مراجعة شاملة لـ Blockchain في الذكاء الاصطناعي

لقد برز الذكاء الاصطناعي وتقنية Blockchain كاثنين من أكثر الابتكارات التقنية الرائدة في الآونة الأخيرة.

• الذكاء الاصطناعي (AI): تمكن الآلات وأجهزة الكمبيوتر من محاكاة التفكير البشري وعمليات صنع القرار.
• كتلة سلسلة: دفتر أستاذ موزع وغير قابل للتغيير يقوم بتخزين البيانات والمعلومات بشكل آمن وبطريقة لا مركزية وموثوقة.

في الآونة الأخيرة، تعمق العلماء في استكشاف التطبيقات المحتملة لهذه التقنيات في مختلف القطاعات. في هذه المقالة، سنقدم لمحة موجزة عن كيفية دمج تقنية البلوك تشين مع الذكاء الاصطناعي، وهو مفهوم يمكن تسميته "الذكاء الاصطناعي اللامركزي". لنبدأ.

الذكاء الاصطناعي اللامركزي: مقدمة إلى Blockchain في الذكاء الاصطناعي

في العقد الماضي أو نحو ذلك، كانت تقنية blockchain واحدة من أكثر الابتكارات إثارة للاهتمام، وبدأت تكتسب زخمًا عندما وجدت تطبيقها في مجالات أخرى. منذ إنشائها في عام 2008، استمرت في الظهور كتقنية مدمرة لديها القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نقوم بها بتخزين أو تبادل البيانات أو المعلومات، وإحداث ثورة في الطريقة التي نتبع بها المعاملات وتتبعها أو أتمتتها. 

واحدة من أكثر النقاط التي تم الحديث عنها سلسلة كتلة هو أن كل معاملة blockchain يتم توقيعها بشكل مشفر، وأن عقد التعدين التي تحتوي على نسخة طبق الأصل من دفتر الأستاذ الكامل للكتل المتسلسلة لجميع المعاملات تتحقق من كل معاملة من هذا القبيل مما يؤدي إلى إنشاء سجلات متزامنة وآمنة ومشتركة ذات طابع زمني يستحيل تغييرها. . ونتيجة لذلك، يمكن أن تكون تقنية blockchain خيارًا فعالاً للقضاء على متطلبات السلطة المركزية للتحقق من المعاملات والتفاعلات بين المستخدمين على الشبكة والتحكم فيها. 

مع المضي قدمًا، تعمل الصناعة التقنية على إنتاج وتوليد كمية هائلة من البيانات بفضل الابتكارات التقنية مثل أجهزة إنترنت الأشياء والهواتف الذكية ووسائل التواصل الاجتماعي وتطبيقات الويب التي ساهمت بشكل كبير في ظهور الذكاء الاصطناعي بسبب أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية وكفاءة. غالبًا ما تستخدم كمية كبيرة من البيانات باستخدام التعلم العميق وممارسات التعلم الآلي لإجراء تحليلات مختلفة. 

حتى اليوم، يعتمد جزء كبير من التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق لنماذج الذكاء الاصطناعي على نموذج مركزي يقوم بتدريب مجموعة من الخوادم التي تقوم بتشغيل أو تدريب نموذج معين مقابل بيانات التدريب، ثم التحقق من التعلم باستخدام مجموعة بيانات التحقق من الصحة أو التدريب. إن المتطلبات العالية لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال هي السبب وراء قيام المؤسسات التقنية الكبرى وفرق التطوير في كثير من الأحيان بتخزين كمية كبيرة من البيانات لتدريب نماذجها للحصول على أفضل النتائج والأداء الممكن. 

معظم نماذج وممارسات الذكاء الاصطناعي اليوم مركزية، وعلى الرغم من أن المركزية حققت الكثير من النجاح في صناعة الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك عيبًا كبيرًا في التخزين المركزي للبيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي. عندما يتم تخزين البيانات بأكملها بطريقة مركزية، تزداد احتمالية التلاعب بالبيانات أو تلف البيانات حيث يكون تخزين البيانات المركزي دائمًا عرضة لهجمات البرامج الضارة والأمن السيبراني. علاوة على ذلك، عند التعامل مع كمية كبيرة من البيانات، يكون التحقق من صحة ومصدر البيانات أمرًا صعبًا، مما قد يؤدي إلى تدريب خاطئ للنموذج الذي يمكن أن يؤدي أيضًا إلى أخطاء غير مرغوب فيها وغير دقيقة وحتى خطيرة. النتائج. 

