В минулих моїх статтях я вже встиг детально розказати про те, як працює ZKP, про те чому Aleo дійсно інноваційний проект та чому він 100% вартує уваги. В цій статті я хочу розказати про використання ZKP в моделях машинного навчання, що це таке, як працює та для чого потрібно.

Сучасний світ керується моделями, такими як наративні моделі, що формують наше розуміння, та наукові моделі, що визначають наші знання. Основна ідея штучного інтелекту полягає в тому, що ми можемо використовувати математичні моделі для представлення реальних систем і роблячи це, використовувати інформацію про минуле для прогнозування нової інформації. Простими словами, чим більше ми використовуєм штучний інтелект тим розумнішим він стає. Всі данні та вся інформація яка використовувалась залишається в пам´яті штучного інтелекту, завдяки цьому кількість “знань” тільки збільшується та накопичується. Як результат в штучного інтелекту появляється можливість приходити до абсолюнто нових для нього висновків.

Такий механізм і називається "модель машинного навчання". Як результат це відкриває неймовірні можливості для суспільного та технологічного інноваційного розвитку. Проте, нарівні з вирішенням безлічі питань, вони також породжують нові питання, зокрема стосовно довіри. У багатьох людей може появитись питання стосовно того, як можна перевірити те, як модель прийшла до своїх висновків. Навіть якщо ми говоримо про банальні речі, коли ми запитуємо скільки буде 2+2 і получаємо відповідь 4, як нам дізнатись як штучний інтелект дойшов до цього, як знати, що це правда?

Тут в силу вступають докази нульового знання (ZKP) - це метод доведення істинності чогось без розкриття додаткової інформації. Це потужна відповідь на це питання.

Шляхом вбудовування моделей машинного навчання з технологією нульового знання моделі можуть підтверджувати користувачам низку ключових факторів, які вплинули на їхню логіку, від того, коли і як була запущена модель, до типів факторів і процесів, які визначали її прийняття рішень.

Також важливо, що вони роблять це, не розкриваючи особисті дані та іншу конфіденційну інформацію, створюючи цілком нову категорію технології штучного інтелекту: перевірні моделі машинного навчання.

Для створення таких перевірних моделей Aleo розробила zkML транслятор, який є відкритим інструментом для розробки, що поєднує мову програмування Python - одну з найпопулярніших мов програмування серед розробників машинного навчання - та криптографію нульового знання. Про те як Aleo працює над створенням дуже зрозумілих так легких в освоєнні мов програмування я детально розказував тут - КНОПКА.

Розробники можуть навчати свою модель машинного навчання, як завжди, а потім використовувати транслятор для конвертації моделі у мову Leo, яка підтримує технологію нульового знання та сумісна із рішеннями Aleo на нульовому рівні.

За допомогою zkML , мови програмування Leo та можливо інших інструментів розробники можуть почати створювати перевірні моделі машинного навчання, відкриваючи цінні можливості в різних сферах штучного інтелекту.

Потенційні використовувані моделі zkML для розробників створюють надійні моделі машинного навчання, спроможні забезпечити їхню цілісність та правомірність перед сторонніми. Шляхом підтвердження обчислень без розкриття власних алгоритм.

В минулих моїх статтях я вже встиг детально розказати про те, як працює ZKP, про те чому Aleo дійсно інноваційний проект та чому він 100% вартує уваги. В цій статті я хочу розказати про використання ZKP в моделях машинного навчання, що це таке, як працює та для чого потрібно.

Сучасний світ керується моделями, такими як наративні моделі, що формують наше розуміння, та наукові моделі, що визначають наші знання. Основна ідея штучного інтелекту полягає в тому, що ми можемо використовувати математичні моделі для представлення реальних систем і роблячи це, використовувати інформацію про минуле для прогнозування нової інформації. Простими словами, чим більше ми використовуєм штучний інтелект тим розумнішим він стає. Всі данні та вся інформація яка використовувалась залишається в пам´яті штучного інтелекту, завдяки цьому кількість “знань” тільки збільшується та накопичується. Як результат в штучного інтелекту появляється можливість приходити до абсолюнто нових для нього висновків.

Такий механізм і називається "модель машинного навчання". Як результат це відкриває неймовірні можливості для суспільного та технологічного інноваційного розвитку. Проте, нарівні з вирішенням безлічі питань, вони також породжують нові питання, зокрема стосовно довіри. У багатьох людей може появитись питання стосовно того, як можна перевірити те, як модель прийшла до своїх висновків. Навіть якщо ми говоримо про банальні речі, коли ми запитуємо скільки буде 2+2 і получаємо відповідь 4, як нам дізнатись як штучний інтелект дойшов до цього, як знати, що це правда?

Тут в силу вступають докази нульового знання (ZKP) - це метод доведення істинності чогось без розкриття додаткової інформації. Це потужна відповідь на це питання.

Шляхом вбудовування моделей машинного навчання з технологією нульового знання моделі можуть підтверджувати користувачам низку ключових факторів, які вплинули на їхню логіку, від того, коли і як була запущена модель, до типів факторів і процесів, які визначали її прийняття рішень.

Також важливо, що вони роблять це, не розкриваючи особисті дані та іншу конфіденційну інформацію, створюючи цілком нову категорію технології штучного інтелекту: перевірні моделі машинного навчання.

Для створення таких перевірних моделей Aleo розробила zkML транслятор, який є відкритим інструментом для розробки, що поєднує мову програмування Python - одну з найпопулярніших мов програмування серед розробників машинного навчання - та криптографію нульового знання. Про те як Aleo працює над створенням дуже зрозумілих так легких в освоєнні мов програмування я детально розказував тут - КНОПКА.

Розробники можуть навчати свою модель машинного навчання, як завжди, а потім використовувати транслятор для конвертації моделі у мову Leo, яка підтримує технологію нульового знання та сумісна із рішеннями Aleo на нульовому рівні.

За допомогою zkML , мови програмування Leo та можливо інших інструментів розробники можуть почати створювати перевірні моделі машинного навчання, відкриваючи цінні можливості в різних сферах штучного інтелекту.

Потенційні використовувані моделі zkML для розробників створюють надійні моделі машинного навчання, спроможні забезпечити їхню цілісність та правомірність перед сторонніми. Шляхом підтвердження обчислень без розкриття власних алгоритм.