比特币:一文了解 ZK 在推进链上 AI 的作用_区块链

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原文来自：Modulus Labs

编译：DeFi 之道

很高兴终于可以与你们分享我们的第一篇论文，该论文是通过以太坊基金会的资助完成的，它的名称是《The Cost of Intelligence: Proving Machine Learning Inference with Zero-Knowledge?》（或 paper0，这是酷孩子们的叫法)。

没错，这些都是真数字！有图表！论文还讨论了理论结构及其对性能的影响！事实上，paper0 是第一个跨通用 AI 原语套件对 ZK 证明系统进行基准测试的研究工作，你现在就可以阅读整篇论文。

而这篇文章，你可以将其视为论文的总结，有关详细信息，请参阅原论文。

事不宜迟，让我们深入了解：

事实上，计算的未来将大量使用复杂的人工智能。看看我的文本编辑器：

Notion 的提示告诉我，他们的 LLM 可以让这句话变得更好

金色午报 | 12月21日午间重要动态一览:7:00-12:00关键词：黑客攻击、美国经济刺激计划、detoken

1.The Block研究总监：Ledger遭黑客攻击事件致其信息泄露高达50%；

2.美国国会就9000亿美元的疫情纾困计划达成协议；

3.Coinbase CEO：我们可以帮助企业在资产负债表上持有加密货币；

4.网友爆料：BCH首个defi应用“detoken”将上线；

5.Circle CEO：努姆钦最初计划不征求意见直接出台“非托管钱包法规”；

6.科技控股集团Tiny Capital联合创始人对比特币表现出兴趣；

7.BB：比特币是绝无仅有的开源、公平、可验证的价值存储库；

8.余额大于1BTC的地址数量达84.19万。[2020/12/21 15:56:33]

然而，链上不存在功能性神经网络，甚至连最小的推荐系统或匹配算法都不存在。真见鬼！甚至连实验也没有一个……当然，原因是非常明显的，因为这太贵了，毕竟，即使运行价值数十万 FLOP 的计算（仅够在微型神经网络上进行一次推理）的成本也是数百万 gas，目前相当于数百美元。

金色晚报｜7月6日晚间重要动态一览:12:00-21:00关键词：Bakkt、蚂蚁集团、A股、TON

1.比特币期货交易平台Bakkt成交额单周上涨17%。

2.蚂蚁集团与中远海运合作通过蚂蚁链赋能全球航运。

3.主力大单跟踪：火币现货大额委托买入1911枚BTC。

4.A股总市值突破10万亿美元为2015年6月以来首次。

5.大连推进车辆信息区块链信用平台建设。

6.美国电信巨头AT＆T希望法院再次撤销SIM卡交换诉讼案。

7.韩国集中调查“N号房”案件付费会员已立案10人。

8.俄罗斯TON项目投资者起诉英国经纪公司扣押Gram代币投资资金。

9.比特币快速上涨，日内最高报9279.44美元，最低报8909美元。[2020/7/6]

那么，如果我们想将 AI 范式带入无需信任的世界，我们该怎么做？我们会翻车（roll-over），然后放弃（give up）吗？当然不是…等等！Roll-over）……Give up……

如果像 Starkware、Matter Labs 和其他公司这样的 Rollup 服务，正在使用零知识证明来大规模扩展计算，同时保持密码学安全，那么我们能为 AI 做同样的事情吗？

金色晨讯 | 1月12日隔夜重要动态一览:21:00-7:00关键词：欧盟、济南、联盟区块链系统、以太坊2.0、比特币地址

1. 欧盟专员：欧盟正在制定有关加密类资产和稳定币的规则。

2. 北京经信局：北京市60个单位1000余个处室都已上链。

3. 深圳区块链企业近4000家，首个市级区块链协会挂牌。

4. 济南正式发布全国人力资本产业公共服务平台联盟区块链系统。

5. 以太坊2.0协调员发布ETH 2.0规范版本0.1的最终版本。

6. 2019年BTC每天新增超30万个地址。

7. BTC现报8027美元，近24小时下跌0.14%，市值为1455.02亿美元。[2020/1/12]

这个问题成为推动我们在 paper0 中工作的激励种子。剧透警报，以下是我们发现的：

paper0 总结

这是众所周知的秘密：AI 性能几乎总是与模型大小成比例。这种趋势看起来也没有放缓。只要这种情况仍然存在，对于我们这些 web3 中的人来说，这将是特别痛苦的。

金色财经独家分析联合国：币圈以外的区块链价值:饱受苦难的叙利亚以及普渡众生的联合国之间，这一次用blockchain链接起来。联合国粮食计划署用与业界合作，实现了更加方便的救助，同时实现了难民身份隐私的保护。这一次没有资本驱动，没有大规模的商业推广，唯有人道主义精神。在这里我们再次看到了对世界非功利性的改变。此前联合国官员就指出，区块链正在帮助困难人群，优化政府职能等方面能做的更多。目前，联合国已经在应对气候变化、保护妇女、儿童权益，解决非洲发展问题已经开始行动。联合国与企业的合作也正在加深，ConseSys利用区块链打击拐卖儿童问题、数字货币钱包Blockchain与联合国达成合作探索区块链在自然资源保护、民主系统保护等多领域的应用等，区块链企业一方面应该抓住在此方面的机会，也应该在做事业的层面致力于提高世界人民福祉，这也是频繁提到“区块链改变世界”的应有之义。[2018/4/16]

