Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một phần trung tâm trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Các trợ lý cá nhân như Google Assistant và Siri dựa vào AI để xử lý đầu vào bằng giọng nói. Công cụ đề xuất đề xuất bài hát, nhà hàng hoặc câu chuyện tin tức cũng được hỗ trợ bởi AI. Sau đó, có những dự án gây chú ý như AlphaGo, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để đánh bại người chơi là con người trong một trong những trò chơi chiến lược phức tạp nhất từng được tạo ra.

Có một chút nghi ngờ rằng chúng ta đang bước vào một tương lai được hỗ trợ bởi AI. Một số tổ chức thậm chí đang sử dụng nó để quét bệnh và tìm kiếm ngoại hành tinh. Nhưng chi phí để chạy các ứng dụng này là khó bỏ qua. Nhiều công ty khởi nghiệp chi tới 20-30% số tiền tài trợ của họ chỉ riêng chi phí vận hành phần cứng.

DeepBrain Chain hy vọng sẽ giải quyết vấn đề tăng chi phí xử lý bằng cách kết hợp công nghệ blockchain với trí tuệ nhân tạo. Các ước tính ban đầu cho thấy các doanh nghiệp có thể tiết kiệm tới 70% bằng cách mua dữ liệu và sức mạnh xử lý thông qua DeepBrain thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng họ.

Gần đây, nhóm DeepBrain Chain đã công bố lần đầu tiên chạy thành công các mô hình AI trên testnet, báo hiệu các bước ban đầu của dự án để có thể công khai.

Các vấn đề về chi phí

Hơn 5.000 công ty khởi nghiệp về AI đã ra mắt trong 5 năm qua. Máy quét liên doanh báo cáo tài trợ cho các dự án này có tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 83%, đạt hơn 14 tỷ đô la vào năm 2017. Quý 1 năm 2018 có mức tài trợ kỷ lục 2,5 tỷ đô la trong toàn ngành, tăng 11% so với quý 1 năm 2017.

AlphaGo là một trong những ứng dụng nổi tiếng nhất của học sâu và trí tuệ nhân tạo. Nhà phát triển của nó, DeepMind, đã được Google mua vào năm 2014. Bất chấp những thành công được công bố rộng rãi của liên doanh, DeepMind vẫn tiếp tục đăng thiệt hại tài chính mỗi năm, chỉ tính riêng năm 2016 đã phải gánh khoản nợ hơn 162 triệu USD.

Chi phí hoạt động và phí pháp lý đóng một vai trò quan trọng trong tình trạng tài chính của DeepMind, nhưng việc chạy AlphaGo cũng không hề rẻ. Phiên bản AlphaGo chơi cờ vây chuyên nghiệp Hàn Quốc Lee Sedol chạy trên 1.920 bộ vi xử lý tiêu chuẩn và 280 GPU sửa đổi, góp phần tạo ra chi phí vận hành là 3.000 đô la cho một trò chơi..

Để bất kỳ mô hình AI nào hoạt động với độ chính xác đáng kể đòi hỏi hàng nghìn giờ đào tạo. Có thể dễ dàng thấy cách các doanh nghiệp AI có thể tính toán các hóa đơn phần cứng cao trong nỗ lực tung ra một sản phẩm trí tuệ nhân tạo duy nhất.

Các công ty khác làm việc với máy học và trí tuệ nhân tạo cũng gặp phải những vấn đề tương tự như DeepMind. Hầu hết trong số họ không thể dựa vào túi không đáy của một công ty mẹ có quy mô như Google để giữ cho họ được tài trợ. Cắt giảm chi phí là rất quan trọng để tiếp tục hoạt động và 30% dành cho phần cứng là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.

Tài trợ cho AI từ 2011-2018 – Hình ảnh qua venturescanner.com

Nhập chuỗi DeepBrain

Công nghệ chuỗi khối là giải pháp hoàn hảo để hạn chế chi phí gia tăng của việc chạy các ứng dụng AI. Đó là một lĩnh vực phát triển nhanh, có thể mở rộng và sinh lời, đã bắt đầu xâm nhập vào xu hướng chủ đạo, nhờ sự phổ biến của tiền điện tử.

DeepBrain Chain sẽ hoạt động như một thị trường phi tập trung cho dữ liệu và sức mạnh xử lý. Nó hiện đang chạy trên Chuỗi khối NEO nhưng sẽ tách thành sidechain của riêng nó khi mainnet phát hành. Sau đó, doanh nghiệp có thể mua lượng công suất xử lý cần thiết để chạy các ứng dụng của họ mà không cần phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng chuyên dụng của riêng họ.

DeepBrain sẽ đáp ứng nhu cầu của các tổ chức này bằng cách cung cấp một mạng linh hoạt, hiệu suất cao, độ trễ thấp, bảo vệ quyền riêng tư thông qua phân quyền và mã hóa. Ước tính ban đầu dự kiến ​​tiết kiệm chi phí ít nhất 70% cho hầu hết khách hàng.

Testnet thành công

Vào ngày 3 tháng 6 năm 2018, nhóm phát triển của DeepBrain Chain đã chạy thành công ba loại mô hình đào tạo AI trong thế giới thực trên mạng thử nghiệm riêng. Kết quả của bài kiểm tra này không được công bố, nhưng mục đích không phải để kiểm tra AI, chỉ kiểm tra khả năng của mạng kiểm tra để chạy các chương trình trong môi trường làm việc.

Thử nghiệm thành công đầu tiên là cơ sở dữ liệu được sửa đổi của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (MNIST), một loại “Hello World” dành cho máy học. Nhóm DeepBrain đã chạy MNIST thành công trên testnet với một tập hợp con giới hạn 250 hình ảnh.

