Ulasan Komprehensif tentang Blockchain di AI

AI dan Blockchain telah muncul sebagai dua inovasi teknis paling revolusioner dalam beberapa waktu terakhir.

• Kecerdasan Buatan (AI): Memungkinkan mesin dan komputer untuk meniru proses berpikir dan pengambilan keputusan manusia.
• Blockchain: Sebuah buku besar terdistribusi yang menyimpan data dan informasi dengan aman dalam cara yang terdesentralisasi dan tepercaya.

Baru-baru ini, para ilmuwan telah mengeksplorasi potensi aplikasi dari teknologi ini di berbagai sektor. Dalam artikel ini, kami akan memberikan gambaran singkat tentang bagaimana blockchain dapat diintegrasikan dengan AI, sebuah konsep yang mungkin disebut sebagai “AI terdesentralisasi”. Mari kita mulai.

AI Terdesentralisasi: Pengenalan Blockchain di AI

Dalam beberapa dekade terakhir, blockchain telah menjadi salah satu inovasi paling dibicarakan, dan mulai mendapatkan momentum ketika menemukan aplikasinya di bidang lain. Sejak awalnya pada tahun 2008, blockchain terus muncul sebagai teknologi yang dapat merevolusi cara kita menyimpan atau menukar data atau informasi, dan merevolusi cara kita melacak dan mengotomatisasi transaksi.

Salah satu poin yang paling dibicarakan tentang blockchain adalah bahwa setiap transaksi blockchain ditandatangani secara kriptografis, dan node penambangan yang memegang salinan seluruh buku besar berantai dari semua transaksi memverifikasi setiap transaksi tersebut, yang menghasilkan catatan waktu yang sinkron, aman, dan bersama yang tidak mungkin diubah. Akibatnya, blockchain dapat menjadi pilihan yang efektif untuk menghilangkan kebutuhan akan otoritas pusat untuk memverifikasi dan mengatur transaksi dan interaksi antara pengguna di jaringan.

Industri teknis telah menghasilkan dan menghasilkan sejumlah besar data berkat inovasi teknis seperti perangkat IoT, smartphone, media sosial, dan aplikasi web yang telah berkontribusi secara signifikan pada munculnya AI. Sistem AI sering menggunakan sejumlah besar data menggunakan praktik pembelajaran dalam dan pembelajaran mesin untuk melakukan analisis yang berbeda.

Sampai saat ini, sebagian besar teknik pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam untuk model AI masih bergantung pada model terpusat yang melatih sekelompok server yang menjalankan atau melatih model tertentu melawan data pelatihan, dan kemudian memverifikasi pembelajaran menggunakan dataset validasi atau pelatihan. Kebutuhan yang tinggi untuk melatih model AI yang efektif adalah alasan mengapa organisasi teknis besar dan tim pengembangan sering menyimpan sejumlah besar data untuk melatih model mereka untuk mendapatkan hasil dan kinerja yang terbaik.

Sebagian besar model dan praktik AI saat ini masih terpusat, dan meskipun sentralisasi telah membawa banyak kesuksesan bagi industri AI, ada kelemahan besar dengan penyimpanan data terpusat untuk model AI. Ketika semua data disimpan secara terpusat, kemungkinan penyalahgunaan data atau kerusakan data meningkat karena penyimpanan data terpusat selalu rentan terhadap serangan malware dan siber.

Tantangan dengan penyimpanan data untuk model AI adalah alasan utama di balik penggunaan blockchain di AI dan pengembangan AI terdesentralisasi. Tujuan utama dari AI terdesentralisasi adalah untuk memungkinkan proses dan pengambilan keputusan menggunakan data yang ditandatangani secara digital, aman, dan tepercaya yang disimpan dan diperdagangkan di jaringan blockchain secara terdesentralisasi tanpa menggunakan sumber daya pihak ketiga eksternal.

Model AI memiliki reputasi untuk bekerja dengan sejumlah besar data, dan para ilmuwan telah memprediksi bahwa blockchain akan menjadi masa depan penyimpanan data. Selain itu, blockchain memiliki kontrak pintar yang memungkinkan pengguna untuk memprogram jaringan blockchain untuk mengatur transaksi antara peserta yang terlibat dalam menghasilkan atau mengakses data, atau pengambilan keputusan. Aplikasi dan mesin otonom yang berbasis pada kontrak pintar blockchain dapat belajar dan beradaptasi dengan perubahan seiring waktu, dan mereka juga dapat membuat keputusan yang akurat dan tepercaya, hasil yang diverifikasi dan divalidasi oleh node penambangan jaringan blockchain.