毕竟，计算成本是我们最终、不可避免的噩梦来源。

今天的 ZKP 已经可以支持小模型了，但中型到大型模型打破了范式

金色财经讯:英国诺丁山豪宅将通过比特币支付。[2017/10/16]

对于 paper0，我们关注任何零知识证明系统中的 2 个基本指标：

证明生成时间：prover 创建 AI 推理的伴随证明所需的时间，以及

prover 内存使用峰值：证明者在证明期间的任何给定时间用于生成推理证明的最大内存；

这主要是一个实际的选择，并且是从我们构建 Rockybot 的经验中做出的（证明时间和内存使用是确定任何无需信任人工智能用例可行性的直接优先事项）。此外，所有测量都是针对证明生成时间进行的，并且没有考虑预处理或 witness 生成。

当然，还有其他方面的成本需要跟踪。这包括验证者运行时间和证明大小。我们将来可能会重新审视这些指标，但将它们视为 paper0 的范围之外。

至于我们测试的实际证明系统，通过投票，我们选定了 6 个：

Paper0 测试的证明系统汇总表，以及协助我们的作者

最后，我们创建了两套用于基准测试的多线性感知器（MLP）——值得注意的是，MLP 相对简单，主要由线性运算组成。这包括一套随着参数数量增加而扩展的架构（最多 1800 万参数和 22 GFLOP），以及第二套随着层数增加而扩展（最多 500 层）的架构。如下表所示，每个套件都测试了证明系统以不同方式扩展的能力，并大致代表了从 LeNet5（6 万参数，0.5 MFLOP）到 ResNet-34（2200 万参数，3.77 GFLOP）的知名深度学习（ML）架构的规模。

参数和深度基准套件

对于以上 6 个证明系统的参数和深度范围的证明生成时间结果

对于以上 6 个证明系统的参数和深度范围内的峰值内存结果

有关这些结果的完整内容，以及对每个系统内瓶颈的深入分析，请参阅 paper0 的第 4 节。

好吧，以上是一些非常简洁的图表，而以下则是要点：

那这在实践中究竟意味着什么？我们将重点介绍 2 个示例：

1、Worldcoin：Worldcoin 正在构建世界上第一个“隐私保护身份证明协议”（或 PPPoPP），换句话说，通过将身份验证与一种非常独特的生物特征（虹膜）联系起来来解决女巫攻击问题。这是一个疯狂的想法，它使用卷积神经网络来压缩、转换和证明存储的虹膜数据。虽然他们当前的设置涉及 orb 硬件中安全飞地内的可信计算环境，但他们希望改为使用 ZKP 来证明模型的正确计算。这将允许用户对自己的生物特征数据进行自我保护，并提供加密安全保证（只要在用户的硬件上进行处理，比如手机）。

现在具体一点：Worldcoin 的模型具有 180 万参数和 50 层。这是区分 100 亿个不同虹膜所必需的模型复杂性。哎呀！

虽然在计算优化的云 CPU 上证明 Plonky2 等系统，可以在几分钟内为这种规模的模型生成推理证明，但证明者的内存消耗将超过任何商用移动硬件（数十 GB 的 RAM）。

事实上，没有一个测试系统能够在移动硬件上证明这个神经网络……

2. AI Arena：AI Arena 是一款类似于《任天堂明星大乱斗》风格的链上平台格斗游戏，其具有一个独特的特点：玩家并不是操作化身实时进行对抗，而是让玩家拥有的 AI 模型相互竞争和战斗，是的，这听起来很酷。

随着时间的推移，AI Arena 的出色团队正努力将他们的游戏转向一个完全无需信任的锦标赛计划。但问题是，这涉及验证每次游戏数量惊人的 AI 计算的挑战。

比赛以每秒 60 帧的速度运行，持续 3 分钟时间。这意味着每轮比赛，两个玩家模型之间的推理结果超过 20000 个。以 AI Arena 的一个策略网络为例，一个相对较小的 MLP 需要大约 0.008 秒来执行一次前向传递，使用 zkCNN 证明该模型需要 0.6 秒，即，每采取一次动作就需要增加 1000 倍的计算。

这也意味着计算成本将增加 1000 倍。随着单元经济对链上服务变得越来越重要，开发人员必须平衡去中心化安全的价值与证明生成的实际成本。