Kattava katsaus blockchainista tekoälyssä

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

• Teckoäly (AI): Mahdollistaa koneiden ja tietokoneiden jäljitellä ihmisen ajattelua ja päätöksentekoprosesseja.
• Blockchain: Jaettu ja muuttumaton kirja, joka tallentaa ja säilyttää tietoa turvallisesti hajautetulla ja luotettavalla tavalla.

Viime aikoina tutkijat ovat syventyneet tutkimaan näiden teknologioiden mahdollisia sovelluksia eri aloilla. Tässä artikkelissa esitetään lyhyt katsaus siitä, miten blockchainia voidaan yhdistää tekoälyyn, käsitteelle, jota voidaan kutsua “hajautetulla tekoälyllä”. Laitetaan homma käyntiin.

Hajautettu tekoäly: Johdanto blockchainiin tekoälyssä

Viimeisen kymmenen vuoden aikana blockchain on ollut yksi eniten hypeättyjä innovaatioita, ja se alkoi saada vauhtia, kun se löysi sovelluksia muilla aloilla. Sen syntymästä vuonna 2008 lähtien se on ollut disruptiivinen teknologia, jolla on potentiaalia vallankumouksellisesti muuttaa tapaa, jolla tallennamme tai vaihdamme tietoa, ja tapaa, jolla jäljitämme ja automatisoimme transaktioita.

Yksi blockchainin puhutuimmista kohdista on, että jokainen blockchain-transaktio on kryptografisesti allekirjoitettu, ja kaikki transaktiot vahvistetaan ja validoidaan kaikilla solmuilla, jotka omistavat koko kirjan kopion. Tämä johtaa synkronoituja, turvallisia ja jaettuja aikaleimattuja tietueita, jotka ovat mahdottomia muuttaa. Tämän seurauksena blockchain voi olla tehokas vaihtoehto keskitetyn viranomaisen tarpeen poistamiseksi transaktioiden ja käyttäjien välisen vuorovaikutuksen vahvistamiseksi ja hallinnassa.

Edetään eteenpäin, teknologia-alalla on tuotettu ja generoitu valtava määrä dataa teknologisen innovaation ansiosta, kuten IoT-laitteista, älypuhelimista, sosiaalisesta mediasta ja web-sovelluksista, jotka ovat vaikuttaneet merkittävästi tekoälyn nousuun, koska tekoälyjärjestelmät tarvitsevat suuren määrän dataa toimiviksi ja tehokkaiksi.

Edelleen tänään, suuri osa koneoppimisen ja syväoppimisen tekniikoista tekoälymallien kouluttamiseksi perustuu keskitetylle mallille, joka kouluttaa ryhmän palvelimia, jotka suorittavat tai kouluttavat tiettyä mallia koulutusdataa vastaan, ja sitten vahvistaa oppimisen validointi- tai koulutusdataa vastaan. Korkea vaatimus kouluttaa tekoälymalli tehokkaasti on syy, miksi suuret teknologia-alan organisaatiot ja kehitystiimit usein tallentavat suuren määrän dataa kouluttaakseen mallejaan parhaan mahdollisen tuloksen ja suorituskyvyn saavuttamiseksi.

Useimmat tekoälymallit ja -käytännöt tänään ovat keskitetympiä, ja vaikka keskittäminen on tuonut paljon menestystä tekoälyalalle, on suuri heikkous keskitetyssä data-tallennuksessa tekoälymalleille. Kun koko data tallennetaan keskitetyllä tavalla, dataa muuttamisen tai vioittamisen mahdollisuus kasvaa, koska keskitetty data-tallennus on aina altis malware- ja kyberhyökkäyksille. Lisäksi, kun käsitellään suurta määrää dataa, on haastava tehtävä vahvistaa datalähteen aitoutta ja alkuperää, mikä voi johtaa väärään mallin kouluttamiseen, joka voi johtaa ei-toivottuihin, epätarkkoihin ja jopa vaarallisiin tuloksiin.

