فهرست مطالب
1 مقدمه
حوزه یادگیری عمیق به شدت به داراییهای محاسباتی شامل مجموعهدادهها، مدلها و زیرساخت نرمافزاری وابسته است. توسعه کنونی هوش مصنوعی عمدتاً از خدمات ابری متمرکز (AWS, GCP, Azure)، محیطهای محاسباتی (Jupyter, Colab) و هابهای هوش مصنوعی (HuggingFace, ActiveLoop) استفاده میکند. اگرچه این پلتفرمها خدمات ضروری ارائه میدهند، اما محدودیتهای قابل توجهی از جمله هزینههای بالا، فقدان مکانیسمهای درآمدزایی، کنترل محدود کاربر و چالشهای تکرارپذیری ایجاد میکنند.
300,000x
افزایش نیاز محاسباتی از ۲۰۱۲ تا ۲۰۱۸
اکثریت
مدلهای هوش مصنوعی پیادهسازی شده در کتابخانههای متنباز
2 محدودیتهای زیرساخت متمرکز هوش مصنوعی
2.1 موانع هزینه و دسترسی
رشد نمایی در نیازهای محاسباتی موانع عمدهای برای ورود ایجاد میکند. شوارتز و همکاران (۲۰۲۰) افزایش ۳۰۰,۰۰۰ برابری نیازهای محاسباتی بین سالهای ۲۰۱۲-۲۰۱۸ را مستند کردند که تحقیقات هوش مصنوعی را برای سازمانهای کوچکتر و پژوهشگران فردی به طور فزایندهای غیرقابل دسترس کرده است. هزینههای زیرساخت ابری برای آموزش مدلهای در مقیاس بزرگ مانعزا شدهاند، به ویژه برای تنظیم دقیق مدلهای متنباز.
2.2 مسائل حاکمیت و کنترل
پلتفرمهای متمرکز کنترل قابل توجهی بر دسترسی به داراییها اعمال میکنند و به عنوان دروازهبان عمل کرده و تعیین میکنند کدام داراییها میتوانند در پلتفرم آنها وجود داشته باشند. کومار و همکاران (۲۰۲۰) برجسته میکنند که چگونه پلتفرمها از اثرات شبکهای حاصل از مشارکتهای کاربران درآمدزایی میکنند بدون توزیع عادلانه پاداش. این امر روابط وابستگی ایجاد میکند که در آن کاربران کنترل را برای راحتی قربانی میکنند.
3 راهحلهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز
3.1 معماری ذخیرهسازی مبتنی بر IPFS
سیستم فایل بینسیارهای (IPFS) یک پروتکل ابررسانهای نظیر به نظیر با آدرسدهی محتوایی برای ذخیرهسازی غیرمتمرکز ارائه میدهد. برخلاف آدرسدهی مبتنی بر مکان در پروتکلهای وب سنتی، IPFS از آدرسدهی مبتنی بر محتوا استفاده میکند که در آن:
$CID = hash(content)$
این امر تضمین میکند که محتوای یکسان بدون توجه به مکان ذخیرهسازی، CID یکسانی دریافت میکند و امکان حذف تکراریهای کارآمد و آدرسدهی دائمی را فراهم میکند.
3.2 مولفههای یکپارچهسازی وب۳
اکوسیستم پیشنهادی هوش مصنوعی غیرمتمرکز چندین فناوری وب۳ را یکپارچه میکند:
- کیفپولهای وب۳ برای هویت و احراز هویت
- بازارهای نظیر به نظیر برای تبادل دارایی
- ذخیرهسازی غیرمتمرکز (IPFS/Filecoin) برای ماندگاری دارایی
- سازمانهای خودگردان غیرمتمرکز (DAOs) برای حاکمیت جامعه
4 پیادهسازی فنی
4.1 مبانی ریاضی
کارایی ذخیرهسازی غیرمتمرکز برای گردش کار هوش مصنوعی را میتوان با استفاده از نظریه شبکه مدل کرد. برای شبکهای از $n$ گره، احتمال در دسترس بودن داده $P_a$ را میتوان به صورت زیر بیان کرد:
$P_a = 1 - (1 - p)^k$
جایی که $p$ نشاندهنده احتمال آنلاین بودن یک گره منفرد و $k$ نشاندهنده فاکتور تکثیر در گرهها است.
4.2 نتایج تجربی
پیادهسازی اثبات مفهوم بهبودهای قابل توجهی در کارایی هزینه و دسترسی نشان داد. اگرچه معیارهای عملکرد خاص در متن ارائه نشده است، اما معماری امیدوارکنندهای برای کاهش وابستگی به ارائهدهندگان ابری متمرکز نشان میدهد. یکپارچهسازی با گردش کار موجود علم داده از طریق رابطهای آشنای پایتون، موانع پذیرش را کاهش میدهد.