Bagaimana Blockchain dapat Mengubah Kecerdasan Buatan?

Beberapa kelemahan dari industri kecerdasan buatan dan blockchain dapat diatasi secara efisien dengan menggabungkan kedua sistem teknis. Blockchain bertindak sebagai buku besar terdistribusi yang menyimpan dan mengirimkan data dengan metode yang ditandatangani secara kriptografis yang disetujui dan diverifikasi oleh node penambangan jaringan. Jaringan blockchain menyimpan data dengan integritas yang tinggi yang membuatnya hampir tidak mungkin untuk dimanipulasi, sehingga hasil dari algoritma pembelajaran mesin yang membuat keputusan menggunakan kontrak pintar blockchain tidak dapat dipertanyakan dan dapat dipercaya.

Selanjutnya, beberapa manfaat utama dari mengintegrasikan AI dan blockchain adalah sebagai berikut.

• Keamanan Data yang Ditingkatkan

Alasan utama di balik popularitas blockchain yang luar biasa adalah bahwa blockchain menawarkan metode yang sangat aman untuk menyimpan informasi di internet. Blockchain menawarkan alternatif untuk menyimpan informasi sensitif dan kritis pada disk, yaitu dengan menyimpan data yang ditandatangani secara digital yang hanya dapat diakses menggunakan kunci pribadi.

• Pengambilan Keputusan Kolaboratif

Dalam ekosistem teknis, aplikasi atau alat yang terlibat harus bekerja sama untuk mencapai tujuan dengan efisiensi maksimal. Sistem blockchain menawarkan solusi terdesentralisasi untuk algoritma pengambilan keputusan yang dapat menggantikan kebutuhan akan otoritas pusat. Menghilangkan otoritas pusat akan memungkinkan robot untuk membahas masalah secara internal, memilih pada setiap masalah, dan menyelesaikan masalah dengan suara mayoritas sampai kesimpulan yang disepakati.

• Kepercayaan yang Ditingkatkan pada Keputusan Robot

Blockchain menyimpan data dengan cara yang sangat aman yang tidak dapat diubah, sehingga kualitas data tetap terjaga sepanjang proses pelatihan. Akibatnya, model akan dilatih pada data yang sangat akurat, yang pada gilirannya akan meningkatkan akurasi model.

• Efisiensi yang Lebih Tinggi

Salah satu alasan utama mengapa proses bisnis yang melibatkan banyak pengguna seperti pemegang saham atau pemangku kepentingan, organisasi pemerintah, dan perusahaan bisnis sering tidak efisien adalah karena banyaknya otorisasi transaksi bisnis. Menggunakan blockchain dan kontrak pintar akan memungkinkan DAO atau Agen Otonom Terdesentralisasi yang dapat memvalidasi data atau transfer aset antara pemangku kepentingan yang berbeda secara otomatis, efisien, dan cepat.

Taksonomi Blockchain di AI

Dalam bagian ini, kita akan membahas beberapa konsep kunci yang digunakan dalam penerapan teknologi blockchain untuk aplikasi AI yang disebutkan dalam gambar di bawah.

Aplikasi AI Terdesentralisasi

Aplikasi AI saat ini umumnya beroperasi secara otonom untuk mengambil keputusan yang terinformasi menggunakan strategi perencanaan, pencarian, optimasi, pembelajaran, pengelolaan pengetahuan, dan lain-lain. Namun, mendesentralisasi aplikasi AI adalah tugas yang sulit dan menantang karena beberapa alasan.

• Perhitungan Otonom

Salah satu tujuan utama dari aplikasi AI adalah untuk memungkinkan operasi yang sebagian atau sepenuhnya otonom di mana sejumlah besar agen intelijen atau program komputer kecil dapat memahami dan menganalisis lingkungan lokal mereka, mempertahankan keadaan internal mereka, dan melaksanakan tindakan yang ditentukan.

• Optimasi

Salah satu fitur utama dari aplikasi AI adalah kemampuan mereka untuk membuat keputusan yang paling efektif dan efisien dengan menyaring sejumlah solusi ideal di antara semua solusi yang mungkin, dan ini dimungkinkan karena optimasi algoritma dan model AI. Teknik optimasi bertujuan untuk menemukan solusi terbaik untuk suatu masalah dengan beroperasi dalam lingkungan yang terbatas atau tidak terbatas tergantung pada tujuan sistem dan aplikasi. Desentralisasi optimasi akan menghasilkan efisiensi dan kinerja yang lebih baik.

