: Cysic و Ulvetanna و Ingonyama و Supranational و Accseal.
** معالجة بيانات ML على السلسلة: ** معالجة البيانات الموجودة على السلسلة في نموذج بيانات يمكن أن يدخل في تدريب ML ، ويساعد على الوصول إلى إخراج ML بسهولة من السلسلة. وتشمل هذه المشاريع: اكسيوم ، هيرودوت ، لاجرانج ، هايبر أوراكل.
** دارة حساب ML: ** يختلف وضع حساب ML عن دليل الدارة على السلسلة الخاص بـ ZK ، ويجب أن يحول ML's on-chain وضع الحساب الخاص به إلى شكل دائرة يمكن معالجتها بواسطة blockchain ZK. وتشمل هذه المشاريع: معامل معامل مودولوس ، جيسون مورتون ، الجيزة.
إثبات ZK ** لنتيجة ML: ** يجب حل مشكلة إثبات الثقة الخاصة بـ ML بواسطة ZK على السلسلة. يمكن للتطبيق المستند إلى ZK-SNARKs المبني على Risc Zero أو Nil Foundation أن يدرك إثبات صحة النموذج. وتشمل هذه المشاريع: RISC Zero و Axiom و Herodotus و Delphinus Lab و Hyper Oracle و Poseidon ZKP و IronMill.
** ML Empowering ZK: إثراء سيناريوهات تطبيق Web3 **
يحل ZK مشكلة إثبات الثقة في ML ويوفر لـ ML فرصة للتقييد. تحتاج العديد من حقول Web3 بشكل عاجل إلى دعم الإنتاجية أو القرار من AI ML. يمكّن ZKML التطبيقات على السلسلة من تحقيق تمكين الذكاء الاصطناعي تحت فرضية ضمان اللامركزية والفعالية. *
** DeFi **
يمكن أن يساعد ZKML DeFi في أن يكون أكثر آلية ، أحدهما هو أتمتة تحديثات معلمات البروتوكول على السلسلة ؛ والآخر هو أتمتة استراتيجيات التداول.
أطلقت شركة Modulus Labs برنامج RockyBot ، وهو أول روبوت تجاري يعمل بالذكاء الاصطناعي بالكامل على السلسلة.
فعل
ZKML يمكن أن تساعد في بناء Web3 اللامركزية هوية DID. في السابق ، جعلت أوضاع إدارة الهوية مثل المفاتيح الخاصة وذاكرة الاستذكار تجربة مستخدم Web3 سيئة. يمكن إكمال إنشاء DID الحقيقي من خلال ZKML لتحديد المعلومات البيولوجية لموضوعات Web3. وفي الوقت نفسه ، يمكن لـ ZKML ضمان أمان خصوصية المعلومات البيولوجية للمستخدم .
تقوم Worldcoin بتطبيق ZKML للتحقق من DID بدون معرفة بناءً على مسح قزحية العين.
لعبة
يمكن أن تساعد ZKML ألعاب Web3 في تحقيق كامل الميزات على السلسلة. يمكن أن يوفر ML أتمتة متباينة لتفاعل اللعبة ويزيد من متعة اللعبة ؛ بينما يمكن لـ ZK اتخاذ قرارات تفاعل ML على السلسلة.
Modulus Labs تطلق لعبة الشطرنج ZKMLVsLeela ؛
تستخدم AI ARENA ZKML لتحقيق التفاعل العالي لألعاب NFT على السلسلة.
** الرعاية الصحية والمشورة القانونية **
تعتبر الرعاية الصحية والاستشارات القانونية من المجالات التي تتمتع بخصوصية عالية وتتطلب عددًا كبيرًا من الحالات المتراكمة.يمكن لـ ZKML مساعدة المستخدمين على اتخاذ القرارات وضمان عدم تسريب خصوصية المستخدمين.
** تحديات ZKML **
يتطور ZKML حاليًا بقوة ، ولكن نظرًا لأنه ليس أصليًا في blockchain ويتطلب الكثير من قوة الحوسبة ، فإن ZKML سيواجه بشكل أساسي التحديين التاليين في المستقبل:
** مشكلة تشويه المعلمة في عملية تقدير بيانات ML على السلسلة: **
تستخدم معظم ML أرقام الفاصلة العائمة لتمثيل معلمات النموذج ، بينما تحتاج دوائر ZK إلى استخدام أرقام النقطة الثابتة. في عملية تحويل النوع الرقمي ، سيتم تقليل دقة معلمات ML ، مما سيؤدي إلى تشويه نتائج مخرجات ML إلى حد معين.
