Una revisione completa di Blockchain in AI

L’AI e il Blockchain sono emersi come due delle innovazioni tecniche più rivoluzionarie negli ultimi tempi.

• Intelligenza Artificiale (AI): Consente alle macchine e ai computer di emulare i processi di pensiero e decisione umani.
• Blockchain: Un registro distribuito e immutabile che memorizza dati e informazioni in modo decentrato e affidabile.

Di recente, gli scienziati hanno iniziato a esplorare le potenziali applicazioni di queste tecnologie in vari settori. In questo articolo, forniremo una breve panoramica di come il blockchain possa essere integrato con l’AI, un concetto che potrebbe essere definito come “AI decentrata”. Entriamo nel dettaglio.

AI decentrata: un’introduzione al Blockchain in AI

Negli ultimi dieci anni circa, il blockchain è stata una delle innovazioni più pubblicizzate e ha iniziato a guadagnare slancio quando ha trovato la sua applicazione in altri campi. Fin dalla sua invenzione nel 2008, è emerso come una tecnologia disruptiva che aveva il potenziale per rivoluzionare il modo in cui memorizziamo o scambiamo dati o informazioni e rivoluzionare il modo in cui tracciamo e tracciamo transazioni o le automati.

Uno dei punti più discussi del blockchain è che ogni transazione blockchain è firmata criptograficamente e i nodi di mining che detengono una replica dell’intero registro di blocchi di tutte le transazioni verificano ogni transazione che risulta nella creazione di registri sincronizzati, sicuri e condivisi con timestamp che sono impossibili da alterare. Di conseguenza, il blockchain può essere un’opzione efficace per eliminare la necessità di un’autorità centrale per verificare e governare le transazioni e le interazioni tra gli utenti della rete.

Proseguendo, l’industria tecnica ha prodotto e generato una grande quantità di dati grazie a innovazioni tecniche come dispositivi IoT, smartphone, social media e applicazioni web che hanno contribuito in modo significativo all’aumento dell’AI perché, per funzionare efficacemente ed efficientemente, i sistemi AI spesso utilizzano grandi quantità di dati utilizzando apprendimento profondo e pratiche di apprendimento automatico per eseguire diverse analisi.

Anche oggi, una grande parte delle tecniche di apprendimento automatico e apprendimento profondo per i modelli AI si basa su un modello centralizzato che forma un gruppo di server che eseguono o formano un modello specifico contro i dati di formazione, e poi verifica l’apprendimento utilizzando un set di convalida o di formazione. L’elevata richiesta per formare efficacemente un modello AI è il motivo per cui le principali organizzazioni tecnologiche e i team di sviluppo spesso memorizzano grandi quantità di dati per formare i loro modelli per i migliori risultati e prestazioni possibili.

La maggior parte dei modelli e delle pratiche AI oggi sono centralizzate e, sebbene la centralizzazione abbia portato molti successi all’industria AI, c’è un grande svantaggio nella memorizzazione dei dati centralizzata per i modelli AI. Quando tutti i dati sono memorizzati in modo centralizzato, la possibilità di manomissione dei dati o di corruzione dei dati aumenta poiché la memorizzazione dei dati centralizzata è sempre soggetta a malware e attacchi di sicurezza informatica. Inoltre, quando si ha a che fare con grandi quantità di dati, è una sfida difficile verificare l’autenticità e la provenienza della fonte dei dati, il che può risultare in un addestramento errato del modello che può ulteriormente risultare in esiti indesiderati, inaccurati e persino pericolosi.

Le sfide relative alla memorizzazione dei dati per i modelli AI sono il principale motivo dell’uso del blockchain in AI e dello sviluppo dell’AI decentrata. L’obiettivo principale dell’AI decentrata è consentire un processo e prendere decisioni o analisi utilizzando dati condivisi digitalmente firmati, sicuri e affidabili che sono stati memorizzati e transatti sulla rete blockchain in modo decentrato o distribuito senza l’uso di risorse di terze parti esterne.

I modelli AI hanno la reputazione di lavorare spesso con grandi quantità di dati e gli scienziati hanno già previsto che il blockchain sarà il futuro della memorizzazione dei dati. Inoltre, il blockchain ha smart contract che consentono agli utenti di programmare la rete blockchain per governare le transazioni tra i partecipanti coinvolti nella generazione o nell’accesso ai dati o nella decisione. Le applicazioni e le macchine autonome basate su smart contract blockchain possono imparare e adattarsi ai cambiamenti con il tempo e possono anche prendere decisioni accurate e attendibili, esiti verificati e convalidati dai nodi di mining della rete blockchain.

