Kattava katsaus blockchainiin tekoälyssä

Tekoäly ja blockchain ovat nousseet kahdeksi merkittävimmäksi teknologiseksi innovaatioksi viime aikoina.

• Tehtävä äly (AI): Mahdollistaa koneiden ja tietokoneiden jäljitellä ihmisen ajattelua ja päätöksentekoa.
• Blockchain: Hajasijoitettu ja muuttumaton kirja, joka tallentaa ja siirtää tietoa turvallisesti ja luotettavasti hajasijoitetussa muodossa.

Viime aikoina tutkijat ovat tutkineet näiden teknologioiden mahdollisia sovelluksia eri aloilla. Tässä artikkelissa esittelemme lyhyen katsauksen siitä, miten blockchainia voidaan yhdistää tekoälyyn, käsite, jota voidaan kutsua “hajasijoitetuksi tekoälyksi”. Laittamme hommiin.

Hajasijoitettu tekoäly: Johdanto blockchainiin tekoälyssä

Viimeisen kymmenen vuoden aikana blockchain on ollut yksi eniten huomiota saaneista innovaatioista, ja se alkoi saada vauhtia, kun se löysi sovelluksensa muihin aloihin. Sen keksimisestä lähtien vuonna 2008 se on ollut disruptiivinen teknologia, jolla on potentiaalia muuttaa tapaa, jolla tallennamme tai siirrämme tietoa, ja tapaa, jolla jäljitämme ja automatisoimme transaktioita.

Yksi blockchainin puhutuimmista kohdista on, että jokainen blockchain-transaktio on kryptografisesti allekirjoitettu, ja kaikki kirjanpidon solmut, jotka omistavat koko ketjun kaikkien transaktioiden kopion, vahvistavat jokaisen transaktion, josta seuraa synkronoitu, turvallinen ja jaettu aikaleimattu tieto, jota ei voida muuttaa. Tämän seurauksena blockchain voi olla tehokas vaihtoehto keskitetyn viranomaisen poistamiseksi transaktioiden ja käyttäjien välisen vuorovaikutuksen vahvistamiseksi verkkossa.

Teknologia-alalla on tuotettu ja generoitu valtava määrä dataa teknologisen innovaation ansiosta, kuten IoT-laitteista, älypuhelimesta, sosiaalisesta mediasta ja verkkosovelluksista, jotka ovat vaikuttaneet merkittävästi tekoälyn nousuun, koska tekoälyjärjestelmät käyttävät usein suurta määrää dataa syväoppimis- ja koneoppimismenetelmillä erilaisten analyytikkojen suorittamiseksi.

Edelleen, useimmat koneoppimis- ja syväoppimismenetelmät tekoälymallien koulutukseen perustuvat keskitetyyn malliin, jossa ryhmä palvelimia kouluttaa tiettyä mallia koulutusdataa vastaan ja vahvistaa oppimista validointi- tai koulutusjoukolla. Korkea vaatimus kouluttaa tekoälymalli on syy, miksi suuret teknologia-alan yritykset ja kehitystiimit usein tallentavat suuren määrän dataa kouluttaakseen mallejaan parhaan mahdollisen tuloksen ja suorituskyvyn saavuttamiseksi.

Useimmat tekoälymallit ja -menetelmät ovat tällä hetkellä keskitettyjä, ja vaikka keskittäminen on tuonut paljon menestystä tekoälyalalle, on suuri haitta keskitetyssä datatallennuksessa tekoälymalleissa. Kun koko data tallennetaan keskitetyssä muodossa, datan vahingoittumisen tai manipuloinnin mahdollisuus kasvaa, koska keskitetty datatallennus on aina altis malware- ja kyberhyökkäyksille. Lisäksi, kun käsitellään suurta määrää dataa, on haastava tehtävä vahvistaa datan alkuperän ja todellisuuden, mikä voi johtaa virheelliseen koulutukseen, joka voi johtaa ei-toivottuihin, epätarkkoihin ja jopa vaarallisiin tuloksiin.

