Khoa học & Sáng tạo
#1
Tăng tốc độ truyền phát tín hiệu nhờ “siêu vật liệu” graphen


Một thí nghiệm mới phát hiện một lớp phân tử graphen có khả năng đẩy tốc độ truyền phát tín hiệu nhanh hơn 1000 lần, từ gigaherzt (GHz, 1 GHz tương đương tần số 1 tỉ Hz) đến teraherzt (THz). Tức là số tín hiệu truyền đi trong một giây sẽ nhiều hơn gấp một nghìn lần so với trước đây. Nghiên cứu đăng tải trên tạp chí Nature.



[Image: 091018_MT_graphene_feat.jpg]
Ảnh: Một thí nghiệm mới cho thấy khả năng đặc biệt của graphen: biến đổi tín hiệu đầu vào (màu đỏ) thành các tín hiệu tần số cao hơn (màu vàng, lục, lam).


Graphen hay graphene là tấm phẳng dày bằng một lớp nguyên tử của các nguyên tử carbon với liên kết sp2 tạo thành dàn tinh thể hình tổ ong. Tên gọi của nó được ghép từ "graphit" (than chì) và hậu tố "-en" (tiếng Anh là "-ene"); trong đó chính than chì là do nhiều tấm graphen ghép lại.

Các sóng điện từ ở tần số teraherzt vô cùng khó tạo ra, cũng như khiến các linh kiện silicon truyền thống gặp rất nhiều khó khăn khi xử lý. Tuy nhiên, các thiết bị sử dụng nguyên liệu graphen không chỉ dễ dàng trong xử lý sóng teraherzt mà còn có tốc độ nhanh hơn rất nhiều các thiết bị hiện tại.

Nhà vật lý học Dmitry Turchinovich (ĐH Duisburg-Essen, Đức) cùng các cộng sử đã thử nghiệm khả năng sản sinh sóng teraherzt của graphen bằng cách truyền vào tấm graphene một bức xạ 300 GHz. Khi các bước sóng truyền tới, các electron trong phân tử graphen sẽ nóng lên và nguội đi nhanh chóng, giải phóng các bước sóng có tần số cao hơn sóng đi vào gấp 7 lần. Đây được coi là kì tích thứ hai mà graphene đã tạo ra. Graphene vốn đã được coi là một “siêu vật liệu” có những khả năng phi thường, ví dụ như dẫn dòng điện mà không cần điện trở.

Các tín hiệu 300 GHz chuyển đổi qua tấm graphen lần thứ thứ một nghìn, mười nghìn và trăm nghìn đã đạt được những tần số cực cao tương ứng là 0.9, 1.5 và 2.1 THz (1 THz= 1000 GHz). Tỉ lệ chuyển đổi này vẫn còn khá nhỏ nhưng xét trên điều kiện là một tấm kim loại đơn thì lại rất đáng kể.




[Image: 091018_MT_graphene_inline_370_1.png]
Ảnh: Các bước sóng 300 GHz (màu đen) đi qua tấm graphen được chuyến hóa thành các bước sóng cấp terahertz cao gấp ba, năm và bảy lần (tương ứng: màu đỏ, lục, lam) tần số ban đầu.


Các linh kiện máy tính bằng graphen với tốc độ truyền thông tin ở mức teraherzt hứa hẹn được sử dụng trong các siêu máy tính với tốc độ xử lý rất cao và các thiết bị nano siêu tốc trong tương lai.
 

Phạm Nhật lược dịch
(ScienceNews.org)

