En komplet gennemgang af blockchain i AI

AI og blockchain er to af de mest banebrydende tekniske innovationer i nyere tid.

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

Ligeledes har videnskabsfolk undersøgt mulige 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 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 så har blockchain været en af de mest omtalte innovationer, og det begyndte at få momentum, da det fandt sin anvendelse i andre fag. Siden dets oprettelse i 2008 har det fortsat 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 ved blockchain er, at hver blockchain-transaktion er kryptografisk signeret, og de mine-noder, der har en kopi af hele bogføringen af kæder af alle transaktioner, verificerer hver sådan transaktion, der resulterer i oprettelsen af synkroniserede, sikre og delte tidsstemplede optegnelser, der er umulige at ændre. Derved kan blockchain være en effektiv mulighed for at eliminere behovet for en central myndighed til at verificere og styre transaktioner og interaktioner mellem brugere på nettet.

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

Selv i dag afhænger de fleste maskinlærings- og dyb-læringsmetoder 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 behov for at træne en AI-model effektivt er årsagen 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 er i dag centraliserede, og selv om centralisering har ført til megen succes i 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 cyberangreb. Desuden er det, når man har at gøre med en stor mængde data, en vanskelig opgave at verificere ægthed og proveniens af datakilden, hvilket kan resultere i forkert træning af modellen, der kan føre til uønskede, ukorrekte og endda farlige resultater.

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

AI-modeller har ry for at arbejde med en stor mængde data, og videnskabsfolk har allerede forudsagt, at blockchain vil være fremtiden for dataopbevaring. Desuden har blockchain smarte kontrakter, der tillader brugere at programmere blockchain-netværket til at styre transaktioner mellem deltagerne, der er involveret i at generere eller få adgang til data eller beslutninger. Autonome applikationer og maskiner baseret på blockchain-smarte kontrakter kan lære og tilpasse sig ændringer over tid og kan også træffe præcise og tillidsværdige beslutninger, resultater, der verificeres og valideres af mine-noderne i blockchain-netværket.

Hvordan kan blockchain forvandle kunstig intelligens?

Flere mangler i kunstig intelligens og blockchain-industrien kan effektivt løses ved at kombinere begge teknologier. Blockchain fungerer som en distribueret bog, der gemmer og transmitterer data på en kryptografisk signeret måde, der er enigt og verificeret af mine-noderne i netværket. Blockchain-netværk gemmer data med høj tilgængelighed og integritet, hvilket gør det næsten umuligt at manipulere med data, hvilket er den primære årsag til, at resultatet af maskinlæringsalgoritmer, når de træffer beslutninger ved hjælp af blockchain-smarte kontrakter, ikke kan diskuteres, og kan tillides. Brugen af blockchain-netværk med AI-teknologier kan hjælpe med at skabe decentraliserede, uændelige og sikre systemer for meget følsomme data, der kan indsamles, bearbejdes og udnyttes af AI-drevne applikationer. Sikkerheden og sikkerheden, der tilbydes ved brugen af blockchain i AI, kan have revolutionerende anvendelser på tværs af brancher, især de mere følsomme som sundheds- og hospitalssektoren, finans, forsvar og mere.

Videre er nogle af de fremhævede fordele ved at integrere AI og blockchain nævnt nedenfor.

• Forbedret datasikkerhed

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

• Kollektiv beslutningstagning

I et teknisk økosystem skal de involverede applikationer eller værktøjer arbejde sammen 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 om enhver sag og løse sagen med flertal, indtil en konklusion er enigt.

• Forbedret tillid til robotbeslutninger

Blockchain gemmer data på en meget sikker måde, der ikke kan ændres, hvilket sikrer datakvaliteten under hele træningsprocessen. Derved vil modellen træne på meget præcise data, der vil øge modellens præcision.

• Forbedret effektivitet

En af de primære årsager 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 aktivere DAO’er eller decentraliserede autonome agenter, der kan validerer data eller formueoverførsler mellem forskellige interessenter automatisk, effektivt og hurtigt.