Come il Blockchain può trasformare l’Intelligenza Artificiale?

Diversi limiti dell’industria dell’intelligenza artificiale e del blockchain possono essere affrontati efficientemente combinando entrambi i sistemi tecnici. Il blockchain agisce come un registro distribuito che memorizza e trasmette dati in un metodo firmato criptograficamente che è concordato e verificato dai nodi di mining della rete. Le reti blockchain memorizzano dati con alta resilienza e integrità che li rende quasi impossibili da manomettere, il che è il motivo principale per cui l’esito degli algoritmi di apprendimento automatico quando prendono decisioni utilizzando smart contract blockchain non può essere contestato e può essere affidabile. L’uso di reti blockchain con tecnologie AI può aiutare a creare sistemi decentrati, immutabili e sicuri per dati altamente sensibili che possono essere raccolti, elaborati e utilizzati da applicazioni alimentate da AI.

Proseguendo, alcuni dei principali vantaggi dell’integrazione di AI e blockchain sono elencati di seguito.

• Sicurezza dei dati migliorata

Un motivo importante della grande popolarità del blockchain è che offre un metodo altamente sicuro per memorizzare le informazioni su Internet. I blockchain offrono un’alternativa per memorizzare informazioni sensibili e critiche su dischi, memorizzando dati digitalmente firmati che possono essere accessi solo utilizzando chiavi private. Pertanto, l’uso del blockchain per memorizzare dati per algoritmi AI può consentire ai modelli AI di lavorare con dati sensibili, risultando in informazioni più accurate e attendibili.

• Decisione collettiva

In un ecosistema tecnico, le applicazioni o gli strumenti coinvolti devono lavorare in coordinamento tra loro per raggiungere l’obiettivo con la massima efficienza. I sistemi blockchain offrono soluzioni decentrate e distribuite per algoritmi di decisione che possono sostituire la necessità di un’autorità centrale. L’eliminazione dell’autorità centrale consentirà ai robot di discutere il problema internamente, votare su qualsiasi problema e risolvere la questione con la maggioranza fino a quando non si raggiunge una conclusione.

• Fiducia aumentata nelle decisioni robotiche

Il blockchain memorizza i dati in un modo altamente sicuro che non può essere alterato, il che garantisce la qualità dei dati durante tutto il processo di formazione. Di conseguenza, il modello sarà addestrato su dati altamente precisi che aumenteranno ulteriormente l’accuratezza del modello.

• Efficienza maggiore

Uno dei motivi principali per cui i processi aziendali che spesso coinvolgono più utenti, come più azionisti o stakeholder, organizzazioni governative e società, sono spesso inefficienti è a causa della numerosa autorizzazione delle transazioni aziendali. L’uso del blockchain e degli smart contract consentirà ai DAO o agli agenti autonomi decentrati di convalidare i trasferimenti di dati o di asset tra diversi stakeholder in modo automatico, efficiente e veloce.

Tassonomia del Blockchain in AI

In questa sezione, parleremo di alcuni dei concetti chiave utilizzati nell’applicazione delle tecnologie blockchain per le applicazioni AI che sono menzionate nella figura seguente.

Applicazioni AI decentrate

Le applicazioni AI attuali operano generalmente in modo autonomo per eseguire decisioni informate utilizzando diverse strategie di pianificazione, ricerca, ottimizzazione, apprendimento, recupero e gestione delle conoscenze. Tuttavia, decentralizzare le applicazioni AI è un compito difficile e impegnativo per diversi motivi.

• Calcolo autonomico

Uno degli obiettivi principali delle applicazioni AI è consentire operazioni parzialmente o completamente autonome in cui numerosi agenti di intelligenza o piccoli programmi per computer percepiscono e analizzano il loro ambiente locale, mantengono il loro stato interno e eseguono azioni specificate di conseguenza.

