En omfattende gennemgang af Blockchain i AI

AI og Blockchain er dukket op som to af de mest banebrydende tekniske innovationer i nyere tid.

• Artificial Intelligence (AI): Gør det muligt for maskiner og computere at efterligne menneskelig tænkning og beslutningsprocesser.
• Blockchain: En distribueret og uforanderlig hovedbog, der sikkert gemmer data og information på en decentraliseret og pålidelig måde.

For nylig har forskere fordybet sig i at udforske potentielle anvendelser af disse teknologier på tværs af forskellige sektorer. I denne artikel vil vi give et kort overblik over, hvordan blockchain kan integreres med AI, et koncept, der kan kaldes "decentraliseret AI". Lad os dykke ned i det.

Decentraliseret AI: En introduktion til Blockchain i AI

I det sidste årti eller deromkring har blockchain været en af ​​de mest hypede innovationer, og den begyndte at tage fart, da den fandt sin anvendelse på andre områder. Lige siden starten i 2008, fortsatte det med at dukke op som en disruptiv teknologi, der havde potentialet til at revolutionere den måde, vi gemmer eller udveksler data eller information på, og revolutionere den måde, vi sporer og sporer transaktioner på eller automatiserer dem. 

Et af de mest omtalte punkter blockchain er, at hver blockchain-transaktion er underskrevet kryptografisk, og mineknudepunkterne, der indeholder en replika af hele hovedbogen af ​​kædet blok af alle transaktioner, verificerer hver sådan transaktion, der resulterer i oprettelsen af ​​synkroniserede, sikre og delte tidsstemplede poster, som er umulige at ændre . Som følge heraf kan blockchain være en effektiv mulighed for at eliminere kravet om, at en central myndighed skal verificere og styre transaktioner og interaktioner mellem brugere på netværket. 

I takt med at den tekniske industri har produceret og genereret en enorm mængde data takket være tekniske innovationer som IoT-enheder, smartphones, sociale medier og webapplikationer, der har bidraget væsentligt til fremkomsten af ​​AI, fordi AI-systemer kan udføre effektivt og effektivt. bruger ofte en stor mængde data vha dyb læring og maskinlæringspraksis til at udføre forskellige analyser. 

Selv i dag er en stor del af maskinlæring og deep learning-teknikker til AI-modeller afhængige af en centraliseret model, der træner en gruppe servere, der kører eller træner en specifik model mod træningsdata, og derefter verificerer indlæringen ved hjælp af validering eller træningsdatasæt. Det høje krav til effektivt at træne en AI-model er grunden til, at store tech-organisationer og udviklingsteams ofte gemmer en stor mængde data for at træne deres modeller til de bedst mulige resultater og ydeevne. 

De fleste AI-modeller og -praksis i dag er centraliserede, og selvom centralisering har bragt stor succes til AI-industrien, er der en stor ulempe ved centraliseret datalagring til AI-modeller. Når alle data gemmes på en centraliseret måde, øges muligheden for datamanipulation eller datakorruption, da centraliseret datalagring altid er genstand for malware- og cybersikkerhedsangreb. Ydermere, når man håndterer en stor mængde data, er det en udfordrende opgave at verificere ægtheden, og herkomsten af ​​datakilden er ikke garanteret, hvilket kan resultere i forkert træning af modellen, hvilket yderligere kan resultere i uønskede, unøjagtige og endda farlige resultater. 

Udfordringerne med datalagring til AI-modeller er hovedårsagen bag brugen af ​​blockchain i AI og udviklingen af ​​decentraliseret AI. Det primære formål med decentral AI er at muliggøre en proces og udføre beslutningstagning eller analyser ved hjælp af en digitalt signeret, sikret og betroet delt data, der er blevet lagret og gennemført på blockchain-netværket på en decentral eller distribueret måde uden brug af ekstern tredjepart ressourcer. 

AI-modeller har ry for ofte at arbejde med en stor mængde data, og videnskabsmænd har allerede forudsagt, at blockchain bliver fremtiden for datalagring. Desuden har blockchain smarte kontrakter, der giver brugerne mulighed for at programmere blockchain-netværket til at styre transaktioner blandt de deltagere, der er involveret i at generere eller få adgang til dataene eller beslutningstagning. Autonome applikationer og maskiner baseret på blockchain-smarte kontrakter kan lære og tilpasse sig ændringer som tiden skrider frem, og de kan også træffe nøjagtige og pålidelige beslutninger, resultater verificeret og valideret af blockchain-netværkets mineknudepunkter. 