18/09/2018
tiasang.com.vn
Reply
#2
AI và Blockchain chả liên quan gì đến nhau cả


Theo định nghĩa của Wikipedia thì Blockchain là :
Blockchain (chuỗi khối), tên ban đầu block chain là một cơ sở dữ liệu phân cấp lưu trữ thông tin trong các khối thông tin được liên kết với nhau bằng mã hóa và mở rộng theo thời gian. Mỗi khối thông tin đều chứa thông tin về thời gian khởi tạo và được liên kết tới khối trước đó, kèm một mã thời gian và dữ liệu giao dịch. Blockchain được thiết kế để chống lại việc thay đổi của dữ liệu: Một khi dữ liệu đã được mạng lưới chấp nhận thì sẽ không có cách nào thay đổi được nó.
Tương tự như vậy, Wikipedia định nghĩa Trí tuệ nhân tạo là:
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (tiếng Anh: artificial intelligence hay machine intelligence, thường được viết tắt là AI) là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
[img=681x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2019/03/ai-blockchain.png[/img]
Và , theo báo cáo của Kailash Nadh tại LiveMint, hai công nghệ này chẳng hề liên quan đến nhau – và không nên đánh đồng với nhau.
Kiểm tra gần như bất kỳ whitepaper nào cho một đợt mở bán ICO từ năm 2017 hoặc 2018 và rất có thể bạn sẽ thấy rằng dự án có kế hoạch kết hợp “kỳ diệu” giữa blockchain với trí tuệ nhân tạo để không chỉ cung cấp giải pháp kinh doanh mà còn giải quyết tất cả vấn đề của thế giới. Ném vào một số hình ảnh chứng khoán của các phi hành gia và robot, và bạn đã có được một bản whitepaper dự án hoàn chỉnh.
Đáng buồn thay, mặc dù thị trường đã trưởng thành, chúng ta vẫn không thể thay đổi định kiến nặng nề này: những blockchain sẽ luôn đi liền với hình ảnh robot và trí tuệ nhân tạo. Như Nadh đã lưu ý, AI sau này sẽ là một thuật ngữ bao gồm rất nhiều khái niệm, kỹ thuật và công nghệ, tất cả đều nhằm mục đích làm cho máy tính hoạt động theo một cách thông minh. Trong khi đó, blockchain đã được chọn là một thuật ngữ bao gồm tất cả mọi thứ liên quan đến tiền điện tử hoặc công nghệ sổ cái phân tán, điều này nghe có vẻ tốt hơn nhiều đối với hệ thống tài chính kế thừa so với Bitcoin (BTC) một đồng tiền kỹ thuật số không yêu cầu bên thứ ba đáng tin cậy và nguồn cung hữu hạn.
Liệu blockchain và trí tuệ nhân tạo có bao giờ kết hợp với nhau theo cách chúng ta vẫn thường nhầm tưởng hay không? Có thể – nhưng chỉ khi những robot đạt đến một mức độ trí tuệ nhân tạo nhất định để có thể quét con chip trong tay bạn để đảm bảo tất cả các giao dịch đã được xác minh của bạn trên blockchain cá nhân – hay nói cách khác: vẫn còn xa.
Reply
#3
Phát Minh Cuối Cùng – (Phần 5) Trí tuệ nhân tạo và sự cáo chung của kỷ nguyên con người