Datatallennuksen haasteet tekoälymalleissa ovat pääsyy hajasijoitetun tekoälyn kehittämiseen ja blockchainin käyttöön tekoälyssä. Hajasijoitetun tekoälyn tärkein tavoite on mahdollistaa prosessi ja päätöksenteko analytiikkaa käyttäen digitaalisesti allekirjoitettua, turvallista ja luotettavaa jaettua dataa, joka on tallennettu ja siirretty blockchain-verkossa hajasijoitetussa muodossa ilman ulkopuolisia resursseja.

Tekoälymallit ovat tunnettuja siitä, että ne työskentelevät suuren määrän dataa, ja tutkijat ovat jo ennustaneet, että blockchain on tulevaisuuden datatallennus. Lisäksi blockchainilla on älykkäät sopimukset, jotka mahdollistavat käyttäjien ohjelmoinnin blockchain-verkkoa hallitsemaan transaktioita osallistuvien tahojen välillä tai päätöksentekoa. Älykkäät sovellukset ja koneet, jotka perustuvat blockchainin älykkäisiin sopimuksiin, voivat oppia ja sopeutua muutoksiin ajan myötä ja tehdä tarkkoja ja luotettavia päätöksiä, joiden tulokset vahvistetaan ja validoidaan blockchain-verkon kaivostusnodeilla.

Miten blockchain voi muuttaa tekoälyä?

Useat tekoäly- ja blockchain-alan heikkoudet voidaan ratkaista tehokkaasti yhdistämällä molemmat teknologiat. Blockchain toimii hajasijoitetuna kirjana, joka tallentaa ja siirtää dataa kryptografisesti allekirjoitettuna menetelmällä, joka vahvistetaan ja validoidaan verkoston kaivostusnodeilla. Blockchain-verkot tallentavat dataa korkealla luotettavuudella ja eheyydellä, mikä tekee datan manipuloinnin lähes mahdottomaksi. Tekoäly- ja blockchain-teknologioiden yhdistäminen voi auttaa luomaan hajasijoitetut, muuttumattomat ja turvalliset järjestelmät herkkää dataa varten, jota voidaan kerätä ja käyttää tekoälysovelluksissa. Turvallisuus ja suojaus, jonka blockchainin käyttö tekoälyssä tarjoaa, voi johtaa mullistaviin sovelluksiin eri aloilla, erityisesti herkillä aloilla, kuten terveydenhuollossa ja rahoituksessa.

Jatkamalla, joitakin merkittävimmistä hyödyistä tekoälyn ja blockchainin yhdistämisestä on lueteltu alla.

• Parannettu dataturvallisuus

Yksi blockchainin suosion tärkeimmistä syistä on, että se tarjoaa erittäin turvallisen ja luotettavan tavan tallentaa tietoa internetissä. Blockchain tarjoaa vaihtoehdon tallentaa herkkää tietoa levyille digitaalisesti allekirjoitettuna datana, jota voidaan käyttää vain yksityisavaimen avulla. Tämän seurauksena tekoälymallit voivat käyttää herkkää dataa, mikä johtaa tarkempiin ja luotettavampiin tuloksiin.

• Kollektiivinen päätöksenteko

Teknologisen ekosysteemin osallistujat voivat toimia koordinoidusti saavuttaakseen tavoitteensa mahdollisimman tehokkaasti. Blockchain-järjestelmät tarjoavat hajasijoitetut ja keskitetyt ratkaisut päätöksentekoon, jotka voivat korvata keskitetyn viranomaisen tarpeen. Keskitetyn viranomaisen poistaminen mahdollistaa robotien keskinäisen keskustelun, äänestämisen ja päätöksentekoon saakka, kunnes yhteisymmärrys on saavutettu.

• Parannettu luottamus robottien päätöksiin

Blockchain tallentaa datan erittäin turvallisella tavalla, jota ei voida muuttaa, mikä takaa datan laadun koulutusprosessin aikana. Tämän seurauksena malli koulutetaan tarkkaan datalla, mikä lopulta johtaa mallin tarkkuuden parantamiseen.

• Parannettu tehokkuus

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi liiketoimintaprosessit, jotka usein vaativat useita osapuolia, kuten useita osakkaita tai sidosryhmiä, hallituksia ja yrityksiä, ovat usein tehokkaita, on monien liiketoimintatransaktioiden vahvistaminen. Blockchainin ja älykkäiden sopimusten käyttö mahdollistaa DAO:iden (Decentralized Autonomous Agents) vahvistamisen datan ja varojen siirroksiin osallistuvien sidosryhmien välillä nopeasti ja tehokkaasti.