• Perencanaan

Aplikasi AI menggunakan strategi perencanaan ketika berkolaborasi dengan aplikasi dan sistem lain untuk memecahkan masalah yang kompleks dalam lingkungan baru atau menantang. Strategi perencanaan memainkan peran penting dalam mempertahankan ketahanan dan efisiensi model AI. Menggunakan blockchain untuk strategi perencanaan dapat menghasilkan strategi yang lebih tak tergantikan dan kritis yang digunakan untuk sistem dan aplikasi strategis.

• Pengungkapan Pengetahuan dan Pengelolaan Pengetahuan

Aplikasi AI memiliki reputasi untuk bekerja dengan sejumlah besar data, dan ketergantungan mereka pada sistem pemrosesan data terpusat. Dengan desentralisasi, proses pengungkapan pengetahuan dan pengelolaan pengetahuan dapat menyediakan pola pengetahuan yang dipersonalisasi yang mempertimbangkan kebutuhan semua pemangku kepentingan yang terlibat.

• Pembelajaran

Di jantung aplikasi AI terdapat algoritma pembelajaran yang memungkinkan proses pengungkapan pengetahuan dan otomatisasi. Ada beberapa jenis algoritma pembelajaran seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tidak terawasi, pembelajaran setengah terawasi, pembelajaran penguatan, ensemble, model pembelajaran dalam, dan banyak lagi yang menyelesaikan masalah pembelajaran mesin yang berbeda. Penggunaan model pembelajaran terdesentralisasi dapat menghasilkan sistem pembelajaran yang sangat otonom yang mendukung kecerdasan lokal di seluruh vertikal dalam sistem AI.

Operasi AI Terdesentralisasi

Model dan algoritma AI sering melatih, menguji, dan memvalidasi sejumlah besar data untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih beragam. Namun, menggunakan penyimpanan data terpusat seperti pusat data, awan, dan klaster dapat menghambat pengembangan aplikasi AI yang sangat aman yang menjaga privasi penggunanya. Berikut beberapa implementasi blockchain yang dapat diadopsi oleh berbagai aplikasi AI.

• Penyimpanan Terdesentralisasi

Penyimpanan data terpusat sangat rentan dalam hal keamanan dan privasi karena penyimpanan data terpusat melibatkan data pribadi dan sensitif pengguna, serta lokasi, catatan kesehatan, aktivitas, dan informasi keuangan. Blockchain menawarkan solusi penyimpanan yang terdesentralisasi dan secara kriptografis aman di seluruh aplikasi dan jaringan yang terlibat. Penyimpanan data terdesentralisasi menggunakan node, dan setiap node dalam jaringan menyimpan salinan klien yang dienkripsi dari database untuk memastikan ketersediaan data bagi klien. Klien dapat menggunakan dan menambang data mereka sesuai dengan kebutuhan dan persyaratan mereka.

Dua teknik penyimpanan yang paling umum digunakan dalam penyimpanan data terdesentralisasi adalah Sharding dan Swarming. Sharding adalah proses di mana Anda membuat partisi logis dari database yang dikenal sebagai “Shards” di mana setiap partisi diberi kunci unik yang dapat digunakan untuk mengakses partisi. Sementara itu, Swarming adalah metode yang menggunakan “Swarms” untuk memungkinkan akses data paralel dari beberapa node dalam jaringan untuk mengurangi latensi dalam aplikasi AI, sehingga menghasilkan kinerja yang lebih efisien dan halus. Shard-shard tersebut dikelompokkan bersama, menghasilkan penyimpanan yang terkumpul yang didukung dalam jaringan oleh sekelompok node dalam bentuk swarms.

Penggunaan solusi penyimpanan terdesentralisasi dapat menghasilkan peningkatan keandalan dan skalabilitas penyimpanan karena distribusi geografis multipihak yang ditawarkan oleh solusi penyimpanan terdesentralisasi. Beberapa solusi penyimpanan terdesentralisasi yang muncul termasuk Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS, dan lain-lain.

