En omfattende gennemgang af blockchain i AI

AI og blockchain er fremkommet som to af de mest banebrydende tekniske innovationer i de seneste år.

• Kunstig intelligens (AI): Gør det muligt for maskiner og computere at efterligne menneskelig tænkning og beslutningsprocesser.
• Blockchain: En distribueret og uændelig regnskab, der sikkerhedsmæssigt gemmer data og informationer på en decentraliseret og troværdig måde.

Lige siden, videnskabsmænd har dykket ned i at udforske potentielle anvendelser af disse teknologier på tværs af forskellige sektorer. I denne artikel, vil vi give en kort oversigt over, hvordan blockchain kan integreres med AI, et begreb, der muligvis kan kaldes “decentraliseret AI”. Lad os dykke ned.

Decentraliseret AI: En introduktion til blockchain i AI

I det seneste årti eller så, har blockchain været en af de mest omtalte innovationer, og det begyndte at få momentum, da det fandt sin anvendelse i andre felter. Lige siden dets oprettelse i 2008, fortsatte det med at udvikle sig som en disruptiv teknologi, der havde potentialet til at revolutionere måden, vi gemmer eller udveksler data eller informationer på, og revolutionere måden, vi sporer og automatiserer transaktioner på.

En af de mest omtalte punkter om blockchain er, at hver blockchain-transaktion er kryptografisk signeret, og de minedriftsnoder, der har en kopi af hele regnskabet over kæden af blokke af alle transaktioner, verificerer hver sådan transaktion, der resulterer i oprettelsen af synkroniserede, sikre og delte tidsstemplede optegnelser, der er umulige at ændre. Resultatet er, at blockchain kan være en effektiv mulighed for at eliminere behovet for en central myndighed til at verificere og styre transaktioner og interaktioner mellem brugere på nettet.

Ved at fortsætte, har teknologiindustrien produceret og genereret en enorm mængde data takket være tekniske innovationer som IoT-enheder, smartphones, sociale medier og webapplikationer, der har bidraget betydeligt til opkomsten af AI, fordi AI-systemer ofte bruger en stor mængde data ved hjælp af dyb læring og maskinlæringspraksis til at udføre forskellige analyser.

Selv i dag afhænger en stor del af maskinlærings- og dyb læringsteknikker for AI-modeller af en centraliseret model, der træner en gruppe servere, der kører eller træner en bestemt model mod træningsdata, og derefter verificerer læringen ved hjælp af validerings- eller træningsdata. Det høje krav til at træne en AI-model effektivt er grunden til, at større teknologivirksomheder og udviklingsteams ofte gemmer en stor mængde data for at træne deres modeller for de bedst mulige resultater og præstationer.

De fleste AI-modeller og -praksis i dag er centraliserede, og selv om centralisering har bragt en del succes til AI-industrien, er der en stor ulempe ved centraliseret dataopbevaring til AI-modeller. Når hele dataopbevaringen er centraliseret, øges muligheden for dataforfalskning eller datakorruption, da centraliseret dataopbevaring altid er udsat for malware og cybersecurity-angreb. Derudover er det, når man har at gøre med en stor mængde data, en udfordring at verificere ægthed og proveniens af datakilden, hvilket kan resultere i forkert træning af modellen, der kan føre til uønskede, urigtige og endda farlige resultater.

Udfordringerne med dataopbevaring til AI-modeller er den primære grund til brugen af blockchain i AI og udviklingen af decentraliseret AI. Det primære formål med decentraliseret AI er at aktivere en proces og udføre beslutningsprocesser eller analyser ved hjælp af digitalt signeret, sikret og troværdig delt data, der er gemt og transacteret på blockchain-netværket på en decentraliseret eller distribueret måde uden brug af eksterne tredjepartsressourcer.