Hvordan Blockchain kan transformere kunstig intelligens?

Flere mangler ved kunstig intelligens og blockchain-industrien kan løses effektivt ved at kombinere begge de tekniske systemer. Blockchain fungerer som en distribueret hovedbog, der lagrer og transmitterer data i en kryptografisk signeret metode, der er aftalt og verificeret af netværkets mineknudepunkter. Blockchain-netværk gemmer data med høj modstandsdygtighed og integritet, hvilket gør det næsten umuligt at manipulere med dataene, hvilket er hovedårsagen til, at resultatet af maskinlæringsalgoritmer, når de træffer beslutninger ved hjælp af blockchain-smarte kontrakter, ikke kan bestrides og kan stoles på. Brugen af ​​blockchain-netværk med AI-teknologier kan hjælpe med at skabe decentraliserede, uforanderlige og sikre systemer til meget følsomme data, der kan indsamles, behandles og bruges af AI-drevne applikationer. Sikkerheden og sikkerheden, der tilbydes af brugen af ​​blockchain i AI, kan have revolutionerende applikationer på tværs af industrier, især de mere følsomme som sundhedspleje og hospitaler, finans, forsvar og mere. 

Når vi går videre, er nogle af de fremtrædende fordele ved at integrere AI og blockchain listet nedenfor. 

• Forbedret datasikkerhed

En væsentlig årsag bag blockchains enorme popularitet er, at den tilbyder en meget sikker og sikker metode til at gemme information på nettet. Blockchains tilbyder et alternativ til at gemme følsomme og kritiske oplysninger på diske, hvilket er ved at gemme digitalt signerede data, som kun kan tilgås ved at bruge private nøgler. Derfor kan brug af blockchain til at gemme data til AI-algoritmer tillade AI-modeller at arbejde med følsomme data, hvilket resulterer i mere nøjagtig og pålidelig information. 

• Kollektiv beslutningstagning

I et teknisk økosystem skal de involverede applikationer eller værktøjer arbejde i koordination med hinanden for at nå målet med maksimal effektivitet. Blockchain-systemer tilbyder decentrale og distribuerede løsninger til beslutningstagningsalgoritmer, der kan erstatte kravet om en central myndighed. Eliminering af den centrale myndighed vil give robotterne mulighed for at diskutere problemet internt, stemme om ethvert spørgsmål og løse sagen med flertal, indtil en konklusion er nået til enighed. 

• Øget tillid til robotbeslutninger

Blockchain gemmer dataene på en meget sikker måde, der ikke kan ændres, hvilket sikrer kvaliteten af ​​dataene gennem hele udviklingen af ​​træningsprocessen. Som et resultat vil modellen træne på meget nøjagtige data, der i sidste ende vil hjælpe med at øge nøjagtigheden af ​​tilstanden. 

• Højere effektivitet

En af hovedårsagerne til, at forretningsprocesser, der ofte involverer flere brugere, såsom flere aktionærer eller interessenter, statslige organisationer og forretningsvirksomheder, ofte er ineffektive, er på grund af talrige godkendelser af forretningstransaktioner. Brug af blockchain og smarte kontrakter vil aktivere DAO'er eller decentraliserede autonome agenter, der automatisk, effektivt og hurtigt vil validere data eller aktivoverførsler mellem forskellige interessenter. 

Taksonomi af Blockchain i AI

I dette afsnit vil vi tale om nogle af de nøglebegreber, der bruges i anvendelsen af ​​blockchain-teknologier til AI-applikationer, som er nævnt i figuren nedenfor. 

Decentraliserede AI-applikationer

Nuværende AI-applikationer fungerer generelt på en autonom måde for at udføre informerede beslutninger ved hjælp af forskellige planlægnings-, søgnings-, optimerings-, lærings-, videngendannelses- og ledelsesstrategier. Imidlertid er decentralisering af AI-applikationer en vanskelig og udfordrende opgave af mange årsager. 

• Autonom Computing

Et af hovedmålene med AI-applikationer er at muliggøre delvist eller helt autonome operationer, hvor adskillige efterretningsagenter eller små computerprogrammer vil opfatte og analysere deres lokale miljøer, bevare deres interne tilstande og udføre specificerede handlinger i overensstemmelse hermed.

