استعراض شامل للبلوكشين في الذكاء الاصطناعي

لقد ظهر الذكاء الاصطناعي والبلوكشين كأحد أهم الابتكارات التقنية في الآونة الأخيرة.

• الذكاء الاصطناعي (AI): يتيح للماكينات والحواسيب模仿 التفكير والعمليات القرارية البشرية.
• البلوكشين: سجل موزع وثابت يخزن البيانات والمعلومات بطريقة موزعة وموثوقة.

في الآونة الأخيرة، قام العلماء بالتحقيق في التطبيقات المحتملة لهذه التقنيات عبر مختلف القطاعات. في هذا المقال، سنقدم نظرة عامة على كيفية دمج البلوكشين مع الذكاء الاصطناعي، وهو مفهوم قد يُطلق عليه “الذكاء الاصطناعي الموزع”. دعونا نبدأ.

الذكاء الاصطناعي الموزع: مقدمة في البلوكشين في الذكاء الاصطناعي

في العقد الماضي أو نحو ذلك، كان البلوكشين أحد أكثر الابتكارات المثيرة للجدل، وبدأ في اكتساب الزخم عندما وجد تطبيقاته في مجالات أخرى. منذ نشأته في عام 2008، استمر في الظهور كتكنولوجيا ثورية لها القدرة على تغيير الطريقة التي نخزن أو نتبادل البيانات أو المعلومات، وتغيير الطريقة التي نتبع ونأتمر بالمعاملات أو نأتمر بها.

من النقاط التي يتم التحدث عنها بشكل كبير حول البلوكشين هو أن كل معاملة بلوكشين يتم التوقيع عليها بشكل cryptographically، وال عقدة التعدين التي تحتفظ بنسخة من السجل الكامل للبلوكشين يتحقق من كل معاملة مما يؤدي إلى إنشاء سجلات موزعة وآمنة وموحدة ومؤرخة لا يمكن تغييرها. وبالتالي، يمكن للبلوكشين أن يكون خيارًا فعالًا لتحقيق الغرض من إزالة الحاجة إلى سلطة مركزية للتحقق من المعاملات والتفاعلات بين المستخدمين على الشبكة.

متابعًا، فقد أنتجت الصناعة التقنية كمية هائلة من البيانات بفضل الابتكارات التقنية مثل أجهزة إنترنت الأشياء والهواتف الذكية والوسائط الاجتماعية والتطبيقات الويب التي ساهمت بشكل كبير في ظهور الذكاء الاصطناعي لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تستخدم كمية كبيرة من البيانات باستخدام تقنيات التعلم العميق والتعلم الآلي للقيام بتحليلات مختلفة.

حتى اليوم، لا تزال معظم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لنمذجة الذكاء الاصطناعي تعتمد على نموذج مركزي يتدرب على مجموعة من الخوادم التي تتدرب أو تثبت نموذجًا معينًا باستخدام بيانات التدريب، ثم يتحقق من التعلم باستخدام مجموعة التحقق أو التدريب. ويتطلب تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال كمية كبيرة من البيانات، ولهذا السبب غالبًا ما تخزن الشركات التقنية الكبيرة والفرق التطويرية كمية كبيرة من البيانات لتدريب نماذجها للحصول على أفضل النتائج والأداء.

معظم نماذج الذكاء الاصطناعي والممارسات اليوم مركزية، و尽管 أدت المركزية إلى نجاح كبير في صناعة الذكاء الاصطناعي، هناك عيب كبير في تخزين البيانات المركزي لنماذج الذكاء الاصطناعي. عندما يتم تخزين جميع البيانات بطريقة مركزية، تزيد فرصة التلاعب بالبيانات أو تلفها لأن تخزين البيانات المركزي دائمًا ما يكون عرضة للهجمات الإلكترونية والبرمجيات الخبيثة. بالإضافة إلى ذلك، عند التعامل مع كمية كبيرة من البيانات، من الصعب التحقق من صحة ومصدر البيانات، مما قد يؤدي إلى تدريب خاطئ للنموذج، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة وغير مرغوب فيها.

