以太坊共识算法 AI领先分析——Cortex

AI领先分析——Cortex

研究员：许家进

2018.5.9

前言

作为一个具有强烈政策导向的星域，人工智能研究的目的是产生一种能够以类似于人类智能的方式做出反应的新型机器。 该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，宏伟的人工智能工程是通过个体算法和大量数据实现的。 人工智能的发展需要算法的训练和开发。 现实情况是，算法研发的物力和人力资源分散，供需双方没有有效对接的良好机制。 区块链的诞生无疑提供了解决方案和技术支持。 同时，区块链也有自身的局限性，人工智能可以利用技术优势逐步改变区块链。

一、区块链推动人工智能发展

1. 提高人工智能算法的可解释性和可预测性。 上面说了，我们在试错学习的过程中需要大量的数据进行测试。 因此，通过区块链的分布式数据存储技术，可以提供清晰的审计追踪过程。 这不仅增加了算法的可信度，也增加了模型的可信度，同时也提供了清晰的路径来追踪机器的决策过程。

2. 提高AI算法的效率：当开发算法所需的数据引入区块链等加密、分布式、不可篡改的平台时，安全的数据共享意味着更多的数据和更多的训练数据，那么就会有更好的模型和更好的结果。

2、人工智能推动区块链发展

1、降低挖矿功耗：目前区块链的基本POW共识机制一直饱受诟病。 原因之一是耗电量大，而AI已被证明可以有效优化功耗。 例如，谷歌DeepMind可以预测数据中心PUE指标的趋势，从而指导制冷设备的配置优化，降低制冷闲置功耗。 苹果还将使用人工智能技术来解决电池耗电问题。 诚然，AI 算法开发的突破可能会被用于节省挖矿功率。

2、促进区块链的可扩展性：区块链的可扩展性仍然是一个绕不开的话题，更具体地说，是数据碎片化和数据冗余的问题。 AI的Joint Model（联合学习）将为处理数据冗余提供新的思路。

3. 提高效率：在保证数据安全的同时，区块链节点的验证也需要大量的时间或成本。 AI 或许可以开发出特定的算法，实时计算特定节点成为第一个执行特定任务的节点的概率，这样其他矿工就可以选择放弃该特定交易的努力，从而降低整体成本.

由此可见以太坊共识算法，AI与区块链的融合既有技术需求，也有现实可能性。我们的项目系列报道

将根据市场价值和受欢迎程度进行分析和跟踪。

本文首先介绍近期区块链+AI领域最火爆的项目Cortex（CTXC）。

项目介绍

一个真正去中心化的人工智能自治系统---Cortex的目标是创建一个真正去中心化的人工智能自治系统，在区块链上提供最先进的机器学习模型，用户可以使用Cortex区块链智能合约来推断模型。 Cortex 的目标之一还包括实现一个机器学习平台，允许用户在平台上发布任务并提交 AI DApp。

项目基本信息

上市以来价格变动趋势

上市以来，价格持续上涨，最高涨幅达230%，优于同期市场平均水平。

技术分析

1) 白皮书路线图

2018 年第一季度发行的 ERC20 代币

2018年Q1上线主流交易所

2018年Q3挖矿测试链（Bernard）上线

2019年Q1智能测试链（Dolores）上线

2019年Q2主链（Arnold）创世区块发布，销毁ERC20代币开始挖矿，兑换比例1:1

2）技术完成

为防止被同类竞品抄袭，项目会一直保持2-3个月的延迟公开代码。

Python：POC代码接近完成阶段，框架结构证明项目可行性

Github：2018/4/24，Cortex Labs在官方Github发布代号为“Silencer（消音器）”的POC）并制作了Demo讲解视频

手机团队正在移植手机上已有的POW集合，并跑通了Equihash和ETHash。 同时在开发OpenCL跳转POW

3）技术框架

链上推断共识，高度去中心化

主流的共识机制如 POW、POS、PBFT 等都是通过确定容错率的算法，预先确定每个节点达成的共识。 这些算法是确定性的，所以共识结果也是确定性的。 Cortex创造性地提出了适用于显卡智能推理共识的工程方案。 具体来说，所有节点根据训练好的人工智能算法模型的推断结果而非确定结果达成共识，从而完全保证了去中心化区块链的自治性。

搭建虚拟机CVM以太坊共识算法，兼容以太坊的虚拟机

CVM指令集完全兼容EVM，CVM也支持推理指令。 Cortex 将在 0xc0 处添加一条新的推理指令。 指令的输入是推断代码，输出是推断结果。

人工智能智能合约

Cortex的AI智能合约与普通智能合约的区别在于：AI智能合约涉及推理指令，需要所有节点对推理结果的结果达成一致。 在Cortex框架下，节点完成智能合约的执行流程如下：

