Eine umfassende Übersicht über Blockchain in KI

KI und Blockchain haben sich als zwei der bahnbrechendsten technischen Innovationen in jüngster Zeit herausgestellt.

• Künstliche Intelligenz (KI): Ermöglicht Maschinen und Computern, menschliches Denken und Entscheidungsprozesse zu emulieren.
• Blockchain: Eine dezentralisierte und unveränderliche Datenbank, die Daten und Informationen auf sichere und vertrauenswürdige Weise in dezentralisierter und vertrauenswürdiger Weise 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 “dezentralisierte KI” bezeichnet werden könnte. Lassen Sie uns eintauchen.

Dezentralisierte KI: Eine Einführung in Blockchain in KI

In den letzten zehn Jahren oder so war Blockchain eine der am meisten gehypten Innovationen, und sie begann, an Fahrt zu gewinnen, als sie ihre Anwendung in anderen Bereichen fand. Seit ihrer Einführung im Jahr 2008 hat sie sich als disruptives Technologie etabliert, das 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, revolutionieren zu können.

Einer der meist diskutierten Punkte von Blockchain ist, dass jede Blockchain-Transaktion kryptographisch signiert ist und die Mining-Knoten, die eine Kopie der gesamten Datenbank der verketteten Blöcke aller Transaktionen haben, jede solche Transaktion verifizieren, was zur Erstellung synchronisierter, sicherer und gemeinsamer Zeitstempel-Datensätze führt, die nicht geändert werden können. Folglich kann Blockchain eine effektive Option sein, um die Notwendigkeit einer zentralen Behörde zu eliminieren, um Transaktionen und Interaktionen zwischen Benutzern im Netzwerk zu verifizieren und zu regeln.

Weiterhin hat die technische Industrie aufgrund von technischen Innovationen wie IoT-Geräten, Smartphones, sozialen Medien und Webanwendungen, die erheblich zur Zunahme von KI beigetragen haben, eine enorme Menge an Daten produziert und generiert. Um effektiv und effizient zu funktionieren, nutzen KI-Systeme oft eine große Menge an Daten mithilfe von Deep Learning und Machine-Learning-Praktiken, 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 ausführen und dann die Lernergebnisse mithilfe von Validierungs- oder Trainingsdatensätzen überprüfen. Die hohe Anforderung, ein KI-Modell effektiv zu trainieren, ist der Grund, warum große Tech-Unternehmen und Entwicklerteams 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 der KI-Industrie 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 Trainings des Modells führen kann, was wiederum unerwünschte, ungenaue und sogar gefährliche Ergebnisse zur Folge haben kann.

Die Herausforderungen bei der Datenspeicherung für KI-Modelle sind der Hauptgrund für die Verwendung von Blockchain in KI und die Entwicklung von dezentraler KI. Das primäre Ziel von dezentraler KI ist es, einen Prozess zu ermöglichen und Entscheidungen oder Analysen mithilfe von digital signierten, gesicherten und vertrauenswürdigen gemeinsamen Daten durchzuführen, die in einem dezentralen oder verteilten Netzwerk ohne die Verwendung externer Drittanbieter-Ressourcen gespeichert und transaktiert werden.

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-Smart-Verträge, die es Benutzern ermöglichen, das Blockchain-Netzwerk zu programmieren, um Transaktionen zwischen den am Datenerzeugung oder -zugriff beteiligten Teilnehmern zu regeln, autonome Anwendungen und Maschinen auf Basis von Blockchain-Smart-Verträgen 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 verändern?

