DK
Меня в подкасте больше поразило утверждение что с помощью AI можно найти какие-то проблемы в блокчейне\консенсусе. И пример с игрой го, правила которой проще любого блокчейна на три порядка.
Size: a a a
2019 February 11
RT
Меня в подкасте больше поразило утверждение что с помощью AI можно найти какие-то проблемы в блокчейне\консенсусе. И пример с игрой го, правила которой проще любого блокчейна на три порядка.
Там давали же пример Augur, что можно протестировать поведение пользователей с разными иттерациями поощерений.
Просто прогоняли сценарии с разными условиями.
А пример го там был, в качестве самообучающейся модели.
Автоматизация по теории игр, что то может и упрощает.
Просто прогоняли сценарии с разными условиями.
А пример го там был, в качестве самообучающейся модели.
Автоматизация по теории игр, что то может и упрощает.
DK
Если речь про поведение пользователей, то откуда самообучение? Эта же конструкция не учится быть как пользователь, она что-то предсказывает
II
Если речь про поведение пользователей, то откуда самообучение? Эта же конструкция не учится быть как пользователь, она что-то предсказывает
Я так понял, что она рассматривает смарт-контракт как правила игры и пытается в неё выиграть. Вовсе не факт, что пользователь будет себя вести так же. Но вот атакующий может.
II
Смарт-контракт/консенсус/вотева.
II
Меня в подкасте больше поразило утверждение что с помощью AI можно найти какие-то проблемы в блокчейне\консенсусе. И пример с игрой го, правила которой проще любого блокчейна на три порядка.
Пример с го отдельно. Не знаю возможностей Альфа Го Зеро - сможет она в такие сложные правила или нет. Не вижу причин, почему нет. Может просто не так глубоко обучиться, если задача будет требовательна к ресурсам.
Не спец в ML, всё сказанное - мнение, а не факт.
Не спец в ML, всё сказанное - мнение, а не факт.
DK
ну вот есть контракт у которого есть payable fallback функция которая принимает все подряд, и одна функция withdraw, которая возвращает создателю контракта все деньги. Как думаете, можно его рассмотреть как правила игры и выиграть, наблюдая за действиями других пользователей? Можно самообучаться, использовать alphago, все что угодно
II
ну вот есть контракт у которого есть payable fallback функция которая принимает все подряд, и одна функция withdraw, которая возвращает создателю контракта все деньги. Как думаете, можно его рассмотреть как правила игры и выиграть, наблюдая за действиями других пользователей? Можно самообучаться, использовать alphago, все что угодно
Судя по сказанному докладчиком о том, что они обнаруживали в том числе неочевидные сценарии, думаю, что можно. Могу ошибаться.
Или вы о том, что описанную вами особенность трудно сформулировать в рамках правил?
Или вы о том, что описанную вами особенность трудно сформулировать в рамках правил?
DK
Ее очень легко сформулировать в рамках правил но очевидно что невозможно выиграть просто наблюдая, нужно знать ключ или взломать его
II
Плюс, уточню, что речь не обязательно идёт о наблюдении за другими пользователями, т.к. возможно самообучение с нуля.
II
Ее очень легко сформулировать в рамках правил но очевидно что невозможно выиграть просто наблюдая, нужно знать ключ или взломать его
Другими словами, нужно моделировать не только поведение пользователя, но и поведение оунера?
DK
Можно моделировать что угодно, но нельзя выиграть не зная ключ
DK
А зная ключ выиграть тривиально
DK
для этого не нужен AI
II
Можно моделировать что угодно, но нельзя выиграть не зная ключ
Ну так если мы моделируем оунера, то он как раз знает ключ, разве нет?
DK
он знает, а вот нейросеть не знает
DK
и не узнает, если будет просто за ним смотреть
II
для этого не нужен AI
1) Они вроде не заявляют, что он находит всё, они с его помощью ищут ещё что-нибудь, что не нашли люди.
2) Вполне может и находить.
2) Вполне может и находить.
II
и не узнает, если будет просто за ним смотреть
Так тут как раз и поможет самообучение.
DK
для взлома ключа?