Haasteet data-tallennuksessa tekoälymalleille ovat pääsyy blockchainin käytölle tekoälyssä ja hajautetun tekoälyn kehittämisessä. Hajautetun tekoälyn tärkein tavoite on mahdollistaa prosessi ja suorittaa päätöksenteko tai analytiikkaa digitaalisesti allekirjoitettujen, turvallisten ja luotettavien jaettujen tietojen avulla, jotka on tallennettu ja transaktioitu blockchain-verkossa hajautetulla tai jakautuneella tavalla ilman ulkoisten kolmansien osapuolten resursseja.

Tekoälymallit ovat tunnettuja siitä, että ne usein toimivat suuren määrän dataa, ja tutkijat ovat jo ennustaneet, että blockchain on tulevaisuuden data-tallennusmuoto. Lisäksi, blockchainilla on älykkäät sopimukset, jotka sallivat käyttäjien ohjelmoida blockchain-verkkoa hallitsemaan transaktioita osapuolten välillä, jotka osallistuvat datan luomiseen tai käyttämiseen, tai päätöksentekoon. Älykkäät sovellukset ja koneet, jotka perustuvat blockchainin älykkäisiin sopimuksiin, voivat oppia ja sopeutua muutoksiin ajan myötä, ja ne voivat myös tehdä tarkkoja ja luotettavia päätöksiä, tuloksia, jotka vahvistetaan ja validoidaan blockchain-verkon solmuilla.

Miten blockchain voi muuttaa tekoälyä?

Useat tekoäly- ja blockchain-alan heikkoudet voidaan ratkaista tehokkaasti yhdistämällä molemmat teknologiat. Blockchain toimii hajautettuna kirjana, joka tallentaa ja siirtää dataa kryptografisesti allekirjoitettavalla tavalla, joka on sovittu ja vahvistettu verkoston solmuilla. Blockchain-verkostot tallentavat dataa korkealla luotettavuudella ja eheyydellä, mikä tekee siitä lähes mahdottoman muuttaa dataa, mikä on tärkein syy, miksi koneoppimisalgoritmien tulokset, kun ne tekevät päätöksiä käyttäen blockchainin älykkäitä sopimuksia, eivät voi kiistää, ja ne voidaan luottaa. Blockchain-verkostojen ja tekoälytekniikoiden yhdistäminen voi auttaa luomaan hajautettuja, muuttumattomia ja turvallisia järjestelmiä herkillä tietoja varten, jotka voidaan kerätä, prosessoida ja hyödyntää tekoälysovelluksilla. Turvallisuus ja turvallisuus, jotka blockchainin käytöllä tekoälyssä tarjoavat, voivat olla vallankumouksellisia sovelluksia eri aloilla, erityisesti herkillä aloilla, kuten terveydenhuollossa ja sairaaloissa, rahoituksessa, puolustuksessa ja muissa.

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

• Parannettu dataturvallisuus

Yksi blockchainin suuren suosion syy on, että se tarjoaa erittäin turvallisen ja turvallisen tavan tallentaa tietoja internetissä. Blockchain-verkostot tarjoavat vaihtoehdon tallentaa herkillä tietoilla levyille, tallentamalla digitaalisesti allekirjoitettuja tietoja, joita voidaan käyttää vain yksityisillä avaimilla. Tämän seurauksena, blockchainin käyttäminen datan tallentamiseen tekoälyalgoritmeja varten voi sallia tekoälymallien toimimisen herkillä tietoilla, mikä johtaa tarkempiin ja luotettavampiin tietoihin.

• Kollektiivinen päätöksenteko

Teknologisessa ekosysteemissä osallistuvat sovellukset tai työkalut on toimittava koordinoituna toimien saavuttamaan tavoitteen mahdollisimman tehokkaasti. Blockchain-järjestelmät tarjoavat hajautettuja ja jakautuneita ratkaisuja päätöksentekoa varten, jotka voivat korvata keskitetyn viranomaisen tarpeen. Keskitetyn viranomaisen poistaminen sallii robotien keskustella sisäisesti, äänestää mitä tahansa asiaa ja ratkaista asian enemmistöä, kunnes yhteisymmärrys on saavutettu.