AI-modeller har ry for ofte at arbejde med en stor mængde data, og videnskabsmænd har allerede forudsagt, at blockchain vil være fremtiden for dataopbevaring. Derudover har blockchain smarte kontrakter, der tillader brugere at programmere blockchain-netværket til at styre transaktioner mellem de deltagere, der er involveret i at generere eller få adgang til data eller beslutningsprocesser. Autonome applikationer og maskiner baseret på blockchain-smarte kontrakter kan lære og tilpasse sig ændringer over tid, og de kan også træffe præcise og troværdige beslutninger, resultater verificerede og validerede af minedriftsnoderne i blockchain-netværket.

Hvordan blockchain kan transformere kunstig intelligens?

Flere mangler i den kunstige intelligens og blockchain-industri kan effektivt håndteres ved at kombinere begge tekniske systemer. Blockchain fungerer som en distribueret regnskab, der gemmer og transmitterer data på en kryptografisk signeret metode, der er enige og verificeret af minedriftsnoderne i nettet. Blockchain-netværk gemmer data med høj resilience og integritet, hvilket gør det næsten umuligt at manipulere med data, hvilket er den primære grund til, at resultatet af maskinlæringsalgoritmer, når de træffer beslutninger ved hjælp af blockchain-smarte kontrakter, ikke kan bestrides, og kan være troværdigt. Brugen af blockchain-netværk med AI-teknologier kan hjælpe med at skabe decentraliserede, uændelige og sikre systemer for meget følsomme data, der kan indsamles, behandles og udnyttes af AI-drevne applikationer. Sikkerheden og sikkerheden, der tilbydes ved brugen af blockchain i AI, kan have revolutionerende anvendelser på tværs af industrier, især de mere følsomme som sundheds- og hospitalssektoren, finans, forsvar og mere.

Ved at fortsætte, er nogle af de fremherskende fordele ved at integrere AI og blockchain følgende.

• Forbedret datasikkerhed

En af de primære grunde til blockchains enorme popularitet er, at det tilbyder en meget sikker og sikret metode til at gemme informationer på internettet. Blockchains tilbyder en alternativ metode til at gemme følsomme og kritiske informationer på diske, som er ved at gemme digitalt signeret data, der kun kan adgangs via private nøgler. Derfor kan brugen af blockchain til at gemme data for AI-algoritmer tillade AI-modeller at arbejde med følsomme data, hvilket resulterer i mere præcise og troværdige informationer.

• Kollektiv beslutningstagning

I et teknisk økosystem skal de involverede applikationer eller værktøjer arbejde i koordination med hinanden for at opnå målet med maksimal effektivitet. Blockchain-systemer tilbyder decentraliserede og distribuerede løsninger for beslutningsalgoritmer, der kan erstatte behovet for en central myndighed. Elimineringen af den centrale myndighed vil tillade robotterne at diskutere problemet internt, stemme på enhver sag og løse sagen med flertal, indtil en konklusion er enige.

• Forbedret tillid til robotbeslutninger

Blockchain gemmer data på en meget sikker måde, der ikke kan ændres, hvilket sikrer datakvaliteten under hele træningsprocessen. Som resultat vil modellen træne på meget præcis data, der vil ultimativt hjælpe med at øge modellens nøjagtighed.

• Højere effektivitet

En af de primære grunde til, at forretningsprocesser, der ofte involverer multiple brugere som multiple aktionærer eller interessenter, regeringsorganisationer og virksomheder, ofte er ineffektive, er på grund af mange autorisationer af forretnings-transaktioner. Brugen af blockchain og smarte kontrakter vil enable DAO’er eller Decentraliserede Autonome Agenter, der vil validerer data eller aktivtransférer mellem forskellige interessenter automatisk, effektivt og hurtigt.

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, der er nævnt i figuren nedenfor.

Decentraliserede AI-applikationer

Nuverende AI-applikationer opererer generelt på en autonom måde for at udføre informerede beslutninger ved hjælp af forskellige planlægnings-, søgnings-, optimerings-, læring-, videnhentings- og -styringsstrategier. Dog er det en udfordring at decentralisere AI-applikationer af flere grunde.