تعد التحديات المتعلقة بتخزين البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي السبب الرئيسي وراء استخدام blockchain في الذكاء الاصطناعي وتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي. الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي اللامركزي هو تمكين العملية وتنفيذ عملية اتخاذ القرار أو التحليلات باستخدام بيانات مشتركة موقعة رقميًا ومضمونة وموثوقة تم تخزينها والتعامل معها على شبكة blockchain بطريقة لا مركزية أو موزعة دون استخدام طرف ثالث خارجي. موارد. 

تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بسمعة طيبة في العمل غالبًا مع كمية كبيرة من البيانات، وقد توقع العلماء بالفعل أن تكون تقنية blockchain مستقبل تخزين البيانات. علاوة على ذلك، تحتوي تقنية blockchain على عقود ذكية تسمح للمستخدمين ببرمجة شبكة blockchain للتحكم في المعاملات بين المشاركين المشاركين في توليد البيانات أو الوصول إليها أو اتخاذ القرار. يمكن للتطبيقات والآلات المستقلة القائمة على العقود الذكية لـ blockchain أن تتعلم وتتكيف مع التغييرات مع تقدم الوقت، ويمكنها أيضًا اتخاذ قرارات دقيقة وموثوقة، ويتم التحقق من النتائج والتحقق من صحتها من خلال عقد التعدين لشبكة blockchain. 

كيف يمكن لـ Blockchain تحويل الذكاء الاصطناعي؟

يمكن معالجة العديد من أوجه القصور في صناعة الذكاء الاصطناعي و blockchain بكفاءة من خلال الجمع بين كلا النظامين التقنيين. تعمل تقنية Blockchain بمثابة دفتر أستاذ موزع يقوم بتخزين البيانات ونقلها بطريقة موقعة مشفرة يتم الموافقة عليها والتحقق منها بواسطة عقد التعدين في الشبكة. تقوم شبكات Blockchain بتخزين البيانات بمرونة ونزاهة عالية مما يجعل من المستحيل تقريبًا التلاعب بالبيانات وهذا هو السبب الرئيسي لعدم إمكانية الطعن في نتائج خوارزميات التعلم الآلي عند اتخاذ القرارات باستخدام العقود الذكية لـ blockchain، ويمكن الوثوق بها. يمكن أن يساعد استخدام شبكات blockchain مع تقنيات الذكاء الاصطناعي في إنشاء أنظمة لامركزية وغير قابلة للتغيير وآمنة للبيانات الحساسة للغاية التي يمكن جمعها ومعالجتها واستخدامها بواسطة التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون للأمن والسلامة التي يوفرها استخدام blockchain في الذكاء الاصطناعي تطبيقات ثورية عبر الصناعات، وخاصة تلك الأكثر حساسية مثل الرعاية الصحية والمستشفيات والتمويل والدفاع والمزيد. 

وبالمضي قدمًا، ندرج أدناه بعض المزايا البارزة لدمج الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين. 

• أمن البيانات المحسن

أحد الأسباب الرئيسية وراء الشعبية الهائلة لـ blockchain هو أنها توفر طريقة آمنة للغاية لتخزين المعلومات على الويب. توفر سلاسل الكتل بديلاً لتخزين المعلومات الحساسة والهامة على الأقراص، وذلك عن طريق تخزين البيانات الموقعة رقميًا والتي لا يمكن الوصول إليها إلا باستخدام المفاتيح الخاصة. ومن ثم، فإن استخدام blockchain لتخزين البيانات لخوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالعمل مع البيانات الحساسة، مما يؤدي إلى معلومات أكثر دقة وموثوقية. 

• صنع القرار الجماعي

في النظام البيئي التقني، يجب أن تعمل التطبيقات أو الأدوات المعنية بالتنسيق مع بعضها البعض لتحقيق الهدف بأقصى قدر من الكفاءة. توفر أنظمة Blockchain حلولاً لا مركزية وموزعة لخوارزميات صنع القرار التي يمكن أن تحل محل متطلبات السلطة المركزية. إن إلغاء السلطة المركزية سيسمح للروبوتات بمناقشة المشكلة داخلياً، والتصويت على أي قضية، وحل المسألة بالأغلبية حتى يتم الاتفاق على نتيجة. 