• Parannettu luottamus robotti-päätöksiin

Blockchain tallentaa datan erittäin turvallisella tavalla, jota ei voida muuttaa, mikä takaa datan laadun koulutusprosessin aikana. Tämän seurauksena malli koulutetaan erittäin tarkoilla datoilla, mikä lopulta auttaa parantamaan mallin tarkkuutta.

• Korkeampi tehokkuus

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi liiketoimintaprosessit, jotka usein vaativat useita käyttäjiä, kuten useita osakkeenomistajia tai sidosryhmiä, hallitusten organisaatioita ja liiketoimintayrityksiä, ovat usein tehokkaita, on se, että niissä on monia autorisointeja liiketoimintatransaktioita varten. Blockchainin ja älykkäiden sopimusten käyttäminen voi mahdollistaa DAO:t (Decentralized Autonomous Agents), jotka voivat vahvistaa datan ja varojen siirtoja eri sidosryhmien välillä automaattisesti, tehokkaasti ja nopeasti.

Blockchainin taksonomia tekoälyssä

Tässä osiossa puhumme joistakin avainkäsitteistä, jotka käytetään blockchain-teknologioiden soveltamiseen tekoälysovelluksiin, jotka mainitaan alla olevassa kuvassa.

Hajautetut tekoälysovellukset

Nykyiset tekoälysovellukset toimivat yleensä autonomisesti suorittaakseen perustuvia päätöksiä eri suunnittelun, etsinnän, optimoinnin, oppimisen, tiedon palauttamisen ja hallinnan strategioiden avulla. Hajauttaminen tekoälysovelluksissa on kuitenkin haasteellista 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 määriteltyjä toimintoja sen mukaan.

• Optimointi

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

• Suunnittelu

Tekoälysovellukset käyttävät suunnittelustrategioita yhteistyössä muiden sovellusten ja järjestelmien kanssa ratkaisemalla monimutkaisia ongelmia uusissa tai haasteellisissa 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 löytäminen ja tiedon hallinta

Tekoälysovellukset ovat tunnettuja siitä, että ne toimivat suuren määrän dataa, ja niiden riippuvuus keskitetyistä datakäsittelyjärjestelmistä. Hajauttamisen avulla tiedon löytäminen ja tiedon hallinta -prosessit voivat tarjota henkilökohtaisia tiedon malleja, jotka ottaa huomioon kaikkien osallistuvien sidosryhmien tarpeet.

• Oppiminen

Tekoälysovellusten ytimessä ovat oppimisalgoritmit, jotka mahdollistavat tiedon löytämisen ja automaation prosessit. On erilaisia oppimisalgoritmeja, kuten valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, osittain valvottu oppiminen, vahvistusoppiminen, joukko-oppiminen, syväoppiminen ja paljon muuta, jotka ratkaisevat erilaisia koneoppimisen ongelmia. Hajautettujen oppimismallien käyttäminen voi johtaa erittäin autonomisiin oppimisjärjestelmiin, jotka tukevat paikallista älykkyyttä eri tekoälyjärjestelmissä.

Hajautetut tekoälytoiminnot

Tekoälymallit ja -algoritmit tarvitsevat usein suuren määrän dataa koulutuksensa, testaamisensa ja vahvistamisensa aikana tehdäkseen parempia ja monipuolisempia päätöksiä. Kuitenkin keskitetyt data-tallennusratkaisut, kuten datakeskukset, pilvitallennus ja klusterit, ovat suuri este kehittääkseen erittäin turvallisia tekoälysovelluksia, jotka suojaavat käyttäjien yksityisyyttä. Tässä on joitakin tärkeimmistä blockchain-toteutuksista, joita voidaan soveltaa moniin tekoälysovelluksiin.