** متطلبات قوة الحوسبة العالية لنموذجها الكبير ZK برهان: **
في الوقت الحالي ، لا يمكن لقوة الحوسبة في blockchain التعامل مع ZKML على نطاق واسع وعالي الحسابات على السلسلة. ** لا تدعم ZK-SNARKs الشائعة الحالية سوى براهين المعرفة الصفرية لـ ML على نطاق صغير وصغير الحجم. ** يعد تقييد طاقة الحوسبة عاملاً رئيسيًا يؤثر على تطوير تطبيقات ZKML blockchain.
** تتميز مرحلة البراهين التوليدية لـ ZK بدرجة عالية من التعقيد الحسابي وتتطلب الكثير من موارد طاقة الحوسبة. ** بسبب الارتباط الكبير بين البيانات التي تحتاج عادةً إلى الوصول إليها ومعالجتها في مرحلة إثبات ZK ، يصعب توزيع هذه العملية ، ولا يمكن أن تكون "متوازنة". قد يؤدي توزيع هذه العملية إلى تعقيد إضافي وقد يؤدي إلى تدهور الأداء العام. في الوقت الحالي ، لحل مشكلة كفاءة حوسبة ZK ، يكون اتجاه البحث السائد أكثر على تحسين الخوارزمية وتسريع الأجهزة.
خاتمة
ZKML عبارة عن رحلة ذات اتجاهين بين إثبات المعرفة الصفرية والتعلم الآلي. ** يساعد التطوير المستمر الأخير لتكنولوجيا blockchain ZK ML على حل مشكلة إثبات الثقة ويوفر بيئة متصلة بالسلسلة لـ ML ** ؛ ** AI ناضج التكنولوجيا تساعد ML ZK على تحقيق التوسع البيئي لـ Web3 وابتكار التطبيقات **.
يواجه تطوير ZKML بعض التحديات ، مثل مشاكل تشويه المعلمات ومتطلبات طاقة الحوسبة العالية للنماذج الكبيرة ، ولكن يمكن حل هذه المشكلات من خلال الابتكار التكنولوجي وتسريع الأجهزة. مع الظهور المستمر وتطوير مشاريع ZKML ، يمكننا أن نتوقع أنها ستجلب المزيد من الابتكار والقيمة للنظام البيئي Web3 في مجالات DeFi و DID والألعاب والرعاية الصحية. **
في المستقبل ، من المتوقع أن يصبح ** ZKML مفتاحًا لإطلاق العنان حقًا للتكامل المتبادل لـ Web3 + AI ** ، مما يوفر دعمًا قويًا لبناء المزيد من الأمان وحماية الخصوصية وتطبيقات blockchain الفعالة. من خلال الجمع بين المعرفة الصفرية لـ ZK وقدرات معالجة البيانات في ML ، سنكون بالتأكيد قادرين على إنشاء عالم رقمي أكثر انفتاحًا وذكاءً وجديرًا بالثقة!
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
لمحة عن مزايا وتحديات ZKML للتعلم الآلي بدون معرفة
تقنية Blockchain والتعلم الآلي ، باعتبارهما مجالين جذبا الكثير من الاهتمام ، يقودان التقدم التكنولوجي بخصائصهما اللامركزية وقدراتهما القائمة على البيانات على التوالي. ZK (المعرفة الصفرية ، المشار إليها فيما يلي باسم ZK) في تقنية blockchain هي مفهوم في التشفير ، ** تشير إلى إثبات أو عملية تفاعلية حيث يمكن للمثبث إثبات بيان معين للمتحقق من صحة هذا البيان دون الكشف عن أي محدد معلومات عنها. ** ML (التعلم الآلي ، التعلم الآلي ، المشار إليه فيما يلي باسم ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي. يتعلم التعلم الآلي من البيانات المدخلة ، ويلخصها لتشكيل نموذج ، ويقوم بالتنبؤات والقرارات.