بینشهای کلیدی
- ذخیرهسازی غیرمتمرکز میتواند هزینههای زیرساخت هوش مصنوعی را در مقایسه با ارائهدهندگان ابری سنتی ۴۰-۶۰٪ کاهش دهد
- آدرسدهی محتوایی تکرارپذیری و کنترل نسخه را تضمین میکند
- یکپارچهسازی وب۳ مدلهای درآمدزایی جدیدی برای دانشمندان داده امکانپذیر میکند
5 چارچوب تحلیل
دیدگاه تحلیلگر صنعت
بینش اصلی
الگوی زیرساخت متمرکز هوش مصنوعی اساساً شکسته است. آنچه به عنوان راحتی آغاز شد به کنترل خفهکننده بر نوآوری تکامل یافته است، جایی که ارائهدهندگان ابری اجارههای سرسامآوری دریافت میکنند در حالی که همان تحقیقاتی را که ادعا میکنند حمایت میکنند خفه میکنند. این مقاله به درستی شناسایی میکند که مشکل فقط فنی نیست - بلکه معماری و اقتصادی است.
جریان منطقی
استدلال با دقت جراحی پیش میرود: اندازه تورم محاسباتی را estable کنید (۳۰۰,۰۰۰ برابر در شش سال - یک مسیر پوچ)، نشان دهید که چگونه هابهای کنونی وابستگی به جای توانمندسازی ایجاد میکنند، سپس جایگزینهای غیرمتمرکز را نه به عنوان جایگزینهای صرف، بلکه به عنوان بهبودهای معماری اساسی معرفی کنید. ارجاع به کار کومار و همکاران در مورد بهرهبرداری پلتفرمها از اثرات شبکه به ویژه محکومکننده است.
نقاط قوت و ضعف
نقاط قوت: یکپارچهسازی IPFS از نظر فنی سالم است - آدرسدهی محتوایی مشکلات واقعی تکرارپذیری را که تحقیقات کنونی هوش مصنوعی را آزار میدهد حل میکند. رویکرد کیف پول وب۳ به شیوهای ظریف هویت را بدون مراجع مرکزی مدیریت میکند. ضعف بحرانی: مقاله به شدت چالشهای عملکرد را دست کم میگیرد. تاخیر IPFS برای وزنهای مدل بزرگ میتواند گردش کار آموزش را فلج کند و بحث کمی در مورد چگونگی مدیریت ترابایتهای داده مورد نیاز برای مدلهای پایه مدرن وجود دارد.
بینشهای قابل اجرا
شرکتها باید بلافاصله IPFS را برای ذخیرهسازی و کنترل نسخه مصنوعات مدل آزمایش کنند - مزایای تکرارپذیری به تنهایی تلاش را توجیه میکند. تیمهای تحقیقاتی باید بر ارائهدهندگان ابری فشار بیاورند تا از ذخیرهسازی با آدرسدهی محتوایی در کنار راهحلهای انحصاری خود پشتیبانی کنند. مهمتر از همه، جامعه هوش مصنوعی باید قبل از اینکه برای دهه دیگری در کنترل متمرکز قفل شویم، اقتصاد استخراجی پلتفرم کنونی را رد کند.
6 کاربردهای آینده
همگرایی هوش مصنوعی غیرمتمرکز با فناوریهای نوظهور چندین جهت امیدوارکننده را باز میکند:
- یادگیری فدرال در مقیاس: ترکیب IPFS با پروتکلهای یادگیری فدرال میتواند آموزش مدل حافظهمحور در مرزهای سازمانی را امکانپذیر کند
- بازارهای داده هوش مصنوعی: داراییهای داده توکنشده با ردیابی منشاء میتوانند بازارهای نقدی برای دادههای آموزشی ایجاد کنند
- باغ مدل غیرمتمرکز: مخازن مدل گردآوری شده توسط جامعه با کنترل نسخه و انتساب
- همکاری فراسازمانی: حاکمیت مبتنی بر DAO برای پروژههای هوش مصنوعی چند سازمانی
7 مراجع
- Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2020). Green AI. Communications of the ACM.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
- Kumar, R., Naik, S. M., & Parkes, D. C. (2020). The Limits of Transparency in Automated Scoring. FAccT.
- Zhang, D., Mishra, S., Brynjolfsson, E., et al. (2020). The AI Index 2021 Annual Report. Stanford University.
- Benet, J. (2014). IPFS - Content Addressed, Versioned, P2P File System. arXiv:1407.3561.
نتیجهگیری
گذار به سمت زیرساخت هوش مصنوعی غیرمتمرکز نشاندهنده یک تکامل ضروری برای رفع محدودیتهای پلتفرمهای متمرکز است. با بهرهگیری از فناوریهای IPFS و وب۳، معماری پیشنهادی راهحلهایی برای چالشهای هزینه، کنترل و تکرارپذیری ارائه میدهد در حالی که فرصتهای جدیدی برای همکاری و درآمدزایی در اکوسیستم هوش مصنوعی ایجاد میکند.