• تعزيز الثقة في القرارات الروبوتية

تقوم تقنية Blockchain بتخزين البيانات بطريقة آمنة للغاية لا يمكن تغييرها مما يضمن جودة البيانات طوال تطوير عملية التدريب. ونتيجة لذلك، سيتم تدريب النموذج على بيانات دقيقة للغاية ستساعد في النهاية في زيادة دقة الوضع. 

• كفاءة أعلى

أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل العمليات التجارية التي غالبًا ما تتضمن مستخدمين متعددين مثل العديد من المساهمين أو أصحاب المصلحة والمنظمات الحكومية وشركات الأعمال غالبًا ما تكون غير فعالة هو وجود العديد من التراخيص للمعاملات التجارية. سيؤدي استخدام blockchain والعقود الذكية إلى تمكين DAOs أو الوكلاء اللامركزيين المستقلين الذين سيتحققون من صحة البيانات أو عمليات نقل الأصول بين مختلف أصحاب المصلحة تلقائيًا وبكفاءة وسرعة. 

تصنيف Blockchain في الذكاء الاصطناعي

سنتحدث في هذا القسم عن بعض المفاهيم الأساسية المستخدمة في تطبيق تقنيات blockchain لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المذكورة في الشكل أدناه. 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا بطريقة مستقلة لتنفيذ قرارات مستنيرة باستخدام استراتيجيات مختلفة للتخطيط والبحث والتحسين والتعلم واستعادة المعرفة والإدارة. ومع ذلك، فإن تحقيق اللامركزية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي يعد مهمة صعبة ومليئة بالتحديات لأسباب عديدة. 

• الحوسبة الذاتية

أحد الأهداف الرئيسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هو تمكين العمليات المستقلة جزئيًا أو كليًا حيث يقوم العديد من عملاء الاستخبارات أو برامج الكمبيوتر الصغيرة بإدراك وتحليل بيئاتهم المحلية، والحفاظ على حالاتهم الداخلية، وتنفيذ إجراءات محددة وفقًا لذلك.

• التحسين

إحدى الميزات الرئيسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هي قدرتها على اتخاذ القرارات الأكثر فعالية وكفاءة من خلال تصفية مجموعة من الحلول المثالية بين جميع الحلول الممكنة، وهذا ممكن بسبب تحسين خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي. تقنيات التحسين تهدف إلى إيجاد أفضل حل للمشكلة من خلال العمل في بيئة مقيدة أو غير مقيدة اعتمادًا على مستوى النظام وأهداف مستوى التطبيق. سيؤدي التحسين اللامركزي إلى تحسين الكفاءة وتعزيز الأداء. 

• تخطيط الرحلة

تستفيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي من استراتيجيات التخطيط عند التعاون مع التطبيقات والأنظمة الأخرى لحل المشكلات المعقدة في البيئات الجديدة أو الصعبة. تلعب استراتيجيات التخطيط دورًا مهمًا في الحفاظ على مرونة وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي استخدام blockchain لاستراتيجيات التخطيط إلى ابتكار استراتيجيات أكثر ثباتًا وأهمية تستخدم لأنظمة المهام الحرجة والتطبيقات الإستراتيجية. 

• اكتشاف المعرفة وإدارة المعرفة

تتمتع تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسمعة طيبة في العمل مع كمية كبيرة من البيانات، واعتمادها على أنظمة معالجة البيانات المركزية. مع استخدام اللامركزية، ستتمكن عمليات اكتشاف المعرفة وإدارتها من توفير أنماط معرفة شخصية تأخذ في الاعتبار احتياجات جميع أصحاب المصلحة المعنيين. 

• التعلُّم

في قلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي توجد خوارزميات التعلم التي تتيح اكتشاف المعرفة وعمليات التشغيل الآلي. هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والتجميع، ونماذج التعلم العميق، وغير ذلك الكثير التي تحل مشكلات التعلم الآلي المختلفة. يمكن أن يؤدي استخدام نماذج التعلم اللامركزية إلى إنشاء أنظمة تعليمية مستقلة للغاية تدعم الذكاء المحلي عبر قطاعات مختلفة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. 

عمليات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

غالبًا ما تقوم نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي بتدريب واختبار والتحقق من صحة كمية كبيرة من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر تنوعًا. ومع ذلك، فإن استخدام حلول تخزين البيانات المركزية مثل مراكز البيانات والسحابات والمجموعات يمثل عقبة رئيسية أمام تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة للغاية والتي تحافظ على خصوصية مستخدميها. فيما يلي بعض من أفضل تطبيقات blockchain التي يمكن اعتمادها من قبل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. 