تتمثل التحديات المتعلقة بتخزين البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي في السبب الرئيسي لاستخدام البلوكشين في الذكاء الاصطناعي وتنمية الذكاء الاصطناعي الموزع. الهدف الرئيسي من الذكاء الاصطناعي الموزع هو تمكين عملية اتخاذ القرارات باستخدام بيانات موقعة رقميًا وآمنة وموثوقة تم تخزينها وتنفيذها على شبكة البلوكشين بطريقة موزعة دون استخدام موارد خارجية.

نماذج الذكاء الاصطناعي لها سمعة بالعمل مع كمية كبيرة من البيانات، وتم التنبؤ بالبلوكشين ك भविष الحفاظ على البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي البلوكشين على عقود ذكية تسمح للمستخدمين ببرمجة شبكة البلوكشين لإدارة المعاملات بين المشاركين المعنيين في إنشاء أو الوصول إلى البيانات أو اتخاذ القرارات. يمكن للتطبيقات والآلات المعتمدة على البلوكشين والعقود الذكية التعلم والتكيف مع التغييرات بمرور الوقت، كما يمكنها اتخاذ قرارات دقيقة وموثوقة، ويمكن التحقق من النتائج والتحقق منها بواسطة عقدة التعدين في شبكة البلوكشين.

كيف يمكن للبلوكشين تحويل الذكاء الاصطناعي؟

يمكن للبلوكشين والذكاء الاصطناعي معًا أن يعالجا العديد من العيوب في صناعة الذكاء الاصطناعي. يعمل البلوكشين كسجل موزع يخزن وينقل البيانات بطريقة موقعة رقميًا ومتفق عليها بواسطة عقدة التعدين في الشبكة. تتميز شبكات البلوكشين بتخزين البيانات بدقة عالية وثبات، مما يجعل من الصعب تغيير البيانات، ولهذا السبب لا يمكن نزاع نتائج خوارزميات التعلم الآلي عند اتخاذ القرارات باستخدام عقود البلوكشين الذكية، ويمكن الثقة بها. يمكن لاستخدام شبكات البلوكشين مع تقنيات الذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنشاء أنظمة موزعة وثابتة وآمنة لبيانات حساسة يمكن جمعها ومعالجتها واستخدامها بواسطة تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون الأمان والأمان الذي توفره استخدام البلوكشين في الذكاء الاصطناعي تطبيقات ثورية عبر الصناعات، خاصة الصناعات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية والدفاع وغيرها.

moving إلى الأمام، بعض من الفوائد البارزة لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكشين هي:

• تعزيز أمان البيانات

من الأسباب الرئيسية لشعبية البلوكشين هو أن它 توفر طريقة آمنة وموثوقة لتخزين المعلومات على الإنترنت. يوفر البلوكشين بديلاً لتخزين المعلومات الحساسة على الأقراص، وهو تخزين البيانات الموقعة رقميًا يمكن الوصول إليها فقط باستخدام المفاتيح الخاصة. وبالتالي، يمكن لاستخدام البلوكشين لتخزين البيانات لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن يسمح للنماذج بالعمل مع بيانات حساسة، مما يؤدي إلى معلومات أكثر دقة وموثوقية.

• اتخاذ القرارات الجماعية

في النظام التقني، يجب أن تعمل التطبيقات والأدوات بشكل متناسق لتحقيق الهدف بأعلى كفاءة. يوفر نظام البلوكشين حلولًا موزعة ولامركزية لخوارزميات اتخاذ القرارات يمكن أن تحل محل الحاجة إلى سلطة مركزية. يمكن إزالة السلطة المركزية أن تسمح للآلات بالمناقشة الداخلية والتصويت على أي vấnة وحلها بالغالبية حتى يتم التوصل إلى استنتاج متفق عليه.

