Легенда гласит, что были времена, когда попасть в крипто-майнинг было проще простого. Это означает, что вам не нужно было продавать свою старую Toyota ради специального вычислительного оборудования. Просто загрузите клиент на свой ноутбук, подключитесь к сети и он включен.

Сатоши Накамото нравилось это счастливое равновесие, и он хотел, чтобы оно длилось как можно дольше.

В то время, до эры графических процессоров и последующего появления ASIC, выжимание мегахэша или около того из вашего процессора легко помогло бы вам получить вознаграждение за блок в 50 BTC. (в настоящее время ›350 000 долларов США)

Но эти дни давно прошли - майнинг криптовалют превратился в полноценную индустрию.

То, что когда-то было малоизвестным хобби для технических ботаников, теперь превратилось в беспощадный бизнес, где удержание на плаву требует регулярных дорогостоящих инвестиций.

Однако цель этой статьи не в том, чтобы судить, верен ли путь майнинга Proof of Work. Вместо этого мы попытаемся изучить некоторые вероятные альтернативы обучению искусственному интеллекту и их захватывающие последствия.

Но сначала давайте нарисуем картину того, как сейчас выглядит пространство для майнинга криптовалют. Если бы вы были новичком в добыче полезных ископаемых, вы бы быстро осознали несколько вещей.

Жесткая конкуренция усложняет задачу каждому майнеру

Как вы знаете, майнинговые блокчейны имеют свой механизм автоматической настройки в соответствии с конкурентами. Чем больше майнеров на блокчейне, тем сложнее становится майнинг. Буквально. Это усложняет задачу всем, но больше всего страдают мелкие горняки. Причина в том, что оборудование, которого раньше было достаточно для получения прибыли, теперь устарело, и, если вы не успеваете его обновлять, вас обязательно выгонят из игры по майнингу криптовалют.

Bitmain - один из известных производителей майнинга криптовалют со своей серией ASIC Antminer. Они выпускают новые модели несколько раз в год. Знаменитый S9 вышел летом 2017 года по цене 3000 долларов с его 14 TH / s. Он по-прежнему используется многими майнерами, хотя всего через несколько месяцев они выпустили Antminer S11 с улучшенной производительностью на 20,5 TH / s. А их последние модели T17 и S17 продаются по цене 952 и 1322 доллара за 40TH / s и 53 TH / s соответственно.

Итак, если бы вы приобрели S11 чуть более года назад, вы бы столкнулись с новыми конкурентами с удвоенной скоростью хеширования еще до того, как вы сможете выплатить свою старую установку.

Сатоши предвидел все это еще до того, как был добыт первый биткойн

«Сначала большинство пользователей использовали бы сетевые узлы, но по мере того, как сеть разрастается за определенную точку, она все больше и больше будет предоставляться специалистам с серверными фермами специализированного оборудования».

Волатильность прожигает дыры в карманах майнеров

Также указана цена токена. Очевидно, что вы, как майнер, сильно зависите от ценообразования. Криптовалюта - один из самых изменчивых классов активов. Например, 2018 год был заведомо медвежьим для всего пространства. Эфир потерпел ужасное падение на 94% с исторического максимума в 1450 долларов до 84 долларов в декабре. И это был не худший пример. Многие блокчейны PoW просто не могли восстановиться. Команды были распущены, и это привело к тому, что у многих майнеров остались мешки с монетами без ликвидности.

Конечно, у каждой монеты есть две стороны. Что происходит на бычьем рынке? К сожалению, это недолгий праздник. По мере роста оценки возможное вознаграждение привлекает больше интереса со стороны новых майнеров и увеличивает сложность, что снова приводит нас к вышеупомянутому пункту.

Отсутствие масштабируемости

Майнинг плохо масштабируется. Чтобы увеличить прибыль, вам нужно инвестировать в все новые и новые машины. Иногда вам нужно инвестировать, чтобы просто оставаться выше безубыточности. Лучше всего, если ваша личная скорость расширения превосходит скорость роста конкуренции, стратегия, которая часто оказывается слишком дорогой для обычных майнеров-любителей.

