ビットコイン,イーサリアム,テゾスの比較

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オペコード

tezosにはチューリング完全言語であるMichelsonがあるため、ループなどがオペコードに存在する場合、それ以外の場合はチューリング完全ではありません。

ビットコイン:最小限のオペコードが並んでいます。ハードフォークでいくつかのオペコードの変更がありました。これは、スマートコントラクト用ではない実装です。将来変更されることはありません。
https://github.com/bitcoin/bitcoin/blob/v0.14.0/src/script/script.h

イーサリアム:4つのコンパイル済み契約はガスの計算を複雑にし、追加料金を正確に計算することを不可能にします。
https://github.com/crytic/evm-opcodes

Tezos:上記のとおり。
https://tezos.gitlab.io/007/michelson.html

財布(自習):

(1):P2ksh等dangeroあるU S。現在、かなりの割合で存在することが確認されています。Segwitはイーサリアムにも実装されています。現在、安全のようです。

(2):ビットコインウォレットは一般的にクロムを使用しますが、Firefoxはまだjaxxによって使用されています。

(3):jaxxは脆弱でした。これは主にスマートフォンのストレージ用であり、PINを入力しても、別のストレージに移行することで簡単に秘密鍵を取得できます。それ以上に、ハードウェアのハッキングに対して真の匿名性のために有名な財布だけに集中する必要はありません。

blockexplorer:

ビットコイン:それは豊富です。https://github.com/blockcypher/explorer
イーサリアムhttps://ethstats.io/https://www.ethernodes.org/ tezos:豊富です。

さらに詳しい情報が必要な場合は、比較したいものを教えてください!

ブロックチェーン上の違法データを調査する

幼児のトレンド

「最近の調査によると、すべてのビットコインユーザーの約25%とすべてのトランザクションの44%が違法なトランザクションに関連しています。」(出典:link.springer.com)

単純なフェルミ推定では、1000回のトランザクションが毎日違法なデータを提供します。
これは、別の意味で将来の脅威として増加すると予想されます。
説明したいと思います。

完全な匿名性

まず第一に、それはイーサリアムの犯罪組織にとって完全な勝利です。たとえば、コントラクト自体を作成し、そのデータを巧妙な関数または辞書に入れることができます。この場合、犯罪者は単純なハッシュを持っています。たとえば、ダークウェブでパスワードを交換して、別のブロックチェーンでパスワードを取得できます。これにより、犯罪者は完全に匿名になり、調査機関の手に負えなくなります。いつでも情報を共有することは100%可能です。(すべてのドメインとdappサービスは完全に匿名であり、end_to_end暗号化でき、torなどのサービスを使用してホストできます。)

それ以外に、従来の倫理的なosintを実行できます。

1:op_return => pythonビットなどやクラシックでサポートされています。
ビットコインの長さは80に制限されています。カラーコインもありますが、進化していません。

2: input_data =>これらの自動化ツールを作成しましたが、将来役立つ場合は、機械学習のhash_decodersを組み合わせたものになります。

3: z1とz2を使用します。 =>ただし、情報を提供したハッカーの身元を特定することはできません。
これは、一時的に利用可能なウォレットを使用できるためです。 (本来、ノードへの参加はいつでも終了できます。)

犯罪者が身元を隠しやすいということは、一般の人々がネットワークに参加しやすくなり、一般の人々が犯罪に巻き込まれる可能性が高くなることも意味します。
ブロックチェーン全体で監査を使用する以外にこれを解決する方法はありませんが、元の概念に反します。

Conclusion:

不正な画像などの犯罪を防ぐことは不可能です。
人々は信頼できるブロックチェーン(ノード参加またはクライアント参加のための十分な識別)を選択する以外に選択肢はありません。政府は違法ノードへの接続をブロックします。どうなるかわかりません。しかし、それは常にすぐ近くにあります。検閲を回避するための他の技術的手段と組み合わせると、ダークウェブ以来最大の犯罪市場になります。

都市伝説について

都市伝説というのは,カミングアウトするとファッションブランド,5G関連企業,コンテンツ配信業者,ホラー映画,fantasic企業,その他IT企業これらの利益を促進することを目的とした情報のことをいう.

基本的に論文や,その他の雑誌の情報,最先端の世界の状況などを他ではあまり手に入らない情報を提供するものの, 人々を接続不明なcontextにいざない,sensetionalな映像手法を駆使する手法によって,本質的な関連から目を背けさせる,blindnessを実現しようと試みる方法を9割方利用している.

宗教勧誘と同じ,人々を鼓舞させる,危険を通知する,接続不明なcontextをしゃべるなどといったことが行われている.

