Opsežan pregled Blockchaina u AI

AI i Blockchain pojavili su se kao dvije najrevolucionarnije tehničke inovacije u posljednje vrijeme.

• Umjetna inteligencija (AI): Omogućuje strojevima i računalima da oponašaju ljudsko razmišljanje i procese donošenja odluka.
• Blockchain: Distribuirana i nepromjenjiva knjiga koja sigurno pohranjuje podatke i informacije na decentraliziran i pouzdan način.

Nedavno su se znanstvenici zadubili u istraživanje potencijalnih primjena ovih tehnologija u raznim sektorima. U ovom ćemo članku pružiti kratak pregled načina na koji se blockchain može integrirati s umjetnom inteligencijom, konceptom koji bi se mogao skovati kao "decentralizirana umjetna inteligencija". Zaronimo.

Decentralizirani AI: Uvod u Blockchain u AI

U posljednjih desetak godina blockchain je bio jedna od najhvaljenijih inovacija, a počeo je dobivati ​​na zamahu kada je pronašao svoju primjenu u drugim područjima. Od svog početka 2008. nastavila se pojavljivati ​​kao disruptivna tehnologija koja je imala potencijal revolucionarizirati način na koji pohranjujemo ili razmjenjujemo podatke ili informacije te revolucionirati način na koji pratimo i pratimo transakcije ili ih automatiziramo. 

Jedna od točaka o kojoj se najviše govori blockchain je da je svaka blockchain transakcija potpisana kriptografski, a rudarski čvorovi koji drže repliku cijele knjige ulančanog bloka svih transakcija provjeravaju svaku takvu transakciju koja rezultira stvaranjem sinkroniziranih, sigurnih i dijeljenih zapisa s vremenskim oznakama koje je nemoguće promijeniti . Kao rezultat toga, blockchain može biti učinkovita opcija za uklanjanje zahtjeva za središnje tijelo za provjeru i upravljanje transakcijama i interakcijama između korisnika na mreži. 

Napredujući, tehnička industrija je proizvodila i generirala golemu količinu podataka zahvaljujući tehničkim inovacijama kao što su IoT uređaji, pametni telefoni, društveni mediji i web aplikacije koje su značajno pridonijele usponu AI jer za djelotvoran i učinkovit rad, AI sustavi često koriste veliku količinu podataka korištenjem duboko učenje i prakse strojnog učenja za izvođenje različitih analitika. 

Čak i danas, velik dio tehnika strojnog učenja i dubokog učenja za modele umjetne inteligencije oslanja se na centralizirani model koji obučava grupu poslužitelja koji pokreću ili treniraju određeni model prema podacima za obuku, a zatim provjerava učenje korištenjem validacije ili skupa podataka za obuku. Visoki zahtjevi za učinkovitim treniranjem AI modela razlog su zašto velike tehnološke organizacije i razvojni timovi često pohranjuju veliku količinu podataka kako bi trenirali svoje modele za najbolje moguće rezultate i performanse. 

Većina modela i praksi umjetne inteligencije danas je centralizirana, a iako je centralizacija donijela mnogo uspjeha industriji umjetne inteligencije, postoji veliki nedostatak centralizirane pohrane podataka za modele umjetne inteligencije. Kada se cjelokupni podaci pohranjuju na centraliziran način, povećava se mogućnost neovlaštenog mijenjanja podataka ili oštećenja podataka jer je centralizirana pohrana podataka uvijek podložna zlonamjernom softveru i napadima kibernetičke sigurnosti. Nadalje, kada se radi s velikom količinom podataka, zahtjevan je zadatak provjeriti autentičnost i nije zajamčeno porijeklo izvora podataka, što može rezultirati pogrešnim treniranjem modela koji dalje može rezultirati neželjenim, netočnim, pa čak i opasnim ishodi. 