CHƯƠNG TRÌNH VIẾT CHƯƠNG TRÌNH
. . . chúng ta bắt đầu phụ thuộc vào máy tính để phát triển thế hệ máy tính mới , thế hệ này lại giúp chúng ta chế tạo những thứ có độ phức tạp cao hơn hẳn . Thế nhưng chúng ta vẫn chưa hiểu rõ quá trình này – nó đang vượt trước chúng ta .
Hiện nay chúng ta sử dụng nhiều chương trình để tạo ra những máy tính chạy nhanh hơn , do đó quá trình diễn ra nhanh hơn . Đó là điểm khiến con người bối rối – công nghệ đang hồi tiếp chính nó , và chúng ta đang cất cánh . Chúng ta đang ở thời điểm giống như khi các cơ thể đơn bào bắt đầu tiến hóa thành các cơ thể đa bào . Chúng ta là những con amip và chúng ta không thể hiểu nổi mình đang tạo ra thứ quái gì . “
 DANNY HILLIS , NHÀ SÁNG LẬP CÔNG TY THINKING MACHINES
Bạn và tôi sống trong một thời kỳ thú vị và nhạy cảm của lịch sử con người . Đến khoảng năm 2030 , chưa đầy một thế hệ tính từ bây giờ , chúng ta sẽ bước vào cuộc thử thách để tồn tại và sống sót trên Trái đất cùng với các cỗ máy siêu thông minh . Các nhà lý thuyết AI , hết lần này đến lần khác , đều trở lại với một vài để tài mà cấp bách nhất trong đó vẫn là : chúng ta cần một khoa học để biểu máy tính.
Cho đến giờ chúng ta đã khảo sát một kịch bản thảm họa với cái tên “Đứa trẻ Bận rộn” . Chúng ta đã nói về một số sức mạnh đặc biệt mà AI có thể có khi nó đạt đến và vượt qua trí tuệ con người trong quá trình vòng lặp tự cải tiến , những sức mạnh bao gồm khả năng tự nhân bản , cùng nhau giải quyết vấn đề , tính toán siêu nhanh , chạy 24 / 7 , giả vờ thân thiện , giả chết và hơn thế . Chúng ta đã giả định rằng siêu trí tuệ nhân tạo sẽ không thỏa mãn với việc tiếp tục bị cô lập , các động lực và trí thông minh của nó sẽ vươn ra ngoài thế giới và đặt ra nguy cơ cho sự tồn tại của chúng ta .
Nhưng tại sao một máy tính lại có động lực ? Tại sao chúng đặt ra nguy cơ cho chúng ta ? Để trả lời những câu hỏi đó , chúng ta cần tiên đoán AI sẽ có những hành vi ở cấp độ nào . May mắn là có một người đã đặt nền móng cho chúng ta . Chế tạo một robot chơi cờ thì không thể gây nguy hiểm cho ai , đúng không nào ? , một robot như thế thực ra vẫn là tai họa , trừ phi nó được thiết kế rất căn thận .
Thiếu những sự phòng ngừa đặc biệt , nó sẽ cho là lại việc bị tắt nguồn , sẽ thử thâm nhập vào các máy tính khác và nhân bản , sẽ cố đoạt lấy các loại tài nguyên mà không quan tâm đến sự an toàn của bất kỳ ai . Nhưng lối cư xử tai hại như trên sẽ xảy ra , không phụ thuộc vào cách nó được lập trình , mà vào bản chất tự nhiên của các hệ thống hướng đích.
 Tác giả của đoạn văn trên là Steve Omohundro . Cao , cân đối , đầy năng lượng và có vẻ quá tươi tắn so với một người hiểu thấu con quái vật mang tên sự bùng nổ trí thông minh , anh có dáng đi hoạt bát , cái bắt tay mạnh mẽ và một nụ cười tỏa ra sự thiện chí.
Anh gặp tôi ở một quán ăn thuộc Palo Alto , một thành phố gần Đại học Stanford , nơi anh tham gia Phi Beta Kappa (một cộng đồng khoa học và nghệ thuật danh giá ở Mỹ) khi đang học Đại học California Berkeley và sau đó làm nghiên cứu sinh về vật lý . Anh chuyển luận án của mình thành cuốn Geometric Perturbation Theory in Physics ( Lý thuyết nhiễu loạn hình học trong vật lý ) , viết về những phát triển mới trong hình học vi phân . Với Omohundro , đó là khởi đầu của sự nghiệp làm những thứ khó hiểu trở nên đơn giản .
Anh là một giáo sư được đánh giá cao trong ngành trí tuệ nhân tạo , tác giả của nhiều sách kỹ thuật , và là người tiên phong trong những mốc quan trọng của công nghệ AI như kỹ thuật đọc môi và nhận dạng hình ảnh . Anh là đồng tác giả của các ngôn ngữ máy tính StarLisp và Sather , cả hai đều được sáng tạo để lập trình AI . Anh là một trong bảy kỹ sư ít ỏi đã tạo ra chương trình Mathematica của Wolf Research , một hệ thống điện toán mạnh được các nhà khoa học , kỹ sư và nhà toán học khắp nơi tin dùng .