誰かの利益になりそうな,情報戦略の国家的方法に関しているかのような, もしくはビジネスの目的が色濃くある手法である.

 

しかし,世の中のほとんどの情報も内容やハイライトの部分が違うだけで都市伝説と同じ状況になってきている.

機械学習,バイオインフォマティクス,処世術,その他最新技術でさえ,その紹介記事などは大抵そうなっていることであろう.

特に処世術などは誰にとっても利益のない情報であるにもかかわらず根強く存在している.

これらが一体誰の特になりそうなのか?を考えてみることも面白いだろう.

例えば,IoT,datascienceなどはパワーワードに過ぎないということは有名である.

携帯会社の戦略と同じで,顧客となる企業などに色々なプランを提示することが容易になる. 相手は知識を持たないので色々と選ばされるという仕組みである.

 

こうした観点を持っておくことが情報リテラシーとして大切になってくると思われたため, 記事に挙げておく.

 

                                                                                                    by hiringhacker

 

自律型分散組織の必要性について

人の信用などを強調しているが, 結果的にこれからの時代,それは幾らでも誤魔化すことが可能であるわけである. 全ての人がというわけではないが.

人の信用を前提とせずに動いていける社会が結果的に必要のない立場格差を是正する.

この階層至上主義社会においては人は永遠に変化する時代に対応できない.

 

例えば,アメリカの若者が就職できないことや日本の持ち株会社の状態などに見られた体質が変わることは無いということである.

それは人の信用と銘打って,自分たちに都合の良い人間を取り揃えているだけである.

 

例えば未知の立場の人間を採用しようと考えた時,相手もそして当本人もどうすればよいのか分からないから,明確な衝突を避け,結果的に雇用機会の均等は保たれない.

それは信用というあまり参考にならない人間の側面を見ることで本来の能力を試されることなく,人材が消えていくことと同じである.

その結果,その未知の立場の人間はスキルを向上させるか,立場を確立させるかのどちらかの行動選択を迫られる.(残念ながら,スキル向上を目指すことは日本では不可能である. ゆえに日本では大学のステータスだけが生命線になるわけである.)

その人の信用などというものはその人自身がコントロールできるものではないし,動的に変化していくものである.だが,静的な信用のみを判断材料としている現状では未来はない.

 

その結果,ますます努力を行うためにより独断と偏見に頼らざるを得ない状況が生まれていく. そうすればますますその様な信用で人を判断する社会ではそういった人間を採用することはできない.

立場を得るためには能力を得なければならない. しかし,そもそも立場を様々な背景によって得られなかった人間というのはその時点で試合終了である.

これが日本の環境では極めてradicalに張り巡らされているため,その時点でそうした人間にはチャンスは来なくなり,絶望するのである. 

 

それ以外にも,自律型分散組織が必要な理由は山ほどある.

だが現在のblockchainの方法には限界がある.

その方面で沢山の人が研究を行っていかなければならない.

 

 

 

 

シンギュラリティを超える可能性について

感情や,全体最適化のための最善でない行動をとることがあるので,最大多数の最大幸福を実現できる部分がある.
政治もそうやって進展することもある.

例えば不穏な空気の時に一笑すれば世界が変わるかもしれない.

そこにはdarkなシステムが関わってくる.
ここの部分を詳しく知りたい場合は@hiringhacker(twitter)までお問い合わせください.


一般的な解決策(叡智)が存在しているので,それに対していきすぎないように調整しながら,成長していくという行動.
そうすると全部が自動化されているわけではないということになる. (hybridする必要がある.)

一人一人の実際の能力を超えることはない.(2030年でも.) AIには他人の気持ちを考慮する能力が存在しない.
だが,カーツワイルは賭けに勝つかもしれない.(真偽はともかく.)

つまり,チューリングテストには合格するかもしれないというわけだ.

 

例えば,こういうものは胡散臭いとも受け取れるかもしれない. (実際,スケーリング則などというおかしな話をし始めている.)
ただ,それができるだけのスペックを持ち合わせているということだ.

それで日本も半導体産業を復活させようともくろむようになる.

重大な弱点もあると言っているが(日経の記事で中身は有料らしいので見ていないけれど),しかしコアの考え方自体は合理性があると思われる.
そもそもどんなモデルにも問題は沢山ある. それは今に始まった話ではないのは明らかだ. でも,一番問題になると思われるのは演繹的思考の迫害である.

これについては別で話す.

                                                                                                         by hiringhacker

 



AIの政治の可能性について

 Aiが政治を行うとして政治システムとか, 合意システムとか, 事前に政治の情報だけ強化学習すればよいものではないのは明らかだ.

