Eine umfassende Übersicht über Blockchain in KI

KI und Blockchain sind zwei der bahnbrechendsten technischen Innovationen in jüngster Zeit.

• Künstliche Intelligenz (KI): Ermöglicht es Maschinen und Computern, menschliches Denken und Entscheidungsprozesse zu emulieren.
• Blockchain: Ein dezentrales und unveränderliches Ledger, das Daten und Informationen auf sichere und vertrauenswürdige Weise in einem dezentralen und vertrauenswürdigen Umfeld speichert.

In letzter Zeit haben Wissenschaftler begonnen, potenzielle Anwendungen dieser Technologien in verschiedenen Branchen zu erforschen. In diesem Artikel werden wir einen kurzen Überblick darüber geben, wie Blockchain mit KI integriert werden kann, ein Konzept, das als “dezentrale KI” bezeichnet werden könnte. Lassen Sie uns beginnen.

Dezentrale KI: Eine Einführung in Blockchain in KI

In den letzten zehn Jahren oder so ist Blockchain eine der am meisten gehypten Innovationen gewesen, und es begann, an Fahrt zu gewinnen, als es seine Anwendung in anderen Bereichen fand. Seit seiner Einführung im Jahr 2008 hat es sich als disruptives Technologie etabliert, die das Potenzial hatte, die Art und Weise, wie wir Daten oder Informationen speichern oder austauschen, und die Art und Weise, wie wir Transaktionen verfolgen oder automatisieren, zu revolutionieren.

Einer der meist diskutierten Punkte von Blockchain ist, dass jede Blockchain-Transaktion kryptografisch signiert ist, und die Mining-Knoten, die eine Kopie des gesamten Ledgers aller Transaktionen haben, jede solche Transaktion verifizieren, was zur Erstellung von synchronisierten, sicheren und gemeinsam geteilten Zeitstempel-Aufzeichnungen führt, die nicht geändert werden können. Daher kann Blockchain eine effektive Option sein, um die Notwendigkeit einer zentralen Behörde zu eliminieren, die Transaktionen und Interaktionen zwischen Benutzern im Netzwerk verifiziert und regelt.

Weiterhin hat die technische Industrie aufgrund von technischen Innovationen wie IoT-Geräten, Smartphones, sozialen Medien und Webanwendungen eine enorme Menge an Daten produziert, was zum Aufstieg von KI beigetragen hat, da KI-Systeme oft eine große Menge an Daten verwenden, um effektiv und effizient zu arbeiten, indem sie Deep-Learning- und Machine-Learning-Praktiken anwenden, um verschiedene Analysen durchzuführen.

Auch heute noch basieren viele Machine-Learning- und Deep-Learning-Techniken für KI-Modelle auf einem zentralisierten Modell, das eine Gruppe von Servern trainiert, die ein bestimmtes Modell gegen Trainingsdaten trainieren, und dann die Lernergebnisse mit Validierungs- oder Trainingsdatensätzen überprüfen. Die hohe Anforderung, ein KI-Modell effektiv zu trainieren, ist der Grund, warum große Technologieunternehmen und Entwicklungsteams oft eine große Menge an Daten speichern, um ihre Modelle für die besten möglichen Ergebnisse und Leistungen zu trainieren.

Die meisten KI-Modelle und -Praktiken sind heute zentralisiert, und obwohl Zentralisierung dem KI-Bereich viel Erfolg gebracht hat, gibt es einen großen Nachteil bei der zentralisierten Datenspeicherung für KI-Modelle. Wenn die gesamten Daten in zentralisierter Weise gespeichert werden, erhöht sich die Möglichkeit von Datenmanipulation oder Datenkorruption, da zentralisierte Datenspeicherung immer anfällig für Malware und Cyberangriffe ist. Darüber hinaus ist es bei der Arbeit mit einer großen Menge an Daten eine herausfordernde Aufgabe, die Authentizität und Herkunft der Datenquelle zu überprüfen, was zu falschen Trainingsergebnissen führen kann, die unerwünschte, ungenaue und sogar gefährliche Ergebnisse zur Folge haben können.