Blockchainin taksonomia tekoälyssä

Tässä osiossa käsittelemme joitakin avainkäsitteitä, joita käytetään blockchain-teknologian soveltamiseen tekoälysovelluksiin, jotka on mainittu alla olevassa kuvassa.

Hajasijoitetut tekoälysovellukset

Nykyiset tekoälysovellukset toimivat yleensä autonomisesti suorittaakseen perustuvia päätöksiä eri suunnittelun, etsinnän, optimoinnin, oppimisen, tiedon palauttamisen ja hallinnan strategioiden avulla. Hajasijoittaa tekoälysovelluksia on kuitenkin haastava tehtävä useista syistä.

• Autonominen laskenta

Yksi tekoälysovellusten tärkeimmistä tavoitteista on mahdollistaa osittain tai täysin autonomisia toimintoja, joissa useat älykkäät agentit tai pienet tietokoneohjelmat havaitsevat ja analysoivat paikallisia ympäristöjään, säilyttävät sisäiset tilansa ja suorittavat määrättyjä toimintoja sen mukaan.

• Optimointi

Yksi tekoälysovellusten tärkeimmistä ominaisuuksista on niiden kyky tehdä tehokkaimmat ja tehokkaimmat päätökset suodattamalla joukon ihanteellisia ratkaisuja kaikista mahdollisista ratkaisuista, ja se on mahdollista tekoälyalgoritmien ja -mallien optimoinnin ansiosta. Optimointitekniikat pyrkivät löytämään parhaimman ratkaisun ongelmaan rajoitettuna tai rajoittamattomana ympäristönä riippuen järjestelmän ja sovelluksen tavoitteista. Hajasijoitettu optimointi johtaa parempaan tehokkuuteen ja suorituskykyyn.

• Suunnittelu

Tekoälysovellukset käyttävät suunnittelustrategioita yhteistyössä muiden sovellusten ja järjestelmien kanssa ratkaistakseen monimutkaisia ongelmia uusissa ja haastavissa ympäristöissä. Suunnittelustrategiat ovat tärkeitä tekoälymallien kestävyyden ja tehokkuuden ylläpitämiseksi. Blockchainin käyttäminen suunnittelustrategioissa voi johtaa kestävämpien ja kriittisempien strategioiden kehittämiseen kriittisille järjestelmille ja strategisille sovelluksille.

• Tiedon etsintä ja tiedon hallinta

Tekoälysovellukset ovat tunnettuja siitä, että ne työskentelevät suuren määrän dataa, ja niiden riippuvuus keskitetyistä datankäsittelyjärjestelmistä. Hajasijoittamisen avulla tiedon etsintä- ja hallintaprosessit voivat tarjota henkilökohtaisia tietomalleja, jotka ottaa huomioon kaikkien osallistuvien sidosryhmien tarpeet.

• Oppiminen

Tekoälysovellusten ydin ovat oppimisalgoritmit, jotka mahdollistavat tiedon etsinnän ja automaation prosessit. On erilaisia oppimisalgoritmeja, kuten valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, osittain valvottu oppiminen, vahvistusoppiminen, ensemble-oppiminen, syväoppimismallit ja paljon muuta, jotka ratkaisevat erilaisia koneoppimistehtäviä. Hajasijoitettujen oppimismallien käyttäminen voi johtaa erittäin autonomisiin oppimisjärjestelmiin, jotka tukevat paikallista älykkyyttä eri pystyjen yli tekoälyjärjestelmissä.

Hajasijoitetut tekoälytoiminnot

Tekoälymallit ja -algoritmit tarvitsevat usein suuren määrän dataa koulutuksensa, testaamisensa ja validointinsa aikana tehdäkseen parempia ja monipuolisempia päätöksiä. Kuitenkin keskitetyn datatallennusratkaisujen, kuten datakeskusten, pilvien ja klustereiden, käyttäminen on suuri este kehittääkseen erittäin turvallisia tekoälysovelluksia, jotka suojaavat käyttäjien yksityisyyttä. Tässä on joitakin huippuluokan blockchain-toteutuksia, joita voidaan soveltaa useisiin tekoälysovelluksiin.

