Komplexní přehled blockchainu v AI

AI a blockchain jsou dvěma nejzásadnějšími technickými inovacemi posledních dob.

• Umělá inteligence (AI): Povoluje strojům a počítačům napodobovat lidské myšlení a rozhodování.
• Blockchain: Rozdělený a neměnný účetní zápis, který bezpečně ukládá data a informace v decentralizované a důvěryhodné formě.

V poslední době se vědci ponořili do zkoumání potenciálních aplikací těchto technologií v různých odvětvích. V tomto článku poskytujeme stručný přehled o tom, jak lze blockchain integrovat s AI, koncept, který lze nazvat “decentralizovaná AI”. Pojďme se ponořit do toho.

Decentralizovaná AI: Úvod do blockchainu v AI

V posledních deseti letech nebo tak nějak se blockchain stal jednou z nejvíce diskutovaných inovací a začal získávat na významu, když našel své uplatnění v jiných oblastech. Od svého vzniku v roce 2008 pokračoval ve vývoji jako disruptivní technologie, která měla potenciál revolucionalizovat způsob, jakým ukládáme nebo vyměňujeme data nebo informace, a revolucionalizovat způsob, jakým stopujeme a sledujeme transakce nebo je automatizujeme.

Jedním z nejdiskutovanějších bodů blockchainu je, že každá blockchainová transakce je kryptograficky podepsána a miningové uzly, které drží kopii celého účetního zápisu, ověřují každou takovou transakci, což vede k vytvoření synchronizovaných, bezpečných a sdílených časově označených záznamů, které nelze změnit. V důsledku toho může blockchain být účinnou možností pro odstranění potřeby centrální autority pro ověření a řízení transakcí a interakcí mezi uživateli na síti.

Pokračujme, technický průmysl produkuje a generuje obrovské množství dat díky technickým inovacím, jako jsou zařízení IoT, chytré telefony, sociální média a webové aplikace, které významně přispěly k rozvoji AI, protože AI systémy často využívají velké množství dat pomocí technik hlubokého učení a strojového učení k provádění různých analýz.

Dnes, velká část technik strojového učení a hlubokého učení pro AI modely závisí na centralizovaném modelu, který trénuje skupinu serverů, které běží nebo trénují konkrétní model proti trénovacím datům, a poté ověřují učení pomocí validačních nebo trénovacích dat. Vysoká potřeba efektivnímu trénování AI modelu je důvodem, proč velké technologické společnosti a vývojářské týmy často ukládají velké množství dat pro trénování svých modelů pro nejlepší možné výsledky a výkon.

Většina AI modelů a praktik dnes je centralizovaná a ačkoli centralizace přinesla mnoho úspěchů do AI průmyslu, existuje významná nevýhoda centralizovaného ukládání dat pro AI modely. Když je celé datum uloženo centralizovaně, zvyšuje se možnost poškození dat nebo jejich zneužití, protože centralizované ukládání dat je vždy ohroženo malwarem a kybernetickými útoky. Kromě toho, když se pracuje s velkým množstvím dat, je obtížné ověřit autenticitu a původ dat, což může vést k nesprávnému trénování modelu, které může mít nežádoucí, nepřesné a dokonce nebezpečné důsledky.

Problémy s ukládáním dat pro AI modely jsou hlavním důvodem pro použití blockchainu v AI a vývoj decentralizované AI. Hlavním cílem decentralizované AI je umožnit proces a provádět rozhodování nebo analýzy pomocí digitálně podepsaných, zabezpečených a důvěryhodných sdílených dat, která jsou uložena a transakčně zpracovávána v blockchainové síti decentralizovaným způsobem bez použití externích třetích stran.

AI modely mají pověst často pracující s velkým množstvím dat a vědci již předpověděli, že blockchain bude budoucností ukládání dat. Kromě toho blockchain má chytré smlouvy, které umožňují uživatelům programovat blockchainovou síť pro řízení transakcí mezi účastníky zapojenými do generování nebo přístupu k datům nebo rozhodování. Autonomní aplikace a stroje založené na blockchainových chytrých smlouvách mohou se učit a přizpůsobovat se změnám s časem a mohou také činit přesná a důvěryhodná rozhodnutí, jejichž výsledky jsou ověřeny a validovány miningovými uzly blockchainové sítě.