Die Herausforderungen bei der Datenspeicherung für KI-Modelle sind der Hauptgrund für die Verwendung von Blockchain in KI und der Entwicklung dezentraler KI. Das primäre Ziel dezentraler KI ist es, einen Prozess zu ermöglichen und Entscheidungen oder Analysen durchzuführen, indem digital signierte, sichere und vertrauenswürdige gemeinsam geteilte Daten verwendet werden, die auf dem Blockchain-Netzwerk in dezentraler oder verteilter Weise gespeichert und transaktiert werden, ohne externe Drittanbieter-Ressourcen zu verwenden.

KI-Modelle haben den Ruf, oft mit einer großen Menge an Daten zu arbeiten, und Wissenschaftler haben bereits vorhergesagt, dass Blockchain die Zukunft der Datenspeicherung sein wird. Darüber hinaus haben Blockchain-Netzwerke Smart Contracts, die es Benutzern ermöglichen, das Blockchain-Netzwerk zu programmieren, um Transaktionen zwischen den am Datenerstellung oder -zugriff beteiligten Teilnehmern zu regeln. Autonome Anwendungen und Maschinen, die auf Blockchain-Smart-Contracts basieren, können lernen und sich an Veränderungen anpassen, und sie können auch genaue und vertrauenswürdige Entscheidungen treffen, deren Ergebnisse von den Mining-Knoten des Blockchain-Netzwerks überprüft und validiert werden.

Wie kann Blockchain künstliche Intelligenz transformieren?

Mehrere Mängel der künstlichen Intelligenz und der Blockchain-Industrie können durch die Kombination beider technischen Systeme effizient angegangen werden. Blockchain fungiert als dezentrales Ledger, das Daten in kryptografischer Weise speichert und überträgt, die von den Mining-Knoten des Netzwerks verifiziert und abgestimmt werden. Durch die Kombination von Blockchain und KI-Technologien können dezentrale, unveränderliche und sichere Systeme für hochsensible Daten erstellt werden, die von KI-Anwendungen gesammelt, verarbeitet und genutzt werden können. Die Sicherheit und Sicherheit, die durch die Verwendung von Blockchain in KI angeboten werden, können revolutionäre Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Verteidigung und mehr haben.

Weiterhin sind einige der prominenten Vorteile der Kombination von KI und Blockchain unten aufgeführt.

• Erhöhte Datensicherheit

Ein wichtiger Grund für die immense Popularität von Blockchain ist, dass es eine sehr sichere Methode zur Speicherung von Informationen im Internet bietet. Blockchain-Netzwerke bieten eine Alternative, um sensible und kritische Informationen auf Datenträgern zu speichern, indem sie digital signierte Daten verwenden, die nur mit privaten Schlüsseln zugänglich sind. Durch die Verwendung von Blockchain zur Speicherung von Daten für KI-Algorithmen können KI-Modelle mit sensiblen Daten arbeiten, was zu genauer und vertrauenswürdiger Information führt.

• Kollektive Entscheidungsfindung

In einem technischen Ökosystem müssen die beteiligten Anwendungen oder Tools zusammenarbeiten, um das Ziel mit maximaler Effizienz zu erreichen. Blockchain-Systeme bieten dezentrale und verteilte Lösungen für Entscheidungsfindungs-Algorithmen, die die Notwendigkeit einer zentralen Behörde ersetzen können. Durch die Eliminierung der zentralen Behörde können Roboter das Problem intern diskutieren, über jede Frage abstimmen und die Angelegenheit mit der Mehrheit lösen, bis eine Einigung erzielt ist.

• Erhöhtes Vertrauen in robotische Entscheidungen

Blockchain speichert die Daten auf sehr sichere Weise, die nicht geändert werden kann, was die Qualität der Daten während des Trainingsprozesses gewährleistet. Als Ergebnis wird das Modell auf sehr genauen Daten trainiert, was letztendlich dazu beiträgt, die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.

• Erhöhte Effizienz

Einer der Hauptgründe, warum Geschäftsprozesse, die oft mehrere Benutzer wie mehrere Aktionäre oder Stakeholder, Regierungsorganisationen und Unternehmen umfassen, oft ineffizient sind, ist die Vielzahl von Autorisierungen von Geschäfts-transaktionen. Durch die Verwendung von Blockchain und Smart Contracts können dezentrale autonome Agenten (DAOs) erstellt werden, die Daten- oder Vermögensübertragungen zwischen verschiedenen Stakeholdern automatisch, effizient und schnell validieren.

