Mfumo wa Blockchain kwa Hesabu za Akili Bandia: Kuunganisha Uthibitisho-wa-Kazi na Ujifunzaji wa Kuimarisha

Yaliyomo

1. Utangulizi

Teknolojia ya Blockchain imebadilisha sekta mbalimbali tuanzia kuanzishwa kwa Bitcoin, ikiwapa mifumo ya imani isiyo na kituo kati kupitia algoriti za makubaliano kama uthibitisho-wa-kazi. Hata hivyo, mifumo ya kawaida ya uthibitisho-wa-kazi hutumia rasilimali nyingi za kompyuta kutatua fumbo la hisabati lisilo na maana, na kusababisha upotevu mkubwa wa nishati na changamoto za kimazingira.

Makala haya yanapendekeza mfumo mpya ambao hubadilisha uthibitisho-wa-kazi kuwa shida ya ujifunzaji wa kuimarisha, ambapo nodi za blockchain hushirikiana kufundisha mitandao ya kina ya neva huku zikiweka usalama wa mtandao. Mbinu hii inashughulikia kikomo cha msingi cha mifumo ya kawaida ya blockchain kwa kufanya kazi ya kompyuta kuwa na maana na inayoweza kutumika kwa changamoto halisi za AI.

2. Mbinu

2.1 Blockchain kama Mchakato wa Maamuzi ya Markov

Mchakato wa ukuaji wa blockchain umetengenezwa kama Mchakato wa Maamuzi ya Markov (MDP) ambapo:

• Hali (S): Hali ya sasa ya blockchain ikiwa ni pamoja na shughuli, vitalu vilivyopita, na hali ya mtandao
• Kitendo (A): Uchaguzi wa vigezo vya kuzuia ijayo na vikundi vya data ya mafunzo
• Zawadi (R): Mchanganyiko wa mafanikio ya uthibitishaji wa kuzuia na maendeleo ya mafunzo ya mfano
• Mpito (P): Mpito wa hali unaoamuliwa na makubaliano na usambazaji wa mtandao

2.2 Ujumuishaji wa Ujifunzaji wa Kuimarisha wa kina

Tunaunganisha mitandao ya kina ya Q (DQN) na mfumo wa makubaliano wa blockchain, ambapo nodi hushindana kutatua shida za ujifunzaji wa kuimarisha badala ya fumbo la usimbu fiche. Wakala wa kujifunza hufanya maamuzi bora juu ya hali ya mazingira, na vitalu vipya vinaongezwa na kuthibitishwa kupitia mchakato huu.

3. Utekelezaji wa Kiufundi

3.1 Mfumo wa Kihisabati

Kazi ya lengo ya ujifunzaji wa kuimarisha imefafanuliwa kama:

$J(\theta) = \mathbb{E}_{(s,a) \sim \rho(\cdot)}[\sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t | s_0 = s, a_0 = a]$

Ambapo $\theta$ inawakilisha vigezo vya mtandao wa neva, $\gamma$ ni kipengele cha punguzo, na $\rho$ ni usambazaji wa hali-kitendo.

Sheria ya usasishaji wa Q-learning inajumuisha zawadi maalum za blockchain:

$Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha[r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)]$

3.2 Ubunifu wa Mfumo wa Makubaliano

Mfumo wa makubaliano unachanganya:

• Mpito wa hali uliohakika kutoka kwa ukuaji wa blockchain
• Kutokuwa na mpangilio katika uteuzi wa vitendo kutoka kwa mikakati ya uchunguzi
• Ugumu wa hesabu wa mafunzo ya kina ya mtandao wa neva

4. Matokeo ya Majaribio

Vipimo vya Utendaji

Majribio yetu yanaonyesha maboresho makubwa ikilinganishwa na mifumo ya kawaida ya uthibitisho-wa-kazi:

Michoro ya Kiufundi

Kielelezo 1: Muonekano wa Usanifu - Usanifu wa mfumo unaonyesha jinsi nodi za blockchain hushiriki katika mafunzo ya ujifunzaji wa kuimarisha yaliyosambazwa huku zikiweka makubaliano. Kila nodi huchakata jozi tofauti za hali-kitendo sambamba, na visasisho vya mfano vinalinganishwa kupitia daftari ya blockchain.

Kielelezo 2: Upatanishi wa Mafunzo - Uchambuzi wa kulinganisha wa upatanishi wa mafunzo unaonyesha mbinu yetu iliyosambazwa inafikia upatanishi wa haraka mara 3.2 kuliko mbinu za mafunzo zilizokusanywa, na kuonyesha ufanisi wa kujifunza sambamba katika nodi za blockchain.

5. Utekelezaji wa Msimbo

Mfano wa Msimbo Bandia

class BlockchainRLAgent:
    def __init__(self, network_params):
        self.q_network = DeepQNetwork(network_params)
        self.memory = ReplayBuffer(capacity=100000)
        self.blockchain = BlockchainInterface()
    
    def train_step(self, state, action, reward, next_state):
        # Weka uzoefu kwenye kiolesura cha kurudia
        self.memory.add(state, action, reward, next_state)
        
        # Toa kundi na sasisha mtandao wa Q
        if len(self.memory) > BATCH_SIZE:
            batch = self.memory.sample(BATCH_SIZE)
            loss = self.compute_loss(batch)
            self.optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer.step()
        
        # Jaribu kuongeza kuzuia kwenye blockchain
        if self.validate_block_candidate():
            self.blockchain.add_block(self.current_block)
    
    def consensus_mechanism(self):
        # Ubadilishaji wa uthibitisho-wa-kazi unaotegemea RL
        state = self.get_blockchain_state()
        action = self.select_action(state)
        reward = self.compute_reward(action)
        return self.verify_solution(action, reward)

6. Matumizi ya Baadaye

Matumizi ya Haraka

• Mafunzo ya AI Yaliyosambazwa: Wezesha mafunzo ya mfano ya ushirikiano katika mashirika bila uratibu wa kati
• Uboreshaji wa Ujifunzaji wa Shirikisho: Toa ujifunzaji wa shirikisho salama, unaoweza kukaguliwa na uthibitishaji wa msingi wa blockchain
• Hesabu za Kingo: Tumia vifaa vya kingo kwa kazi ya kompyuta yenye maana huku ukiweka usalama wa mtandao

Mwelekeo wa Muda Mrefu

• Ujumuishaji na dhana mpya za AI kama ujifunzaji-jinsi na ujifunzaji-chache
• Uwezo wa kufanya kazi kati ya minyororo kwa mifumo ya mafunzo ya AI ya mifumo mingi
• Algoriti za ujifunzaji wa kuimarisha zinazostahimili quantum kwa usalama wa wakati ujao
• Wakala huria wa kiuchumi wenye uwezo wa kujiboresha kupitia ujifunzaji endelevu

7. Marejeo

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Mnih, V., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.
3. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (CycleGAN).
4. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
5. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
6. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI Research.
7. IEEE Standards Association. (2022). Blockchain for Energy Efficiency Standards.
8. DeepMind. (2023). Reinforcement Learning for Distributed Systems. DeepMind Research Publications.

Uchambuzi wa Asili