Jak blockchain může transformovat umělou inteligenci?

Několik nedostatků umělých inteligencí a blockchainu může být účinně řešeno kombinací obou technických systémů. Blockchain funguje jako distribuovaný účetní zápis, který ukládá a přenáší data kryptograficky podepsaným způsobem, který je ověřen a potvrzen miningovými uzly sítě. Blockchainové sítě ukládají data s vysokou odolností a integritou, což činí téměř nemožným manipulovat s daty, což je hlavní důvod, proč výsledek algoritmů strojového učení, které činí rozhodnutí pomocí blockchainových chytrých smluv, nelze zpochybnit a lze jim důvěřovat. Použití blockchainových sítí s AI technologiemi může pomoci vytvořit decentralizované, neměnné a zabezpečené systémy pro citlivá data, která mohou být shromažďována, zpracovávána a využívána AI aplikacemi. Zabezpečení a bezpečnost nabízená použitím blockchainu v AI může mít revoluční aplikace v různých odvětvích, zejména v těch, která jsou více citlivá, jako je zdravotnictví, finance, obrana a další.

Pokračujme, některé z hlavních výhod integrace AI a blockchainu jsou uvedeny níže.

• Zvýšená bezpečnost dat

Hlavním důvodem obrovské popularity blockchainu je, že nabízí velmi bezpečný a zabezpečený způsob ukládání informací na webu. Blockchainy nabízejí alternativu ukládání citlivých a kritických informací na disky, a to ukládáním digitálně podepsaných dat, která lze přístup pouze pomocí privátních klíčů. Použití blockchainu pro ukládání dat pro AI algoritmy může umožnit AI modelům pracovat s citlivými daty, což vede k přesnějším a důvěryhodnějším informacím.

• Kolektivní rozhodování

V technickém ekosystému musí zapojené aplikace nebo nástroje pracovat ve spolupráci, aby dosáhly maximální efektivity. Blockchainové systémy nabízejí decentralizovaná a distribuovaná řešení pro rozhodovací algoritmy, která mohou nahradit potřebu centrální autority. Odstranění centrální autority umožní robotům diskutovat o problémech interně, hlasovat o jakýchkoli otázkách a řešit je majority, dokud není dosaženo závěru.

• Zvýšená důvěra v rozhodnutí robotů

Blockchain ukládá data velmi bezpečným způsobem, který nelze změnit, což zajišťuje kvalitu dat během celého procesu trénování. V důsledku toho bude model trénovat na velmi přesných datech, což nakonec povede ke zvýšení přesnosti modelu.

• Vyšší efektivita

Jedním z hlavních důvodů, proč obchodní procesy, které často zahrnují více uživatelů, jako jsou akcionáři nebo zástupci, vládní organizace a podniky, jsou často neefektivní, je kvůli mnoha autorizacím obchodních transakcí. Použití blockchainu a chytrých smluv může umožnit DAO (Decentralizované autonomní organizace), které budou ověřovat data nebo přenosy aktiv mezi různými zástupci automaticky, efektivně a rychle.

Taxonomie blockchainu v AI

V této části budeme diskutovat o některých z hlavních konceptů používaných v aplikacích blockchainových technologií pro AI aplikace, které jsou uvedeny na obrázku níže.

Decentralizované AI aplikace

Aktuální AI aplikace obecně pracují autonomně, aby provedly informovaná rozhodnutí pomocí různých strategií plánování, hledání, optimalizace, učení, zotavení znalostí a řízení. Decentralizace AI aplikací je však obtížným a složitým úkolem z mnoha důvodů.

• Autonomní výpočet

Jedním z hlavních cílů AI aplikací je umožnit částečně nebo plně autonomní operace, kde různé inteligentní agenti nebo malé počítačové programy budou vnímat a analyzovat své lokální prostředí, uchovávat své vnitřní stavy a provádět specifikované akce.

