แกะแนวคิดวิธีทลายขีดจำกัดของ AI ด้วยพลังการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ในแบบของ “Gensyn”
ในบทความนี้มาแกะแนวคิดของ “Gensyn” บริษัทที่มุ่งมั่นจะปฏิวัติการพัฒนา AI ผ่านโปรโตคอล Machine Learning ด้วยเทคนิคแบบกระจายศูนย์ ช่วยให้โมเดล AI สามารถฝึกฝนบนอุปกรณ์คำนวณใดก็ได้ ซึ่งได้นำเสนอวิสัยทัศน์ที่น่าสนใจไว้ที่งาน REDeFiNE TOMORROW 2024 ในช่วงที่ Ben Fielding, Co-founder ของ Gensyn พูดคุยกับ Cheryl Chan, Partner จาก Dragonfly
Gensyn สร้างแนวทางที่ช่วยให้หลุดพ้นจากข้อจำกัดของคลาวด์ (ระบบรวมศูนย์)
- Gensyn คือบริษัทที่มุ่งปฏิวัติการพัฒนา AI ผ่านโปรโตคอล Machine Learning ที่ประมวลผลแบบกระจายศูนย์ (Decentralized machine learning protocol)
- Gensyn สร้างโครงสร้างพื้นฐานแบบ Open-Source ที่ช่วยให้เข้าถึงระบบการประมวลผลได้ทั่วโลก (GPU, TPU, CPU) เพื่อใช้ในงานด้าน Machine Learning จึงช่วยขจัดข้อจำกัดและลดต้นทุนที่สูงจากผู้ให้บริการระบบคลาวด์แบบรวมศูนย์ ส่งเสริมการเข้าถึงที่กว้างขึ้น
เทคโนโลยีการเข้าถึงแบบอัตโนมัติของ Gensyn
- Gensyn แทนที่กระบวนการแบบ Manual เช่น สัญญาทางกฎหมายและการจัดการบัญชีด้วยการเข้าถึงแบบโปรแกรมได้ (Programmatic Access) หรือใช้โค้ด
- เมื่องานเสร็จสิ้น การชำระเงินจะถูกเรียกเก็บโดยอัตโนมัติ ช่วยให้กระบวนการทำงานราบรื่นยิ่งขึ้น
Gensyn ผลักดันมาตรฐานแบบเปิดและการกำหนดราคาที่เป็นธรรม
- Gensyn เน้นย้ำถึงความสำคัญของมาตรฐานแบบเปิดสำหรับการโต้ตอบของ Machine Learning คล้ายกับ TCP/IP ของอินเทอร์เน็ต
- ด้วยความเชื่อในมาตรฐานแบบเปิดสำหรับการโต้ตอบ AI คล้ายกับ TCP/IP ของอินเทอร์เน็ตช่วยให้มั่นใจถึงราคาที่ยุติธรรมและความสามารถในการทำงานร่วมกันได้
- โปรโตคอลของพวกเขามีการผสานรวมกับการบัญชีทรัพยากรเพื่อการกำหนดราคาที่เป็นธรรมและจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ
มุ่งเน้นไปที่การฝึกและเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
- Gensyn มุ่งเน้นไปที่การฝึกโมเดลแบบ On-chain ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้การประมวลผลหรือใช้ทรัพยากรคำนวนมาก แต่มีความสำคัญต่อการพัฒนา AI ขั้นสูง
- Gensyn มองการณ์ไกลไปถึงอนาคตที่โมเดล AI จะได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องผ่านการโต้ตอบกับผู้ใช้ เหมือนอย่างที่อินเตอร์เน็ตมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
ระบบตรวจสอบที่เชื่อถือได้โดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์
- โปรโตคอลของ Gensyn ประกอบด้วยระบบตรวจสอบที่รับประกันว่ามีการดำเนินการตามคำขออย่างถูกต้อง โดยทำได้ผ่านการผสมผสานผ่านหลักฐานการเข้ารหัส (Cryptographic proofs), การตรวจสอบความน่าจะเป็น (Probabilistic checks) และแรงจูงใจเชิงทฤษฎีเกม (Game-theoretic incentives) เพื่อให้แน่ใจว่างานจะดำเนินการอย่างถูกต้องโดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์
- Gensyn ได้พัฒนา Library ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตัวเองเพื่อการดำเนินงานด้าน Machine Learning ที่สามารถทำซ้ำ (Reproducibility) และโมเดลให้ผลลัพธ์ที่แน่นอน (Deterministic) ซึ่ง Gensyn วางแผนที่จะเปิดเป็น Open-source ในอนาคต
สร้างรากฐานเทคโนโลยีให้แข็งแรงเป็นอันดับแรก
- Gensyn ให้ความสำคัญกับการพัฒนาฟังก์ชันการทำงานหลัก เช่น การสื่อสารและความพร้อมใช้งานของข้อมูล ก่อนที่จะเปิดตัว Testnet หรือ Mainnet
- Gensyn กำลังรับสมัครบุคลากรที่มีความสามารถด้าน AI และระบบแบบศูนย์ เพื่อสร้างทีมงานที่สามารถเชื่อมช่องว่างระหว่าง Crypto และ AI
เป้าหมายระยะยาวของ Gensyn
เป้าหมายระยะยาวของ Gensyn คือการสร้างการโต้ตอบที่ราบรื่นระหว่างมนุษย์กับโมเดล Machine Learning โดยที่ฐานความรู้ทั้งหมดของมนุษย์จะกลายเป็นพื้นที่ของข้อมูล (Embedding space) ขนาดใหญ่ ที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบและอัปเดตได้อย่างต่อเนื่องผ่านตัวแทนอย่าง AI Agents ซึ่งในกรณีของ Gensyn ตัวแทน หรือ AI Agent จะทำหน้าที่เป็นตัวกลางที่ช่วยให้ผู้ใช้อัปเดตและเข้าถึงฐานข้อมูล
นอกจากนี้ Gensyn ยินดีร่วมงานกับผู้ที่ทำงานด้านเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง และเปิดกว้างสำหรับการหารือและทดสอบแนวคิดร่วมกัน เพื่อสร้างอนาคตระยะยาวของการประมวลผลโดยใช้ AI
รับชมทั้งหมดที่ Youtube: https://youtu.be/9HXSWiuNPs4?si=4zJk5I_CXeYkRgjS