Izazovi s pohranom podataka za modele umjetne inteligencije glavni su razlog upotrebe blockchaina u umjetnoj inteligenciji i razvoja decentralizirane umjetne inteligencije. Primarni cilj decentralizirane umjetne inteligencije je omogućiti proces i izvršiti donošenje odluka ili analitiku koristeći digitalno potpisane, osigurane i pouzdane dijeljene podatke koji su pohranjeni i transakcijama na blockchain mreži na decentraliziran ili distribuiran način bez korištenja vanjskih trećih strana resursi. 

AI modeli imaju reputaciju da često rade s velikom količinom podataka, a znanstvenici su već predvidjeli da će blockchain biti budućnost pohrane podataka. Nadalje, blockchain ima pametne ugovore koji korisnicima omogućuju programiranje blockchain mreže za upravljanje transakcijama među sudionicima koji su uključeni u generiranje ili pristup podacima ili donošenje odluka. Autonomne aplikacije i strojevi koji se temelje na pametnim ugovorima blockchaina mogu učiti i prilagođavati se promjenama kako vrijeme odmiče, a također mogu donositi točne i pouzdane odluke, ishode koje provjeravaju i potvrđuju rudarski čvorovi blockchain mreže. 

Kako Blockchain može transformirati umjetnu inteligenciju?

Nekoliko nedostataka industrije umjetne inteligencije i blockchaina može se učinkovito riješiti kombiniranjem oba tehnička sustava. Blockchain djeluje kao distribuirana knjiga koja pohranjuje i prenosi podatke kriptografski potpisanom metodom koja je dogovorena i potvrđena od strane rudarskih čvorova mreže. Blockchain mreže pohranjuju podatke s visokom otpornošću i integritetom koji čini gotovo nemogućim diranje u podatke, što je glavni razlog zašto se ishod algoritama strojnog učenja kada donose odluke koristeći blockchain pametne ugovore ne može osporiti i može mu se vjerovati. Korištenje blockchain mreža s AI tehnologijama može pomoći u stvaranju decentraliziranih, nepromjenjivih i sigurnih sustava za vrlo osjetljive podatke koji se mogu prikupljati, obrađivati ​​i koristiti pomoću aplikacija koje pokreću AI. Sigurnost i sigurnost koju nudi korištenje blockchaina u umjetnoj inteligenciji može imati revolucionarne primjene u svim industrijama, posebno u onim osjetljivijim poput zdravstva i bolnica, financija, obrane i još mnogo toga. 

Idemo dalje, neke od istaknutih prednosti integracije umjetne inteligencije i blockchaina navedene su u nastavku. 

• Poboljšana sigurnost podataka

Glavni razlog goleme popularnosti blockchaina je to što nudi vrlo sigurnu i zaštićenu metodu za pohranjivanje informacija na webu. Blockchains nude alternativu za pohranjivanje osjetljivih i kritičnih informacija na diskove, a to je pohranjivanje digitalno potpisanih podataka kojima se može pristupiti samo korištenjem privatnih ključeva. Stoga korištenje blockchaina za pohranu podataka za algoritme umjetne inteligencije može omogućiti modelima umjetne inteligencije rad s osjetljivim podacima, što rezultira točnijim i pouzdanijim informacijama. 

• Kolektivno odlučivanje

U tehničkom ekosustavu, uključene aplikacije ili alati moraju raditi u koordinaciji jedni s drugima kako bi postigli cilj s maksimalnom učinkovitošću. Blockchain sustavi nude decentralizirana i distribuirana rješenja za algoritme donošenja odluka koji mogu zamijeniti zahtjev za središnjim autoritetom. Uklanjanje središnjeg autoriteta omogućit će robotima internu raspravu o problemu, glasovanje o bilo kojem pitanju i rješavanje problema većinom dok se ne postigne dogovor. 

• Povećano povjerenje u robotske odluke

Blockchain pohranjuje podatke na vrlo siguran način koji se ne može mijenjati čime se osigurava kvaliteta podataka tijekom razvoja procesa obuke. Kao rezultat toga, model će trenirati na vrlo preciznim podacima koji će u konačnici pomoći u povećanju točnosti načina. 