Blockchains taksonomi i AI

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

Decentraliserede AI-applikationer

Nuvelærende AI-applikationer opererer generelt på en autonom måde for at udføre informerede beslutninger ved hjælp af forskellige planlægnings-, søgnings-, optimerings-, lærings-, videnhentings- og videnstyringsstrategier. Dog er det en vanskelig og udfordrende opgave at decentralisere AI-applikationer af flere årsager.

• Autonom computing

En af de primære mål for AI-applikationer er at aktivere delvist eller fuldt autonome operationer, hvor mange intelligente agenter eller små computerprogrammer vil opfatte og analysere deres lokale miljøer, bevare deres interne tilstande og udføre specifikke handlinger derefter.

• Optimering

En af de primære funktioner i AI-applikationer er deres evne 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 på et problem ved at operere i et begrænset eller ubegrænset miljø afhængigt af system- og applikationsniveau-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 rol i at opretholde robustheden og effektiviteten af AI-modeller. Brugen af blockchain til planlægningsstrategier kan resultere i udviklingen af mere uændelige og kritiske strategier, der bruges til mission-kritiske systemer og strategiske applikationer.

• Videnhentning og videnstyring

AI-applikationer har ry for at arbejde med en stor mængde data, og deres afhængighed af centraliserede data bearbejdnings-systemer. Ved hjælp af decentralisering vil videnhentnings- og videnstyringsprocesserne kunne levere personlige videnmønstre, der tager hensyn til behovene for alle involverede interessenter.

• Læring

I hjertet af AI-applikationer ligger læringsalgoritmerne, der aktiverer videnhentnings- og automatiseringsprocesserne. Der er forskellige typer af læringssalgoritmer som overvåget læring, uovervåget læring, semi-overvået læring, forstærket læring, ensemble, dyb læring og mange flere, der løser forskellige maskinlæringsproblemer. Brugen af decentraliserede læringssmodeller 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 en stor hindring for at udvikle højtsikre AI-applikationer, der beskytter brugernes privatliv. Her er nogle af de top-blockchain-implementeringer, der kan anvendes af mange AI-applikationer.

• Decentraliseret opbevaring

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

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

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

• Datastyring

En af de primære krav til udvikling af en AI-applikation er at styre data på en måde, så meget præcise, relevante og komplette datasæt kan indsamles fra pålidelige og tillidsværdige datakilder. Konventionelt har AI-applikationer og -algoritmer kørt centraliserede datastyringsmetoder som data-segmentering, data-filtrering og indhold-orienteret 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 data-duplikationshastigheden 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.

Decentraliseret datastyring på den anden side er designet til at være deployeret på nodeniveau i netværket under betragtning af de rumlige og tidsmæssige attributter i data. Desuden kan decentraliserede styringsordninger lægge metadata på blockchain for at opretholde proveniens og sikkerhed for data.

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-løs, hvor alle kan offentligt adgang til systemerne ved hjælp af internettet.

• Offentlige blockchains

Offentlig blockchain tilhører tilladelse-løs 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. Desuden er offentlige blockchains ofte open-source for læse- og skriveoperationer og let tilgængelige. Da offentlige blockchains er tilgængelige for alle, bruger disse systemer komplekse protokoller til sikkerhed, og identitets- og transaktionsprivatlivsoplysninger for brugere på netværket styres ved hjælp af pseudonyme og anonyme data på netværket. Til data- og formueoverførsel bruger hver offentlig blockchain-netværk native tokens, der også kaldes værdipunkter eller kryptovaluta.

• Private blockchains

I modsætning til offentlige blockchains er private blockchain-netværk tilladelse-baserede systemer, der styres af en enkelt organisation, og de er designet som tilladelse-løse systemer, hvor de involverede brugere eller deltagere altid er kendt inden for netværket, og de har forhåndsgodkendelse til læse- og skriveoperationer på netværket. Private blockchains tilbyder ofte højere effektivitet, da identiteten af besøgende er kendt, og de er forhåndsgodkendte deltagere i netværket for at eliminere behovet for komplekse algoritmer og matematiske operationer til at validerer enhver transaktion på netværket. Desuden kan private blockchain-netværk overføre enhver form for aktiver, værdier eller indfødt data inden for netværket.