所有节点通过查询模型索引，下载模型字符串和模型对应的数据参数，在存储层定位模型；

使用 Cortex 模型转换工具 (Cortex MRT) 将模型字符串转换为可执行代码；

通过Cortex提供的虚拟机CVM，实现可执行代码，所有节点广播共识结果。

后期脱离以太坊框架，销毁ERC-20代币，采用Endorphins

模拟以太坊中Gas的概念，记录AI智能合约的计算成本。 Endorphins是Cortex虚拟机在显卡层面的计算步长计费，Cortex Token（CTXC）会有相应的兑换比例。 每当用户发起执行 AI 智能合约的请求时，用户都需要支付一定数量的 Endorphins。 每笔支付所需的Endorphins数量取决于模型操作难度和模型排名。 Endorphins 的价格是由市场驱动的，从而与 CTXC 形成一个动态的转换率。 所需的相当于 Endorphins 的 CTXC 分为两部分，一是对矿工的打包费，二是对 AI 模型提供者的奖励。 同时，Cortex 会对支付给模型提供者的比例设定上限。

构建机器学习平台并连接到 AI DApps

Cortex 还将构建一个机器学习平台，允许用户在平台上发布任务、提交模型、通过 AI 智能合约进行推理以及创建自己的 AI DApp。 DApps将涵盖信息服务、金融、机器人助手等各个领域。

应用场景

Cortex为人工智能的发展提供底层技术和算法共享平台。 任何AI开发者和需求方都可以接入Cortex的DApp，实现与代币的无缝对接。 因此，本项目可应用于人工智能开发和推广的各个领域。 以下是项目白皮书中列出的应用程序。

信息服务

个性化推荐系统：根据用户画像和交易中显示/点击的日志，推荐符合用户兴趣的新闻；

图片搜索引擎：基于图片数据，检索相似图片；

新闻写作：基于文本语料库，自动生成相似的文本风格；

自动摘要：基于文本语料，生成摘要；

金融服务

信用评分：根据用户在线数据计算信用等级；

智能投顾：基于财务数据的自动投资决策推荐；

人工智能助手

自动问答：根据用户对话生成答案的聊天机器人；

行业知识图谱：医疗、咨询等行业的专业知识体系；

语音合成：根据用户的语音数据，自动生成风格相似的语音；

人脸属性识别：根据用户上传的年龄、性别、情绪等属性进行自动判断识别。

模拟环境

使用强化学习通过环境模拟预测模型的输出，实现自动驾驶和游戏的智能决策和验证

团队建设

核心人员

社区开发者

顾问团队

项目特点/优势

Cortex团队背景雄厚，是目前为数不多的在AI领域和区块链领域都拥有一线开发经验并取得可验证的优秀成果的项目团队。 同时，核心人员还拥有一线矿池、多数字资产钱包和挖矿软件开发经验。 在社区开发者中，占人工智能领域论文产出半壁江山的华人教授和研究人员每天都在讨论技术。 顾问团队还涵盖了技术、运营、投资、挖矿、政策等方面，密码学大师Whitfield Diffie的加入进一步提升了Cortex项目的想象力。 整体团队包括人工智能和加密货币专家，以及专业的营销团队，人员结构较为完整。

投资者背景

目前已获得比特大陆、FBG、Nirvana Capital、Node Capital、真格基金、DFund等机构的投资，同时吸引来自硅谷的Danhua、Dekcrypt、XRP Arlington、Coefficient、GBIC资本入驻。美国，以及来自欧洲的Connect和ShutterFund资本。 ，韩国的BlockWater和区块链投资俱乐部，香港的Super Mobile，Kenetic Capital，以及几乎所有的主流投资机构。

总结

Cortex项目的结构是对现有以太坊架构的技术影响比较大的。 目前以太坊的智能合约，如云速猫的应用，只能运行在全节点的CPU上，无法在现有智能合约的基础上开发各种存在人工智能计算问题的应用。 Cortex项目并没有提出扩展问题的解决方案，而是着重于智能合约计算和模型存储的扩展能力，因此会为生态中未来的开发者留下很大的想象空间。 项目成员在AI、区块链技术、数字货币钱包、挖矿等方面均有一线经验，顾问团队也非常强大。 同时赢得了众多国内外投资机构的青睐。 代币分布比较分散，超过一半的代币用于挖矿奖励，团队操纵的可能性不大。 总体而言，这是一个值得关注的人工智能与区块链相结合的项目。