• Veća učinkovitost

Jedan od glavnih razloga zašto su poslovni procesi koji često uključuju više korisnika poput višestrukih dioničara ili dionika, vladinih organizacija i poslovnih tvrtki često neučinkoviti je brojna autorizacija poslovnih transakcija. Korištenje blockchaina i pametnih ugovora omogućit će DAO-e ili decentralizirane autonomne agente koji će automatski, učinkovito i brzo potvrditi prijenose podataka ili imovine između različitih dionika. 

Taksonomija Blockchaina u AI

U ovom odjeljku govorit ćemo o nekim od ključnih koncepata koji se koriste u primjeni blockchain tehnologija za AI aplikacije koje su navedene na slici ispod. 

Decentralizirane AI aplikacije

Trenutačne AI aplikacije općenito rade na autonoman način za izvršavanje informiranih odluka koristeći različite strategije planiranja, pretraživanja, optimizacije, učenja, oporavka znanja i upravljanja. Međutim, decentralizacija AI aplikacija težak je i izazovan zadatak iz brojnih razloga. 

• Autonomno računalstvo

Jedan od glavnih ciljeva AI aplikacija je omogućiti djelomično ili potpuno autonomne operacije u kojima će brojni obavještajni agenti ili mali računalni programi percipirati i analizirati svoja lokalna okruženja, sačuvati njihova unutarnja stanja i u skladu s tim izvršavati određene akcije.

• Optimizacija

Jedna od glavnih značajki AI aplikacija je njihov potencijal za donošenje najučinkovitijih i najučinkovitijih odluka filtriranjem skupa idealnih rješenja među svim mogućim rješenjima, a to je moguće zahvaljujući optimizaciji AI algoritama i modela. Tehnike optimizacije imaju za cilj pronaći najbolje rješenje problema radeći u ograničenom ili neograničenom okruženju ovisno o razini sustava i ciljevima razine aplikacije. Decentralizirana optimizacija rezultirat će boljom učinkovitošću i poboljšanim performansama. 

• Planiranje

AI aplikacije koriste strategije planiranja kada surađuju s drugim aplikacijama i sustavima za rješavanje složenih problema u novim ili izazovnim okruženjima. Strategije planiranja igraju važnu ulogu u održavanju otpornosti i učinkovitosti AI modela. Korištenje blockchaina za planiranje strategija može rezultirati osmišljavanjem nepromjenjivijih i kritičnijih strategija koje se koriste za kritične sustave i strateške aplikacije. 

• Otkrivanje znanja i upravljanje znanjem

AI aplikacije imaju reputaciju rada s velikom količinom podataka i oslanjaju se na centralizirane sustave obrade podataka. Uz korištenje decentralizacije, procesi otkrivanja znanja i upravljanja znanjem moći će pružiti personalizirane obrasce znanja koji uzimaju u obzir potrebe svih uključenih dionika. 

• Učenje

U srcu AI aplikacija nalaze se algoritmi učenja koji omogućuju otkrivanje znanja i procese automatizacije. Postoje različite vrste algoritama učenja kao što su nadzirano učenje, nenadzirano učenje, polunadzirano učenje, učenje s pojačanjem, ansambl, modeli dubokog učenja i još mnogo toga koji rješavaju različite probleme strojnog učenja. Korištenje decentraliziranih modela učenja može rezultirati visoko autonomnim sustavima učenja koji podržavaju lokalnu inteligenciju u različitim vertikalama u sustavima umjetne inteligencije. 

Decentralizirane AI operacije

Modeli i algoritmi umjetne inteligencije često se obučavaju, testiraju i potvrđuju na velikoj količini podataka kako bi donosili bolje i svestranije odluke. Međutim, korištenje centraliziranih rješenja za pohranu podataka poput podatkovnih centara, oblaka i klastera predstavlja veliku prepreku u razvoju visoko sigurnih AI aplikacija koje čuvaju privatnost svojih korisnika. Ovdje su neke od najboljih implementacija lanca blokova koje mogu usvojiti brojne AI aplikacije. 