• Autonom computering

En af de primære mål for AI-applikationer er at enable delvis eller fuldstændig autonom drift, hvor mange intelligente agenter eller små computerprogrammer vil percipere og analysere deres lokale miljøer, bevare deres interne tilstande og udføre specificerede handlinger derefter.

• Optimering

En af de primære funktioner i AI-applikationer er deres potentiale til at træffe de mest effektive og effektive beslutninger ved at filtrere en samling af 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 til et problem ved at operere i et begrænset eller ubegrænset miljø afhængigt af systemniveauet og applikationsniveauets mål. Decentraliseret optimering vil resultere i bedre effektivitet og forbedret præstation.

• Planlægning

AI-applikationer bruger 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 AI-modellernes robusthed og effektivitet. Brugen af blockchain til planlægningsstrategier kan resultere i udviklingen af mere uændelige og kritiske strategier, der bruges til mission-kritiske systemer og strategiske applikationer.

• Videnopdagelse og videnstyring

AI-applikationer har ry for at arbejde med en stor mængde data, og deres afhængighed af centraliseret dataprocessing. Med brugen af decentralisering vil videnopdagelses- og videnstyringsprocesserne kunne levere personlige videnmønstre, der tager hensyn til behovene for alle involverede interessenter.

• Læring

I hjertet af AI-applikationer ligger læringsalgorithmerne, der enable videnopdagelse- og automatiseringsprocesser. Der er forskellige typer af læringsalgoritmer som overvåget læring, uovervåget læring, semi-overvået læring, forstærket læring, ensemble, dyb læringmodeller og meget mere, der løser forskellige maskinlæringsproblemer. Brugen af decentraliserede læringmodeller kan resultere i højautonome 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 på en stor mængde data for at træffe bedre og mere varierte beslutninger. Dog er brugen af centraliseret dataopbevaring som datacentre, skyer og clusters en stor hindring i udviklingen af højtsikre AI-applikationer, der beskytter brugernes privatliv. Her er nogle af de førende blockchain-implementeringer, der kan adopteres af mange AI-applikationer.

• Decentraliseret opbevaring

Centraliseret dataopbevaring er meget sårbart, når det kommer til sikkerhed og privatliv, da disse dataopbevaringsløsninger indebærer brugernes personlige og følsomme data sammen med deres placering, sundhedsjournaler, aktiviteter og finansielle informationer. Blockchain tilbyder decentraliseret og kryptografisk sikret opbevaringsløsninger på tværs af deltagende applikationer og netværk. Decentraliserede dataopbevaringsløsninger bruger noder, og hver node i netværket har en klientcentreret krypteret kopi af databasen for at sikre data tilgængelighed for klienter. Klienter er frie til at bruge og mine deres data efter deres behov og krav.

To af de mest almindelige lagringsmetoder, der bruges i decentraliserede dataopbevaringsløsninger, er Sharding og Swarming. Sharding er processen, hvor du opretter logiske partitioner af databaserne kendt som “Shards“, hvor hver partition er tildelt en unik nøgle, der kan bruges til at adgang til partitionen. På den anden side er Swarming en metode, der bruger “Swarms” til at enable parallel dataadgang fra multiple noder i netværket for at reducere latency i AI-applikationer og dermed resultere i mere effektiv og glat præstation. Shards er grupperet sammen, hvilket resulterer i dannelsen af en samlet opbevaring, der understøttes i netværket af en gruppe noder i form af swarms.

Brugen af decentraliserede opbevaringsløsninger kan resultere i forbedret pålidelighed og skalerbarhed af opbevaring på grund af multiparti-geografisk distribution, der tilbydes af decentraliserede opbevaringsløsninger. Nogle af de fremvoksende decentraliserede opbevaringsløsninger inkluderer Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS og mere.

