Verken die kruising van KI en Blockchain: geleenthede en uitdagings

Die kruising tussen kunsmatige intelligensie (KI) en blokketting is 'n groeiende neiging oor verskeie industrieë, soos finansies, gesondheidsorg, kuberveiligheid en voorsieningsketting. Volgens Fortune Business Insights sal die wêreldwye KI- en blockchain-markwaarde na verwagting groei Teen 930 $ 2027 miljoen, vergeleke met $220.5 miljoen in 2020. Hierdie vakbond bied verbeterde deursigtigheid, sekuriteit en besluitneming, wat die algehele kliëntervaring verbeter.

In hierdie pos dek ons ​​kortliks die grondbeginsels van KI en blockchain en bespreek die sleutelgeleenthede en uitdagings wat verband hou met die kruising van KI met blockchain.

Verstaan ​​AI en Blockchain

AI en blockchain het kenmerkende raamwerke, kenmerke en gebruiksgevalle. As dit egter gekombineer word, is hulle kragtige katalisators vir groei en innovasie.

Wat is kunsmatige intelligensie (AI)?

Kunsmatige intelligensie stel rekenaarprogramme in staat om menslike intelligensie na te boots. KI-stelsels kan groot hoeveelhede data verwerk om patrone en verhoudings te leer en akkurate en realistiese voorspellings te maak wat mettertyd verbeter. 

Organisasies en praktisyns bou KI-modelle wat gespesialiseerde algoritmes is om werklike take uit te voer soos beeldklassifikasie, objekbespeuring en natuurlike taalverwerking. As gevolg hiervan verbeter KI produktiwiteit, verminder menslike foute en vergemaklik data-gedrewe besluitneming vir alle belanghebbendes. Sommige prominente KI-tegnieke sluit in neurale netwerke, konvolusionele neurale netwerke, transformators en diffusiemodelle.

Wat is Blockchain?

Blockchain is 'n revolusionêre raamwerk wat 'n gedeelde, gedesentraliseerde - sonder 'n sentrale gesag, en onveranderlike grootboek bied vir veilige, deursigtige en beheerde uitruil van data en hulpbronne tussen verskeie entiteite. 

Die blokketting-konsep is die eerste keer in 2008 gerealiseer deur 'n anonieme entiteit bekend as Satoshi Nakamoto, wat bekendgestel het Bitcoin cryptocurrency in 'n bekende navorsingsartikel getiteld Bitcoin: 'n Elektroniese Kontantstelsel vir eweknieë. Vandag het blockchain glo magte oor 23,000 kripto-geldeenhede wêreldwyd.

Blockchain is gebaseer op die beginsels van enkripsie, gedesentraliseerde argitektuur, slim kontrakte – programme wat op blockchain gestoor word wat op voorafbepaalde voorwaardes aktiveer – en digitale handtekeninge. Dit verseker dat daar nie met data gepeuter kan word nie en slegs tot gemagtigde gebruikers beperk word. Blockchain-raamwerk het verreikende toepassings, van die hantering van finansiële transaksies tot cryptocurrency, voorsieningskettingbestuur en digitale kiesers. Enkele prominente voorbeelde van blockchain-raamwerke sluit in Ethereum, Tezos, Stellar, en eosiaans.

Die sinergie van KI en Blockchain

’n Samesmelting tussen blokketting- en KI-raamwerke kan veiliger en deursigtiger stelsels vir ondernemings maak. KI se intydse data-analise en besluitnemingsvermoëns brei uit blockchain se egtheid, aanvulling en outomatisering vermoëns. Beide tegnologieë vul mekaar aan. Byvoorbeeld,

• Optimaliseer outomatisering van voorsieningskettingprosesse deur KI in slim kontrakte in te sluit.
• Die aanspreek van die uitdagings van KI-etiek deur die egtheid van data te verseker.
• Die bevordering van 'n deursigtige data-ekonomie deur uitvoerbare insigte te verskaf.
• Verhoog die intelligensie van blockchain-netwerke deur toegang tot uitgebreide data te vergemaklik.
• Die bevordering van sekuriteit met intelligente bedreigingsopsporing in finansiële dienste.

Volgens Moody's Beleggersdiensverslag 2023, kan die interaksie van KI en blokketting moontlik finansiële markte transformeer deur handtake te outomatiseer en bedryfskoste in die volgende vyf jaar te verminder.

Groot geleenthede vir KI in Blockchain

KI en blockchain sal konvergeer om kritieke areas van ons samelewing te beïnvloed. Hieronder is 'n paar belowende geleenthede en gebruiksgevalle van blockchain en AI.

Bedrogopsporing

Ten spyte van verskeie veiligheidsmaatreëls, blockchain-sekuriteit is steeds 'n groot bekommernis. Kuberaanvalle kan blokkettingnetwerke potensieel heeltemal ontwrig. Daarom is AI instrumenteel in die verhoging van die sekuriteit van blockchain-raamwerke. KI-aangedrewe bedrogopsporingsmeganismes kan sensitiewe blokkettingtransaksies proaktief opspoor en beskerm teen kuberbedreigings.

AI en machine learning (ML) algoritmes is in staat tot die volgende:

• Ontleed transaksiepatrone om bedrieglike aktiwiteite wat deur bots gemaak word, op te spoor.
• Aktiveer waarskuwings en gebeure intyds om te help om voor te berei teen aanvalle.
• Verbeter die sekuriteit van slim kontrakte deur te blokkeer of te minimaliseer slim kontrakgebaseerde kuberaanvalle, soos Reentrancy, oorloop/ondervloei kwesbaarheid, kort adres aanval, en tydstempel afhanklikheid.