Mehrere Mängel der künstlichen Intelligenz und der Blockchain-Industrie können durch die Kombination beider technischen Systeme effizient behoben werden. Blockchain fungiert als verteilte Datenbank, die Daten in kryptographischer Weise speichert und überträgt, die von den Mining-Knoten des Netzwerks verifiziert und abgestimmt werden. Blockchain-Netzwerke speichern Daten mit hoher Widerstandsfähigkeit und Integrität, was es fast unmöglich macht, die Daten zu manipulieren, was der Hauptgrund dafür ist, dass die Ergebnisse von Machine-Learning-Algorithmen, wenn sie Entscheidungen unter Verwendung von Blockchain-Smart-Verträgen treffen, nicht angefochten werden können und vertrauenswürdig sind. Die Verwendung von Blockchain-Netzwerken mit KI-Technologien kann dazu beitragen, dezentralisierte, unveränderliche und sichere Systeme für hochsensible Daten zu schaffen, die von KI-gesteuerten 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 verschiedenen Branchen haben, insbesondere in den empfindlicheren Branchen wie Gesundheitswesen und Krankenhäusern, Finanzen, Verteidigung und mehr.

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

• Erhöhte Datensicherheit

Ein Hauptgrund für die enorme Popularität von Blockchain ist, dass es eine sehr sichere und sichere Methode zur Speicherung von Informationen im Internet bietet. Blockchains bieten eine Alternative, um sensible und kritische Informationen auf Datenträgern zu speichern, indem sie digital signierte Daten speichern, die nur mithilfe von privaten Schlüsseln zugänglich sind. Daher kann die Verwendung von Blockchain zur Speicherung von Daten für KI-Algorithmen es KI-Modellen ermöglichen, mit sensiblen Daten zu arbeiten, was zu genauereren und vertrauenswürdigeren Informationen führt.

• Kollektives Entscheiden

In einem technischen Ökosystem müssen die beteiligten Anwendungen oder Werkzeuge zusammenarbeiten, um das Ziel mit maximaler Effizienz zu erreichen. Blockchain-Systeme bieten dezentralisierte und verteilte Lösungen für Entscheidungsfindungsalgorithmen, die die Notwendigkeit einer zentralen Behörde ersetzen können. Die Beseitigung der zentralen Behörde ermöglicht es Robotern, intern über das Problem zu diskutieren, über jedes Problem abzustimmen und die Angelegenheit mit der Mehrheit zu lösen, bis eine Schlussfolgerung erreicht 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 gesamten Trainingsprozesses gewährleistet. Als Ergebnis wird das Modell auf sehr genauen Daten trainiert, was letztendlich dazu beiträgt, die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.

• Höhere Effizienz

Einer der Hauptgründe, warum Geschäftsprozesse, die oft mehrere Benutzer wie mehrere Aktionäre oder Stakeholder, Regierungsorganisationen und Unternehmen umfassen, oft ineffizient sind, liegt daran, dass zahlreiche Autorisierungen von Geschäftstransaktionen erforderlich sind. Die Verwendung von Blockchain und Smart-Verträgen ermöglicht es DAOs oder dezentralen autonomen Agenten, Daten- oder Asset-Transfers zwischen verschiedenen Stakeholdern automatisch, effizient und schnell zu 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.

Dezentralisierte KI-Anwendungen

Aktuelle KI-Anwendungen funktionieren in der Regel autonom, um informierte Entscheidungen unter Verwendung verschiedener Planungs-, Such-, Optimierungs-, Lern-, Wissensgewinnungs- und Wissensmanagementstrategien auszuführen. Die Dezentralisierung von KI-Anwendungen ist jedoch eine schwierige und herausfordernde Aufgabe aus verschiedenen Gründen.

• Autonomes Rechnen

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

• Optimierung

Eine der Hauptmerkmale von KI-Anwendungen ist ihr Potenzial, die effektivsten und effizientesten Entscheidungen zu treffen, indem sie eine Menge idealer Lösungen unter allen möglichen Lösungen filtern, und dies ist möglich dank der Optimierung von KI-Algorithmen und -Modellen. Optimierungstechniken zielen darauf ab, die beste Lösung für ein Problem zu finden, indem sie in einer eingeschränkten oder uneingeschränkten Umgebung operieren, abhängig von den systemweiten und anwendungsweiten Zielen. Dezentralisierte Optimierung führt zu besserer Effizienz und gesteigerter Leistung.