• Decentralizirana pohrana

Centralizirana rješenja za pohranu podataka vrlo su osjetljiva kada je riječ o sigurnosti i privatnosti jer ta rješenja za pohranu podataka uključuju osobne i osjetljive podatke korisnika zajedno s njihovim lokacijama, zdravstvenim kartonima, aktivnostima i financijskim podacima. Blockchain nudi decentralizirana i kriptografski sigurna rješenja za pohranu preko uključenih aplikacija i mreža. Decentralizirana rješenja za pohranu podataka koriste čvorove, a svaki čvor u mreži čuva šifriranu kopiju baze podataka usmjerenu na klijenta kako bi se osigurala dostupnost podataka za klijente. Klijenti mogu slobodno koristiti i rudariti svoje podatke prema svojim potrebama i zahtjevima. 

Dvije najčešće tehnike pohrane koje se koriste u decentraliziranim rješenjima za pohranu podataka su Sharding i Swarming. Sharding je proces u kojem stvarate logičke particije baza podataka poznate kao "krhotine” gdje je svakoj particiji dodijeljen jedinstveni ključ koji se može koristiti za pristup particiji. S druge strane, rojenje je metoda koja koristi "Rojevi” kako bi se omogućio paralelni pristup podacima s više čvorova u mreži kako bi se smanjila latencija u AI aplikacijama, što rezultira učinkovitijim i glatkijim radom. Krhotine su grupirane zajedno što rezultira formiranjem prikupljene pohrane koju u mreži podržava grupa čvorova u obliku rojeva. 

Korištenje decentraliziranih rješenja za pohranu može rezultirati povećanom pouzdanošću i skalabilnošću pohrane zbog višestranačke geografske distribucije koju nude decentralizirana rješenja za pohranu. Neka od novih decentraliziranih rješenja za pohranu podataka uključuju Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS i još mnogo toga. 

• Upravljanje podatcima

Jedan od glavnih zahtjeva za razvoj aplikacije umjetne inteligencije je upravljanje podacima na način da se vrlo točni, relevantni i potpuni skupovi podataka mogu prikupiti iz pouzdanih i pouzdanih izvora podataka. Uobičajeno, AI aplikacije i algoritmi pokreću centralizirane metode upravljanja podacima kao što su segmentacija podataka, filtriranje podataka i pohranjivanje podataka s obzirom na sadržaj koje se izvršavaju na svim čvorovima u mreži. U usporedbi s decentraliziranom pohranom podataka koju nude blockchain mreže, centralizirano upravljanje podacima je loše jer ne samo da će stopa umnožavanja podataka biti visoka čak i kada se u podatke unesu samo manje promjene, već će i potreba za ponovnim prijenosom sličnih skupova podataka također biti visoka . 

S druge strane, decentralizirane metode upravljanja podacima dizajnirane su za primjenu na razinama čvorova u mreži uzimajući u obzir prostorne i vremenske atribute u podacima. Nadalje, kako bi se održalo porijeklo i sigurnost podataka, sheme decentraliziranog upravljanja mogu staviti metapodatke u blockchain. 

Vrste lanca blokova za aplikacije umjetne inteligencije

Blockchain tehnologija može se grupirati u dvije kategorije: Dopušteno gdje samo ovlašteni korisnici mogu pristupiti blockchain aplikacijama u oblaku, konzorciju ili privatnim postavkama i Permissionless gdje svatko može javno pristupiti sustavima putem interneta. 