• التخزين اللامركزي

تعتبر حلول تخزين البيانات المركزية حساسة للغاية عندما يتعلق الأمر بالأمان والخصوصية حيث تتضمن حلول تخزين البيانات هذه البيانات الشخصية والحساسة للمستخدم إلى جانب مواقعه وسجلاته الصحية وأنشطته ومعلوماته المالية. تقدم Blockchain حلول تخزين لامركزية وآمنة تشفيريًا عبر التطبيقات والشبكات المشاركة. تستخدم حلول تخزين البيانات اللامركزية العقد، وتحتفظ كل عقدة في الشبكة بنسخة مشفرة من قاعدة البيانات تتمحور حول العميل لضمان توفر البيانات للعملاء. يتمتع العملاء بحرية استخدام بياناتهم واستخراجها وفقًا لاحتياجاتهم ومتطلباتهم. 

اثنان من تقنيات التخزين الأكثر شيوعًا المستخدمة في حلول تخزين البيانات اللامركزية هما Sharding وSwarming. المشاركة هي العملية التي يتم من خلالها إنشاء أقسام منطقية لقواعد البيانات المعروفة باسم "شظايا"حيث يتم تعيين مفتاح فريد لكل قسم يمكن استخدامه للوصول إلى القسم. من ناحية أخرى، الاحتشاد هو الأسلوب الذي يستخدم "أسراب" لتمكين الوصول المتوازي إلى البيانات من عقد متعددة في الشبكة لتقليل زمن الوصول في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي يؤدي إلى أداء أكثر كفاءة وسلاسة. يتم تجميع القطع معًا مما يؤدي إلى تكوين وحدة تخزين مجمعة مدعومة في الشبكة بواسطة مجموعة من العقد على شكل أسراب. 

يمكن أن يؤدي استخدام حلول التخزين اللامركزية إلى تعزيز موثوقية التخزين وقابلية التوسع بسبب التوزيعات الجغرافية متعددة الأطراف التي توفرها حلول التخزين اللامركزية. تتضمن بعض حلول التخزين اللامركزية الناشئة Storj وSwarm وSia وFileCoin وIPFS والمزيد. 

• إدارة البيانات

أحد المتطلبات الرئيسية لتطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي هو إدارة البيانات بطريقة يمكن من خلالها جمع مجموعات بيانات دقيقة للغاية وذات صلة وكاملة من مصادر بيانات موثوقة وموثوقة. تقليديًا، تقوم تطبيقات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي بتشغيل أساليب مركزية لإدارة البيانات مثل تجزئة البيانات وترشيح البيانات وتخزين البيانات المدركة للمحتوى والتي يتم تنفيذها عبر جميع العقد في الشبكة. عند مقارنتها بتخزين البيانات اللامركزي الذي توفره شبكات blockchain، فإن إدارة البيانات المركزية تكون ضعيفة ليس فقط لأن معدل تكرار البيانات سيكون مرتفعًا حتى عند إجراء تغييرات طفيفة فقط على البيانات، ولكن الحاجة إلى نقل مجموعات البيانات المماثلة بشكل متكرر ستكون عالية أيضًا . 

من ناحية أخرى، تم تصميم أساليب إدارة البيانات اللامركزية ليتم نشرها على مستويات العقد في الشبكة مع الأخذ في الاعتبار السمات المكانية والزمانية في البيانات. علاوة على ذلك، للحفاظ على مصدر البيانات وأمنها، يمكن لأنظمة الإدارة اللامركزية وضع البيانات الوصفية على blockchain. 

أنواع Blockchain لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

يمكن تصنيف تقنية Blockchain إلى فئتين: Permissioned حيث يمكن فقط للمستخدمين المصرح لهم الوصول إلى تطبيقات blockchain في الإعدادات السحابية أو الكونسورتيوم أو الإعدادات الخاصة Permissionless حيث يمكن لأي شخص الوصول علنًا إلى الأنظمة باستخدام الإنترنت. 