• Optimalizace

Jedním z hlavních rysů AI aplikací je jejich schopnost činit nejefektivnější a nejúčinnější rozhodnutí filtrováním sady ideálních řešení mezi všemi možnými řešeními, a to díky optimalizaci AI algoritmů a modelů. Optimalizační techniky cílí najít nejlepší řešení problému pracující v omezeném nebo neomezeném prostředí, v závislosti na systémových a aplikačních cílech. Decentralizovaná optimalizace povede k lepší efektivitě a zvýšenému výkonu.

• Plánování

AI aplikace používají strategie plánování, když spolupracují s jinými aplikacemi a systémy, aby řešily složité problémy v nových nebo složitých prostředích. Plánovací strategie hrají důležitou roli při udržování odolnosti a efektivnosti AI modelů. Použití blockchainu pro plánovací strategie může vést k vytvoření neměnných a kritických strategií pro systémy a aplikace s vysokou kritičností.

• Zotavení znalostí a řízení znalostí

AI aplikace mají pověst práce s velkým množstvím dat a jejich závislost na centralizovaných systémech zpracování dat. S použitím decentralizace budou procesy zotavení znalostí a řízení znalostí schopny poskytnout personalizované znalostní vzory, které zohledňují potřeby všech zapojených zástupců.

• Učení

V srdci AI aplikací leží algoritmy učení, které umožňují procesy zotavení znalostí a automatizace. Existuje několik typů algoritmů učení, jako je učení s učitelem, učení bez učitele, polo-učení, učení s posilováním, ensemble, hluboké učení a mnoho dalších, které řeší různé problémy strojového učení. Použití decentralizovaných modelů učení může vést k vysoce autonomním systémům učení, které podporují lokální inteligenci napříč různými vertikálami v AI systémech.

Decentralizované AI operace

AI modely a algoritmy často trénují, testují a validují na velkém množství dat, aby činily lepší a více variabilní rozhodnutí. Použití centralizovaných řešení pro ukládání dat, jako jsou datové centra, cloudu a clusterů, však brání vývoji vysoce zabezpečených AI aplikací, které chrání soukromí uživatelů. Zde jsou některé z hlavních implementací blockchainu, které lze použít v AI aplikacích.

• Decentralizované ukládání

Centralizovaná řešení pro ukládání dat jsou vysoce náchylná k bezpečnostním hrozbám, protože tato řešení zahrnují citlivá a osobní data uživatelů, jako jsou jejich poloha, zdravotní záznamy, aktivity a finanční informace. Blockchain nabízí decentralizovaná a kryptograficky zabezpečená řešení pro ukládání dat napříč zapojenými aplikacemi a sítěmi. Decentralizovaná řešení pro ukládání dat používají uzly, a každý uzel v síti uchovává klient-centricky šifrovanou kopii databáze, aby zajistil dostupnost dat pro klienty. Klienti jsou svobodní používat a těžit svá data podle svých potřeb a požadavků.

Dvě z nejčastěji používaných technik pro decentralizované ukládání dat jsou Sharding a Swarming. Sharding je proces, při kterém se vytvářejí logické partie databází, nazývané „shards“, kde každá partice je přiřazena jedinečným klíčem, který lze použít pro přístup k partice. Na druhé straně Swarming je metoda, která používá „swarmy“ pro umožnění paralelního přístupu k datům z více uzlů v síti, aby se snížila latence v AI aplikacích, a tím došlo ke zvýšení efektivnosti a plynulosti. Shards jsou seskupeny dohromady, což vede k vytvoření sdíleného úložiště, které je podporováno v síti skupinou uzlů ve formě swarms.

Použití decentralizovaných řešení pro ukládání dat může vést ke zvýšené spolehlivosti a škálovatelnosti úložiště, a to díky geografickému rozložení uzlů v decentralizovaných řešeních. Některé z nově vznikajících decentralizovaných řešení pro ukládání dat zahrnují Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS a další.