• Hajasijoitettu tallennus

Keskitetyt datatallennusratkaisut ovat erittäin haavoittuvia turvallisuuden ja yksityisyyden suhteen, koska ne sisältävät käyttäjien henkilökohtaisia ja herkkää dataa, kuten sijaintitietoja, terveydenhuoltotietoja, toimintaa ja taloudellista tietoa. Blockchain tarjoaa hajasijoitetun ja kryptografisesti turvallisen tallennusratkaisun osallistuville sovelluksille ja verkoille. Hajasijoitettujen datatallennusratkaisujen avulla jokainen solmu verkkossa pitää asiakaskeskeistä salattua tietokantakopiota, jotta data on käytettävissä asiakkaille. Asiakkaat voivat käyttää ja kaivaa dataa tarpeidensa mukaan.

Kaksi yleisintä tallennustekniikkaa, joita käytetään hajasijoitetussa datatallennuksessa, ovat Sharding ja Swarming. Sharding on prosessi, jossa luodaan loogisia jaon osia tietokannoista, jotka kutsutaan “Shard” -osioiksi, joille voidaan määrittää yksilöivä avain, jota voidaan käyttää osion käyttämiseen. Toisaalta Swarming on menetelmä, jossa käytetään “Swarms” -ryhmiä mahdollistaaksesi rinnakkaisen datan käytön useista solmuista verkkoon, jotta voidaan vähentää tekoälysovellusten viiveitä ja johtaa tehokkaampiin ja sileämpiin suorituskykyihin. Shardit ryhmitellään yhteen muodostamaan keräävän tallennuksen, jota tukee solmuryhmä verkkossa Swarms -muodossa.

Hajasijoitettujen tallennusratkaisujen käyttäminen voi johtaa parantuneeseen luotettavuuteen ja skaalautuvuuteen tallennuksessa monipuolisen maantieteellisen jakautumisen ansiosta, jota tarjoavat hajasijoitetut tallennusratkaisut. Joitakin uusia hajasijoitettuja tallennusratkaisuja ovat Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS ja monet muut.

• Datanhallinta

Yksi tekoälysovelluksen kehittämisen tärkeimmistä vaatimuksista on hallita dataa tavalla, jossa voidaan kerätä tarkkaa, relevanttia ja täydellistä datasettiä luotettavista ja luotettavista datalähteistä. Perinteisesti tekoälysovellukset ja -algoritmit ovat käyttäneet keskitettyjä datanhallintamenetelmiä, kuten datan segmentointia, datan suodatusta ja sisällön perustuvaa datatallennusta, jotka suoritetaan kaikissa verkon solmuissa. Vertaamalla keskitettyä datanhallintaa blockchainin hajasijoitetuksi datatallennukseen, keskitetty datanhallinta ei ole yhtä hyvä, koska datan kopioimisenopeus on korkea, vaikka vain vähäisiä muutoksia tehdään dataan, ja samanlaisia datasettejä on siirrettävä useita kertoja.

Toisaalta hajasijoitetut datanhallintamenetelmät on suunniteltu asennettaviksi solmotasolla verkkossa ottaen huomioon datan avaruudelliset ja aikasuhteelliset ominaisuudet. Lisäksi, jotta voidaan ylläpitää datan alkuperää ja turvallisuutta, hajasijoitetut hallintajärjestelmät voivat asettaa metadataa blockchainiin.

Blockchain-tyypit tekoälysovelluksille

Blockchain-tekniikka voidaan jakaa kahteen kategoriaan: Lupaava, jossa vain valtuutetut käyttäjät voivat käyttää blockchain-sovelluksia pilvi-, konsortio- tai yksityisissä ympäristöissä, ja lupavaton, jossa kuka tahansa voi julkaista käyttää järjestelmiä internetin kautta.