• Hajautettu tallennus

Keskitetyt data-tallennusratkaisut ovat erittäin haavoittuvaisia turvallisuuden ja yksityisyyden suhteen, koska ne sisältävät käyttäjän henkilökohtaisia ja herkkä tietoja, kuten sijaintitiedot, terveystiedot, toimintatiedot ja taloudelliset tiedot. Blockchain tarjoaa hajautetun ja kryptografisesti turvallisen tallennusratkaisun osallistuvien sovellusten ja verkostojen välillä. Hajautetut data-tallennusratkaisut käyttävät solmuja, ja jokainen solmu verkossa pitää asiakkaan keskeistä salattua kopion tietokannasta, jotta varmistetaan datan saatavuus asiakkaille. Asiakkaat voivat vapaasti käyttää ja kaivaa dataa omien tarpeidensa ja vaatimustensa mukaan.

Kaksi yleisintä tallennustekniikkaa, joita käytetään hajautetuissa data-tallennusratkaisuissa, ovat Sharding ja Swarming. Sharding on prosessi, jossa luodaan loogisia jaotelmia tietokannoista, jotka kutsutaan ”shardeiksi”, joista jokainen on varustettu yksilöllisellä avaimella, jota voidaan käyttää jaon käyttämiseen. Toisaalta Swarming on menetelmä, joka käyttää ”swarmia” mahdollistaakseen rinnakkaisen datan käytön useista solmuista verkossa, jotta voidaan vähentää viiveitä tekoälysovelluksissa ja johtaa parempaan ja sileämpään suorituskykyyn. Shardit ryhmitellään yhteen muodostaen kerätyn tallennuksen, jota tukee verkoston solmujen ryhmä swarmin muodossa.

Hajautettujen data-tallennusratkaisujen käyttäminen voi johtaa parantuneeseen luotettavuuteen ja skaalautuvuuteen tallennuksessa, koska se tarjoaa monipuolisia maantieteellisiä jakautumisia, joita tarjoavat hajautetut tallennusratkaisut. Joitakin uusia hajautettuja data-tallennusratkaisuja ovat Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS ja monet muut.

• Datahallinta

Yksi tekoälysovelluksen kehittämisen tärkeimmistä vaatimuksista on hallita dataa tavalla, jotta voidaan kerätä tarkkaa, relevanttia ja täydellistä dataa luotettavista ja turvallisista lähteistä. Perinteisesti tekoälysovellukset ja -algoritmit ovat suorittaneet keskitetyt datahallintamenetelmät, kuten data-segmentointi, data-suodatus ja sisällön tietoinen data-tallennus, jotka suoritetaan kaikilla verkoston solmuilla. Vertaamalla keskitettyä datahallintaa blockchain-verkostojen tarjoamaan hajautettuun data-tallennukseen, keskitetty datahallinta ei ole yhtä hyvä, koska data-kopion muodostumisenopeus on korkea, vaikka vain vähäisiä muutoksia tehdään dataan, ja tarve siirtää samanlaisia data-määriä useasti on korkea.

Toisaalta hajautetut datahallintamenetelmät on suunniteltu asennettaviksi solmukohtaisesti verkossa ottaen huomioon aikamaantieteelliset ominaisuudet datasta. Lisäksi, varmistamaan datan alkuperän ja turvallisuuden, hajautetut hallintajärjestelmät voivat asettaa metadataa blockchainiin.

Blockchain-tyypit tekoälysovelluksille

Blockchain-teknologia voidaan jakaa kahteen kategoriaan: lupaa vaativat, joissa vain valtuutetut käyttäjät voivat päästä blockchain-sovelluksiin pilvi-, konsortio- tai yksityisasetuksissa, ja lupaa vaativat, joissa kuka tahansa voi julkaista järjestelmiä internetin kautta.

• Julkinen blockchain

Julkinen blockchain kuuluu lupaa vaativiin blockchain-verkkoihin, joissa käyttäjillä on vapaus ladata blockchain-koodi omiin järjestelmiinsä, muokata koodia ja käyttää koodia omien tarpeidensa mukaan. Lisäksi, julkinen blockchain on usein avoimen lähdekoodin lukemiseen ja kirjoittamiseen, ja se on helposti saatavilla. Koska julkinen blockchain on saatavilla kaikille, nämä järjestelmät käyttävät monimutkaisia protokollia turvallisuuden varmistamiseksi, ja käyttäjien identiteetin ja transaktiotiedon yksityisyyttä hallitaan pseudonyymien ja anonymien tietojen avulla verkossa. Julkisen blockchain-verkon data- ja varansiirtoon käytetään alkuperäisiä tokeneja, jotka tunnetaan myös arvonosoituksina tai kryptovaluuttoina.