• تعزيز الثقة في قرارات الروبوتات

يخزن البلوكشين البيانات بطريقة آمنة لا يمكن تغييرها، مما يضمن جودة البيانات على مدار عملية التدريب. وبالتالي، سيتدرب النموذج على بيانات دقيقة للغاية، مما سيساهم في زيادة دقة النموذج.

• زيادة الكفاءة

من الأسباب الرئيسية لعدم كفاءة العمليات التجارية التي غالبًا ما تشمل مستخدمين متعددين مثل المساهمين أو الأطراف الفاعلة أو المنظمات الحكومية والشركات هي الحاجة إلى تفويض معاملات الأعمال. يمكن لاستخدام البلوكشين والعقود الذكية تمكين وكلاء ذكاء اصطناعي موزعين يتحققون من نقل البيانات أو الأصول بين الأطراف الفاعلة تلقائيًا وبكفاءة وسرعة.

تصنيف البلوكشين في الذكاء الاصطناعي

في هذا القسم، سنناقش بعض المفاهيم الرئيسية المستخدمة في تطبيق تقنيات البلوكشين لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المذكورة في الشكل أدناه.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية تعمل بشكل عام بطريقة مستقلة لاتخاذ قرارات مدروسة باستخدام استراتيجيات التخطيط والبحث والتحسين والتعلم وإدارة المعرفة والاسترجاع. ومع ذلك، فإن توزيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي هو مهمة صعبة لعدة أسباب.

• حوسبة ذاتية

من الأهداف الرئيسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هو تمكين العمليات الجزئية أو الكاملة ذاتيًا حيث تدرك الوكلاء الذكاء الاصطناعي محيطهم المحلي وتحتفظ بحالتها الداخلية وتنفذ الإجراءات المحددة وفقًا لذلك.

• التحسين

من الميزات الرئيسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هو القدرة على اتخاذ القرارات الأكثر فعالية وكفاءة من خلال تصفية مجموعة من الحلول المثالية بين جميع الحلول الممكنة، ويمكن تحقيق ذلك من خلال تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي والنمذجة. تهدف تقنيات التحسين إلى العثور على أفضل حل لمشكلة من خلال العمل في بيئة مقيدة أو غير مقيدة اعتمادًا على الأهداف على مستوى النظام والتطبيق. سيتسبب التحسين اللامركزي في تحسين الكفاءة والأداء.

• التخطيط

تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي استراتيجيات التخطيط عند التعاون مع تطبيقات وأنظمة أخرى لحل مشكلات معقدة في بيئات جديدة أو صعبة. تلعب استراتيجيات التخطيط دورًا هامًا في الحفاظ على متانة وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن لاستخدام البلوكشين لاستراتيجيات التخطيط أن يؤدي إلى وضع استراتيجيات أكثر ثباتًا وحرجة للاستخدام في الأنظمة والتطبيقات الاستراتيجية.

• اكتشاف المعرفة وإدارة المعرفة

تطبيقات الذكاء الاصطناعي لها سمعة بالعمل مع كمية كبيرة من البيانات، واعتمادها على أنظمة معالجة البيانات المركزية. باستخدام التوزيع، يمكن لعمليات اكتشاف المعرفة وإدارة المعرفة أن توفر نماذج معرفية مخصصة تأخذ في الاعتبار احتياجات جميع الأطراف الفاعلة المعنية.

• التعلم

في قلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي تقع خوارزميات التعلم التي تمكن من عمليات اكتشاف المعرفة والتحكم الآلي. هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم مثل التعلم الإشرافي وغير الإشرافي والتعلم شبه الإشرافي والتعلم التعاوني والتعلم العميق وغيرها التي تحل مشكلات التعلم الآلي المختلفة. يمكن لاستخدام نماذج التعلم اللامركزي أن يؤدي إلى ظهور أنظمة تعلم مستقلة تدعم الذكاء المحلي عبر مختلف الأبعاد في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