• Julkinen blockchain

Julkinen blockchain kuuluu lupavattomaan kategoriaan, jossa käyttäjillä on vapaus ladata blockchain-koodi omiin järjestelmiinsä, muokata koodia ja käyttää sitä omien tarpeidensa mukaan. Lisäksi julkinen blockchain on usein avoimen lähdekoodin lukemiseen ja kirjoittamiseen ja helposti saatavilla. Koska julkinen blockchain on kaikille avoin, nämä järjestelmät käyttävät monimutkaisia protokollia turvallisuuden varmistamiseksi, ja käyttäjien identiteetin ja transaktiotietojen yksityisyyttä hallitaan pseudonyymejä ja anonyymejä tietoja verkkoon. Jokainen julkinen blockchain-verkko käyttää omia arvomerkkejä, jotka tunnetaan arvonosoituksina tai kryptovaluuttoina, datan ja varojen siirrossa.

• Yksityinen blockchain

Toisin kuin julkinen blockchain, yksityinen blockchain-verkko on lupaava järjestelmä, jota hallinnoi yksi organisaatio, ja se on suunniteltu lupavattomaksi järjestelmäksi, jossa osallistujat ovat aina tunnettuja verkkossa, ja heillä on etukäteen hyväksyntä lukemiseen ja kirjoittamiseen verkkoon. Yksityiset blockchain-verkot tarjoavat usein suuremman tehokkuuden, koska käyttäjien identiteetti on tunnettu, ja he ovat etukäteen hyväksyttyjä verkon osallistujia, mikä poistaa tarpeen monimutkaisille algoritmeille ja matemaattisille operaatioille transaktioiden vahvistamiseksi verkkoon. Lisäksi yksityiset blockchain-verkot voivat siirtää mitä tahansa arvoa, varallisuutta tai alkuperäistä dataa verkkoon.

Kuten julkisissa blockchain-verkoissa, transaktioiden ja varojen siirron hyväksyntä yksityisessä blockchain-verkossa tehdään monen osapuolen konsensuksen avulla tai äänestämällä, mikä mahdollistaa nopeammat transaktiot ja vähentää energiankulutusta. Yksityisen blockchain-verkon keskimääräinen transaktiohyväksyntäaika on alle yksi sekunti.

• Konsortio blockchain -verkot

Konsortio-blockchainit, jotka tunnetaan myös federated blockchainina, operoivat ryhmän organisaatioiden toimesta, joissa ryhmät muodostetaan yhteisten etujen perusteella. Konsortio-blockchain-verkkoja tarjoavat yleensä hallituksien organisaatiot, pankit ja jotkut yksityiset blockchain-yritykset.

Kuten yksityisen blockchainin vastineensa, konsortio-blockchain-verkko toimii lupaavana järjestelmänä, vaikka joitakin käyttäjiä verkkossa on luku- ja kirjoitusoikeudet verkkoon. Yleensä kaikilla käyttäjillä on lukuoikeus, mutta vain muutama henkilö voi kirjoittaa dataa verkkoon.

Hajasijoitettu infrastruktuuri tekoälysovelluksille

Perinteisesti blockchain-arkkitehtuureja on suunniteltu kehittäjien toimesta lineaarisina infrastruktuureina yhdistelemällä hashing-strategioita ja linkitettyjä listojen tietorakenteita. Viime aikoina kehittäjät ovat kuitenkin työskennelleet epälineaarisissa infrastruktuureissa käyttäen jonotietoa ja graafiteoriaa käsitelläkseen suuria datamääriä ja palvelemaan tekoälysovellusten vaatimuksia.

Blockchain-käyttöön tekoälysovellukset

Hajasijoitettu datatallennus ja datanhallinta tekoälyllä

Käyttämällä blockchainia tekoälyllä kehittäjät ovat pystyneet kehittämään vakaampia järjestelmiä, jotka tukevat eri teknologisten innovaatioiden vuorovaikutusta, ja siten tarjoavat alustan turvalliselle ja turvalliselle datanhallinnalle, -siirrolle ja -tallennukselle. Alla oleva kuva havainnollistaa blockchainin ja tekoälytekniikoiden yhdistettyjä ominaisuuksia terveydenhuoltoalalla, joka käsittää eri vaiheita, kuten analytiikkaa, diagnoosia, lääketieteellisten löytöjen ja raporttien vahvistamista ja kriittistä päätöksentekoa.