Ligesom i offentlige blockchain-netværk udføres godkendelse af transaktioner og formueoverførsler i private blockchain-netværk ved hjælp af flerparti-konsensusalgoritmer eller afstemning, der ikke kun aktiverer hurtige transaktioner, men også forbruger lav energi. Forbløffende er den gennemsnitlige transaktionsgodkendelsestid på et privat blockchain-netværk under ét sekund.

• Konsortiums-blockchain-netværk

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

Ligesom deres private blockchain-modstykker opererer konsortiums-blockchain-netværk som tilladelse-baserede systemer, selv om kun nogle brugere på netværket har både læse- og skriveadgang til netværket. Generelt har alle brugere på konsortiums-blockchain-netværket læseadgang, 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 kø-informations- og grafteori til at håndtere big data og opfylde kravene til realtids-baserede AI-applikationer.

Blockchain-aktiverede AI-applikationer

Decentraliseret dataopbevaring og datastyring med AI

Brugen af blockchain med AI har tilladt udviklere at arbejde på udvikling af stabile systemer, der understøtter interaktionen mellem forskellige tekniske innovationer, og derved giver 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 stadier som analyse, diagnose, validering af medicinske opdagelser og rapporter samt kritisk beslutningstagning.

I de seneste år har håndtering af en stor mængde data, øget beregningskraften af algoritmer og modeller eksponentielt og øget brugeraccept af connectede systemer og applikationer været de top-prioriteter 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 spørgsmålsinformation, mens man opnår et højere niveau af sikkerhed og privatliv. Desuden vil integrationen af AI og blockchain-teknologier give en stærk konsensus-mekanisme, der er uændelig, robust, decentraliseret.

Decentraliseret infrastruktur for AI

Introduktionen af blockchain-netværks-infrastruktur tilføjede tre nye egenskaber til den traditionelle distribuerede arkitektur: decentral og delt kontrol af data og aktiver, native aktie-udvekslinger og uændelige revisions-spor. Når blockchain-infrastrukturen blev kombineret med AI-teknologier, tilbød infrastrukturen brugerne nye data-modeller og gav delt kontrol af AI-modeller og træningsdata, mens det tilføjede tillid til data. For at producere bedre og mere effektive data-modeller 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 store beregningsressourcer henholdsvis, og giver derved uændelige og private optegnelser med høj sikkerhed. Open-source decentraliserede AI-platforme som ChainIntel sigter mod at fjerne 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 for at øge udbyttet i landbrugsfelt. IoT-sensore kan overvåge jordens næringsstofniveauer og optage billeder, der kan hjælpe med at overvåge afgrøde-væksten over tid. AI kan bruge data fra IoT-sensore til at give prædictiv analyse, der tillader landmændene at overvåge forskellige forhold. Brugen af blockchain sikrer, at hver bruger på netværket har adgang til transaktionerne, hvilket reducerer den tid, der bruges på logistik.

Billedet ovenfor demonstrerer blockchain-baserede systemer, der bruges til u-bemandede automatiserede intelligente udforskning af havbunden.

Billedet 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 brugen af blockchain i AI. Artiklen giver en oversigt over decentraliseret opbevaring og hvordan blockchain kan være nøglen til at løse flere problemer med AI. Videre har vi også diskuteret taksonomien af blockchain i AI og relaterede teknologier samt 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 det hele op kan det siges, at implementeringen af blockchain i AI har potentialet til at løse og adresse eksisterende problemer i AI-industrien, der relaterer til bruger-privatliv, sikrede orakler, smart kontrakt-sikkerhed, konsensus-protokoller, standardisering og styring.