• Riziko dat

Jedním z hlavních požadavků pro vývoj AI aplikace je řízení dat tak, aby se shromažďovaly vysoce přesné, relevantní a úplné datové sady z důvěryhodných zdrojů. Konvenční AI aplikace a algoritmy běžně používají centralizované metody řízení dat, jako je segmentace dat, filtrování dat a uchovávání obsahu, které se provádějí napříč všemi uzly v síti. Při srovnání s decentralizovaným ukládáním dat nabízeným blockchainovými sítěmi je centralizované řízení dat méně efektivní, protože rychlost duplikace dat bude vysoká, i když dojde pouze k malým změnám v datech, a potřeba přenosu podobných datových sad bude také vysoká.

Decentralizované metody řízení dat jsou navrženy tak, aby se nasazovaly na úrovni uzlů v síti, přičemž se zohledňují prostorové a časové atributy dat. Kromě toho, aby se udržela důvěryhodnost a bezpečnost dat, decentralizované schéma řízení může umístit metadata na blockchain.

Typy blockchainu pro AI aplikace

Blockchainová technologie se může rozdělit do dvou kategorií: Povolené, kde mohou pouze autorizovaní uživatelé přistupovat k blockchainovým aplikacím v cloudu, konsorciu nebo privátních prostředích, a Nepovolené, kde může kdokoli veřejně přistupovat k systémům pomocí internetu.

• Veřejné blockchainy

Veřejné blockchainy patří do kategorie nepovolených blockchainových sítí, kde uživatelé mají svobodu stáhnout blockchainový kód na svá zařízení, upravit kód a použít jej podle svých potřeb a požadavků. Kromě toho jsou veřejné blockchainy často otevřené pro čtení a zápis, a snadno přístupné. Protože veřejné blockchainy jsou přístupné pro každého, tyto systémy používají komplexní protokoly pro bezpečnost, a informace o identitě a transakční soukromí uživatelů na síti jsou spravovány pomocí pseudonymních a anonymních dat na síti. Pro přenos dat a aktiv používá každá veřejná blockchainová síť nativní tokeny, známé jako hodnotové ukazatele nebo kryptoměny.

• Privátní blockchainy

Na rozdíl od veřejných blockchainů jsou privátní blockchainové sítě povolenými systémy, které jsou spravovány jednou organizací, a jsou navrženy jako povolené systémy, kde jsou uživatelé nebo účastníci vždy známi v síti, a mají předchozí schválení pro čtení a zápis v síti. Privátní blockchainy často nabízejí vyšší efektivitu, protože identita návštěvníků je známa, a jsou předem schválenými účastníky sítě, aby se eliminovala potřeba komplexních algoritmů a matematických operací pro ověření transakcí na síti. Kromě toho mohou privátní blockchainové sítě přenášet jakýkoli typ aktiv, hodnot nebo původních dat v síti.

Stejně jako u veřejných blockchainů je schválení transakcí a přenosu aktiv v privátní blockchainové síti provedeno pomocí víceuživatelských konsensuálních algoritmů nebo hlasování, které nejen umožňují rychlejší transakce, ale také spotřebují méně energie. Úžasně, průměrný čas schválení transakce v privátní blockchainové síti je pod jednu sekundu.

• Konsorciální blockchainové sítě

Konsorciální blockchainy, také známé jako federované blockchainy, jsou provozovány skupinou organizací, kde se skupiny obvykle tvoří na základě společného zájmu sdíleného mezi těmito organizacemi. Konsorciální blockchainové sítě jsou obecně nabízeny vládními organizacemi a úřady, bankami a některými privátními blockchainovými společnostmi.

Stejně jako jejich privátní blockchainoví protějšci, konsorciální blockchainová síť funguje jako povolený systém, i když pouze několik uživatelů na síti má čtení a zápisová práva na síti. Obecně mají všichni uživatelé na konsorciální blockchainové síti čtení přístup, ale pouze několik jedinců může zapisovat data do sítě.

Decentralizovaná infrastruktura pro AI aplikace

Blockchainové architektury byly tradičně navrženy vývojáři jako lineární infrastruktura pomocí kombinace hašovacích strategií a datových struktur propojených seznamů. Nedávno však vývojáři pracují na nelineárních infrastrukturách pomocí fronty informací a teorie grafů pro zpracování velkých dat a splnění požadavků reálných AI aplikací.