• Optimering

En af de vigtigste egenskaber ved AI-applikationer er deres potentiale til at træffe de mest effektive og effektive beslutninger ved at filtrere et sæt ideelle løsninger blandt alle mulige løsninger, og det er muligt på grund af optimering af AI-algoritmer og modeller. Optimeringsteknikker sigter mod at finde den bedste løsning på et problem ved at arbejde i et begrænset eller ubegrænset miljø afhængigt af systemniveau og applikationsniveaumål. Decentraliseret optimering vil resultere i bedre effektivitet og øget ydeevne. 

• Planlægning

AI-applikationer gør brug af planlægningsstrategier, når de samarbejder med andre applikationer og systemer for at løse komplekse problemer i nye eller udfordrende miljøer. Planlægningsstrategier spiller en vigtig rolle i at opretholde modstandsdygtigheden og effektiviteten af ​​AI-modeller. Brug af blockchain til planlægningsstrategier kan resultere i at udtænke mere uforanderlige og kritiske strategier, der bruges til missionskritiske systemer og strategiske applikationer. 

• Knowledge Discovery og Knowledge Management

AI-applikationer har ry for at arbejde med en stor mængde data og deres afhængighed af centraliserede databehandlingssystemer. Med brug af decentralisering vil videnopdagelses- og videnstyringsprocesserne kunne give personaliserede vidensmønstre, der tager hensyn til alle involverede interessenters behov. 

• Learning

I hjertet af Ai-applikationer findes læringsalgoritmerne, der muliggør videnopdagelse og automatiseringsprocesser. Der er forskellige former for læringsalgoritmer som overvåget læring, uovervåget læring, semi-overvåget læring, forstærkende læring, ensemble, deep learning-modeller og meget mere, der løser forskellige maskinlæringsproblemer. Brugen af ​​decentraliserede læringsmodeller kan resultere i meget autonome læringssystemer, der understøtter lokal intelligens på tværs af forskellige vertikaler i AI-systemer. 

Decentraliserede AI-operationer

AI-modeller og algoritmer træner, tester og validerer ofte en stor mængde data for at træffe bedre og mere alsidige beslutninger. Brug af centraliserede datalagringsløsninger som datacentre, skyer og klynger fungerer dog som en stor forhindring i udviklingen af ​​meget sikre AI-applikationer, der bevarer brugernes privatliv. Her er nogle af de bedste blockchain-implementeringer, der kan anvendes af adskillige AI-applikationer. 

• Decentral opbevaring

Centraliserede datalagringsløsninger er meget følsomme, når det kommer til sikkerhed og privatliv, da disse datalagringsløsninger involverer en brugers personlige og følsomme data sammen med deres placeringer, sundhedsjournaler, aktiviteter og økonomiske oplysninger. Blockchain tilbyder decentraliserede og kryptografisk sikre lagringsløsninger på tværs af de deltagende applikationer og netværk. Decentraliserede datalagringsløsninger bruger noder, og hver node i netværket holder en klientcentreret krypteret kopi af databasen for at sikre datatilgængelighed for klienter. Kunder kan frit bruge og mine data i henhold til deres behov og krav. 

To af de mest almindelige lagringsteknikker, der bruges i decentraliserede datalagringsløsninger, er Sharding og Swarming. Sharding er den proces, hvor du opretter logiske partitioner af databaserne kendt som "shards” hvor hver partition er tildelt en unik nøgle, der kan bruges til at få adgang til partitionen. På den anden side er Swarming en metode, der bruger "Sværme” for at muliggøre parallel dataadgang fra flere noder i netværket for at reducere latensen i AI-applikationer og dermed resultere i mere effektiv og jævn ydeevne. Skårene er grupperet sammen, hvilket resulterer i dannelsen af ​​et opsamlet lager, der understøttes i netværket af en gruppe knudepunkter i form af sværme. 

Brugen af ​​decentraliserede lagringsløsninger kan resultere i øget pålidelighed og skalerbarhed af lagring på grund af flerparts geografiske distributioner, der tilbydes af de decentraliserede lagringsløsninger. Nogle af de nye decentraliserede lagringsløsninger inkluderer Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS og mere. 