Viime vuosina suurimmat painopisteet tekoäly- ja koneoppimisalalla ovat olleet suuren datamäärän käsittely, laskentakapasiteetin kasvattaminen eksponentiaalisesti ja käyttäjien hyväksyntä yhdistetyistä järjestelmistä ja sovelluksista. Koska tekoälyverkot vaativat usein suuren määrän dataa koulutusprosessiinsa, on tarpeen luoda voimakkaat datakeskukset suurten datasettien hankkimiseksi. Audit-prosessin aikana blockchain-verkkoja voidaan käyttää tallentamaan dataa ja kyselytietoa saavuttaen korkeamman turvallisuuden ja yksityisyyden tason. Lisäksi tekoäly- ja blockchain-teknologioiden yhdistäminen tarjoaa vahvan konsensuksen, joka on muuttumaton, vankka, hajasijoitettu.

Hajasijoitettu infrastruktuuri tekoälylle

Blockchain-verkkoinfrastruktuurin esittely lisäsi kolme uutta ominaisuutta perinteisiin jakautuihin arkkitehtuureihin: hajasijoitettu ja jaettu datan ja varojen hallinta, alkuperäinen arvonvaihto ja muuttumaton auditin jälki. Kun blockchain-infrastruktuuria yhdistettiin tekoälytekniikkaan, se tarjosi käyttäjille uusia datamalleja ja tarjosi jaetun hallinnan tekoälymallien ja koulutusdatan hallinnasta, ja lisäsi datan luotettavuutta. Tehokkaampien datamallien tuottamiseksi tekoälymallien on oltava pääsy suureen määrään dataa, jonka blockchain-verkot tarjoavat.

Hajasijoitetut verkot, kuten IPFS ja Ethereum, voivat käsitellä datatallennusta ja suuria laskentaresursseja, tarjoten vahingoittamattomia tietoja korkealla yksityisyydellä. Avoin lähdekoodi, hajasijoitettu tekoälyalusta, kuten ChainIntel, pyrkii poistamaan tekoälypalvelujen monopoli suurilta yrityksiltä.

Hajasijoitetut tekoälysovellukset

Kollektiivinen päätöksenteko ja hajasijoitettu äly voivat olla monilla sovelluksilla. Esimerkiksi alla oleva kuva havainnollistaa blockchainin, IoT:n ja tekoälytekniikoiden yhdistämisen hyödyt maataloudessa. IoT-sensoreita voidaan käyttää maan ravinteiden tasojen seuraamiseen ja kuvien ottamiseen, jotta voidaan seurata kasvien kasvua ajan myötä. Tekoäly voidaan käyttää IoT-sensoreiden avulla saadun datan analysointiin, jotta voidaan tehdä ennusteita, jotka mahdollistavat maanviljelijöiden seurata eri olosuhteita. Blockchainin käyttäminen varmistaa, että jokainen verkossa oleva käyttäjä pääsee käsiksi transaktioihin, mikä vähentää logistiikkaan kulutettua aikaa.

Yllä oleva kuva havainnollistaa blockchain-pohjaisia järjestelmiä, joita käytetään merenpohjan älykkääseen, automaattiseen tutkimiseen.

Yllä oleva kuva havainnollistaa blockchainin ja tekoälytekniikoiden käyttämistä rahoitus- ja pankkitoiminnassa, ja miten blockchain ja tekoäly voivat parantaa rahoitusjärjestelmän tehokkuutta, turvallisuutta ja suojaa.

Johtopäätös

Tässä artikkelissa olemme käsitelleet blockchainin soveltamista ja sovelluksia tekoälyssä. Artikkeli antaa yleiskatsauksen hajasijoitetusta tallennuksesta ja siitä, miten blockchain voi olla avain ratkaisemassa useita tekoälyongelmia. Jatkamalla käsittelemme myös blockchainin taksonomiaa tekoälyssä, liittyviä teknologioita ja blockchain-toteutuksia, joita voidaan verrata blockchain-tyyppeihin ja infrastruktuuriin, hajasijoitettuihin tekoälytoimintoihin ja protokolliin. Lopuksi käsittelemme eri sovelluksia blockchainissa.

Yhteenvetona voidaan sanoa, että blockchainin toteutus tekoälyssä voi ratkaista olemassa olevia ongelmia tekoälyalalla, jotka liittyvät käyttäjien yksityisyyteen, turvallisiin orakkeleihin, älykkäiden sopimusten turvallisuuteen, konsensuksen protokolliin, standardointiin ja hallintoon.