• Datastyring

En af de primære krav til udvikling af en AI-applikation er at styre data på en måde, så meget præcis, relevant og komplet data kan indsamles fra pålidelige og troværdige datakilder. Konventionelt har AI-applikationer og -algoritmer kørt centraliserede datastyringsmetoder som datasegmentering, datafiltrering og indholdssensitive dataopbevaring, der udføres på tværs af alle noder i netværket. Når sammenlignet med decentraliseret dataopbevaring, der tilbydes af blockchain-netværk, klarer centraliseret datastyring dårligt, da ikke kun datakopieringshastigheden vil være høj, selv når der kun er mindre ændringer i data, men også behovet for at overføre lignende datasæt gentagne gange vil være høj.

Decentraliserede datastyringsmetoder på den anden side er designet til at være deployet på nodeniveau i netværket under betragtning af de rumlige og tidsmæssige attributter i data. Derudover til at opretholde datakildens proveniens og sikkerhed kan decentraliserede styringsordninger lægge metadata på blockchain.

Blockchain-typer for AI-applikationer

Blockchain-teknologien kan grupperes i to kategorier: Tilladelse, hvor kun autoriserede brugere kan adgang til blockchain-applikationer i cloud-baserede, konsortium eller private indstillinger, og Tilladelse, hvor alle kan offentligt adgang til systemerne ved hjælp af internettet.

• Offentlige blockchains

Offentlig blockchain tilhører tilladelse-kategorien af blockchain-netværk, hvor brugere har friheden til at downloade blockchain-koden på deres systemer, ændre koden og bruge koden efter deres eget behov og krav. Derudover er offentlige blockchains ofte open-source for læs- og skriveoperationer og let adgang til.

Offentlige blockchains er tilgængelige for alle, og disse systemer bruger komplekse protokoller til sikkerhed, og identitets- og transaktionsprivatlivsinformation for brugere på netværket styres ved hjælp af pseudonyme og anonyme data på netværket. For data- og aktivtransférer bruger hver offentlig blockchain-netværk native tokens, også kendt som værdipunkter eller kryptovaluta.

• Private blockchains

I modsætning til offentlige blockchains er private blockchain-netværk tilladelse-systemer, der styres af en enkelt organisation, og de er designet som tilladelse-systemer, hvor brugerne eller deltagere altid er kendt inden for netværket, og de har forudgående godkendelse til læs- og skriveoperationer på netværket. Private blockchains tilbyder ofte højere effektivitet, da identiteten af besøgende er kendt, og de er forudgående godkendte deltagere i netværket for at eliminere behovet for komplekse algoritmer og matematiske operationer til at validerer enhver transaktion på netværket.

Godkendelsen af en transaktion og aktivtransférer i det private blockchain-netværk udføres ved hjælp af flerparti-konsensusalgoritmer eller afstemning, der ikke kun enable hurtige transaktioner, men også forbruger lav energi. Forbløffende er den gennemsnitlige transaktionsgodkendelsestid på et privat blockchain-netværk under ét sekund.

• Konsortium blockchain-netværk

Konsortium blockchains, også kendt som Føderede Blockchains, opereres af en gruppe organisationer, hvor grupperne generelt dannes på baggrund af fælles interesser, der deles af disse organisationer. Konsortium blockchain-netværk tilbydes generelt af regeringsorganisationer og -institutioner, banker og nogle private blockchain-virksomheder.

Ligesom deres private blockchain-modstykker opererer konsortium blockchain-netværk som tilladelse-systemer, selv om kun nogle brugere på netværket har både læs- og skriveadgang til netværket. Generelt har alle brugere på konsortium blockchain-netværket læsadgang, men kun en håndfuld personer kan skrive data på netværket.

Decentraliseret infrastruktur for AI-applikationer

Blockchain-arkitekturer blev traditionelt designet af udviklere som lineær infrastruktur ved hjælp af en kombination af hash-strategier og sammenkædede liste-datastrukturer. Dog har udviklere for nylig arbejdet på ikke-lineære infrastrukturer ved hjælp af køinformation og grafteori til at håndtere big data og til at imødekomme kravene til realtidsbaserede AI-applikationer.