Taxonomie von Blockchain in KI

In diesem Abschnitt werden wir einige der wichtigsten Konzepte besprechen, die bei der Anwendung von Blockchain-Technologien für KI-Anwendungen verwendet werden, die in der folgenden Abbildung erwähnt werden.

Dezentrale KI-Anwendungen

Aktuelle KI-Anwendungen arbeiten in der Regel autonom, um informierte Entscheidungen unter Verwendung verschiedener Planungs-, Such-, Optimierungs-, Lern- und Wissensmanagement-Strategien zu treffen. Die Dezentralisierung von KI-Anwendungen ist jedoch eine schwierige und herausfordernde Aufgabe aus verschiedenen Gründen.

• Autonome Rechnung

Eines der wichtigsten Ziele von KI-Anwendungen ist es, teilweise oder vollständig autonome Operationen zu ermöglichen, bei denen mehrere intelligente Agenten oder kleine Computerprogramme ihre lokale Umgebung wahrnehmen und analysieren, ihren internen Zustand aufrechterhalten und entsprechende Aktionen ausführen.

• Optimierung

Eine der wichtigsten Funktionen von KI-Anwendungen ist ihre Fähigkeit, die effektivsten und effizientesten Entscheidungen zu treffen, indem sie eine Menge idealer Lösungen unter allen möglichen Lösungen filtern, und dies ist aufgrund der Optimierung von KI-Algorithmen und -Modellen möglich. Optimierungstechniken zielen darauf ab, die beste Lösung für ein Problem zu finden, indem sie in einem eingeschränkten oder uneingeschränkten Umfeld arbeiten, abhängig von den systemweiten und anwendungsweiten Zielen. Dezentrale Optimierung kann zu besserer Effizienz und gesteigerter Leistung führen.

• Planung

KI-Anwendungen nutzen Planungsstrategien, wenn sie mit anderen Anwendungen und Systemen zusammenarbeiten, um komplexe Probleme in neuen oder herausfordernden Umgebungen zu lösen. Planungsstrategien spielen eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung der Widerstandsfähigkeit und Effizienz von KI-Modellen. Durch die Verwendung von Blockchain für Planungsstrategien können unveränderliche und kritische Strategien für sicherheitskritische Systeme und strategische Anwendungen entwickelt werden.

• Wissensentdeckung und Wissensmanagement

KI-Anwendungen haben den Ruf, oft mit einer großen Menge an Daten zu arbeiten, und ihre Abhängigkeit von zentralisierten Datenverarbeitungssystemen. Durch die Dezentralisierung können die Wissensentdeckungs- und Wissensmanagementprozesse personalisierte Wissensmuster bereitstellen, die die Bedürfnisse aller beteiligten Stakeholder berücksichtigen.

• Lernen

Im Herzen von KI-Anwendungen sitzen die Lernalgorithmen, die die Wissensentdeckungs- und Automatisierungsprozesse ermöglichen. Es gibt verschiedene Arten von Lernalgorithmen, wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, semi-überwachtes Lernen, Verstärkungslernen, Ensemble-Lernen, Deep-Learning-Modelle und vieles mehr, die verschiedene maschinelle Lernprobleme lösen. Die Verwendung dezentraler Lernmodelle kann zu hochautonomen Lernsystemen führen, die lokale Intelligenz über verschiedene vertikale Ebenen in KI-Systemen unterstützen.

Dezentrale KI-Betrieb

KI-Modelle und -Algorithmen trainieren, testen und validieren oft auf einer großen Menge an Daten, um bessere und vielseitigere Entscheidungen zu treffen. Die Verwendung zentralisierter Datenspeicherlösungen wie Rechenzentren, Clouds und Clustern ist jedoch ein großes Hindernis bei der Entwicklung hochsicherer KI-Anwendungen, die die Privatsphäre der Benutzer schützen. Hier sind einige der wichtigsten Blockchain-Implementierungen, die von verschiedenen KI-Anwendungen übernommen werden können.