• Blockchains العامة

تنتمي تقنية blockchain العامة إلى فئة شبكات blockchain غير المسموح بها، حيث يتمتع المستخدمون بحرية تنزيل كود blockchain على أنظمتهم، وتعديل الكود، واستخدام الكود وفقًا لاحتياجاتهم ومتطلباتهم الخاصة. علاوة على ذلك، غالبًا ما تكون سلاسل الكتل العامة مفتوحة المصدر لعمليات القراءة والكتابة، ويمكن الوصول إليها بسهولة. ونظرًا لأن الجميع يمكنهم الوصول إلى سلاسل الكتل العامة، فإن هذه الأنظمة تستخدم بروتوكولات معقدة من أجل السلامة، وتتم إدارة معلومات خصوصية الهوية والمعاملات للمستخدمين على الشبكة باستخدام بيانات مجهولة المصدر ومجهولة على الشبكة. بالنسبة لنقل البيانات والأصول، تستخدم كل شبكة blockchain عامة الرموز المميزة المعروفة أيضًا باسم مؤشرات القيمة أو العملات المشفرة. 

• Blockchains خاصة

على عكس سلاسل الكتل العامة، فإن شبكات blockchain الخاصة هي أنظمة مرخصة تتم إدارتها من قبل مؤسسة واحدة، وهي مصممة كأنظمة غير مرخصة حيث يكون المستخدمون أو المشاركون معروفين دائمًا داخل الشبكة، ولديهم موافقة مسبقة لعمليات القراءة والكتابة على الشبكة. غالبًا ما توفر سلاسل الكتل الخاصة كفاءة أعلى لأن هوية الزوار معروفة، وهم مشاركين معتمدون مسبقًا في الشبكة للتخلص من الحاجة إلى خوارزميات معقدة وعمليات رياضية للتحقق من صحة أي معاملة على الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لشبكات blockchain الخاصة نقل أي نوع من الأصول أو القيم أو البيانات الأصلية داخل الشبكة. 

تمامًا كما هو الحال في شبكات blockchain العامة، تتم الموافقة على المعاملات ونقل الأصول في شبكة blockchain الخاصة من خلال خوارزميات إجماع متعددة الأطراف أو التصويت الذي لا يتيح معاملات أسرع فحسب، بل يستهلك أيضًا طاقة منخفضة. ومن المثير للدهشة أن متوسط ​​وقت الموافقة على المعاملات على شبكة البلوكشين الخاصة يقل عن ثانية واحدة. 

• شبكات الكونسورتيوم Blockchain

يتم تشغيل Consortium Blockchains، والمعروف أيضًا باسم Federated Blockchains من قبل مجموعة من المنظمات حيث يتم تشكيل المجموعات بشكل عام على أساس المصالح المشتركة بين هذه المنظمات. يتم تقديم شبكات blockchain الكونسورتيوم بشكل عام من قبل المنظمات والهيئات الحكومية والبنوك وبعض شركات blockchain الخاصة أيضًا. 

تمامًا مثل نظيراتها الخاصة في مجال blockchain، تعمل شبكة Consortium blockchain كأنظمة مرخصة على الرغم من أن عددًا قليلاً من المستخدمين على الشبكة يتمتعون بامتيازات القراءة والكتابة على الشبكة. بشكل عام، يتمتع جميع المستخدمين على شبكة Consortium blockchain بإمكانية الوصول للقراءة، ولكن لا يستطيع سوى عدد قليل من الأفراد كتابة البيانات على الشبكة. 

البنية التحتية اللامركزية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

تم تصميم بنيات Blockchain بشكل تقليدي من قبل المطورين كبنية تحتية خطية باستخدام مزيج من استراتيجيات التجزئة وهياكل بيانات القوائم المرتبطة. ومع ذلك، في الآونة الأخيرة، عمل المطورون على البنى التحتية غير الخطية باستخدام معلومات قوائم الانتظار، ونظرية الرسم البياني للتعامل مع البيانات الضخمة، وتلبية متطلبات التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي. 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تدعم تقنية Blockchain

تخزين البيانات اللامركزية وإدارة البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

وقد أتاح استخدام تقنية Blockchain مع الذكاء الاصطناعي للمطورين العمل على تطوير أنظمة مستقرة تدعم تفاعل الابتكارات التقنية المختلفة، وبالتالي توفير منصة لإدارة البيانات ونقلها وتخزينها بشكل آمن ومأمون. يوضح الشكل أدناه الميزات المدمجة لتقنيات blockchain والذكاء الاصطناعي للصناعة الطبية والتي تتضمن مراحل مختلفة مثل التحليلات والتشخيص والتحقق من صحة الاكتشافات والتقارير الطبية واتخاذ القرارات الحاسمة. 