في هذا السياق ، ازدهرت مؤخرًا ZKML (التعلم الآلي المعدوم) ، الذي يجمع بين الاثنين. تجمع ZKML بين إمكانات حماية الخصوصية والتحقق لإثبات المعرفة الصفرية مع معالجة البيانات وقدرات اتخاذ القرار للتعلم الآلي ، مما يوفر فرصًا وإمكانيات جديدة لتطبيقات blockchain. يوفر لنا ZKML حلاً لحماية خصوصية البيانات في نفس الوقت ، والتحقق من دقة النموذج ، وتحسين الكفاءة الحسابية.
ستقدم هذه المقالة ZKML بعمق ، وتفهم مبادئها التقنية وسيناريوهات التطبيق ، وتستكشف هذا المجال المتقاطع المثير مع المطورين ، وتكشف أخيرًا كيف يمكن لـ ZKML بناء مستقبل رقمي يتمتع بخصوصية وأمان وكفاءة أكبر! **
** ZKML: **** إثبات المعرفة الصفرية جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي **
هناك سببان لإمكانية الجمع بين إثبات المعرفة الصفرية والتعلم الآلي في blockchain:
من ناحية أخرى ، لا تأمل ** تقنية المعرفة الصفرية لشركة ZK في تحقيق التحقق الفعال من المعاملات على السلسلة فقط ** ، بل يأمل مطورو ZK أيضًا في إمكانية استخدام ZK في مجال بيئي أوسع ، ودعم الذكاء الاصطناعي القوي لـ ML أصبح تطبيق ZK معززًا ممتازًا للتوسع البيئي.
من ناحية أخرى ، تواجه العملية برمتها من التطوير إلى استخدام نماذج ML مشكلة إثبات الثقة **. يمكن أن تساعد ZK ML على إدراك إثبات الصلاحية دون تسريب البيانات والمعلومات وحل معضلة الثقة في ML. يعني الجمع بين ZKML أن كلاهما يأخذ ما يحتاجون إليه ويذهبون في كلا الاتجاهين ، وسيضيف أيضًا زخمًا إلى بيئة blockchain.
** يكمل ZK و ML بعضهما البعض من حيث احتياجات وقدرات التطوير **
لدى ML الكثير من مشكلات الثقة لحلها ، ويجب إثبات دقة ونزاهة وخصوصية تدفقات العمل الفردية. يمكن لـ ZK التحقق بفعالية مما إذا كان أي نوع من الحوسبة يعمل بشكل صحيح في إطار فرضية ضمان الخصوصية ، ** يحل جيدًا مشكلة إثبات الثقة في التعلم الآلي ** التي طال أمدها. تعد سلامة النموذج قضية مهمة لإثبات الثقة في عملية تدريب ML ، ولكن حماية خصوصية البيانات والمعلومات التي تم تدريبها واستخدامها في نموذج ML هي نفس الأهمية. هذا يجعل من الصعب على تدريب ML اجتياز وكالة التدقيق والهيئة التنظيمية التابعة لجهة خارجية لإكمال إثبات الثقة ، كما أن ZK اللامركزي مع سمات المعرفة الصفرية هو مسار إثبات ثقة متوافق للغاية مع ML.
** "الذكاء الاصطناعي يحسن الإنتاجية ، ويحسن blockchain علاقات الإنتاج" ** ، يضخ ML زخمًا أعلى للابتكار وجودة الخدمة في مسار ZK ، ZK يوفر لـ ML إمكانية التحقق وحماية الخصوصية ، ZKML و ZKML في بيئة blockchain عملية تكميلية.
** مزايا ZKML الفنية **
تدرك المزايا التقنية الرئيسية لـ ZKML الجمع بين النزاهة الحاسوبية وحماية الخصوصية والتحسين الإرشادي. من منظور الخصوصية ، فإن مزايا ZKML هي:
** تحقيق شفافية التحقق **
يمكن لإثبات المعرفة الصفرية (ZK) تقييم أداء النموذج دون الكشف عن التفاصيل الداخلية للنموذج ، ** مما يتيح عملية تقييم شفافة وغير موثوقة **.
** ضمان خصوصية البيانات **
يمكن استخدام ZK للتحقق من البيانات العامة باستخدام نموذج عام أو التحقق من البيانات الخاصة باستخدام نموذج خاص لضمان خصوصية البيانات وحساسيتها.