• Pengelolaan Data

Salah satu kebutuhan utama dalam mengembangkan aplikasi AI adalah mengelola data agar dataset yang akurat, relevan, dan lengkap dapat dikumpulkan dari sumber data yang tepercaya. Secara konvensional, aplikasi dan algoritma AI telah menjalankan metode pengelolaan data terpusat seperti segmentasi data, penyaringan data, dan penyimpanan data yang sadar konten yang dilakukan di seluruh node dalam jaringan. Dibandingkan dengan penyimpanan data terdesentralisasi yang ditawarkan oleh jaringan blockchain, pengelolaan data terpusat memiliki kelemahan karena tingkat duplikasi data yang tinggi bahkan ketika hanya perubahan kecil dilakukan pada data, serta kebutuhan untuk mengirimkan dataset yang sama berulang kali akan tinggi.

Di sisi lain, metode pengelolaan data terdesentralisasi dirancang untuk diterapkan pada tingkat node dalam jaringan dengan mempertimbangkan atribut spasial dan temporal dalam data. Selain itu, untuk mempertahankan provenance dan keamanan data, skema pengelolaan terdesentralisasi dapat meletakkan metadata pada blockchain.

Jenis Blockchain untuk Aplikasi AI

Teknologi blockchain dapat dikelompokkan menjadi dua kategori: Izin di mana hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses aplikasi blockchain dalam pengaturan awan, konsorsium, atau pribadi, dan Izin Tidak Diperlukan di mana siapa saja dapat mengakses sistem secara publik menggunakan internet.

• Blockchain Publik

Blockchain publik termasuk dalam kategori blockchain izin tidak diperlukan, di mana pengguna dapat mengunduh kode blockchain pada sistem mereka, memodifikasi kode, dan menggunakan kode sesuai dengan kebutuhan dan persyaratan mereka. Selain itu, blockchain publik sering bersifat open-source untuk operasi baca dan tulis, dan mudah diakses. Karena blockchain publik dapat diakses oleh semua orang, sistem ini menggunakan protokol yang kompleks untuk keamanan, dan informasi privasi dan transaksional pengguna pada jaringan dikelola menggunakan data pseudonim dan anonim.

• Blockchain Pribadi

Tidak seperti blockchain publik, jaringan blockchain pribadi adalah sistem yang diizinkan yang dikelola oleh satu organisasi, dan dirancang sebagai sistem yang diizinkan di mana pengguna atau peserta selalu dikenal dalam jaringan, dan mereka telah disetujui sebelumnya untuk operasi baca dan tulis pada jaringan. Blockchain pribadi sering menawarkan efisiensi yang lebih tinggi karena identitas pengunjung diketahui, dan mereka adalah peserta yang disetujui sebelumnya dari jaringan untuk menghilangkan kebutuhan akan algoritma yang kompleks dan operasi matematika untuk memvalidasi transaksi pada jaringan.

Persetujuan transaksi dan transfer aset dalam jaringan blockchain pribadi dilakukan oleh algoritma konsensus multipihak atau voting yang tidak hanya memungkinkan transaksi yang lebih cepat tetapi juga mengonsumsi energi yang rendah. Mengagumkan, waktu persetujuan transaksi rata-rata dalam jaringan blockchain pribadi kurang dari satu detik.

• Jaringan Blockchain Konsorsium

Jaringan blockchain konsorsium, juga dikenal sebagai jaringan blockchain federasi, dioperasikan oleh sekelompok organisasi di mana kelompok tersebut umumnya dibentuk berdasarkan minat bersama yang dimiliki oleh organisasi tersebut. Jaringan blockchain konsorsium umumnya ditawarkan oleh organisasi pemerintah dan lembaga, bank, dan beberapa perusahaan blockchain pribadi.

Sama seperti blockchain pribadi, jaringan blockchain konsorsium beroperasi sebagai sistem yang diizinkan meskipun beberapa pengguna dalam jaringan memiliki hak akses baca dan tulis pada jaringan. Secara umum, semua pengguna dalam jaringan blockchain konsorsium memiliki akses baca, tetapi hanya sejumlah kecil individu yang dapat menulis data pada jaringan.

Infrastruktur Terdesentralisasi untuk Aplikasi AI

Arsitektur blockchain secara tradisional dirancang oleh pengembang sebagai infrastruktur linier menggunakan kombinasi strategi hashing dan struktur data daftar yang terhubung. Namun, baru-baru ini, pengembang telah bekerja pada infrastruktur non-linier menggunakan informasi antrian dan teori grafik untuk menangani data besar dan memenuhi kebutuhan aplikasi AI berbasis waktu nyata.