• Ottimizzazione

Una delle caratteristiche principali delle applicazioni AI è la loro capacità di prendere le decisioni più efficaci ed efficienti filtrando un set di soluzioni ideali tra tutte le soluzioni possibili e ciò è possibile grazie all’ottimizzazione degli algoritmi e dei modelli AI. Le tecniche di ottimizzazione mirano a trovare la soluzione migliore a un problema operando in un ambiente vincolato o non vincolato a seconda degli obiettivi di sistema e di applicazione. L’ottimizzazione decentrata porterà a una maggiore efficienza e prestazioni migliorate.

• Pianificazione

Le applicazioni AI utilizzano strategie di pianificazione quando collaborano con altre applicazioni e sistemi per risolvere problemi complessi in ambienti nuovi o impegnativi. Le strategie di pianificazione svolgono un ruolo importante nel mantenimento della resilienza e dell’efficienza dei modelli AI. L’uso del blockchain per le strategie di pianificazione può portare a strategie più immutabili e critiche utilizzate per sistemi e applicazioni critiche.

• Scoperta delle conoscenze e gestione delle conoscenze

Le applicazioni AI hanno la reputazione di lavorare con grandi quantità di dati e la loro dipendenza da sistemi di elaborazione dei dati centralizzati. Con l’uso della decentralizzazione, i processi di scoperta delle conoscenze e di gestione delle conoscenze saranno in grado di fornire modelli di conoscenza personalizzati che tengono conto delle esigenze di tutti gli stakeholder coinvolti.

• Apprendimento

Al cuore delle applicazioni AI si trovano gli algoritmi di apprendimento che consentono i processi di scoperta delle conoscenze e di automazione. Ci sono diversi tipi di algoritmi di apprendimento come apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato, apprendimento per rinforzo, ensemble, modelli di apprendimento profondo e molto altro che risolvono diversi problemi di apprendimento automatico. L’uso di modelli di apprendimento decentrati può portare a sistemi di apprendimento altamente autonomi che supportano l’intelligenza locale in diversi settori dei sistemi AI.

Operazioni AI decentrate

I modelli e gli algoritmi AI spesso formano, testano e convalidano grandi quantità di dati per prendere decisioni migliori e più versatili. Tuttavia, l’uso di soluzioni di memorizzazione dei dati centralizzate come centri di dati, cloud e cluster agiscono come un grande ostacolo nello sviluppo di applicazioni AI altamente sicure che preservano la privacy degli utenti. Ecco alcune delle principali implementazioni del blockchain che possono essere adottate da numerose applicazioni AI.

• Memorizzazione decentrata

Le soluzioni di memorizzazione dei dati centralizzate sono altamente suscettibili quando si tratta di sicurezza e privacy poiché queste soluzioni di memorizzazione dei dati coinvolgono i dati personali e sensibili dell’utente insieme alle loro posizioni, record sanitari, attività e informazioni finanziarie. Il blockchain offre soluzioni di memorizzazione decentrate e criptograficamente sicure in tutta la rete e le applicazioni partecipanti. Le soluzioni di memorizzazione dei dati decentrati utilizzano nodi e ogni nodo nella rete mantiene una copia crittografata del database dal lato client che garantisce la disponibilità dei dati per i client. I client sono liberi di utilizzare e estrarre i loro dati in base alle loro esigenze e requisiti.

Due delle tecniche di memorizzazione più comuni utilizzate nelle soluzioni di memorizzazione dei dati decentrati sono Sharding e Swarming. Sharding è il processo in cui si creano partizioni logiche dei database note come “Shards” in cui ogni partizione è assegnata a una chiave univoca che può essere utilizzata per accedere alla partizione. D’altra parte, Swarming è un metodo che utilizza “Swarms” per abilitare l’accesso ai dati in parallelo da più nodi nella rete per ridurre la latenza nelle applicazioni AI e quindi risultare in prestazioni più efficienti e fluide. Le shards sono raggruppate insieme, risultando nella formazione di una memorizzazione raccolta supportata nella rete da un gruppo di nodi nella forma di swarms.

L’uso di soluzioni di memorizzazione decentrate può portare a una maggiore affidabilità e scalabilità della memorizzazione a causa della distribuzione geografica multiparte offerta dalle soluzioni di memorizzazione decentrate. Alcune delle soluzioni di memorizzazione decentrate emergenti includono Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS e molto altro.

