DanKu — машинное обучение, использующее блокчейн эфириума

Мир находится в постоянном поиске лучших и более продвинутых способов решения проблем. Компания Algorithmia вносит свою лепту в развитие сферы искусственного интеллекта (ИИ) и смарт-контрактов. Фирма организует ИИ-конкурс, который может произвести настоящую революцию в разработке моделей машинного обучения (МО) с помощью блокчейна эфириума.

Новый уровень ИИ и смарт-контрактов

28-го февраля Algorithmia объявила о своей инновационной системе на основе блокчейн-технологии для моделей оценки и обмена машинными языками на блокчейне эфириума.

Фирма сделала это событие еще более интересным и захватывающим, организовав ИИ-соревнование среди пользователей, в ходе которого они должны использовать новую систему и создать лучший алгоритм для определения предпочтений избирателей на президентских выборах 2016 года с разбивкой округов по широте и долготе. Конкурс, для которого был создан смарт-контракт, продлится 60 дней. Первая команда, которая придумает лучшую модель, получит 5 ETH (на момент написания статьи — свыше 4000$).

Команда Algorithmia проводит конкурс, чтобы проверить «доказательство соревнования» своей системы DanKu, которая позволяет легко создавать смарт-контракты и специально разработанные модели машинного обучения для решения определенных проблем.

Используя DanKu и решение на основе смарт-контрактов, фирмам с ограниченными финансовыми ресурсами не придется нанимать специалистов для внедрения машинного языка для решения проблем.

Благодаря смарт-контрактам для работы системы DanKu от Algorithmia наличие доверия между сторонами не требуется; оплата производится автоматически. Для решения проблем с помощью системы машинного обучения разработчик должен понимать общую ситуацию. Проблема может быть любой. Для каждой задачи устанавливается требование минимальной точности, а также вознаграждение и сроки выполнения.

Для конкурса команда Algorithmia выбрала 500 наборов данных, 80% будут использоваться для обучения, а остальные 20% — для оценки набора данных. При этом сохраняется 100%  беспристрастность, так как смарт-контракт выбирает наборы данных для обучения и тестирования наугад. Чтобы выиграть конкурс DanKu, победившая модель должна иметь точность минимум 50%.

Все модели проверяются на блокчейне эфириума, что гарантирует получение достоверных результатов создателями модели и создателями задания. Как только появляется победитель, создатель контракта автоматически получает выигравшую модель МО, а ее разработчик — свое вознаграждение.

Соучредитель и исполнительный директор Algorithmia, Диего Оппенхеймер заявил:

«Если машина знает, как автоматически определить контракт и поместить его в определенную систему, которую могут решить другие системы, то потенциал систем машинного обучения можно использовать для автономного решения проблем определенного уровня».

DanKu — первое решение такого рода, которое будет использовать блокчейн эфириума, ведь до этого вычисления нейросети еще никогда не проводились на блокчейне. Первый успешный опыт был получен 15-го февраля, когда к первой нейросети с эфириумом подключилось 22 000 машин.

Главные особенности контрактов DanKu

Природа данного решения, не требующая доверия между сторонами, позволяет устранить третьи лица в операциях с МО, что демократизирует и упрощает использование машинного языка для широкого круга пользователей. DanKu оптимизирует проекты по привлечению инвестиций, поскольку вкладчики могут теперь напрямую вносить деньги в контракты и другие инновационные функции.

Оппенхеймер настроен оптимистично и заявляет, что решение DanKu может проложить путь к более инновационному использованию МО и блокчейна в решении реальных проблем:

«Предстоит сделать еще много работы, усовершенствовать много вещей, но это захватывающий процесс. Да, это возможно, и это уже однажды выполнялось с реальным кодом. Теперь давайте посмотрим, что ожидает нас на практике».

Блокчейн-технология и смарт-контракты уже доказали свою способность изменить мир, а решение DanKu от Algorithmia оптимизирует применение этих революционных технологий для решения проблем.