Aplikasi AI yang Diaktifkan Blockchain

Penyimpanan Data Terdesentralisasi dan Pengelolaan Data dengan AI

Menggunakan blockchain dengan AI telah memungkinkan pengembang untuk bekerja pada pengembangan sistem yang stabil yang mendukung interaksi dari berbagai inovasi teknis, dan dengan demikian menyediakan platform untuk pengelolaan data yang aman, pengiriman data, dan penyimpanan data. Gambar di bawah ini menunjukkan fitur gabungan dari blockchain dan teknologi AI untuk industri medis yang mencakup berbagai tahap seperti analisis, diagnosis, validasi penemuan dan laporan medis, dan pengambilan keputusan kritis.

Dalam beberapa tahun terakhir, menangani sejumlah besar data, meningkatkan kekuatan komputasi algoritma dan model secara eksponensial, dan meningkatkan penerimaan pengguna terhadap sistem dan aplikasi yang terhubung telah menjadi prioritas utama dalam industri AI dan ML. Karena jaringan neural buatan sering memerlukan sejumlah besar data dan kekuatan komputasi untuk pelatihan, sangat penting untuk membuat pusat data yang kuat untuk mengakuisisi dataset besar. Selama proses audit, jaringan blockchain dapat digunakan untuk menyimpan data dan informasi kueri sambil mencapai tingkat keamanan dan privasi yang lebih tinggi.

Infrastruktur Terdesentralisasi untuk AI

Pengenalan infrastruktur jaringan blockchain menambahkan tiga karakteristik baru ke arsitektur terdistribusi tradisional: kontrol data dan aset yang terdesentralisasi dan bersama, pertukaran aset asli, dan jejak audit yang tidak dapat diubah. Ketika infrastruktur blockchain digabungkan dengan teknologi AI, infrastruktur tersebut menyediakan pengguna dengan model data baru dan menawarkan kontrol bersama dari model dan data pelatihan AI sambil menambahkan kepercayaan pada data.

Untuk menghasilkan model data yang lebih baik dan lebih efisien, model AI memerlukan akses ke sejumlah besar data yang disediakan oleh jaringan blockchain. Jaringan terdesentralisasi seperti IPFS dan Ethereum dapat menangani penyimpanan data dan sumber daya komputasi yang besar, sehingga menyediakan catatan yang tidak dapat diubah dengan tingkat privasi yang tinggi.

Aplikasi AI Terdesentralisasi

Pengambilan keputusan kolaboratif dan kecerdasan terdesentralisasi dapat memiliki berbagai aplikasi. Misalnya, gambar di bawah ini menunjukkan fitur dan manfaat dari menggabungkan blockchain dengan IoT dan teknologi AI untuk meningkatkan hasil panen di lapangan pertanian. Sensor IoT dapat memantau tingkat nutrisi tanah dan mengambil gambar yang dapat membantu memantau pertumbuhan tanaman dari waktu ke waktu. AI dapat menggunakan data yang diterima dari sensor IoT untuk memberikan analisis prediktif yang memungkinkan petani untuk memantau kondisi yang berbeda.

Gambar di atas menunjukkan sistem berbasis blockchain yang digunakan untuk eksplorasi otonom cerdas dasar laut.

Gambar di atas menunjukkan penggunaan blockchain dan AI untuk tujuan keuangan dan perbankan, dan bagaimana blockchain dan AI dapat meningkatkan efisiensi, keamanan, dan keamanan sistem keuangan.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas tentang penerapan dan kasus penggunaan blockchain di AI. Artikel ini memberikan gambaran tentang penyimpanan data terdesentralisasi dan bagaimana blockchain dapat menjadi kunci untuk memecahkan beberapa masalah dengan AI. Selanjutnya, kita juga membahas tentang taksonomi blockchain di AI, teknologi terkait, dan perbandingan implementasi blockchain dalam hal jenis blockchain dan infrastruktur, operasi AI terdesentralisasi, dan protokol.

Untuk merangkum, dapat dikatakan bahwa penerapan blockchain di AI memiliki potensi untuk mengatasi dan memecahkan masalah yang ada di industri AI yang terkait dengan privasi pengguna, orakel yang aman, keamanan kontrak pintar, protokol konsensus, standarisasi, dan tata kelola.