• Yksityinen blockchain

Toisin kuin julkinen blockchain, yksityinen blockchain-verkko on lupaa vaativa järjestelmä, jota hallinnoi yksi organisaatio, ja se on suunniteltu lupaa vaativaksi järjestelmäksi, jossa osallistujat ovat aina tunnettuja verkossa, ja heillä on ennakkovaltuutus lukemiseen ja kirjoittamiseen verkossa. Yksityinen blockchain tarjoaa korkeamman tehokkuuden, koska osallistujien identiteetti on tunnettu, ja he ovat ennakkovaltuutettuja verkoston osallistujia, mikä poistaa tarpeen monimutkaisille algoritmeille ja matemaattisille operaatioille transaktioiden vahvistamiseksi verkossa. Lisäksi, yksityinen blockchain-verkko voi siirtää minkä tahansa varan, arvon tai alkuperäisen datan verkossa.

Kuten julkinen blockchain-verkko, transaktioiden ja varansiirron hyväksyntä yksityisessä blockchain-verkossa tehdään usean osapuolen konsensusalgoritmien tai äänestämisen avulla, mikä mahdollistaa nopeammat transaktiot ja vähentää energiaa. Hämmästyttävästi, transaktioiden keskimääräinen hyväksymisaika yksityisessä blockchain-verkossa on alle yksi sekunti.

• Konsortio-blockchain-verkot

Konsortio-blockchain-verkot, jotka tunnetaan myös federoituna blockchainina, toimivat ryhmän organisaatioiden toimesta, joissa ryhmät muodostetaan yhteisten etujen perusteella. Konsortio-blockchain-verkkoja tarjoavat yleensä hallitusten organisaatiot, pankit ja jotkut yksityiset blockchain-yritykset.

Kuten yksityisen blockchainin vastineet, konsortio-blockchain-verkko toimii lupaa vaativana järjestelmänä, vaikka joitakin käyttäjiä verkossa on sekä lukemisen että kirjoittamisen oikeudet verkossa. Yleensä kaikilla käyttäjillä on lukuoikeus, mutta vain muutama henkilö voi kirjoittaa dataa verkossa.

Hajautettu infrastruktuuri tekoälysovelluksille

Blockchain-arkkitehtuureja kehitettiin perinteisesti kehittäjien toimesta lineaarisena infrastruktuurina yhdistelemällä hashing-strategioita ja linkitettyjä listoja. Viime aikoina kehittäjät ovat kuitenkin työskennelleet epälineaarisilla infrastruktuureilla käyttäen jonotietoa ja graafiteoriaa käsitelläkseen suuria data-määriä ja palvelemaan tekoälysovellusten vaatimuksia.

Blockchain-käyttöön perustuvat tekoälysovellukset

Hajautettu data-tallennus ja datahallinta tekoälyllä

Blockchainin käyttäminen tekoälyllä on mahdollistanut kehittäjien luoda vakaat järjestelmät, jotka tukevat eri teknologisten innovaatioiden vuorovaikutusta, ja tarjoavat alustan turvalliselle ja turvalliselle datahallinnalle, data-siirrolle ja data-tallennukselle. Alla oleva kuva havainnollistaa yhdistettyjä ominaisuuksia blockchain- ja tekoälytekniikoista terveydenhuollon alalla, joka sisältää eri vaiheita, kuten analytiikkaa, diagnosointia, lääketieteellisten löytöjen ja raporttien vahvistamista ja kriittistä päätöksentekoa.