• Dezentrale Speicherung

Zentralisierte Datenspeicherlösungen sind anfällig für Sicherheits- und Datenschutzprobleme, da diese Datenspeicherlösungen persönliche und sensible Daten von Benutzern sowie ihre Standorte, Gesundheitsdaten, Aktivitäten und Finanzinformationen umfassen. Blockchain bietet dezentrale und kryptografisch sichere Speicherlösungen über die teilnehmenden Anwendungen und Netzwerke. Dezentrale Datenspeicherlösungen verwenden Knoten, und jeder Knoten im Netzwerk hält eine clientzentrierte verschlüsselte Kopie der Datenbank, um die Datenverfügbarkeit für Clients zu gewährleisten. Clients sind frei, ihre Daten zu verwenden und zu verarbeiten, wie sie es benötigen und erfordern.

Zwei der am häufigsten verwendeten Speichertechniken in dezentralen Datenspeicherlösungen sind Sharding und Swarming. Sharding ist der Prozess, bei dem logische Partitionen der Datenbanken erstellt werden, die als “Shards” bezeichnet werden, wobei jeder Partition ein eindeutiger Schlüssel zugewiesen wird, der zur Zugriff auf die Partition verwendet werden kann. Swarming ist eine Methode, die “Swarms” verwendet, um parallelen Datenzugriff von mehreren Knoten im Netzwerk zu ermöglichen, um die Latenz in KI-Anwendungen zu reduzieren und so zu einer effizienteren und reibungsloseren Leistung zu führen. Die Shards werden gruppiert, was zur Bildung eines gesammelten Speichers führt, der im Netzwerk von einer Gruppe von Knoten in Form von Swarms unterstützt wird.

Die Verwendung dezentraler Speicherlösungen kann zu verbesserter Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Speicherung führen, da sie eine multipartei-geografische Verteilung bietet. Einige der aufkommenden dezentralen Speicherlösungen umfassen Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS und mehr.

• Datensmanagement

Eine der wichtigsten Anforderungen bei der Entwicklung einer KI-Anwendung ist es, Daten so zu verwalten, dass hochgenaue, relevante und vollständige Datensätze von vertrauenswürdigen und vertrauenswürdigen Datenquellen gesammelt werden können. Konventionell haben KI-Anwendungen und -Algorithmen zentralisierte Datensmanagement-Methoden wie Datensegmentierung, Datenfilterung und inhaltsbezogene Datenspeicherung verwendet, die über alle Knoten im Netzwerk ausgeführt werden. Im Vergleich zu dezentraler Datenspeicherung, die von Blockchain-Netzwerken angeboten wird, schneidet zentralisiertes Datensmanagement schlecht ab, da nicht nur die Rate der Datenduplizierung hoch ist, selbst wenn nur geringe Änderungen an den Daten vorgenommen werden, sondern auch die Notwendigkeit, ähnliche Datensätze wiederholt zu übertragen, hoch ist.

Dezentrale Datensmanagement-Methoden sind dagegen so konzipiert, dass sie auf Knotenebene im Netzwerk unter Berücksichtigung der räumlichen und zeitlichen Attribute in den Daten bereitgestellt werden. Darüber hinaus können dezentrale Management-Schemata die Metadaten auf der Blockchain speichern, um die Herkunft und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Blockchain-Typen für KI-Anwendungen

Die Blockchain-Technologie kann in zwei Kategorien unterteilt werden: Permissioned, bei der nur autorisierte Benutzer auf die Blockchain-Anwendungen in Cloud-, Konsortiums- oder privaten Umgebungen zugreifen können, und Permissionless, bei der jeder öffentlich auf die Systeme über das Internet zugreifen kann.

• Öffentliche Blockchain-Netzwerke

Öffentliche Blockchain-Netzwerke gehören zur Kategorie der permissionless-Blockchain-Netzwerke, bei der Benutzer die Blockchain-Code auf ihren Systemen herunterladen, ändern und nach ihren Bedürfnissen und Anforderungen verwenden können. Darüber hinaus sind öffentliche Blockchain-Netzwerke oft Open-Source für Lese- und Schreiboperationen und leicht zugänglich. Da öffentliche Blockchain-Netzwerke von jedem zugänglich sind, verwenden diese Systeme komplexe Protokolle für die Sicherheit, und die Identität und Transaktionsprivatsphäre der Benutzer im Netzwerk wird mithilfe pseudonymer und anonymer Daten im Netzwerk verwaltet. Für den Datenaustausch und die Vermögensübertragung verwenden jedes öffentliche Blockchain-Netzwerk native Token, auch bekannt als Wertzeiger oder Kryptowährungen.