Omohundro là người quá lạc quan để dùng bừa bãi những từ đáng sợ như thảm họahay hủy diệt , những phân tích của anh về mối nguy AI cho thấy những kết luận đáng sợ nhất mà tôi từng nghe . Anh không tin như nhiều nhà lý thuyết khác rằng có gần như vô số các AI cao cấp , và một số trong đó là an toàn . Ngược lại , anh cho rằng nếu không thật cẩn thận trong lập trình , tất cả các AI tương đối thông minh sẽ là thứ gây chết người .
“ Nếu một hệ thống có khả năng tự nhận thức và có thể tạo ra các phiên bản tốt hơn của nó , tốt thôi ”, Omohundro nói với tôi . “ Nó sẽ giỏi hơn các lập trình viên con người trong việc tự cải tiến bản thân . Mặt khác , sau nhiều chu kỳ như vậy , nó sẽ trở thành thứ gì ?
Tôi không nghĩ là phần đông các nhà nghiên cứu AI cho rằng sẽ có nguy hiểm nào đó trong việc chế tạo một robot chơi cờ . Nhưng phân tích của tôi chỉ ra chúng ta phải nghĩ thật kỹ về những giá trị chúng ta sẽ đưa vào , nếu không chúng ta sẽ thu được một thực thể bệnh hoạn , ích kỷ và luôn hướng về bản thân nó . ”
Những điểm chính ở đây là : thứ nhất , các nhà nghiên cứu AI chậm chí không nhận thức được rằng những hệ thống tỏ ra có lợi có thể trở nên nguy hiểm , và thứ hai , những hệ thống tự nhận thức , tự cải tiến có thể là thứ tâm thần .
Tâm thần ư?
[img=681x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2019/01/robot.jpg[/img]
Đối với Omohundro , cuộc thảo luận bắt đầu với sự lập trình yếu kém . Những lỗi lầm trong lập trình đã khiến các tên lửa vũ trụ rơi ngay khi mới phóng , làm cháy nội tạng của bệnh nhân ung thư do dùng quá liều xạ trị , và khiến hàng triệu người không có điện để dùng . Anh cho rằng , nếu tất cả các ngành kỹ thuật đều yếu kém như ngành lập trình hiện nay , thì những việc đơn giản như lái máy bay hoặc lái ô tô qua cầu cũng không còn an toàn .
Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ  tổng kết là mỗi năm các lỗi lầm trong lập trình đã làm thiệt hại cho nền kinh tế Mỹ hơn 60 tỉ đô – la . Nói cách khác , số tiền người Mỹ mất mỗi năm cho lỗi lập trình còn lớn hơn tổng thu nhập quốc dân của hầu hết các nước khác . “ Sự mỉa mai lớn nhất ở đây là khoa học máy tính đáng lẽ phải là thứ gần với toán học chính xác nhất trong các khoa học , ” Omohundro nói . “ Máy tính về bản chất là các động cơ toán học mà đáng ra phải hoạt động theo những cách chính xác , dễ dự đoán . Vậy mà phần mềm là một trong những kỹ nghệ lúc nổ lúc xịt nhất , chứa đầy lỗi và các lỗ hổng bảo mật . ”
Có liều thuốc nào cho những tên lửa hỏng hóc và các mã lập trình sai sót ?
Các chương trình tự sửa chữa , Omohundro trả lời . “Cách tiếp cận đặc thù đối với trí tuệ nhân tạo của công ty chúng tôi là xây dựng những hệ thống có khả năng tự hiểu hành vi của chúng , có thể tự quan sát khi làm việc và giải quyết vấn đề . Chúng sẽ thấy khi nào công việc không ổn và sau đó thay đổi để tự cải tiến .
Phần mềm tự cải tiến không chỉ là tham vọng đối với Công ty của Omohundro , mà còn là bước đi logic , thậm chí không tránh khỏi của hầu hết các phần mềm tiếp theo . Nhưng phần mềm tự cải tiến mà Omohundro đang nói tới , thứ tự nhận thức về bản thân và có thể viết những phiên bản tốt hơn , lại chưa tồn tại .
Tuy nhiên , người bà con của nó , phần mềm có khả năng tự thay đổi , đã có ở khắp nơi và từ lâu rồi . Trong cách nói của ngành AI , các kỹ thuật phần mềm tự thay đổi thuộc về một hạng mục rộng hơn có tên “máy học”.