Viime vuosina suurten data-määrien käsittely, laskentakapasiteetin eksponentiaalinen kasvu ja käyttäjien hyväksyntä yhdistetyistä järjestelmistä ja sovelluksista ovat olleet tekoäly- ja koneoppimisalalla tärkeimpiä prioriteetteja. Koska tekoälyverkot vaativat suuren määrän dataa ja laskentakapasiteettia koulutusprosesseja varten, on tärkeää luoda voimakkaita datakeskuksia suurten data-määrien keräämiseksi. Tarkasteluprosessin aikana blockchain-verkkoja voidaan käyttää datan ja kyselytiedon tallentamiseen saavuttaen korkeamman turvallisuuden ja yksityisyyden. Lisäksi, tekoäly- ja blockchain-tekniikoiden yhdistäminen tarjoaa vahvan konsensuksen, joka on muuttumaton, vankka, hajautettu.

Hajautettu infrastruktuuri tekoälylle

Blockchain-verkkoinfrastruktuurin esittely lisäsi kolme uutta ominaisuutta perinteisiin jakautuneisiin arkkitehtuureihin: hajautettu ja jaettu data- ja varanhallinta, alkuperäinen arvonvaihto ja muuttumattomat audit-reitit. Kun blockchain-infrastruktuuria yhdistettiin tekoälytekniikoihin, infrastruktuuri tarjosi käyttäjille uudet data-mallit ja tarjosi jaetun hallinnan tekoälymallien ja koulutusdatan yli, ja lisäsi datan luotettavuuteen. Tehokkaampien data-mallien tuottamiseksi tekoälymallit tarvitsevat pääsyä suureen määrään dataa, jota tarjoavat blockchain-verkot.

Hajautetut verkot, kuten IPFS ja Ethereum, voivat käsitellä data-tallennusta ja suuria laskentaresursseja, tarjoaten vahingoittamattomia tietoja korkealla yksityisyydellä. Avoin hajautettu tekoäly-alusta, kuten ChainIntel, pyrkii poistamaan suurten yritysten monopolin tekoälypalveluista.

Hajautetut tekoälysovellukset

Kollektiivinen päätöksenteko ja hajautettu äly voivat olla sovellettavissa moniin sovelluksiin. Esimerkiksi alla oleva kuva havainnollistaa yhdistettyjä ominaisuuksia blockchainia, IoT:ia ja tekoälyä maataloudessa. IoT-sensoreita voidaan käyttää maaperän ravinteiden seuraamiseen ja valokuvien ottamiseen, jotta voidaan seurata kasvien kasvua ajan myötä. Tekoäly voidaan käyttää dataa, jonka IoT-sensoreista saadaan, tehdäkseen ennusteita, jotka mahdollistavat maanviljelijöille seurata eri olosuhteita. Blockchainin käyttäminen varmistaa, että jokaisella verkoston käyttäjällä on pääsy transaktioihin, mikä auttaa vähentämään logistiikan viiveitä.

Yllä oleva kuva havainnollistaa blockchain-pohjaisia järjestelmiä, joita käytetään merenpohjan tutkimiseen älykkäillä ja autonomisilla laitteilla.

Yllä oleva kuva havainnollistaa blockchainin ja tekoälyn käyttöä rahoitus- ja pankkialalla, ja miten blockchain ja tekoäly voivat parantaa rahoitusjärjestelmän tehokkuutta, turvallisuutta ja turvallisuutta.

Johtopäätös

Tässä artikkelissa on käyty läpi blockchainin soveltamista tekoälyssä. Artikkeli antaa yleiskatsauksen siitä, miten blockchainia voidaan yhdistää tekoälyyn, käsitteelle, jota voidaan kutsua “hajautetulla tekoälyllä”. Edetään eteenpäin, käytiin läpi myös blockchainin taksonomiaa tekoälyssä, liittyviä tekniikoita, vertailua blockchain-toteutuksista, blockchain-tyypeistä ja infrastruktuurista, hajautetuista tekoälytoiminnoista ja -sovelluksista.

Yhteenvetona voidaan sanoa, että blockchainin käyttöönottaminen tekoälyssä voi ratkaista olemassa olevia ongelmia tekoälyalalla, jotka liittyvät käyttäjien yksityisyyteen, turvallisiin orakkeleihin, älykkäiden sopimusten turvallisuuteen, konsensussopimuksiin, standardisointiin ja hallintoon.