• Javni blokovi

Javni blockchain pripada kategoriji blockchain mreža bez dopuštenja, gdje korisnici imaju slobodu preuzimanja blockchain koda na svoje sustave, modifikacije koda i korištenja koda prema vlastitim potrebama i zahtjevima. Nadalje, javni lanci blokova često su otvorenog koda za operacije čitanja i pisanja i lako su dostupni. Budući da su javni lanci blokova dostupni svima, ovi sustavi koriste složene protokole za sigurnost, a podacima o identitetu i transakcijskoj privatnosti korisnika na mreži upravlja se korištenjem pseudonimnih i anonimnih podataka na mreži. Za prijenos podataka i imovine svaka javna blockchain mreža koristi izvorne tokene poznate i kao pokazivači vrijednosti ili kriptovalute. 

• Privatni Blockchains

Za razliku od javnih lanaca blokova, privatne mreže lanca blokova su sustavi s dopuštenjem kojima upravlja jedna organizacija i dizajnirani su kao sustavi bez dopuštenja gdje su korisnici ili sudionici uvijek poznati unutar mreže i imaju prethodno odobrenje za operacije čitanja i pisanja na mreža. Privatni lanci blokova često nude veću učinkovitost jer je identitet posjetitelja poznat i oni su unaprijed odobreni sudionici mreže kako bi se eliminirala potreba za složenim algoritmima i matematičkim operacijama za provjeru bilo koje transakcije na mreži. Osim toga, privatne blockchain mreže mogu prenositi bilo koju vrstu imovine, vrijednosti ili autohtonih podataka unutar mreže. 

Baš kao iu javnim blockchain mrežama, odobrenje transakcije i prijenosa imovine u privatnoj blockchain mreži vrši se algoritmima konsenzusa više strana ili glasovanjem koji ne samo da omogućuju brže transakcije, već i troše malo energije. Iznenađujuće, prosječno vrijeme odobrenja transakcije na privatnoj blockchain mreži je manje od jedne sekunde. 

• Konzorcij Blockchain Networks

Konzorcijskim lancima blokova, također poznatim kao Federated Blockchains, upravlja grupa organizacija pri čemu su grupe općenito formirane na temelju zajedničkih interesa koje dijele te organizacije. Konzorcijske blockchain mreže općenito nude vladine organizacije i tijela, banke i neke privatne blockchain tvrtke. 

Baš kao i njihovi privatni blockchain parnjaci, Consortium blockchain mreža funkcionira kao sustav s dopuštenjem iako nekoliko korisnika na mreži ima i povlastice čitanja i pisanja na mreži. Općenito, svi korisnici na Consortium blockchain mreži imaju pristup čitanju, ali samo nekolicina pojedinaca može pisati podatke na mreži. 

Decentralizirana infrastruktura za AI aplikacije

Razvojni programeri tradicionalno su dizajnirali blockchain arhitekture kao linearnu infrastrukturu koristeći kombinaciju strategija raspršivanja i podatkovnih struktura povezanih popisa. Međutim, nedavno programeri rade na nelinearnim infrastrukturama koristeći informacije o čekanju i teoriju grafova za rukovanje velikim podacima i ispunjavanje zahtjeva aplikacija temeljenih na umjetnoj inteligenciji u stvarnom vremenu. 

AI aplikacije s omogućenim blockchainom

Decentralizirana pohrana podataka i upravljanje podacima s umjetnom inteligencijom

Korištenje Blockchaina s umjetnom inteligencijom omogućilo je razvojnim programerima da rade na razvoju stabilnih sustava koji podržavaju interakciju različitih tehničkih inovacija, te tako pružaju platformu za sigurno i sigurno upravljanje podacima, prijenos podataka i pohranu podataka. Donja slika prikazuje kombinirane značajke blockchaina i AI tehnologija za medicinsku industriju koja uključuje različite faze kao što su analitika, dijagnoza, validacija medicinskih otkrića i izvješća te donošenje kritičnih odluka. 