• Private Blockchain-Netzwerke

Im Gegensatz zu öffentlichen Blockchain-Netzwerken sind private Blockchain-Netzwerke permissionierte Systeme, die von einer einzigen Organisation verwaltet werden, und sie sind als permissionless-Systeme konzipiert, bei denen die Benutzer oder Teilnehmer im Netzwerk immer bekannt sind und eine vorherige Genehmigung für Lese- und Schreiboperationen haben. Private Blockchain-Netzwerke bieten oft eine höhere Effizienz, da die Identität der Besucher bekannt ist und sie vorher genehmigte Teilnehmer des Netzwerks sind, was die Notwendigkeit komplexer Algorithmen und mathematischer Operationen zur Validierung von Transaktionen im Netzwerk eliminiert. Darüber hinaus können private Blockchain-Netzwerke jede Art von Vermögenswerten, Werten oder indigenen Daten innerhalb des Netzwerks übertragen.

Genau wie in öffentlichen Blockchain-Netzwerken wird die Genehmigung von Transaktionen und Vermögensübertragungen in privaten Blockchain-Netzwerken durch Mehrparteiens-Konsens-Algorithmen oder Abstimmung ermöglicht, die nicht nur schnelle Transaktionen ermöglichen, sondern auch wenig Energie verbrauchen. Erstaunlicherweise beträgt die durchschnittliche Transaktionsgenehmigungszeit in einem privaten Blockchain-Netzwerk weniger als eine Sekunde.

• Konsortium-Blockchain-Netzwerke

Konsortium-Blockchain-Netzwerke, auch bekannt als föderale Blockchain-Netzwerke, werden von einer Gruppe von Organisationen betrieben, bei denen die Gruppen in der Regel auf der Grundlage gemeinsamer Interessen gebildet werden. Konsortium-Blockchain-Netzwerke werden in der Regel von Regierungsorganisationen und -körperschaften, Banken und einigen privaten Blockchain-Unternehmen angeboten.

Genau wie ihre privaten Blockchain-Pendants operieren Konsortium-Blockchain-Netzwerke als permissionierte Systeme, obwohl einige Benutzer im Netzwerk sowohl Lese- als auch Schreibberechtigungen haben. In der Regel haben alle Benutzer im Konsortium-Blockchain-Netzwerk Lesezugriff, aber nur eine Handvoll von Personen kann Daten auf das Netzwerk schreiben.

Dezentrale Infrastruktur für KI-Anwendungen

Blockchain-Architekturen wurden traditionell von Entwicklern als lineare Infrastruktur mit einer Kombination von Hash-Strategien und verketteten Datenstrukturen konzipiert. In letzter Zeit haben Entwickler jedoch an nicht-linearen Infrastrukturen mit Warteschlangen-Informationen und Graphentheorie gearbeitet, um Big Data und die Anforderungen von Echtzeit-KI-Anwendungen zu bewältigen.

Blockchain-gestützte KI-Anwendungen

Dezentrale Datenspeicherung und Datensmanagement mit KI

Die Verwendung von Blockchain mit KI hat es Entwicklern ermöglicht, stabile Systeme zu entwickeln, die die Interaktion verschiedener technischer Innovationen unterstützen, und so eine Plattform für sichere und sichere Datenspeicherung, -übertragung und -management bereitzustellen. Die folgende Abbildung zeigt die kombinierten Funktionen von Blockchain- und KI-Technologien für die medizinische Industrie, die verschiedene Stadien wie Analyse, Diagnose, Validierung von medizinischen Entdeckungen und Berichten sowie kritische Entscheidungsfindung umfasst.