Proof of Work vs Proof of Stake

Доказательство работы (PoW) стало популярным, когда Биткойн начал набирать обороты, хотя сама концепция проверки с помощью вычислительного труда была впервые задумана еще в 1990-х годах. Краеугольный камень движения криптовалюты, он считался необходимым для сетевой безопасности, так как предоставлял надежный механизм для предотвращения возможной атаки 51%.

Затем люди изобрели другой подход - Proof of Stake (PoS). Он вращается вокруг идеи «кожи в игре» - проверяющий узел будет ставить свою криптовалюту в обмен на вознаграждение за блок. Если узел попытается сделать что-то забавное, он рискует потерять всю свою криптовалюту, поэтому нет стимула действовать злонамеренно. Принципиально другой механизм, в PoS нет необходимости в тяжелых вычислениях, а значит, майнинг становится избыточным.

Какой лучше? Однозначного ответа нет, поскольку оба алгоритма консенсуса имеют свои плюсы и минусы. Однако стоит отметить, что второй по величине блокчейн-проект, Ethereum, изучает эту возможность и объявил о планах перехода с PoW на PoS с их предстоящим крупным обновлением, получившим название Casper. Учитывая текущую скорость хеширования Ethereum, равную 176TH / с, можно с уверенностью сказать, что многие майнеры будут вынуждены искать альтернативы.

Так что же нам делать, если мы майнеры?

В декабре 2018 года медвежий рынок криптовалюты достиг точки, когда количество биткойн-майнеров перестало расти. Не намного лучше было и для других майнинговых блокчейнов. Отрицательная рентабельность инвестиций вынудила закрыть более 600 000 майнеров, а майнинговые гиганты GigaWatt объявили о банкротстве.

Уменьшающийся желтый кусок - это прибыль биткойн-майнеров за первые три квартала 2018 года.

И хотя в 2019 году ситуация для короля криптовалют (и блокчейнов PoW) пошла вверх, это просто показывает, что ни один майнер не застрахован от последствий медвежьего рынка.

Кроме того, конкуренция очень важна для потребителей (и для безопасности). Не так уж и круто, когда ты соревнуешься в море акул.

Но каким бы трудным это ни казалось в последнее время для майнеров, альтернатива может появиться в молодой нише с огромным потенциалом.

Машинное обучение. В последнее время так много шума. Но почему сейчас?

Концепция моделирования человеческого мозга с помощью машин начала набирать обороты в 1950-х годах.

Вскоре после этого компьютерные ученые подумали: «А что, если мы заставим машины учиться сами по себе?» Так родилась ветка машинного обучения.

Затем, после нескольких взлетов и падений в течение следующих десятилетий, машинное обучение получило новый импульс благодаря прогрессу в его собственной области - глубоком обучении. Подход заключался в создании искусственных нейронных сетей с несколькими скрытыми слоями между входным и выходным уровнями. Этот метод был вдохновлен тем, как наш человеческий мозг обрабатывает информацию.

Хватит краткого урока истории, давайте поговорим о том, где сейчас ИИ.

Возможно, вы слышали об AutoML - сокращение от Automated Machine Learning, эта технология предназначена для обучения ИИ тому, как создавать лучший ИИ.

В 2017 году интерес к AutoML резко возрос после открытия Google. В отчете говорится, что их алгоритм спроектировал архитектуры нейронных сетей наравне с их лучшими экспертами в области науки о данных. Некоторые истолковали новости как то, что люди больше не нужны в процессе создания ИИ… и это не будет слишком далеко от истины.

AutoML основан на поиске по нейронной архитектуре и очень тесно связан с ним. Если вам интересно, вот простое объяснение, как это работает, спасибо Джорджу Сейфу.

Проще говоря: пусть алгоритм захватывает разные блоки и объединяет их в сеть. Обучите и протестируйте эту сеть. Основываясь на своих результатах, настройте блоки, которые вы использовали для создания сети, и то, как вы их собираете!

При чем здесь майнинг и ваш монстр, пожирающий электричество?

Какими бы захватывающими ни были открытия AutoML и NAS, они не лишены недостатка - вычислительной мощности. Возвращаясь к примеру Google, их статья о NASNet объясняет, что потребовалось 450 графических процессоров и более 3 дней обучения, чтобы найти эту одну потрясающую архитектуру нейронной сети!