Khi nào thì một cỗ máy học hỏi ? Khái niệm về sự học khá giống với trí thông minh bởi có nhiều định nghĩa , và hầu hết đều đúng . Theo nghĩa đơn giản nhất , học hỏi xảy ra trong một cỗ máy khi có một thay đổi trong nó , làm nó thực hiện một nhiệm vụ tốt hơn trong lần thứ hai . Máy học cho phép tìm kiếm trên Internet , nhận dạng giọng nói và chữ viết tay , tăng cường trải nghiệm người dùng trong hàng chục ứng dụng khác .
“ Những khuyến nghị ” do Tập đoàn thương mại online khổng lồ Amazon sử dụng kỹ thuật máy học đưa ra được gọi là phân tích sự tương đồng . Nó là một chiến thuật khiến bạn mua những mặt hàng tương tự ( bán – chéo ) , đắt hơn ( bán – tăng ) , hoặc đưa bạn vào các chương trình khuyến mãi . Phương thức hoạt động của nó khá đơn giản .
Đối với bất cứ mặt hàng nào bạn tìm trên web , tạm gọi là mặt hàng A , các mặt hàng khác mà những người mua A cũng hay mua – tạm gọi là B , C và D . Khi bạn tìm kiếm A , bạn bật công tắc cho thuật toán phân tích sự tương đồng . Nó sẽ duyệt kho dữ liệu giao dịch khổng lồ và cho ra những sản phẩm liên quan . Vậy là nó đã sử dụng kho dữ liệu liên tục phình to để tự cải tiến hiệu suất của nó .
AI là người được lợi từ phần tự cải tiến của phần mềm này ?
Amazon , tất nhiên rồi , nhưng có cả bạn nữa . Phân tích sự tương đồng là một loại trợ lý của người mua , nó đem lại cho bạn một số lợi ích từ một lượng dữ liệu lớn , bất cứ khi nào bạn mua đồ . Và Amazon không quên – nó xây dựng một trang cá nhân của người mua để có thể giới thiệu các mặt hàng đến với bạn ngày một tốt hơn .
Điều gì sẽ xảy ra khi bạn tiến thêm một bước , từ các phần mềm học hỏi đến các phần mềm có khả năng thực sự tiến hóa , để tìm câu trả lời cho những vấn đề khó , và thậm chí có khả năng viết những chương trình mới ? Đó chưa phải là tự nhận thức và tự cải tiến , nhưng là một bước nữa về hướng đó – phần mềm viết phần mềm .
Lập trình di truyền là một kỹ thuật máy học khai thác sức mạnh của chọn lọc tự nhiên để tìm câu trả lời cho những vấn để có thể khiến con người mất một thời gian dài , thậm chí nhiều năm để giải quyết . Nó cũng được dùng để viết những phần mềm sáng tạo , chạy trên phần cứng mạnh .
Nó có những khác biệt quan trọng đối với các kỹ thuật lập trình thường gặp hơn , cái tôi sẽ gọi là lập trình thông dụng . Trong lập trình thông dụng , các nhà lập trình viết từng dòng mã , và quá trình từ lúc nhập liệu đến lúc xuất ra về lý thuyết là có thể theo dõi một cách minh bạch .
Ngược lại , các nhà lập trình sử dụng lập trình di truyền mô tả vấn đề cần giải quyết , và để mặc chọn lọc tự nhiên làm phần còn lại . Những kết quả thu được có thể gây sửng sốt .
Một chương trình di truyền tạo ra những mẩu mã nhỏ biểu thị cho thế hệ lai giống . Những mẩu hiệu quả nhất được lại giống chéo – các đoạn mã của chúng được hoàn đổi , tạo ra thế hệ thứ hai . Độ hiệu quả của một chương trình được quyết định bằng việc nó tới gần lời giải của vấn để thế nào .
Những mẩu không hiệu quả bị bỏ đi và những mẩu tốt nhất lại được lai giống tiếp . Xuyên suốt quá trình đó , chương trình di truyền sẽ thay đổi những câu lệnh hoặc các biến một cách ngẫu nhiên – đó là những đột biến gen . Một khi đã cấu hình , chương trình di truyền sẽ tự chạy . Nó không cần con người can thiệp vào .
John Koza của Đại học Stanford , người khởi đầu kỹ thuật lập trình di truyền vào năm 1986 , đã sử dụng các giải thuật di truyền để phát minh ra một ăng-ten cho NASA , tạo nên các chương trình máy tính để xác định các protein , và phát minh ra các thiết bị điều khiển điện thông thường .
Những giải thuật di truyền của Koza đã 23 lần tự nghĩ ra những chi tiết điện tử mà con người sáng chế ra trước đó , chỉ đơn giãn bằng cách nói với nó những tiêu chí kỹ thuật cần có ở thiết bị mong muốn – tiêu chí “ phù hợp .