• 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. Die Verwendung von Blockchain für Planungsstrategien kann dazu führen, unveränderliche und kritische Strategien für mission-kritische Systeme und strategische Anwendungen zu entwickeln.

• Wissensentdeckung und Wissensmanagement

KI-Anwendungen haben den Ruf, mit einer großen Menge an Daten zu arbeiten, und ihre Abhängigkeit von zentralisierten Datenverarbeitungssystemen. Durch die Verwendung von 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, Deep-Learning-Modelle und vieles mehr, die verschiedene Maschinelles-Lernen-Probleme lösen. Die Verwendung dezentraler Lernmodelle kann zu hochautonomen Lernsystemen führen, die lokale Intelligenz über verschiedene vertikale Ebenen in KI-Systemen unterstützen.

Dezentralisierte KI-Betriebe

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 zahlreichen KI-Anwendungen übernommen werden können.

• Dezentralisierte Speicherung

Zentralisierte Datenspeicherlösungen sind sehr anfällig für Sicherheit und Privatsphäre, da diese Datenspeicherlösungen die persönlichen und sensiblen Daten der Benutzer sowie ihre Standorte, Gesundheitsdaten, Aktivitäten und Finanzinformationen umfassen. Blockchain bietet dezentralisierte und kryptographisch sichere Speicherlösungen über die teilnehmenden Anwendungen und Netzwerke. Dezentralisierte Datenspeicherlösungen verwenden Knoten, und jeder Knoten im Netzwerk hat eine clientzentrierte verschlüsselte Kopie der Datenbank, um die Verfügbarkeit der Daten für die Clients zu gewährleisten. Clients sind frei, ihre Daten zu verwenden und zu verarbeiten, wie sie es benötigen und erfordern.

Zwei der gängigsten Speichertechniken, die in dezentralen Datenspeicherlösungen verwendet werden, 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 zum Zugriff auf die Partition verwendet werden kann. Andererseits ist Swarming eine Methode, die “Schwärme” 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 zusammengefasst, um einen gesammelten Speicher zu bilden, der im Netzwerk von einer Gruppe von Knoten in Form von Schwärmen unterstützt wird.

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

• Datensmanagement

Eine der Hauptanforderungen 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 Datensmanagementmethoden wie Datensegmentierung, Datenfiltration und inhaltsorientiertes Datenspeichern verwendet, die über alle Knoten im Netzwerk ausgeführt werden. Im Vergleich zu dezentralen Datenspeicherlösungen, die von Blockchain-Netzwerken angeboten werden, schneidet zentrales 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.

Dezentralisierte Datensmanagementmethoden hingegen sind so konzipiert, dass sie auf Knotenebene im Netzwerk unter Berücksichtigung der räumlichen und zeitlichen Attribute in den Daten bereitgestellt werden. Darüber hinaus können dezentralisierte 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 Blockchains

Öffentliche Blockchain gehört zur permissionless-Kategorie von Blockchain-Netzwerken, bei der Benutzer die Freiheit haben, den Blockchain-Code auf ihren Systemen herunterzuladen, den Code zu modifizieren und den Code nach ihren eigenen Bedürfnissen und Anforderungen zu verwenden. Öffentliche Blockchains sind oft Open-Source für Lese- und Schreiboperationen und leicht zugänglich. Da öffentliche Blockchains für jeden zugänglich sind, verwenden diese Systeme komplexe Protokolle für die Sicherheit, und die Identitäts- und Transaktionsinformationen der Benutzer im Netzwerk werden mithilfe pseudonymer und anonymer Daten im Netzwerk verwaltet. Für den Datenaustausch und den Asset-Transfer verwendet jedes öffentliche Blockchain-Netzwerk native Token, auch bekannt als Wertzeiger oder Kryptowährungen.

• Private Blockchains

Im Gegensatz zu öffentlichen Blockchains sind private Blockchain-Netzwerke permissioned-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 im Netzwerk haben. Private Blockchains bieten oft höhere Effizienz, da die Identität der Besucher bekannt ist und sie vorab genehmigte Teilnehmer des Netzwerks sind, was den Bedarf an komplexen Algorithmen und mathematischen Operationen zur Validierung von Transaktionen im Netzwerk eliminiert. Darüber hinaus können private Blockchain-Netzwerke jede Art von Assets, Werten oder indigenen Daten innerhalb des Netzwerks übertragen.