تضمن ZK نفسها صحة بيان معين في إطار فرضية ضمان الخصوصية من خلال بروتوكولات التشفير ، والتي تحل عيوب التعلم الآلي لإثبات صحة الحوسبة في حماية الخصوصية والتعلم الآلي للتشفير المتماثل في حماية الخصوصية. ** يؤدي دمج ZK في عملية التعلم الآلي إلى إنشاء نظام أساسي آمن يحافظ على الخصوصية يعالج أوجه القصور في التعلم الآلي التقليدي. ** لا يشجع هذا فقط شركات الخصوصية على تبني تقنيات التعلم الآلي ، بل إن مطوري Web2 هم أيضًا أكثر حماسًا لاستكشاف الإمكانات التكنولوجية لـ Web3.
** ZK تمكّن ML: توفر بنية تحتية على السلسلة **
** قيود القدرة الحاسوبية على سلسلة ML و ZK-SNARKs **
السبب في دخول ML ، الذي هو ناضج نسبيًا خارج السلسلة ، إلى السلسلة هو أن تكلفة طاقة الحوسبة في blockchain مرتفعة للغاية. لا يمكن تشغيل العديد من مشاريع التعلم الآلي مباشرة في بيئة blockchain التي يمثلها EVM بسبب قيود طاقة الحوسبة. في الوقت نفسه ، على الرغم من أن التحقق من صحة ZK أكثر كفاءة من الحساب المزدوج ، فإن هذه الميزة تقتصر على معالجة بيانات المعاملات الأصلية في blockchain. عندما تواجه حسابات وتفاعلات التشفير المعقدة لـ ZK عددًا كبيرًا من حسابات ML ، تنكشف مشكلة TPS المنخفضة في blockchain ، وأصبحت قوة الحوسبة المنخفضة في blockchain أكبر قيد يعوق ML on-chain. **
يخفف ظهور ZK-SNARKs من مشكلة متطلبات قوة الحوسبة العالية لـ ML. ZK-SNARKs هو بناء مشفر لإثبات المعرفة الصفرية ، واسمه الكامل هو "حجة المعرفة المختصرة غير التفاعلية الصفرية". إنها تقنية تعتمد على تشفير المنحنى الإهليلجي والتشفير المتماثل لإثباتات عدم المعرفة الفعالة. يتميز ZK-SNARK بالاكتناز العالي. وباستخدام ZK-SNARKs ، يمكن للمثقف إنشاء برهان قصير ومضغوط ، ويحتاج المدقق فقط إلى إجراء قدر صغير من الحسابات للتحقق من صحة الدليل دون الحاجة إلى التواصل مع مرات عديدة. تتفاعل. ** تتطلب هذه الطبيعة تفاعلًا واحدًا فقط بين المُثبِت والمحقق ، مما يجعل ZK-SNARKs فعالة وعملية في التطبيقات العملية ** ، وهو أكثر ملاءمة لمتطلبات طاقة الحوسبة على السلسلة في ML. حاليًا ، ZK-SNARKs هي الشكل الرئيسي لـ ZK في ZKML.
** متطلبات البنية التحتية لسلسلة ML والمشروعات المقابلة لها **
! [نظرة سريعة على مزايا وتحديات ZKML للتعلم الآلي بدون معرفة] (https://img.gateio.im/social/moments-69a80767fe-98bac8f5cf-dd1a6f-62a40f)
ينعكس تمكين ZK إلى ML بشكل أساسي في إثبات المعرفة الصفرية لعملية ML بأكملها ، وهو التفاعل بين ML والوظائف في السلسلة. المشكلتان الرئيسيتان اللتان يجب حلهما في هذا التفاعل هما توصيل نماذج البيانات للاثنين وتوفير قوة الحوسبة لعملية إثبات ZK.
** ML Empowering ZK: إثراء سيناريوهات تطبيق Web3 **
** DeFi **
يمكن أن يساعد ZKML DeFi في أن يكون أكثر آلية ، أحدهما هو أتمتة تحديثات معلمات البروتوكول على السلسلة ؛ والآخر هو أتمتة استراتيجيات التداول.
فعل
ZKML يمكن أن تساعد في بناء Web3 اللامركزية هوية DID. في السابق ، جعلت أوضاع إدارة الهوية مثل المفاتيح الخاصة وذاكرة الاستذكار تجربة مستخدم Web3 سيئة. يمكن إكمال إنشاء DID الحقيقي من خلال ZKML لتحديد المعلومات البيولوجية لموضوعات Web3. وفي الوقت نفسه ، يمكن لـ ZKML ضمان أمان خصوصية المعلومات البيولوجية للمستخدم .