• Data Management

Et af de vigtigste krav til udvikling af en AI-applikation er at administrere data på en måde, så meget nøjagtige, relevante og komplette datasæt kan indsamles fra pålidelige og pålidelige datakilder. Konventionelt har AI-applikationer og algoritmer kørt centraliserede datahåndteringsmetoder som datasegmentering, datafiltrering og indholdsbevidst datalagring, der udføres på tværs af alle noder i netværket. Sammenlignet med decentraliseret datalagring, der tilbydes af blockchain-netværk, klarer centraliseret datastyring sig dårligt, fordi ikke kun hastigheden af ​​dataduplikering vil være høj, selv når der kun foretages mindre ændringer af dataene, men behovet for at overføre lignende datasæt gentagne gange vil også være højt. . 

Decentraliserede datastyringsmetoder er på den anden side designet til at blive implementeret på nodeniveauerne i netværket under hensyntagen til de rumlige og tidsmæssige attributter i dataene. For at opretholde dataenes oprindelse og sikkerhed kan decentraliserede styringsordninger desuden placere metadataene på blockchainen. 

Blockchain-typer til AI-applikationer

Blockchain-teknologien kan grupperes i to kategorier: Tilladt hvor kun de autoriserede brugere kan få adgang til blockchain-applikationerne i skybaserede, konsortium- eller private indstillinger, og Permissionless hvor enhver offentligt kan få adgang til systemerne ved hjælp af internettet. 

• Offentlige Blockchains

Offentlig blockchain tilhører den tilladelsesløse kategori af blockchain-netværk, hvor brugerne har frihed til at downloade blockchain-koden på deres systemer, ændre koden og bruge koden i henhold til deres egne behov og krav. Desuden er offentlige blockchains ofte open source til læse- og skriveoperationer og let tilgængelige. Fordi offentlige blockchains er tilgængelige for alle, gør disse systemer brug af komplekse protokoller af hensyn til sikkerheden, og identitets- og transaktionsoplysninger om privatlivets fred for brugerne på netværket administreres ved hjælp af pseudonyme og anonyme data på netværket. Til overførsel af data og aktiver bruger hvert offentligt blockchain-netværk native tokens, også kendt som værdipointere eller kryptovalutaer. 

• Private Blockchains

I modsætning til offentlige blockchains er private blockchain-netværk godkendte systemer, der administreres af en enkelt organisation, og de er designet som tilladelsesløse systemer, hvor brugerne eller deltagerne altid er kendte i netværket, og de har forhåndsgodkendelse til læse- og skriveoperationer på netværket. Private blockchains tilbyder ofte højere effektivitet, fordi identiteten af ​​de besøgende er kendt, og de er forhåndsgodkendte deltagere i netværket for at eliminere behovet for komplekse algoritmer og matematiske operationer for at validere enhver transaktion på netværket. Derudover kan private blockchain-netværk overføre enhver form for aktiver, værdier eller indfødte data inden for netværket. 

Ligesom i offentlige blockchain-netværk sker godkendelsen af ​​en transaktion og aktivoverførsler i det private blockchain-netværk ved flerparts konsensusalgoritmer eller afstemning, der ikke kun muliggør hurtigere transaktioner, men også bruger lavt energiforbrug. Forbløffende nok er den gennemsnitlige transaktionsgodkendelsestid på et privat blockchain-netværk under et sekund. 

• Konsortium Blockchain-netværk

Consortium Blockchains, også kendt som Federated Blockchains, drives af en gruppe af organisationer, hvor grupperne generelt er dannet på grundlag af gensidig interesse, der deles af disse organisationer. Konsortium blockchain-netværk tilbydes generelt af offentlige organisationer og organer, banker og nogle private blockchain-virksomheder. 

Ligesom deres private blockchain-modstykker fungerer Consortium blockchain-netværket som godkendte systemer, selvom nogle få brugere på netværket har både læse- og skriverettigheder på netværket. Generelt har alle brugere på Consortium blockchain-netværket læseadgang, men kun en håndfuld enkeltpersoner kan skrive data på netværket. 

Decentraliseret infrastruktur til AI-applikationer

Blockchain-arkitekturer blev traditionelt designet af udviklere som lineær infrastruktur ved hjælp af en kombination af hashing-strategier og linkede lister-datastrukturer. Men for nylig har udviklere arbejdet på ikke-lineære infrastrukturer ved hjælp af køinformation og grafteori til at håndtere big data og imødekomme kravene til real-time AI-baserede applikationer. 