• Gestione dei dati

Una delle principali esigenze per lo sviluppo di un’applicazione AI è gestire i dati in modo che si possano raccogliere dataset precisi, rilevanti e completi da fonti di dati affidabili e attendibili. Convenzionalmente, le applicazioni e gli algoritmi AI hanno eseguito metodi di gestione dei dati centralizzati come la segmentazione dei dati, la filtrazione dei dati e la memorizzazione dei contenuti consapevoli dei dati che vengono eseguiti in tutta la rete. Rispetto alle soluzioni di memorizzazione dei dati decentrati offerte dalle reti blockchain, la gestione dei dati centralizzata si comporta male perché non solo la velocità di duplicazione dei dati sarà alta anche quando vengono apportate modifiche minori ai dati, ma anche la necessità di trasferire dataset simili ripetutamente sarà alta.

Le soluzioni di gestione dei dati decentrate, d’altra parte, sono state progettate per essere distribuite a livello di nodo nella rete, considerando gli attributi spaziali e temporali nei dati. Inoltre, per mantenere la provenienza e la sicurezza dei dati, gli schemi di gestione decentrati possono mettere i metadati sul blockchain.

Tipi di Blockchain per applicazioni AI

La tecnologia Blockchain può essere raggruppata in due categorie: con autorizzazione dove solo gli utenti autorizzati possono accedere alle applicazioni blockchain in ambienti cloud, consorzio o privati e senza autorizzazione dove chiunque può accedere pubblicamente ai sistemi utilizzando Internet.

• Blockchain pubbliche

I blockchain pubblici appartengono alla categoria senza autorizzazione delle reti blockchain, dove gli utenti hanno la libertà di scaricare il codice blockchain sui loro sistemi, modificare il codice e utilizzare il codice in base alle loro esigenze e requisiti. Inoltre, i blockchain pubblici sono spesso open-source per operazioni di lettura e scrittura e facilmente accessibili. Poiché i blockchain pubblici sono accessibili a tutti, questi sistemi utilizzano protocolli complessi per la sicurezza e le informazioni di privacy degli utenti sulla rete vengono gestite utilizzando dati pseudonimi e anonimi sulla rete. Per il trasferimento di dati e asset, ogni rete blockchain pubblica utilizza token nativi noti anche come punti di valore o valute digitali.

• Blockchain private

A differenza dei blockchain pubblici, le reti blockchain private sono sistemi con autorizzazione gestiti da un’unica organizzazione e sono progettati come sistemi senza autorizzazione dove gli utenti o i partecipanti sono sempre noti all’interno della rete e hanno l’approvazione pregressa per le operazioni di lettura e scrittura sulla rete. I blockchain privati offrono una maggiore efficienza perché l’identità dei visitatori è nota e sono partecipanti preapprovati della rete, eliminando la necessità di algoritmi complessi e operazioni matematiche per convalidare qualsiasi transazione sulla rete. Inoltre, le reti blockchain private possono trasferire qualsiasi tipo di asset, valori o dati indigeni all’interno della rete.

Proprio come nelle reti blockchain pubbliche, l’approvazione di una transazione e del trasferimento di asset nella rete blockchain privata viene effettuata da algoritmi di consenso multiparte o votazione che non solo abilitano transazioni più veloci ma consumano anche poca energia. Sorprendentemente, il tempo di approvazione medio di una transazione in una rete blockchain privata è inferiore a un secondo.

• Reti blockchain di consorzio

I blockchain di consorzio, noti anche come blockchain federati, sono operati da un gruppo di organizzazioni dove i gruppi sono generalmente formati in base a interessi comuni condivisi da queste organizzazioni. Le reti blockchain di consorzio sono generalmente offerte da organizzazioni governative e società private.

Proprio come i loro omologhi blockchain privati, le reti blockchain di consorzio operano come sistemi con autorizzazione, sebbene alcuni utenti sulla rete abbiano sia privilegi di lettura che di scrittura sulla rete. Generalmente, tutti gli utenti sulla rete blockchain di consorzio hanno accesso in lettura, ma solo un pugno di individui può scrivere dati sulla rete.

Infrastruttura decentrata per applicazioni AI

Le architetture blockchain sono state tradizionalmente progettate dai developer come infrastrutture lineari utilizzando una combinazione di strategie di hash e strutture di dati collegati. Tuttavia, recentemente, i developer hanno lavorato su infrastrutture non lineari utilizzando informazioni di accodamento e teoria dei grafi per gestire grandi dati e soddisfare le esigenze di applicazioni AI in tempo reale.