Bài kiểm tra MNIST đầy đủ bao gồm 60.000 hình ảnh các chữ số viết tay được lấy mẫu từ học sinh trung học và nhân viên Cục điều tra dân số Hoa Kỳ. AI phải sử dụng nhận dạng hình ảnh trên mỗi lần quét để giải thích các dấu hiệu và xác định chính xác nhiều số nhất có thể.

Thử nghiệm AI thứ hai là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên được chạy bằng cách sử dụng Mạng thần kinh hợp pháp (CNN). CNN phân tích hình ảnh dưới dạng các nhóm pixel tại một thời điểm, cho phép nó phát hiện các hình dạng và cạnh bằng cách so sánh sự khác biệt trong dữ liệu ma trận. Khi được giao nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ, CNN có thể “nhìn thấy” các từ trong tài liệu và giải mã các nghĩa đơn giản từ ngữ cảnh.

Cuối cùng, nhóm DeepBrain đã chạy thành công mô hình phân loại văn bản tiếng Trung bằng cách sử dụng phiên bản doc2vector được đào tạo trước. Chương trình này là một phần mở rộng của word2vec xây dựng nhúng từ từ các tài liệu văn bản được quét. Mô hình này thường được sử dụng để tái tạo lại ngữ cảnh ngôn ngữ từ đầu vào tài liệu, về cơ bản cho phép mạng nơ-ron hiểu ngôn ngữ viết.

Lộ trình và Các cột mốc

Vào tháng 1 năm 2018, DeepBrain đã công bố quan hệ đối tác với người được cấp phép của Disney trên một loạt  Đồ chơi chuột Mickey nghe và phản hồi đầu vào bằng giọng nói. Robot giáo dục đã xuất xưởng hơn 3 triệu chiếc trong năm 2017. DeepBrain sẽ hỗ trợ nâng cấp khả năng học tập cho lần chạy sản phẩm tiếp theo của nó.

Sự kiện sắp tới đáng chú ý nhất là sự ra mắt của mạng thử nghiệm DeepBrain Chain được lên lịch vào cuối tháng 6. Với sự thành công của các thử nghiệm ban đầu, nhóm nghiên cứu cảm thấy sản phẩm đã sẵn sàng để chấp nhận các ứng dụng công khai. Bản phát hành mainnet sẽ tiếp theo vài tháng sau đó với dự kiến ​​ra mắt vào tháng 10 năm 2018.

Các Dự án Skynet đã được khai trương vào giữa tháng 6 năm 2018 để giúp củng cố mạng lưới chuẩn bị ra mắt công chúng. Người dùng đáp ứng các yêu cầu phần cứng có thể đăng ký tham gia Skynet và kiếm quyền ưu tiên khai thác mạng chính, thêm điểm nút đồng thuận và sử dụng miễn phí tài nguyên DeepBrain trong khi Dự án Skynet đang hoạt động.

DeepBrain Chain đã tạo ra một sự hợp tác với SingularityNET, một giải pháp ngăn xếp AI mở, phi tập trung nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào trí tuệ nhân tạo. Liên minh sẽ cho phép chia sẻ dữ liệu và dịch vụ xử lý giữa cả hai nền tảng thông qua một khuôn khổ mà các nhóm hiện đang xây dựng.

Lộ trình của DeepBrain Chain mang nền tảng thông qua việc ra mắt mạng chính vào tháng 10 năm 2018 và bao gồm thử nghiệm và cải tiến trong suốt năm 2019.

Tương lai của DeepBrain Chain

DeepBrain Chain là nền tảng điện toán AI dựa trên blockchain đầu tiên trên thế giới và nó đến đúng lúc để tận dụng một ngành công nghiệp đang bùng nổ.

Hai gã khổng lồ công nghệ Google và Baidu đã chi từ 20-30 tỷ USD cho việc phát triển AI. Bản thân ngành công nghiệp có thể có giá trị hơn một nghìn tỷ đô la vào năm 2035. Nói cách khác, doanh thu xuất khẩu dầu ròng của OPEC đạt mức cao nhất thời hiện đại là 917 tỷ đô la vào năm 2012 và đã giảm gần một nửa kể từ đó..

DeepBrain Chain hiện đang tập trung nhiều nỗ lực vào các doanh nghiệp ở Trung Quốc, một quốc gia đĩnh đạc để trở thành công ty hàng đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo. Giám đốc điều hành DeepBrain, He Yong, cho rằng điều này là do việc thu thập và sử dụng dữ liệu ở Trung Quốc dễ dàng như thế nào so với các quốc gia khác.

Có một số lo ngại về khả năng và sự sẵn sàng của DeepBrain để mở rộng sang các lãnh thổ khác, đặc biệt là Châu Âu và Hoa Kỳ. Như mối quan hệ đối tác với SingularityNET cho thấy, DeepBrain Chain không có ý định duy trì một dự án tập trung vào Trung Quốc mãi mãi.

Cho đến nay, tương lai có vẻ tươi sáng cho DeepBrain Chain. Nó đã có một vị trí trong các tính năng của chúng tôi trên các dự án NEO thú vị và các dự án blockchain AI đầy hứa hẹn đầu năm nay. Nếu việc ra mắt testnet và mainnet diễn ra suôn sẻ, thì DeepBrain Chain có thể là dự án đầu tiên mà các công ty hướng đến khi tìm nguồn cung ứng các quan hệ đối tác AI.

Có liên quan: Blockchain và trí tuệ nhân tạo: Lợi ích của AI phân cấp