Posljednjih godina rukovanje velikom količinom podataka, eksponencijalno povećanje računalne snage algoritama i modela te sve veće prihvaćanje povezanih sustava i aplikacija od strane korisnika bili su glavni prioriteti u industriji umjetne inteligencije i strojnog učenja. Budući da umjetne neuronske mreže često zahtijevaju veliku količinu podataka i računalne snage za potrebe obuke, neophodno je stvoriti moćne podatkovne centre za prikupljanje velikih skupova podataka. Tijekom postupka revizije, blockchain mreže mogu se koristiti za pohranjivanje podataka i informacija o upitima uz postizanje više razine sigurnosti i privatnosti. Nadalje, integracija AI i Blockchain tehnologija pružit će snažan mehanizam konsenzusa koji je nepromjenjiv, robustan i decentraliziran. 

Decentralizirana infrastruktura za AI

Uvođenje mrežne infrastrukture Blockchain dodalo je tri nove karakteristike tradicionalnim distribuiranim arhitekturama: decentraliziranu i zajedničku kontrolu podataka i imovine, izvornu razmjenu imovine i nepromjenjive revizijske tragove. Kada se blockchain infrastruktura kombinirala s AI tehnologijama, infrastruktura je korisnicima pružila nove modele podataka i ponudila zajedničku kontrolu modela AI modela i podataka o obuci, dok je dodala pouzdanost podataka. Kako bi proizveli bolje i učinkovitije modele podataka, AI modeli trebaju pristup velikoj količini podataka koje pružaju blockchain mreže. 

Decentralizirane mreže poput IPFS-a i Ethereuma mogu upravljati pohranom podataka, odnosno ogromnim računalnim resursima, stoga osiguravajući zapise bez neovlaštenog mijenjanja uz visoku razinu privatnosti. Decentralizirane AI platforme otvorenog koda poput ChainIntela imaju za cilj riješiti se monopolizacije AI usluga od strane velikih kompanija. 

Decentralizirane AI aplikacije

Kolektivno donošenje odluka i decentralizirana inteligencija mogu imati brojne primjene. Na primjer, slika u nastavku pokazuje značajke i prednosti kombiniranja Blockchaina s IoT i AI tehnologijama za povećanje prinosa na poljoprivrednim poljima. IoT senzori mogu pratiti razine hranjivih tvari u tlu i snimati slike koje mogu pomoći u praćenju rasta usjeva tijekom vremena. AI može koristiti podatke primljene od IoT senzora za pružanje prediktivne analize koja poljoprivrednicima omogućuje praćenje različitih uvjeta. Korištenje blockchaina osigurava da svaki korisnik na mreži ima pristup transakcijama što pomaže u smanjenju vremena utrošenog na logistiku. 

Gornja slika prikazuje sustave temeljene na blockchainu koji se koriste za automatizirano inteligentno istraživanje oceana bez posade. 

Gornja slika pokazuje upotrebu Blockchaina i AI-a u financijske i bankarske svrhe te kako blockchain i AI mogu poboljšati učinkovitost, sigurnost i sigurnost financijskog sustava. 

Zaključak

U ovom smo članku govorili o primjeni i slučajevima upotrebe blockchaina u umjetnoj inteligenciji. Članak daje pregled decentralizirane pohrane i kako blockchain može biti ključ za rješavanje nekoliko problema s umjetnom inteligencijom. Nastavljajući dalje, također smo razgovarali o taksonomiji blockchaina u umjetnoj inteligenciji i povezanim tehnologijama, te usporedbi implementacija blockchaina u smislu vrsta blockchaina i infrastrukture, decentraliziranih operacija umjetne inteligencije i protokoli. Na kraju, raspravljamo o različitim primjenama blockchaina u umjetnoj inteligenciji. 

Ukratko, bilo bi sigurno reći da implementacija blockchaina u umjetnoj inteligenciji ima potencijal za rješavanje postojećih problema u industriji umjetne inteligencije koji se odnose na privatnost korisnika, zaštićena proročanstva, sigurnost pametnog ugovora, protokoli konsenzusa, standardizacija i upravljanje.