Genau wie in öffentlichen Blockchain-Netzwerken wird die Genehmigung einer Transaktion und des Asset-Transfers in privaten Blockchain-Netzwerken durch Mehrparteiensensus-Algorithmen oder Abstimmung durchgeführt, 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-Blockchains, auch bekannt als föderale Blockchains, 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 -behörden, Banken und einigen privaten Blockchain-Unternehmen angeboten.

Genau wie ihre privaten Blockchain-Pendants operieren Konsortium-Blockchain-Netzwerke als permissioned-Systeme, obwohl einige Benutzer im Netzwerk sowohl Lese- als auch Schreibberechtigungen im Netzwerk haben. Im Allgemeinen haben alle Benutzer im Konsortium-Blockchain-Netzwerk Lesezugriff, aber nur eine Handvoll von Personen kann Daten im Netzwerk schreiben.

Dezentralisierte Infrastruktur für KI-Anwendungen

Blockchain-Architekturen wurden traditionell von Entwicklern als lineare Infrastruktur unter Verwendung einer Kombination von Hash-Strategien und verketteten Listen-Datenstrukturen entworfen. In letzter Zeit haben Entwickler jedoch an nichtlinearen Infrastrukturen unter Verwendung von Warteschlangeninformationen und Graphentheorie gearbeitet, um Big Data und die Anforderungen von Echtzeit-KI-Anwendungen zu bewältigen.

Blockchain-aktivierte KI-Anwendungen

Dezentralisierte 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 -verwaltung 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 haben das Umgang mit einer großen Menge an Daten, die Erhöhung der Rechenleistung von Algorithmen und Modellen exponentiell und die wachsende Akzeptanz von vernetzten Systemen und Anwendungen bei der KI- und ML-Industrie an erster Stelle gestanden. Da künstliche neuronale Netze oft eine große Menge an Daten und Rechenleistung für Trainingszwecke erfordern, 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 Abfrageinformationen zu speichern, während sie ein höheres Maß an Sicherheit und Privatsphäre erreichen. Darüber hinaus bietet die Integration von KI und Blockchain-Technologien ein starkes Konsensmechanismus, das unveränderlich, robust, dezentralisiert und vertrauenswürdig ist.

Dezentralisierte Infrastruktur für KI

Die Einführung der Blockchain-Netzwerkinfrastruktur fügte der traditionellen verteilten Architektur drei neue Merkmale hinzu: dezentralisierte und gemeinsame Kontrolle von Daten und Assets, native Asset-Austausch 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 produzieren, benötigen KI-Modelle den Zugriff auf eine große Menge an Daten, die von Blockchain-Netzwerken bereitgestellt wird.

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

Dezentralisierte KI-Anwendungen

Kollektives Entscheiden und dezentralisierte 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 aufnehmen, die dazu beitragen, das Wachstum von Pflanzen über die Zeit zu überwachen. KI kann die Daten von IoT-Sensoren nutzen, um Vorhersageanalysen zu liefern, 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 dazu beiträgt, die Zeit zu reduzieren, die für die Logistik aufgewendet wird.

Das obige Bild zeigt blockchainbasierte Systeme, die für die unbemannte automatisierte intelligente Erforschung von Ozeanböden 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 dezentralisierte Speicherung und wie Blockchain das Potenzial hat, einige der Probleme mit KI zu lösen. Weiterhin haben wir die Taxonomie von Blockchain in KI, die damit verbundenen Technologien und den Vergleich von Blockchain-Implementierungen in Bezug auf Blockchain-Typen und -Infrastruktur, dezentralisierte KI-Betriebe und Protokolle diskutiert. Schließlich diskutieren wir die verschiedenen Anwendungen von Blockchain in KI.

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