عمليات الذكاء الاصطناعي الموزعة

نماذج الذكاء الاصطناعي وخوارزمياتها غالبًا ما تتدرب وتختبر ويتحقق من صحتها باستخدام كمية كبيرة من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر تنوعًا. ومع ذلك، فإن استخدام حلول تخزين البيانات المركزية مثل مراكز البيانات والسحابة والعنقوديات يعتبر عائقًا كبيرًا في تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي آمنة تحافظ على خصوصية المستخدمين. هنا بعض من التطبيقات الرئيسية للبلوكشين التي يمكن أن تتبناها تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

• التخزين اللامركزي

حلول تخزين البيانات المركزية عرضة للخطر من حيث الأمان والخصوصية لأنها تتضمن بيانات شخصية وحساسة للمستخدمين، مثل مواقعهم وبيانات صحتهم وأنشطتهم ومعلوماتهم المالية. يوفر البلوكشين حلول تخزين آمنة ولامركزية وموقعة رقميًا عبر التطبيقات والشبكات المشاركة. تستخدم حلول التخزين اللامركزي العقد لتحقيق توافر البيانات للمستخدمين، ويمكن للمستخدمين استخدام بياناتهم وتنقيبها وفقًا لاحتياجاتهم.

من أكثر تقنيات التخزين الشائعة المستخدمة في حلول التخزين اللامركزي هي التجزئة والسيول. التجزئة هي عملية tạo أقسام منطقية من قواعد البيانات تسمى ” تجزئة” حيث يتم تعيين مفتاح فريد لكل قسم يمكن استخدامه للوصول إلى القسم. من ناحية أخرى، السيول هي طريقة تستخدم ” سيول” لتمكين الوصول المتوازي إلى البيانات من عدة عقد في الشبكة لتقليل التأخير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى أداء أكثر كفاءة وسلاسة. يتم تجميع التجزئة معًا مما يؤدي إلى تشكيل تخزين جماعي يدعمه مجموعة من العقد في الشبكة على شكل سيول.

يمكن لاستخدام حلول التخزين اللامركزي أن يؤدي إلى تحسين الموثوقية والقابلية للتوسع لتخزين البيانات بسبب التوزيع الجغرافي المتعدد الذي تقدمه الحلول اللامركزية. بعض من الحلول اللامركزية الناشئة للتخزين تشمل Storj و Swarm و Sia و FileCoin و IPFS وغيرها.

• إدارة البيانات

من المتطلبات الرئيسية لتطوير تطبيق ذكاء اصطناعي هو إدارة البيانات بحيث يمكن جمع مجموعات بيانات دقيقة وملائمة وكاملة من مصادر بيانات موثوقة. بشكل تقليدي، تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وخوارزمياتها على أساس أساليب إدارة البيانات المركزية مثل تقطيع البيانات وتصفية البيانات وتخزين البيانات المتأصل، والتي يتم تنفيذها عبر جميع العقد في الشبكة. عند مقارنة ذلك بالتخزين اللامركزي الذي يوفره البلوكشين، فإن التخزين المركزي يعتبر أقل كفاءة لأن معدل تكرار البيانات سيكون مرتفعًا حتى عند إجراء تغييرات طفيفة على البيانات، كما سيكون هناك حاجة إلى نقل مجموعات بيانات متشابهة بشكل متكرر.

من ناحية أخرى، تم تصميم أساليب إدارة البيانات اللامركزية لتنفيذها على مستوى العقد في الشبكة مع مراعاة السمات المكانية والزمانية في البيانات. بالإضافة إلى ذلك، للحفاظ على مصدر البيانات وأمانها، يمكن لخطط الإدارة اللامركزية وضع البيانات الوصفية على البلوكشين.

أنواع البلوكشين لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

يمكن تصنيف تكنولوجيا البلوكشين إلى فئتين: المرخصة حيث يمكن فقط للمستخدمين المصرح لهم الوصول إلى تطبيقات البلوكشين في إعدادات سحابية أو اتحادية أو خاصة، و المرخصة حيث يمكن لأي شخص الوصول إلى الأنظمة بشكل عام باستخدام الإنترنت.