In den letzten Jahren waren die Bewältigung großer Datenmengen, die exponentielle Erhöhung der Rechenleistung von Algorithmen und Modellen sowie die wachsende Akzeptanz von vernetzten Systemen und Anwendungen die wichtigsten Prioritäten in der KI- und ML-Industrie. Da künstliche neuronale Netze oft eine große Menge an Daten und Rechenleistung für Trainingszwecke benötigen, ist es wichtig, leistungsstarke Rechenzentren zu erstellen, um große Datensätze zu sammeln. Während eines Auditprozesses können Blockchain-Netzwerke verwendet werden, um die Daten und die Abfrage-Informationen zu speichern, während ein höheres Maß an Sicherheit und Datenschutz erreicht wird. Darüber hinaus wird die Integration von KI und Blockchain-Technologien ein starkes Konsensmechanismus-System bereitstellen, das unveränderlich, robust und dezentral ist.

Dezentrale Infrastruktur für KI

Die Einführung der Blockchain-Netzwerkinfrastruktur fügte der traditionellen verteilten Architektur drei neue Merkmale hinzu: dezentrale und gemeinsame Kontrolle von Daten und Vermögenswerten, native Vermögensübertragungen und unveränderliche Prüfspuren. Wenn die Blockchain-Infrastruktur mit KI-Technologien kombiniert wurde, bot die Infrastruktur den Benutzern neue Datenmodelle und bot eine gemeinsame Kontrolle von KI-Modellen und Trainingsdaten, während sie die Vertrauenswürdigkeit der Daten erhöhte. Um bessere und effizientere Datenmodelle zu erstellen, benötigen KI-Modelle den Zugriff auf eine große Menge an Daten, die von Blockchain-Netzwerken bereitgestellt werden.

Dezentrale Netzwerke wie IPFS und Ethereum können Datenspeicherung und enorme Rechenressourcen bereitstellen, wodurch sie manipulationssichere Aufzeichnungen mit einem hohen Maß an Datenschutz bieten. Open-Source-dezentrale KI-Plattformen wie ChainIntel zielen darauf ab, die Monopolisierung von KI-Diensten durch große Unternehmen zu beseitigen.

Dezentrale KI-Anwendungen

Kollektive Entscheidungsfindung und dezentrale Intelligenz können zahlreiche Anwendungen haben. Beispielsweise zeigt die folgende Abbildung die Funktionen und Vorteile der Kombination von Blockchain mit IoT- und KI-Technologien, um den Ertrag in landwirtschaftlichen Feldern zu erhöhen. IoT-Sensoren können den Nährstoffgehalt des Bodens überwachen und Bilder erfassen, die dabei helfen, das Wachstum der Pflanzen über die Zeit zu überwachen. KI kann die Daten von IoT-Sensoren verwenden, um Vorhersageanalysen zu erstellen, die es den Bauern ermöglichen, verschiedene Bedingungen zu überwachen. Die Verwendung von Blockchain stellt sicher, dass jeder Benutzer im Netzwerk Zugriff auf die Transaktionen hat, was die Zeit reduziert, die für die Logistik aufgewendet wird.

Das obige Bild zeigt blockchain-basierte Systeme, die für die unbemannte automatisierte intelligente Erforschung von Meeresböden verwendet werden.

Das obige Bild zeigt die Verwendung von Blockchain und KI für Finanz- und Bankzwecke und wie Blockchain und KI die Effizienz, Sicherheit und Sicherheit des Finanzsystems verbessern können.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben wir über die Anwendung und die Anwendungsfälle von Blockchain in KI gesprochen. Der Artikel gibt einen Überblick über die dezentrale Speicherung und wie Blockchain einige der Probleme mit KI lösen kann. Darüber hinaus haben wir die Taxonomie von Blockchain in KI, die verwandten Technologien und den Vergleich von Blockchain-Implementierungen in Bezug auf Blockchain-Typen und -Infrastruktur, dezentrale KI-Betrieb und Protokolle diskutiert. Schließlich haben wir die verschiedenen Anwendungen von Blockchain in KI besprochen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Implementierung von Blockchain in KI das Potenzial hat, bestehende Probleme in der KI-Industrie im Zusammenhang mit Benutzerdatenschutz, gesicherten Orakeln, Smart-Contract-Sicherheit, Konsensprotokollen, Standardisierung und Governance zu lösen.