KI-aangedrewe slim kontrakte

Slim kontrakte is selfvervullende digitale kontrakte met vooraf-gevestigde reëls en beheerbeginsels, dit wil sê, hulle voer outomaties aksies of gebeurtenisse uit wanneer reëls nagekom word. KI kan hierdie kontrakte meer impak maak deur

• Optimalisering van slim kontrakkode vir die vermindering van die koste van die bedryf van blockchain, soos Ethereum Gas.
• Verbetering van die skaalbaarheid van slim kontrakte met behulp van kompressie en parallelisering.
• Ontleed en oudit slim kontrakte deur klassifikasie- en patroonherkenningstegnieke te gebruik.
• Integreer kreatiewe en kognitiewe vermoëns in slim kontrakte.
• fasilitering toetsing en verifikasie vir slim kontrakte.

Boonop kan KI-outomatisering help om tyd en moeite te bespaar in die hantering van komplekse blokketting-werkvloei deur die behoefte aan menslike toesig te verminder.

KI-aangedrewe analise en insigte

KI verbeter die vermoëns van blokkettingstelsels met behulp van data-gedrewe insigte. Byvoorbeeld, die implementering van KI in 'n blokketting-gebaseerde voorsieningsketting kan voorraadbedrywighede, deursigtigheid, volhoubaarheid, ens. verbeter. ML-modelle kan analise uitvoer op veilige en betroubare blokkettingtransaksiedata om:

• Voorspel vraagvariasies
• Verkort toevoerroetes
• Verbeter bestellingvervulling
• Monitor die kwaliteit van produkte

Deur momentopnames van alle voorsieningskettingbedrywighede op 'n blokkettinggrootboek te hou, kan belanghebbendes intydse insigte kry en die naspeurbaarheid van hul voorsieningskettings verbeter.

Gedesentraliseerde databerging en verwerking

Die gedesentraliseerde raamwerk van blockchain sinchroniseer goed met die data-hanteringsvermoëns van AI. Verspreide ML-modelle soos gefedereerde leer kan oplei op datastelle wat oor verskeie bronne gestoor is. Blockchain bied 'n perfekte raamwerk vir die ontleding van komplekse en ontkoppelde datastelle met behulp van hierdie ML-modelle. Dit handhaaf die privaatheid en sekuriteit van sensitiewe blockchain-transaksiedata.

Groot uitdagings vir KI in Blockchain

As ons die volgende algemene uitdagings aanspreek, kan die kruising van blockchain en AI meer naatloos en vinnig wees.

Skaalbaarheidskwessies

Skaalbaarheid is 'n kritieke tegniese padblokkade wanneer KI- en blokkettingtegnologieë geïntegreer word as gevolg van verskillende vereistes, parameters en beperkings, soos verwerkingspoed, datahantering en hulpbronverbruik.

KI- en ML-modelle vereis dikwels hoëspoedverwerking en lae latensie. Hulle verkies gladde datapyplyne om intydse insigte te lewer vir tydige besluitneming. Omgekeerd het die blokkettingraamwerk stadiger konsensusmeganismes wat gedesentraliseerd en streng geïsoleer van aard is.

Die volgende oplossings kan help om hierdie uitdagings aan te spreek:

• Sharding - verdeel die blokketting in kleiner stukke vir parallelle verwerking en skaalbare gebruik buite die beperkte domein.
• Gelaagdheid – stel toegewyde lae bekend vir spesifieke funksies, soos konsensusmeganismes, bergingverdeling en KI-aangedrewe slim kontrakte. Dit verbeter parallelle verwerking en optimaliseer hulpbrontoewysing.
• Sidechains – om die stoorbeperkings van tradisionele blokkettingnetwerke aan te spreek deur toe te laat dat slimtoesteldata veilig in 'n aparte databasis gestoor word en dit aan die sykettingtransaksies van die blok.

Verenigbaarheidskwessies

Om KI en blokketting in sinchronisasie te laat werk, moet versoenbaarheidsfaktore verseker word. Om hierdie kwessie aan te spreek vereis hoogs geoptimaliseerde en effektiewe data-integrasiestrategieë en datadeelmodelle. Sommige van die noodsaaklike benaderings in hierdie verband sluit in:

• Oorbrug die gaping van dataformaat in KI (groot hoeveelheid, gesentraliseerd) en blokketting (klein hoeveelheid, gedesentraliseerd) om blokkettingdata effektief te interpreteer.
• Die gebruik van gefedereerde leermodelle met blokketting kan help om vertroue en privaatheid te verseker terwyl daar toesig gehou word oor data en berekeningsprosesse.

Regs- en regulatoriese implikasies

Data privaatheid en beskerming is die primêre bekommernisse wanneer sensitiewe data wat deur 'n blokketting gereguleer word, aan KI- en ML-modelle blootgestel word. Reguleringsbeleide, soos BBP, dwing besighede streng om kliëntdata te hanteer deur te verseker:

• Konsensuele gebruik van data en inligting
• Datauitwissing, sodra dit verwerk is
• Anonimisering van sensitiewe persoonlike of besigheidsdata

Die regskwessies wat verband hou met slim kontrakte is uitdagend. Daarom is dit verpligtend om kontraktuele bepalings en voorwaardes noukeurig te skep.

Die toekoms van blockchain en AI is verweef, gegewe die vinnige digitale transformasie oor nywerhede. Binnekort sal ons baie meer vooruitgang en geleenthede sien, wat verskeie sakebedrywighede fasiliteer.

Vir meer inligting oor KI-vorderings en -neigings, besoek verenig.ai.