Blockchain-aktiverede AI-applikationer

Decentraliseret datalagring og datastyring med AI

Brugen af ​​Blockchain med AI har givet udviklere mulighed for at arbejde på at udvikle stabile systemer, der understøtter interaktionen mellem forskellige tekniske innovationer og dermed give en platform til sikker og sikker datahåndtering, dataoverførsel og datalagring. Nedenstående figur viser de kombinerede funktioner i blockchain- og AI-teknologier til den medicinske industri, der inkluderer forskellige stadier som analyser, diagnose, validering af medicinske opdagelser og rapporter og kritisk beslutningstagning. 

I de senere år har håndtering af en stor mængde data, eksponentielt forøgelse af regnekraften af ​​algoritmer og modeller og voksende brugeraccept af forbundne systemer og applikationer været topprioriteterne i AI- og ML-industrien. Da kunstige neurale netværk ofte kræver en stor mængde data og computerkraft til træningsformål, er det vigtigt at skabe kraftfulde datacentre til at erhverve store datasæt. Under en revisionsproces kan blockchain-netværk bruges til at gemme dataene og forespørgselsinformationen, mens der opnås et højere niveau af sikkerhed og privatliv. Desuden vil integrationen af ​​AI- og Blockchain-teknologier give en stærk konsensusmekanisme, der er uforanderlig, robust, decentraliseret. 

Decentraliseret infrastruktur til kunstig intelligens

Introduktionen af ​​Blockchain-netværksinfrastrukturen tilføjede tre nye karakteristika til de traditionelle distribuerede arkitekturer: decentraliseret og delt kontrol af data og aktiver, indfødte aktivudvekslinger og uforanderlige revisionsspor. Da blockchain-infrastrukturen blev kombineret med AI-teknologier, forsynede infrastrukturen brugerne med nye datamodeller og tilbød delt kontrol over AI-modeller og træningsdata, samtidig med at det øgede dataenes troværdighed. For at producere bedre og mere effektive datamodeller har AI-modeller brug for adgang til en stor mængde data, der leveres af blockchain-netværk. 

Decentraliserede netværk som IPFS og Ethereum kan håndtere henholdsvis datalagring og enorme beregningsressourcer, hvilket giver manipulationsfrie registreringer med et højt niveau af privatliv. Open source decentraliserede AI-platforme som ChainIntel sigter mod at slippe af med monopoliseringen af ​​AI-tjenester fra store virksomheder. 

Decentraliserede AI-applikationer

Kollektiv beslutningstagning og decentraliseret intelligens kan have mange anvendelsesmuligheder. For eksempel viser figuren nedenfor funktionerne og fordelene ved at kombinere Blockchain med IoT- og AI-teknologier for at øge udbyttet i landbrugsmarker. IoT-sensorer kan overvåge jordens næringsstofniveauer og fange billeder, der kan hjælpe med at overvåge væksten af ​​afgrøder over tid. AI kan gøre brug af de data, der modtages fra IoT-sensorer, til at give forudsigelige analyser, der gør det muligt for landmændene at overvåge forskellige forhold. Brugen af ​​blockchain sikrer, at alle brugere på netværket har adgang til de transaktioner, der hjælper med at reducere tidsforbruget på logistik. 

Ovenstående billede viser blockchain-baserede systemer, der bruges til ubemandet automatiseret intelligent udforskning af havbunden. 

Ovenstående billede viser brugen af ​​Blockchain og AI til finansielle og bankformål, og hvordan blockchain og AI kan forbedre effektiviteten, sikkerheden og sikkerheden i det finansielle system. 

Konklusion

I denne artikel har vi talt om anvendelsen og anvendelsen af ​​blockchain i AI. Artiklen giver et overblik over decentral lagring, og hvordan blockchain kan være nøglen til at løse flere problemer med AI. På vej videre diskuterede vi også taksonomien for blockchain i AI og de relaterede teknologier og sammenligningen af ​​blockchain-implementeringer med hensyn til blockchain-typer og infrastruktur, decentraliserede AI-operationer og protokoller. Til sidst diskuterer vi de forskellige anvendelser af blockchain i AI. 

For at opsummere tingene, ville det være sikkert at sige, at implementeringen af ​​blockchain i AI har potentialet til at løse og løse eksisterende problemer i AI-industrien relateret til brugernes privatliv, sikrede orakler, smart kontrakt sikkerhed, konsensusprotokoller, standardisering og styring.