 

ここで断っておくが, 合意システムが古いと考える人間もいるが, そういう人は「多様」な意見を強調し,結果的に「多様」な意見を取り入れることができていない.

社会システムに分散組織が存在しないということは結果的にヒエラルキー社会onlyであるわけで,そうなると多様な意見を取り入れる可能性は0である.

自律型分散組織やティール組織などで立場的な格差による干渉を減らすなど,社会システムにそうした干渉を減らしていくということを連続的に埋め込んでいかなければ,大学のステータス一辺倒というのを打破したり,偏差値主義を打破したりということに繋がらないのは明白である. そうしない限り,高卒,大学中退者,その他能力を持っている可能性のある人間の意見を結果的に聞くことは無いだろう.

それは社会が経営陣の方針で採用を決定しないからこそ,必然的に「多様」な意見を聞けるようになる,という構造しかありえないからである.

 

これでは自律分散組織の統制が取れないことになることもあるだろう.そうしたときに合意形成というのは必要不可欠である.

必要だと分かってもらえたところで次の話に行く.

 

gptやbertが行っていることを強化学習で行うことで,様々なタスクに対応した政治を行える可能性がある.
action reward表が常に切り替わり, つまりgame理論そのものが変化する可能性がある.
game理論に関わる様々な選好を学習するのは普通のMLである. 実はMLは相対的な入力の変換を常に受け入れて,学習している.

強化学習強化学習は重過ぎる.(というより,問題が多すぎる.)
MLのMLは重くなく出来る.

例えば,合意システムを個別のplayerが強化学習するのは現実的にはFPの問題があるため,予め合意結果を機械学習することしか結果的にはできないが,今度はその結果を保証するために0知識証明が必要だ.
蒸留の手法は使えないため, 学習したものを適宜更新しながら,0知識証明する必要が出てくる.
そのAIモデルをハッキングされないようにveracryptやファラデー室で保管するという作業が必要だ.
それを「輸送」する手段などは恐らく技術的に何通りも考えることができるだろう.

もう一度言う.これが整わなければ,いつまでも,人はあらゆる立場における格差に今後も苦しみ続けるだろう.

 

ポリシーベース心理学の提唱.

一般には意識, 無意識という基準で考えているので他人から見えなければそれは心理学ではないからだ.

そして心理学というのもまだ見えない,何らかの思考や人類の経験がその概念を生み出しているという風に考えているので,心理学が具体的になんであるのかを定義していない.あくまでも, 意識無意識などに言及する一連の考え方や観察や洞察をポリシーベース心理学と呼んでいる.

つまり, 主観や価値基準と矛盾しても何一つ問題ないということ.つまり, プロスペクト理論であったり, 損失回避であったりすることは状況によって変わるのが当たり前であるから既存の心理学はダメだったと考える立場であり, それに関係ない観察できる行動を対象としているのである.

損失回避が何らかの性格であるとはとても思えないから.しかし, NLPの様に他人の見え方を気にする時代でもないので, そういうことを含めて, 見え方に関係ない心理学が必要だった.


ポリシーベース心理学のすごいところ.

(1):心理学の意味を仮定しない.

(2):無意識と注意している状態は全く矛盾しないという考え方や, 主観的な創造世界と実際の行動レベルには関連があるかもしれないという立場に立つことができる(例えば,会話の中での,たわいなさが偉大な決定をする選択に繋がるという考え方ができる可能性がある.

ほんの些細な会話でもmindfullnessにしようということではなく,明らかに現実にその価値を認め,逆にもしも一回失敗したら際限なく人間に対して疑心暗鬼してしまっている部分を白日の下に晒し,正しく現実を把握することだ.

だからこそ, 主観と注意は矛盾しないし, 無意識と注意も矛盾しない.主観の状態は例えば,やることを決めようという低レベルでの, 行動レベルの低い,単なる潜在的積極性に当てはまるだけであり, それは何らかのきっかけがあって,そのような潜在的積極性レベルでの低い決定をしたのだ,と考える.

無意識が逆に変化を生み出すように構築しようという風に, 一般の考え方を180度変える選択をすることが,hackingだ. あえて, 厳しい状況下に自分の身を置くことで耐性をつくるというのもその一環である.

(3):自身の価値基準は常に構成されたものであり,変化し続けることができる.特定の性格特性があるわけではない立場であるといえる.

特に無意識と注意が矛盾しない可能性について考えてみてほしい.

そこからあなたのポリシーベース心理学が生まれるのではないでしょうか?

Helmholtz は、脳は無意識的に、常に感覚入力の背後にあるダイナミクスと原因を推論する装置であると し、これを無意識的推論と呼んだ.
脳を機械学習モデルとして捉える理論です.

                                                                                                   by hiringhacker