Это имеет смысл - алгоритм AutoML в основном тестирует различные подходы в архитектуре нейронной сети, чтобы увидеть, что лучше всего работает с текущей проблемой. И он продолжает этот процесс построения и тестирования нейронных сетей, пока не найдет решение.

В последние пару лет эта область постоянно развивалась. Исследователи приложили немало усилий, чтобы сделать NAS более эффективным. В то же время было разработано более нескольких отличных библиотек AutoML, некоторые из которых также имеют открытый исходный код.

Тем не менее, вычислительная мощность - это один из двух ограничивающих факторов в развитии ИИ, а второй - это данные, на которых нужно обучаться. Это одна из основных причин, по которым технологические гиганты, такие как Google, Facebook, Amazon, являются лидерами в области ИИ. Они владеют множеством мощных серверов, и их бизнес-модели предоставляют им неограниченный доступ к динамическим данным для обучения и экспериментов.

В 2018 году Google начал продавать свой сервис Cloud AutoML. Это отлично подходит для неспециалистов, поскольку позволяет им использовать самые современные технологии искусственного интеллекта, если они снабжают их достаточным количеством данных. Но это дорогое удовольствие - 20 долларов за час использования.

Это результат централизованных вычислительных ресурсов - у Google есть все, а значит, и возможность устанавливать цены по своему усмотрению.

Но что, если бы ресурсы, необходимые для этой передовой автоматизации в разработке ИИ, можно было бы распределить между несколькими небольшими игроками, а не только одним гигантом? Блокчейн выглядит очевидным ответом, поскольку он позволяет децентрализованным сетям работать масштабируемым образом без ущерба для безопасности.

Одним из примеров является сеть Голем. В настоящее время Golem использует бета-версию для создания децентрализованного рынка вычислительной мощности. В настоящее время его полезность сосредоточена в основном на рендеринге, в то время как команда стремится к варианту использования машинного обучения в будущем.

ScyNet - еще один проект, который может создать децентрализованный рынок вычислительной мощности. Описанная как открытая сеть для распределенного машинного обучения, ScyNet ориентирована исключительно на использование этой мощности для создания ИИ. Его инфраструктура основана на алгоритмах NAS, что делает ScyNet первой сетью ИИ, которая фактически предоставляет средства для создания ИИ. Это отличается от таких проектов, как SingularityNET, которые нацелены на децентрализованную сеть ИИ, но полностью оставляют процесс создания ИИ на усмотрение специалистов по данным и опытных инженеров.

По сути, ставка ScyNet заключается в том, что свободный децентрализованный рынок обеспечит справедливое ценообразование, обусловленное естественным равновесием спроса и предложения на вычислительные мощности.

ScyNet.ai все еще находится в зачаточном состоянии, но он настроен на то, чтобы стать децентрализованным рынком искусственного интеллекта будущего. Для этого он использует протокол блокчейна для создания экосистемы взаимосвязанных взаимовыгодных узлов. Платформа разработки будет работать на служебном токене, который стимулирует узлы участвовать в открытой экономике данных, вычислительной мощности и решениях ИИ. Протокол блокчейн также обеспечивает проверку производительности для агентов ИИ, что означает, что внешние клиенты будут знать, что они платят именно за то, что получают.

И последнее, но не менее важное: ScyNet имеет открытый исходный код, и любой желающий может присоединиться к нему бесплатно. Предоставляя распределенные средства для автоматизированного машинного обучения, он открывает барьер для множества людей, которые в противном случае не смогли бы воспользоваться новейшими технологиями искусственного интеллекта. Применение такой сети может быть бесчисленным - от прогнозирования цен на крипторынках до получения медицинских изображений для диагностики, обработки естественного языка и даже беспилотных автомобилей.

Майнинг криптовалюты был способом зарабатывать деньги, а также поддерживал дело - будь то децентрализация и безопасность твердых денег или создание платформы для цифровых игр с котятами. Но если вы хотите оставаться на шаг впереди, воспользуйтесь менталитетом обучения и исследуйте текущее состояние искусственного интеллекта и глубокого обучения. Поддержка открытого демократического ИИ, имеющего практически неограниченное количество вариантов использования, также становится реальной бизнес-моделью.

Так что пока не выбрасывайте свою установку. У ИИ светлое будущее, и ваша машина может стать его частью.