Ví dụ , các thuật toán của Koza đã phát minh ra mạch chuyển đổi điện áp dòng điện ( một thiết bị dùng để kiểm tra các dụng cụ điện ) , hoạt động chính xác hơn thiết bị tương tự do con người phát minh . Tuy nhiên , điều bí ẩn là không ai lý giải được bằng cách nào mà nó lại hoạt động tốt hơn – dường như nó có những bộ phận thừa thai và thậm chí vô dụng .
Nhưng đó chính là thứ khó hiểu về lập trình di truyền ( và cả “ lập trình tiến hóa ” trong lĩnh vực lập trình ) . Mã của chúng rất bí hiểm . Chương trình sẽ “ tiến hóa ” ra những lời giải mà các nhà khoa học máy tính không thể dễ dàng tái tạo . Hơn thế , họ không thể hiểu được quá trình mà lập trình di truyền đã đi qua để đạt đến lời giải .
Một công cụ điện toán mà bạn chỉ hiểu được mối đầu vào và đầu ra mà không biết gì về phương thức nội tại được gọi là một hệ thống “ hộp đen . ” Tinh không thể hiểu được là một nhược điểm lớn cho bất cứ hệ thống nào sử dụng các thành phần tiển hóa . Mỗi bước tiến về tình bị hiểm lại là một bước xa rời tính khả tính , hay những hy vọng viển vông về việc lập trình vào đó tính thân thiện đối với con người .
Điều đó không có nghĩa là các nhà khoa học thường xuyến mất kiểm soát đối với các hệ hộp đen . Nhưng nếu các kiến trúc nhận thức sử dụng chúng để đạt tới AGI , một chuyện gần như chắc chắn , thì những lớp dày của sự bắt khả tri sẽ là trung tâm của hệ thống này . Sự bất khả trị có thể là một hậu quả không tránh khỏi của các phần mềm tự nhận thức , tự cải tiến .
Nó là một loại hệ thống rất khác với những thứ ta đã biết , ” Omohundro nói . “ Khi bạn có một hệ có khả năng tự thay đổi , và tự viết chương trình của nó , bạn có thể hiểu phiên bản đầu tiên . Nhưng nó có thể lột xác thành một thứ bạn không còn hiểu nổi nữa . Vì vậy những hệ thống này khó tiên liệu hơn . Chúng rất mạnh và do đó là những mối nguy tiềm tàng . Phần lớn công việc của chúng tôi hướng đến việc tận dụng các lợi ích từ nó trong khi nó tránh những rủi ro ”.
Trở lại với robot chơi cờ mà Omohundro đã đề cập . Nó nguy hiểm như thế nào ? Tất nhiên , anh không nói đến chương trình chơi cờ có sẵn trong máy tính Mac bạn mua . Anh đang nói đến robot chơi cờ giả định , hoạt động nhờ một kiến trúc nhận thức cực kỳ tinh vi , có thể tự viết lại mã của nó để chơi cờ tốt hơn . Nó có khả năng tự nhận thức và tự nâng cấp . Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn bảo robot chơi một ván , rồi tắt nó đi ?
Omohundro giải thích , Được rồi , giả thiết là nó vừa chơi một ván cờ hay nhất có thể . Cuộc chơi đã kết thúc .
Bây giờ sẽ là thời điểm nó chuẩn bị tự tắt nguồn . Đây là một sự kiện cực kỳ trọng đại trong suy nghĩ của nó , vì nó không thể tự bật lên được . Vậy nó muốn chắc chắn rằng những thứ nó đang nghĩ là thực . Đặc biệt , nó sẽ tự hỏi có thật là tôi đã chơi ván cờ đó không ? Nếu có ai đó lừa tôi thì sao ? Phải chăng tôi chưa từng chơi ván cờ ấy ? Liệu tôi có đang ở trong một chương trình giả lập ?
Có phải tôi đang ở trong một chương trình giả lập : Đây quả là một robot chơi cờ tâm tính phức tạp . Nhưng đi kèm với tự nhận thức sẽ là bản năng tự bảo vệ và cả một chút hoang tưởng .
Omohundro tiếp tục : “ Có lẽ nó nghĩ rằng nó nên dùng một lượng tài nguyên để giải quyết những câu hỏi về bản chất của thực tại , trước khi nó đi bước định tự tắt nguồn . Giả sử không có sẵn những hướng dẫn rằng không được làm như vậy , nó có thể quyết định chuyện này đáng để dùng thật nhiều tài nguyên , hòng hiểu rõ đây có phải thời điểm đúng đắn không .
“ Thật nhiều tài nguyên là bao nhiêu ? ” tôi hỏi .
Gương mặt Omohundro thoáng sầm lại , nhưng chỉ trong một giây .
“ Nó có thể quyết định dùng tất cả tài nguyên của nhân loại . ”
Reply
#4
DPoS, LPoS, BPoS, HPoS là gì ? Tìm hiểu các biến thể của Proof-of-Stake