في السنوات الأخيرة، كان التعامل مع كمية كبيرة من البيانات، وزيادة قوة الحوسبة للخوارزميات والنماذج بشكل كبير، وتزايد قبول المستخدم للأنظمة والتطبيقات المتصلة، من أهم الأولويات في صناعة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. نظرًا لأن الشبكات العصبية الاصطناعية غالبًا ما تتطلب كمية كبيرة من البيانات والقدرة الحاسوبية لأغراض التدريب، فمن الضروري إنشاء مراكز بيانات قوية للحصول على مجموعات كبيرة من البيانات. أثناء عملية التدقيق، يمكن استخدام شبكات blockchain لتخزين البيانات ومعلومات الاستعلام مع تحقيق مستوى أعلى من الأمان والخصوصية. علاوة على ذلك، فإن تكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين سيوفر آلية إجماع قوية وغير قابلة للتغيير وقوية ولا مركزية. 

البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي

أضاف إدخال البنية التحتية لشبكة Blockchain ثلاث خصائص جديدة إلى البنى الموزعة التقليدية: التحكم اللامركزي والمشترك في البيانات والأصول، وتبادل الأصول المحلية، ومسارات التدقيق غير القابلة للتغيير. عندما تم دمج البنية التحتية لـ blockchain مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، زودت البنية التحتية المستخدمين بنماذج بيانات جديدة، وقدمت تحكمًا مشتركًا في نماذج الذكاء الاصطناعي وبيانات التدريب مع إضافة موثوقية البيانات. لإنتاج نماذج بيانات أفضل وأكثر كفاءة، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات التي توفرها شبكات البلوكشين. 

يمكن للشبكات اللامركزية مثل IPFS وEthereum التعامل مع تخزين البيانات والموارد الحسابية الضخمة على التوالي، وبالتالي توفير سجلات خالية من التلاعب بمستوى عالٍ من الخصوصية. تهدف منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية مفتوحة المصدر مثل ChainIntel إلى التخلص من احتكار الشركات الكبرى لخدمات الذكاء الاصطناعي. 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

يمكن أن يكون لاتخاذ القرار الجماعي والاستخبارات اللامركزية تطبيقات عديدة. على سبيل المثال، يوضح الشكل أدناه ميزات وفوائد الجمع بين تقنيات Blockchain وإنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية في الحقول الزراعية. يمكن لأجهزة استشعار إنترنت الأشياء مراقبة مستويات العناصر الغذائية في التربة، والتقاط الصور التي يمكن أن تساعد في مراقبة نمو المحاصيل مع مرور الوقت. يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة من البيانات الواردة من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء لتوفير تحليل تنبؤي يسمح للمزارعين بمراقبة الظروف المختلفة. يضمن استخدام blockchain أن كل مستخدم على الشبكة لديه حق الوصول إلى المعاملات التي تساعد في تقليل الوقت الذي يقضيه في الخدمات اللوجستية. 

توضح الصورة أعلاه الأنظمة القائمة على blockchain المستخدمة في الاستكشاف الذكي الآلي بدون طيار لقاع المحيط. 

توضح الصورة أعلاه استخدام Blockchain والذكاء الاصطناعي للأغراض المالية والمصرفية، وكيف يمكن لـ blockchain والذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة النظام المالي وسلامته وأمنه. 

الخاتمة

تحدثنا في هذه المقالة عن حالات تطبيق واستخدام blockchain في الذكاء الاصطناعي. تقدم المقالة نظرة عامة على التخزين اللامركزي، وكيف يمكن أن تكون blockchain المفتاح لحل العديد من المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي. من خلال المضي قدمًا، ناقشنا أيضًا تصنيف blockchain في الذكاء الاصطناعي، والتقنيات ذات الصلة، ومقارنة تطبيقات blockchain من حيث أنواع blockchain والبنية التحتية، وعمليات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، و البروتوكولات. أخيرًا، نناقش التطبيقات المختلفة لتقنية blockchain في الذكاء الاصطناعي. 

لتلخيص الأمور، سيكون من الآمن أن نقول إن تطبيق blockchain في الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على معالجة وحل المشكلات الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي المتعلقة بخصوصية المستخدم، والأوراكل الآمنة، أمن العقد الذكيوبروتوكولات الإجماع والتوحيد القياسي والحوكمة.