• البلوكشين العام

البلوكشين العام ينتمي إلى فئة البلوكشين المرخصة، حيث يمكن للمستخدمين تحميل رمز البلوكشين على أنظمتهم وتعديله واستخدامه وفقًا لاحتياجاتهم. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يكون البلوكشين العام مفتوح المصدر للقراءة والكتابة، ويمكن الوصول إليه بسهولة. نظرًا لأن البلوكشين العام يمكن الوصول إليه من قبل الجميع، فإن هذه الأنظمة تستخدم بروتوكولات معقدة للأمان، ويتم إدارة معلومات الهوية والخصوصية للمستخدمين على الشبكة باستخدام بيانات مجهولة ومجهولة.

• البلوكشين الخاص

على عكس البلوكشين العام، فإن شبكات البلوكشين الخاصة هي أنظمة مرخصة يديرها منظمة واحدة، وهي مصممة كأنظمة مرخصة حيث يتم دائمًا معرفة المستخدمين أو المشاركين على الشبكة، وهم حاصلون على الموافقة المسبقة للقراءة والكتابة على الشبكة. غالبًا ما يوفر البلوكشين الخاص كفاءة أعلى لأن هوية الزوار معروفة، وهم مشاركون مسبقون على الشبكة، مما يزيل الحاجة إلى خوارزميات معقدة وعمليات رياضية لتحقق من أي معاملة على الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لشبكات البلوكشين الخاصة نقل أي نوع من الأصول أو القيم أو البيانات الأصلية داخل الشبكة.

مثل البلوكشين العام، يتم موافقة معاملة نقل الأصول في شبكة البلوكشين الخاصة بواسطة خوارزميات توافق متعددة الأطراف أو التصويت، مما يسمح بمعاملات أسرع ويتطلب طاقة أقل. وبشكل مذهل، فإن متوسط وقت موافقة المعاملة على شبكة البلوكشين الخاصة يقل عن ثانية.

• شبكات البلوكشين المشتركة

شبكات البلوكشين المشتركة، المعروفة أيضًا باسم شبكات البلوكشين الاتحادية، يتم تشغيلها بواسطة مجموعة من المنظمات، وغالبًا ما يتم تشكيل هذه المجموعات على أساس المصالح المشتركة بين هذه المنظمات. شبكات البلوكشين المشتركة يتم تقديمها عادةً من قبل المنظمات الحكومية والبنوك وبعض الشركات الخاصة.

مثل نظيراتها من البلوكشين الخاص، تعمل شبكات البلوكشين المشتركة كأنظمة مرخصة، على الرغم من أن بعض المستخدمين على الشبكة لديهم صلاحيات قراءة وكتابة على الشبكة. بشكل عام، جميع المستخدمين على شبكة البلوكشين المشتركة لديهم حق الوصول للقراءة، ولكن فقط عدد قليل من الأفراد يمكنهم كتابة البيانات على الشبكة.

البنية التحتية اللامركزية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

تم تصميم هياكل البلوكشين تقليديًا من قبل المطورين كبنية خطية باستخدام مزيج من استراتيجيات التجزئة والقوائم المرتبطة. ومع ذلك، في الآونة الأخيرة، يعمل المطورون على هياكل غير خطية باستخدام معلومات التأشير ومفاهيم الرسم البياني لمعالجة البيانات الكبيرة وتلبية متطلبات التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي مدعومة بالبلوكشين

التخزين اللامركزي وإدارة البيانات مع الذكاء الاصطناعي

باستخدام البلوكشين مع الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين العمل على تطوير أنظمة مستقرة تدعم التفاعل بين الابتكارات التقنية المختلفة، وبالتالي تقديم منصة آمنة وموثوقة لإدارة البيانات ونقل البيانات وتخزين البيانات. يظهر الشكل أدناه الميزات المشتركة للبلوكشين وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات القطاع الطبي، بما في ذلك المراحل المختلفة مثل التحليل والتشخيص وتصديق الاكتشافات الطبية والتقارير و اتخاذ القرارات الحرجة.