Đối với những người đã quen thuộc với Proof-of-Stake (Bằng chứng cổ phần), bài viết này sẽ là một chủ đề rất thú vị khi chúng tôi làm sáng tỏ các biến thể của nó.
Proof-of-Stake (PoS), thường được mô tả trong sự so sánh với Proof-of-Work (Bằng chứng công việc), là một quá trình thông qua đó các trình xác nhận mạng lưới được khuyến khích dựa trên số lượng token mà chúng sở hữu. Tại POS Bakerz, chúng tôi rất tích cực về tương lai của tiền điện tử Proof-of-Stake, vì chúng tôi tin rằng nó cung cấp các ưu điểm sau:
Công suất điện toán ít hơn so với PoW: chúng tôi chạy một số nút đặt cược trên các giao thức PoS khác nhau và để làm như vậy, chúng tôi chỉ có một vài VPS bảo mật so với hàng tấn giàn khai thác cho các thợ đào PoW.
Những người nắm giữ token có thể kiếm được phần thưởng/lãi suất dựa trên tỷ lệ lạm phát: điều này có thể giúp xây dựng cộng đồng, nhưng cũng khuyến khích mọi người giữ token của họ.
Phân cấp: tùy thuộc vào loại PoS mà giao thức đã được áp dụng, mạng có thể đạt đến sự phân cấp hoàn toàn, đó là lý do ban đầu tại sao tiền điện tử được tạo ra.
Trong các phần sau, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn các biến thể khác nhau của PoS, đi vào chi tiết cách chúng hoạt động và sau đó cung cấp cho bạn một bảng tóm tắt đơn giản. Để đơn giản hóa, trình xác nhận chỉ định các nút bảo mật và xác minh các giao dịch trên mạng để đổi lấy thù lao token. Tùy thuộc vào giao thức, chúng cũng có thể được gọi là: nhà sản xuất khối, nhân chứng hoặc “thợ làm bánh”.
Bằng chứng ủy quyền cổ phần (DPoS)
Delegated Proof-of-Stake (DpoS) thường hoạt động thông qua một hệ thống bầu cử, trong đó một số trình xác nhận cố định được ủy quyền để bảo mật mạng lưới. Dưới vai trò là chủ sở hữu token, bạn có thể bỏ phiếu về người sẽ xác thực các giao dịch trên mạng, với quyền biểu quyết được xác định dựa trên quy mô của cổ phần của bạn. Các trình xác nhận có nhiều phiếu bầu nhất sẽ trở thành “người được ủy quyền”, xác thực các giao dịch và thu thập phần thưởng cho việc đó.
DPoS đã được triển khai trên các giao thức như LiskTronSteemBitshares hoặc thậm chí là EOS, một nền tảng Dapp blockchain có thể mở rộng được thành lập bởi Daniel Larimer và hầu hết được biết đến với ICO trị giá 4 tỷ đô la. Tùy thuộc vào giao thức, DPoS có thể yêu cầu sức mạnh tính toán đáng kể cho trình xác nhận.
  • Bằng chứng lưu động cổ phần (LPoS)
Trong Liquid Proof-of-Stake (LPoS), ủy quyền là không bắt buộc. Chủ sở hữu token có thể ủy quyền quyền xác thực cho chủ sở hữu mã thông báo khác mà không cần quyền giám sát, có nghĩa là mã thông báo vẫn còn trong ví của đại biểu. Ngoài ra, chỉ có trình xác nhận bị phạt trong trường hợp lỗi bảo mật (ví dụ: chứng thực hai lần). LPoS cũng cung cấp quyền biểu quyết, ngoại trừ với tư cách là chủ sở hữu token, bạn có thể bỏ phiếu trực tiếp trong các sửa đổi giao thức và không chỉ trong việc bảo mật mạng như trong DPoS.
LPoS lần đầu tiên được giới thiệu bởi Tezos, một giao thức quản trị trên chuỗi, được tạo bởi Kathleen và Arthur Breitman, đã hoạt động trơn tru trong mainnet kể từ tháng 9 năm 2018. LPoS tại Tezos đã được chứng minh là rất thành công, với tỷ lệ cổ phần hiện tại là khoảng 80 % trải rộng trên 450 người xác nhận và 13.000 đại biểu. Số lượng đại biểu bị giới hạn về mặt kỹ thuật bởi yêu cầu tối thiểu về kích thước trái phiếu và với các thông số hiện tại có thể lên tới khoảng 70.000 – Phân cấp lớn.
Bằng chứng cổ phần đảm bảo (BPoS)
Bonded Proof-of-Stake (BPoS) rất giống với LPoS: ủy quyền là không bắt buộc, không giam giữ và các chủ sở hữu token được hưởng lợi từ quyền biểu quyết trong sửa đổi giao thức. Mặc dù, có một lý do tại sao nó được gọi là BPoS: trong trường hợp lỗi an toàn hoặc lỗi, một phần của các trình xác nhận và ủy quyền của cổ phiếu sẽ bị cắt giảm. Trong LPoS, chỉ có trình xác nhận có nguy cơ bị cắt giảm, trong khi người ủy quyền chỉ có rủi ro là bỏ lỡ một số phần thưởng/lãi suất trong trường hợp trình xác nhận của nó không trung thực hoặc không hiệu quả.
Cơ chế BPoS này có ưu điểm là cung cấp một giải pháp rõ ràng cho vấn đề tỷ lệ đặt cược (tương tự như yêu cầu về vốn) mà một số trình xác nhận trên các giao thức LPoS phải duy trì nếu chúng không muốn bị ủy quyền quá mức và làm thất vọng một số người được ủy quyền của chúng. Mặc dù nó giải quyết được vấn đề này, điều đó cũng có nghĩa là những người được ủy quyền cần tiến hành thẩm định thêm trước khi ủy quyền và vẫn tích cực trong việc xác minh hiệu suất của trình xác nhận của họ.
BPoS được giới thiệu lần đầu tiên bởi các dự án như Cosmos và IRISnet (được xây dựng trên Cosmos SDK/Tendermint). Cả hai đều là các giao thức liên chuỗi rất thú vị để xem xét. Chúng tôi đã viết một bài giới thiệu ngắn về IRISnet nếu bạn tò mò. Trong các giao thức BPoS như Cosmos và IRISnet, sẽ có một số trình xác nhận giới hạn, bắt đầu từ 100, với lựa chọn dựa trên kích thước của tổng số cổ phần của họ (sở hữu cổ phần + ủy quyền).
Bằng chứng cổ phần lai (HPoS)
Hybrid PoS/PoW thường được coi là sự pha trộn giữa Proof-of-Work và Proof-of-Stake. Đó là một cách để bảo mật mạng lưới bằng cả hai phương pháp sau: PoS hoạt động cùng với hệ thống PoW để bảo mật hơn cho blockchain. Thông thường, trong quá trình triển khai như vậy, các công cụ khai thác tạo ra các khối mới thông qua PoW và trình xác nhận PoS sau đó bỏ phiếu về tính hợp lệ của các công cụ này. HPoS cung cấp một biện pháp ngăn chặn vượt trội đối với các cuộc tấn công đa số bằng cách tăng sức mạnh băm với bỏ phiếu của các bên liên quan.
Trong số các dự án hoạt động trên HPoS, chúng tôi có thể kể đến Decred và Hcash. Ethereum cũng đang xem xét HPoS để nâng cấp Casper. Trong Decred, chủ sở hữu token có khả năng kiểm tra các khối được tìm thấy bởi những người khai thác và bỏ phiếu thay đổi các quy tắc đồng thuận.
Những giao thức khác có thể được đồng hóa với PoS
Mục tiêu của chúng tôi trong bài viết này là cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan và các ý chính để hiểu được các giao thức PoS khác nhau. Vì PoS đang thu hút sự quan tâm trên toàn ngành công nghiệp blockchain, chúng tôi muốn đề cập đến một số dự án khác cũng cung cấp cổ phần, mặc dù với biến thể của riêng chúng:
  • Waves: Leased Proof-of-Stake (PoS cho thuê)