لعبة
يمكن أن تساعد ZKML ألعاب Web3 في تحقيق كامل الميزات على السلسلة. يمكن أن يوفر ML أتمتة متباينة لتفاعل اللعبة ويزيد من متعة اللعبة ؛ بينما يمكن لـ ZK اتخاذ قرارات تفاعل ML على السلسلة.
** الرعاية الصحية والمشورة القانونية **
تعتبر الرعاية الصحية والاستشارات القانونية من المجالات التي تتمتع بخصوصية عالية وتتطلب عددًا كبيرًا من الحالات المتراكمة.يمكن لـ ZKML مساعدة المستخدمين على اتخاذ القرارات وضمان عدم تسريب خصوصية المستخدمين.
** تحديات ZKML **
يتطور ZKML حاليًا بقوة ، ولكن نظرًا لأنه ليس أصليًا في blockchain ويتطلب الكثير من قوة الحوسبة ، فإن ZKML سيواجه بشكل أساسي التحديين التاليين في المستقبل:
** مشكلة تشويه المعلمة في عملية تقدير بيانات ML على السلسلة: **
تستخدم معظم ML أرقام الفاصلة العائمة لتمثيل معلمات النموذج ، بينما تحتاج دوائر ZK إلى استخدام أرقام النقطة الثابتة. في عملية تحويل النوع الرقمي ، سيتم تقليل دقة معلمات ML ، مما سيؤدي إلى تشويه نتائج مخرجات ML إلى حد معين.
** متطلبات قوة الحوسبة العالية لنموذجها الكبير ZK برهان: **
في الوقت الحالي ، لا يمكن لقوة الحوسبة في blockchain التعامل مع ZKML على نطاق واسع وعالي الحسابات على السلسلة. ** لا تدعم ZK-SNARKs الشائعة الحالية سوى براهين المعرفة الصفرية لـ ML على نطاق صغير وصغير الحجم. ** يعد تقييد طاقة الحوسبة عاملاً رئيسيًا يؤثر على تطوير تطبيقات ZKML blockchain.
** تتميز مرحلة البراهين التوليدية لـ ZK بدرجة عالية من التعقيد الحسابي وتتطلب الكثير من موارد طاقة الحوسبة. ** بسبب الارتباط الكبير بين البيانات التي تحتاج عادةً إلى الوصول إليها ومعالجتها في مرحلة إثبات ZK ، يصعب توزيع هذه العملية ، ولا يمكن أن تكون "متوازنة". قد يؤدي توزيع هذه العملية إلى تعقيد إضافي وقد يؤدي إلى تدهور الأداء العام. في الوقت الحالي ، لحل مشكلة كفاءة حوسبة ZK ، يكون اتجاه البحث السائد أكثر على تحسين الخوارزمية وتسريع الأجهزة.
خاتمة
ZKML عبارة عن رحلة ذات اتجاهين بين إثبات المعرفة الصفرية والتعلم الآلي. ** يساعد التطوير المستمر الأخير لتكنولوجيا blockchain ZK ML على حل مشكلة إثبات الثقة ويوفر بيئة متصلة بالسلسلة لـ ML ** ؛ ** AI ناضج التكنولوجيا تساعد ML ZK على تحقيق التوسع البيئي لـ Web3 وابتكار التطبيقات **.
يواجه تطوير ZKML بعض التحديات ، مثل مشاكل تشويه المعلمات ومتطلبات طاقة الحوسبة العالية للنماذج الكبيرة ، ولكن يمكن حل هذه المشكلات من خلال الابتكار التكنولوجي وتسريع الأجهزة. مع الظهور المستمر وتطوير مشاريع ZKML ، يمكننا أن نتوقع أنها ستجلب المزيد من الابتكار والقيمة للنظام البيئي Web3 في مجالات DeFi و DID والألعاب والرعاية الصحية. **
في المستقبل ، من المتوقع أن يصبح ** ZKML مفتاحًا لإطلاق العنان حقًا للتكامل المتبادل لـ Web3 + AI ** ، مما يوفر دعمًا قويًا لبناء المزيد من الأمان وحماية الخصوصية وتطبيقات blockchain الفعالة. من خلال الجمع بين المعرفة الصفرية لـ ZK وقدرات معالجة البيانات في ML ، سنكون بالتأكيد قادرين على إنشاء عالم رقمي أكثر انفتاحًا وذكاءً وجديرًا بالثقة!