Blockchain-aktiverede AI-applikationer

Decentraliseret dataopbevaring og datastyring med AI

Brugen af blockchain med AI har tilladt udviklere at arbejde på udviklingen af stabile systemer, der understøtter interaktionen af forskellige tekniske innovationer, og dermed tilbyder en platform for sikker og sikret datastyring, dataoverførsel og dataopbevaring. Figuren nedenfor demonstrerer de kombinerede funktioner af blockchain og AI-teknologier til sundhedssektoren, der inkluderer forskellige faser som analyser, diagnose, validering af medicinske opdagelser og -rapporter, og kritiske beslutninger.

I de seneste år har håndtering af en stor mængde data, øgning af beregningskraften af algoritmer og -modeller eksponentielt, og øgning af brugeraccept af forbundne systemer og applikationer været de øverste prioriteringer i AI- og ML-industrien. Da kunstige neurale netværk ofte kræver en stor mængde data og beregningskraft til træningsformål, er det essentiel at oprette kraftfulde datacentre for at erhverve store datasæt. Under en revisionsproces kan blockchain-netværk bruges til at gemme data og -forespørgselsinformation, mens man opnår et højere niveau af sikkerhed og privatliv. Derudover vil integrationen af AI og blockchain-teknologier tilbyde en stærk konsensusmekanisme, der er uændelig, robust, decentraliseret.

Decentraliseret infrastruktur for AI

Introduktionen af blockchain-netværksinfrastrukturen tilføjede tre nye egenskaber til de traditionelle distribuerede arkitekturer: decentraliseret og delt kontrol af data og aktiver, native aktivexchanger og uændelige revisionsspor. Når blockchain-infrastrukturen blev kombineret med AI-teknologier, tilbød infrastrukturen brugerne nye datamodeller og tilbød delt kontrol af AI-modeller og -træningsdata, mens det tilføjede tillid til data.

For at producere bedre og mere effektive datamodeller har AI-modellerne brug for adgang til en stor mængde data, der tilbydes af blockchain-netværk. Decentraliserede netværk som IPFS og Ethereum kan håndtere dataopbevaring og enorme beregningsressourcer henholdsvis, og dermed tilbyder tamperfrie optegnelser med et højt niveau af privatliv. Open-source decentraliserede AI-platforme som ChainIntel sigter mod at eliminere monopoliseringen af AI-tjenester af store virksomheder.

Decentraliserede AI-applikationer

Kollektiv beslutningstagning og decentraliseret intelligens kan have mange anvendelser. For eksempel demonstrerer figuren nedenfor funktionerne og fordelene ved at kombinere blockchain med IoT og AI-teknologier til at øge udbyttet i landbrugsfelt. IoT-sensore kan overvåge jordens næringsstofniveauer og fange billeder, der kan hjælpe med at overvåge afgrødeernes vækst over tid. AI kan bruge data fra IoT-sensore til at give prognostisk analyse, der tillader landmændene at overvåge forskellige forhold. Brugen af blockchain sikrer, at hver bruger på netværket har adgang til transaktioner, der hjælper med at reducere den tid, der bruges på logistik.

Figuren ovenfor demonstrerer blockchain-baserede systemer, der bruges til uautoriseret automatiseret intelligent udforskning af havbunden.

Figuren ovenfor demonstrerer brugen af blockchain og AI til finansielle og bankmæssige formål, 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 brugstilfældene af blockchain i AI. Artiklen giver en oversigt over decentraliseret opbevaring og hvordan blockchain kan være nøglen til at løse flere problemer med AI. Ved at fortsætte diskuterede vi også taksonomien af blockchain i AI og de relaterede teknologier, og sammenligningen af blockchain-implementeringer i forhold til blockchain-typer og -infrastruktur, decentraliserede AI-operationer og protokoller. Til sidst diskuterer vi de forskellige anvendelser af blockchain i AI.

For at samle tingene op, kan det siges, at implementeringen af blockchain i AI har potentialet til at løse eksisterende problemer i AI-industrien, der er relateret til brugerprivatliv, sikrede orakler, smart kontraktssikkerhed, konsensusprotokoller, standardisering og styring.