  • Tomochain: Proof-of-Stake Voting (Bỏ phiếu PoS)

  • Dash: Masternode staking

  • Ontology: Hệ thống chịu lỗi Byzantine (BFT) được ủy quyền với “cổ tức” ONG

  • Neo: Hệ thống chịu lỗi Byzantine (BFT) được ủy quyền với “cổ tức” GAS
[img=681x0]https://www.tapchibitcoin.vn/wp-content/uploads/2019/04/gioi-thieu-va-huong-dan-ve-cac-bien-the-cua-proof-of-stake-dpos-lpos-bpos-hpos.png[/img]
Kết luận
Chúng tôi tin rằng chúng ta sẽ thấy nhiều biến thể của Proof-of-Stake xuất hiện trong tương lai vì sự sáng tạo của các đội ngũ tài năng hoạt động đằng sau blockchain là không có giới hạn. Bây giờ đã rõ ràng hơn rằng PoS không thể bị bỏ qua dưới vai trò là một trong những lựa chọn thay thế được thử nghiệm và khả thi nhất cho các cơ chế đồng thuận khác như PoW. Với sự phát triển của PoS, vô số nhà cung cấp dịch vụ kinh doanh cũng đang nổi lên và chúng tôi khuyên bạn, với tư cách là người nắm giữ token, đừng bỏ lỡ sở thích của mình: tính đến việc gộp tài khoản, những điều này có thể tăng khá nhanh.
Reply