في السنوات الأخيرة، تعامل مع كمية كبيرة من البيانات، وزيادة قدرة الحواسيب لخوارزميات والنمذجة بشكل كبير، وزيادة قبول المستخدمين لأنظمة و تطبيقات متصلة، كانت من الأولويات العليا في صناعة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. نظرًا لأن الشبكات العصبية الاصطناعية غالبًا ما تتطلب كمية كبيرة من البيانات وطاقة حوسبية لتدريبها، فمن الضروري إنشاء مراكز بيانات قوية لاكتساب مجموعات بيانات كبيرة. خلال عملية التدقيق، يمكن استخدام شبكات البلوكشين لتخزين البيانات ومعلومات الاستعلام مع تحقيق مستوى أعلى من الأمان والخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، سوف توفر دمج تقنيات البلوكشين والذكاء الاصطناعي آلية توافق قوية وثابتة ولامركزية.

البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي

أضافت بنية شبكة البلوكشين ثلاثة سمات جديدة إلى الهياكل التقليدية الموزعة: التحكم الموزع والمشترك في البيانات والبيانات، والتبادل الأصلي للأصول، وسجلات التدقيق غير القابلة للتغيير. عند دمج بنية البلوكشين مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، قدمت البنية للمستخدمين نماذج بيانات جديدة، وقدمت التحكم الموزع للمodels والبيانات التدريبية، وأضافت إلى موثوقية البيانات. لتوليد نماذج بيانات أفضل وأكثر كفاءة، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات، والتي توفرها شبكات البلوكشين.

يمكن لشبكات لامركزية مثل IPFS و Ethereum التعامل مع تخزين البيانات وموارد الحوسبة الهائلة، مما يوفر سجلات غير قابلة للتغيير مع مستوى عالٍ من الخصوصية. تهدف منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية المفتوحة المصدر مثل ChainIntel إلى القضاء على احتكار خدمات الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الكبيرة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة

يمكن لتaken القرارات الجماعية والذكاء اللامركزي أن يكون لها تطبيقات عديدة. على سبيل المثال، يظهر الشكل أدناه الميزات والفوائد لدمج البلوكشين مع تقنيات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية في الحقول الزراعية. يمكن لمستشعرات إنترنت الأشياء مراقبة مستويات المغذيات في التربة وتسجيل الصور التي يمكن أن تساعد في مراقبة نمو المحاصيل بمرور الوقت. يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام البيانات الواردة من مستشعرات إنترنت الأشياء لتقديم تحليلات تنبؤية تسمح للمزارعين بمراقبة مختلف الظروف.

يظهر الصورة أعلاه نظامًا يستند إلى البلوكشين يستخدم لاستكشاف المحيطات الآلي الذكي.

يظهر الصورة أعلاه استخدام البلوكشين والذكاء الاصطناعي لأغراض مالية و银行ية، وكيف يمكن للبلوكشين والذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة وأمان وأمان النظام المالي.

الختام

في هذا المقال، ناقشنا تطبيقات البلوكشين في الذكاء الاصطناعي. قدم المقال نظرة عامة على التخزين اللامركزي وكيف يمكن للبلوكشين أن يحل العديد من المشاكل في الذكاء الاصطناعي. كما ناقشنا تصنيف البلوكشين في الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا ذات الصلة ومقارنة التطبيقات البلوكشين من حيث أنواع البلوكشين والبنية التحتية، وعمليات الذكاء الاصطناعي الموزعة، والبروتوكولات. أخيرًا، ناقشنا التطبيقات المختلفة للبلوكشين في الذكاء الاصطناعي.

للمرة الأخيرة، يمكن القول بأمان أن تنفيذ البلوكشين في الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعالج ويحل المشاكل الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي المتعلقة بخصوصية المستخدمين وأمان الأوراكل وأمان العقود الذكية وبروتوكولات التوافق ومعيارنة الحوكمة.