MATRIX AI Network の特徴をわかりやすく解説 — とまと農園
こんにちは！MATRIXコミュマネのふーにーまんです！
今回もなんと、とまと農園 (@tomatochem)さんに記事を書いていただきました！！MATRIX博士！！とまと！！と・ま・と！リ・コ・ピ・ン！
ややこしい内容をすごくわかりやすくまとめていて、かつ個人分析もしていますので、一読の価値ハイパーありです！
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今回はMATRIX AI Networkの特徴について簡単に書いてみたいと思います！
皆さんMATRIXについてどのようなイメージをお持ちでしょうか？
簡単にまとめてみると、
AIを用いてスケーラブルかつ安全でプログラムの必要もなく使えるパブリックプラットホー･･･
わかります。
AIにスケーラビリティにプラットホーム･･･バズワードだらけで他のプロジェクトとの違いがイマイチわからないですよね。
と、いうことで！この記事ではAIのイメージをできるだけ掴めるようにしながら、MATRIXが掲げている5つの強みである
1. 独自アルゴリズム
2. ワームホールネットワーク
3. ダーウィン的進化
4. アイジス
5. インテリジェントコントラクト
を1つずつ簡単に説明していきたいと思います。太字だけでも読んで～笑
1. 独自アルゴリズム
MATRIXが持つ独自性のうちの１つとして、“PoWマイニングにおいて消費する電力(計算力)を医療/工学/財務分野などで用いられるデータ解析/予測に用いることができる”点が挙げられます。
BTCをはじめとして、マイニングにおける多大な電力消費は度々欠点として指摘されることがあります。
しかし、MATRIXにおいては、マイナーが実需要のある計算処理を行うことでマイニングが同時に成立するシステムを構築しています！
医療分野におけるMATRIXの使用例についてはこちらの記事をご覧ください。
→記事：MATRIX AI Network: マイニングによって医学分野での価値創造を
2. ワームホールネットワーク
さて、上述のようにMATRIXではPoWマイニングによってMANトークンを採掘します。
PoWといえば代表はビットコインですが、ご存知の通り送金は遅くスケーラビリティが問題となっています。
MATRIXではハイブリッドPoW-PoSというコンセンサスを用いて、高速通信を実現します。
ここではあるルールのもとで確率的(PoS)にノードネットワークをクラスター化 (および階層化)していきます。
階層化を行うことでいわばリーダーのようなノードクラスターを作り、全ノードの決定(承認)を高速化していこう！というスタイルです(リップルみたいな)。
ただ普通そのようにリーダーを作ることは中央集権的な構造を作ることに相当します。
MATRIXでは中央組織(Ripple社みたいな)が存在せず、”AIによって動的に最適化されるルール”によってクラスター化が行われていくので分散化された高速ネットワークを構築することができるのです(次項へ！)。
3. ダーウィン的進化
上述のAIによってルールが動的に最適化される、とはどういうことでしょう？
一言でいえば”学習”です。MATRIXではアルゴリズムに機械学習を取り入れることでアルゴリズム自体が過去から学習し、どんどん”進化”していきます。
機械学習を取り入れたことでMATRIXは過去の蓄積から現在の”最適解っぽいもの”に柔軟に適応できる能力を持っています。
(例えば、AIであるアルファ碁(AlphaGo)は対戦をすればするほど過去データの蓄積から学習し、強くなっていきますね。)
この能力によってMATRIXが強調していることの1つは”絶対にハードフォークを起こさない”という点です。学習によって常に変化しているのでハードフォークをする必要がないのです。
MATRIXのCEOは現在も大学で研究を行っている機械学習の専門家であり、↑のような感じでいたるところにサクサクと道具としてAIが導入されています。
アレクサ、最適化して～みたいな(違う
4. アイジス (Aegis)
アイジスとは･･･？調べたところギリシャ神話に出てくる盾の名前だそうです。おしゃれか
現在公開されているホワイトペーパーは21ページですが、このうち一番長く7ページに渡って記述されているのがセキュリティについてです。
セキュリティについては内容が盛りだくさんだったので一番面白いと思った部分のみ紹介させていただきます。
さて、あなたがスマートコントラクトのプログラムをMATRIX上で書き終えたとします。
バグもない、動く、よし大丈夫。
しかし、ここでセキュリティも確保されているかどうかはわかりません。
最近のモナコインやVergeのように攻撃を受けたら？また他の攻撃の可能性は？
そこでMATRIXでは”AIによってハッカープログラムを自動生成し、実際に攻撃させてみる”ことでセキュリティチェックを行います(画像右下)。
この攻撃に耐えない場合はさらにプログラムを改良していきます(この過程でもAIを使用)。
ちなみにこのハッカープログラムの生成はGAN (Generative Adversarial Network)という技術を使っているのですが、ツイッターでGANを用いたアニメキャラの自動生成がバズっていたので見たことがある方も多いかもしれません。これおもしろいですよね～
https://twitter.com/lark1115caster/status/1002542499087302658?s=21
5. インテリジェントコントラクト
やっと最後です！笑
さて、前章ではプログラムを書く話をしました。
ちなみに僕はコード書けません、やってみたいことはありますけど。
そうゆう潜在需要は拾わにゃ損損！ということでMATRIXは自然言語によるプログラミングが可能です。
どうやったらそんなことができるでしょう？
1) 入力情報の分析 (Convolutional Neural Network, CNN)
2) コードの生成 (Recurrent Neural Network. RNN)
です。
前者はよく画像認識とかで使われている技術になります。
(グーグル認証でよく車を全部選べとか言われますね、人間の認識データを集めているのです)
RNNは文章生成や画像生成に用いられているそうですよ(ググった
ちなみに現在はビッグデータとしてイーサリアムのオープンソースコードを用いています。
さて！少しはMATRIX AI Networkの雰囲気が伝わりましたでしょうか。
もしそうであれば幸いです。
ま～ん
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以上、とまと先生によるMATRIXの特徴紹介でした！！
今後も彼によるレベルの高い記事が・・・・楽しみ！！
ま～ん！！
彼のツイッターフォロー推薦です。
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