Blockchainové AI aplikace

Decentralizované ukládání dat a řízení dat s AI

Použití blockchainu s AI umožnilo vývojářům pracovat na vývoji stabilních systémů, které podporují interakci různých technických inovací, a tím poskytují platformu pro bezpečné a zabezpečené řízení dat, přenos dat a ukládání dat. Níže uvedený obrázek demonstruje kombinované funkce blockchainu a AI technologií pro zdravotnický průmysl, který zahrnuje různé fáze, jako jsou analýza, diagnóza, validace lékařských objevů a zpráv, a kritické rozhodování.

V posledních letech, zpracování velkého množství dat, zvýšení výpočetního výkonu algoritmů a modelů a růst uživatelské akceptace propojených systémů a aplikací byly hlavními prioritami v AI a ML průmyslu. Protože umělá neuronová síť často vyžaduje velké množství dat a výpočetního výkonu pro trénovací účely, je nezbytné vytvořit výkonná datová centra pro získání velkých datových sad. Během auditního procesu lze blockchainové sítě použít pro ukládání dat a dotazů, zatímco je dosaženo vyšší úrovně zabezpečení a soukromí. Kromě toho integrace AI a blockchainových technologií poskytne silný konsensuální mechanismus, který je neměnný, robustní a decentralizovaný.

Decentralizovaná infrastruktura pro AI

Zavedení blockchainové infrastruktury přidalo tři nové charakteristiky do tradičních distribuovaných architektur: decentralizovanou a sdílenou kontrolu dat a aktiv, nativní výměnu aktiv a neměnné auditní stopy. Když byla blockchainová infrastruktura kombinována s AI technologiemi, infrastruktura poskytla uživatelům nové datové modely a nabízela sdílenou kontrolu AI modelů a trénovacích dat, zatímco přidávala důvěryhodnost dat. Pro vytvoření lepších a efektivnějších datových modelů potřebují AI modely přístup k velkému množství dat, které jsou poskytovány blockchainovými sítěmi.

Decentralizované sítě, jako je IPFS a Ethereum, mohou zpracovat ukládání dat a obrovské výpočetní zdroje, a tím poskytují neporušitelné záznamy s vysokou úrovní soukromí. Otevřené decentralizované AI platformy, jako je ChainIntel, cílí eliminovat monopolizaci AI služeb velkými společnostmi.

Decentralizované AI aplikace

Kolektivní rozhodování a decentralizovaná inteligence mohou mít mnoho aplikací. Například níže uvedený obrázek demonstruje funkce a výhody kombinace blockchainu s IoT a AI technologiemi pro zvýšení výnosu v zemědělských polích. IoT senzory mohou monitorovat úroveň živin v půdě a zachytit snímky, které mohou pomoci při sledování růstu plodin v čase. AI může použít data z IoT senzorů pro prediktivní analýzu, která umožňuje farmářům sledovat různé podmínky. Použití blockchainu zajišťuje, že každý uživatel na síti má přístup k transakcím, což pomáhá snižovat čas strávený na logistice.

Níže uvedený obrázek demonstruje blockchainové systémy používané pro autonomní inteligentní průzkum oceánského dna.

Níže uvedený obrázek demonstruje použití blockchainu a AI pro finanční a bankovní účely a jak blockchain a AI mohou zvýšit efektivitu, bezpečnost a zabezpečení finančního systému.

Závěr

V tomto článku jsme diskutovali o aplikacích a případech použití blockchainu v AI. Článek poskytuje přehled o decentralizovaném ukládání dat a o tom, jak blockchain může být klíčem k řešení některých problémů s AI. Dále jsme diskutovali o taxonomii blockchainu v AI, souvisejících technologiích a srovnání blockchainových implementací z hlediska typů blockchainu a infrastruktury, decentralizovaných AI operací a protokolů. Nakonec jsme diskutovali o různých aplikacích blockchainu v AI.

Shrnutí, je bezpečné říci, že implementace blockchainu v AI má potenciál řešit a řešit existující problémy v AI průmyslu související s uživatelským soukromím, zabezpečenými orákuly, bezpečností chytrých smluv, konsensuálními protokoly, standardizací a řízením.