Applicazioni AI abilitate da Blockchain

Memorizzazione dei dati decentrata e gestione dei dati con AI

L’uso del blockchain con l’AI ha consentito ai developer di lavorare sullo sviluppo di sistemi stabili che supportano l’interazione di diverse innovazioni tecniche e quindi fornire una piattaforma per la gestione, il trasferimento e la memorizzazione dei dati sicuri e sicuri. La figura seguente dimostra le caratteristiche combinate del blockchain e delle tecnologie AI per l’industria medica che include diverse fasi come analisi, diagnosi, convalida delle scoperte e dei rapporti medici e decisioni critiche.

Negli ultimi anni, la gestione di grandi quantità di dati, l’aumento della potenza di calcolo degli algoritmi e dei modelli in modo esponenziale e l’aumento dell’accettazione degli utenti di sistemi e applicazioni connessi sono stati le principali priorità nell’industria AI e ML. Poiché le reti neurali artificiali richiedono spesso grandi quantità di dati e potenza di calcolo per l’addestramento, è essenziale creare potenti centri di dati per acquisire grandi dataset. Durante un processo di audit, le reti blockchain possono essere utilizzate per memorizzare i dati e le informazioni di query raggiungendo un livello più alto di sicurezza e privacy. Inoltre, l’integrazione delle tecnologie AI e blockchain fornirà un meccanismo di consenso robusto, decentrato e immutabile.

Infrastruttura decentrata per AI

L’introduzione dell’infrastruttura di rete blockchain ha aggiunto tre nuove caratteristiche alle architetture distribuite tradizionali: controllo decentrato e condiviso dei dati e degli asset, scambi di asset nativi e registri di audit immutabili. Quando l’infrastruttura blockchain è stata combinata con le tecnologie AI, l’infrastruttura ha fornito agli utenti nuovi modelli di dati e ha offerto il controllo condiviso dei modelli AI e dei dati di formazione, aggiungendo alla fiducia dei dati. Per produrre modelli di dati migliori e più efficienti, i modelli AI necessitano di accedere a grandi quantità di dati forniti dalle reti blockchain.

Le reti decentrate come IPFS e Ethereum possono gestire la memorizzazione dei dati e le risorse computazionali enormi, rispettivamente, fornendo registri tamper-free con un alto livello di privacy. Le piattaforme AI decentrate open-source come ChainIntel mirano a eliminare il monopolio dei servizi AI da parte delle grandi aziende.

Applicazioni AI decentrate

La decisione collettiva e l’intelligenza decentrata possono avere numerose applicazioni. Ad esempio, la figura seguente dimostra le caratteristiche e i vantaggi della combinazione del blockchain con IoT e AI per aumentare il rendimento nei campi agricoli. I sensori IoT possono monitorare i livelli di nutrienti del suolo e catturare immagini che possono aiutare a monitorare la crescita delle colture nel tempo. L’AI può utilizzare i dati ricevuti dai sensori IoT per fornire analisi predittive che consentono ai contadini di monitorare diverse condizioni. L’uso del blockchain garantisce che ogni utente sulla rete abbia accesso alle transazioni che aiuta a ridurre il tempo impiegato per la logistica.

La figura sopra dimostra i sistemi basati su blockchain utilizzati per l’esplorazione intelligente automatizzata dei fondali oceanici.

La figura sopra dimostra l’uso del blockchain e dell’AI per scopi finanziari e bancari e come il blockchain e l’AI possono migliorare l’efficienza, la sicurezza e la sicurezza del sistema finanziario.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo parlato dell’applicazione e dei casi d’uso del blockchain in AI. L’articolo fornisce una panoramica della memorizzazione decentrata e di come il blockchain possa essere la chiave per risolvere diversi problemi con l’AI. Proseguendo, abbiamo anche discusso la tassonomia del blockchain in AI e le tecnologie correlate, e il confronto delle implementazioni del blockchain in termini di tipi di blockchain e infrastrutture, operazioni AI decentrate e protocolli. Infine, discutiamo le diverse applicazioni del blockchain in AI.

Per riassumere, sarebbe sicuro dire che l’implementazione del blockchain in AI ha il potenziale per affrontare e risolvere i problemi esistenti nell’industria AI relativi alla privacy degli utenti, agli oracoli sicuri, alla sicurezza degli smart contract, ai protocolli di consenso, alla standardizzazione e alla governance.