Una recensione completa di Blockchain in AI

L’AI e la blockchain sono emerse come due delle innovazioni tecniche più rivoluzionarie degli 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 archivia dati e informazioni in modo decentralizzato e affidabile.

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

AI decentralizzata: un’introduzione alla blockchain in AI

Negli ultimi dieci anni, la blockchain è stata una delle innovazioni più hype, e ha iniziato a guadagnare slancio quando ha trovato la sua applicazione in altri campi. Dal suo inizio nel 2008, è emersa come una tecnologia disruptiva che aveva il potenziale di rivoluzionare il modo in cui archiviamo o scambiamo dati o informazioni, e rivoluzionare il modo in cui tracciamo e automatizziamo le transazioni.

Uno dei punti più discussi della 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 record sincronizzati, sicuri e condivisi con timestamp che non possono essere alterati. Di conseguenza, la 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 sulla rete.

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

Ancora oggi, una grande parte delle tecniche di apprendimento automatico e deep learning per i modelli AI si basa su un modello centralizzato che addestra un gruppo di server che eseguono o addestrano un modello specifico sui dati di addestramento, e poi verifica l’apprendimento utilizzando il set di dati di convalida o di addestramento. La grande richiesta di addestrare efficacemente un modello AI è il motivo per cui le principali organizzazioni tecnologiche e i team di sviluppo spesso archiviano grandi quantità di dati per addestrare i loro modelli per ottenere i migliori risultati e prestazioni.

La maggior parte dei modelli e delle pratiche AI attuali sono centralizzate, e sebbene la centralizzazione abbia portato molto successo all’industria AI, c’è un grande svantaggio nell’archiviazione dei dati centralizzata per i modelli AI. Quando tutti i dati sono archiviati in modo centralizzato, aumenta la possibilità di manipolazione dei dati o di corruzione dei dati, poiché l’archiviazione dei dati centralizzata è sempre soggetta a malware e attacchi di sicurezza informatica. Inoltre, quando si lavora con grandi quantità di dati, è una sfida verificare l’autenticità e la provenienza della fonte dei dati, il che può portare a risultati inesatti e persino pericolosi.

Le sfide legate all’archiviazione dei dati per i modelli AI sono il motivo principale dell’uso della blockchain nell’AI e dello sviluppo dell’AI decentralizzata. L’obiettivo principale dell’AI decentralizzata è consentire un processo e eseguire analisi utilizzando dati condivisi e sicuri archiviati sulla rete blockchain in modo decentralizzato o distribuito, senza l’uso di risorse esterne di terze parti.

I modelli AI hanno la reputazione di lavorare con grandi quantità di dati, e gli scienziati hanno già previsto che la blockchain sarà il futuro dell’archiviazione dei dati. Inoltre, la 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 apprendere e adattarsi ai cambiamenti nel tempo e possono anche prendere decisioni accurate e attendibili, i cui risultati sono verificati e validati dai nodi di mining della rete blockchain.

Come la blockchain può trasformare l’Intelligenza Artificiale?

Diversi limiti dell’industria dell’intelligenza artificiale e della blockchain possono essere affrontati in modo efficiente combinando entrambe le tecnologie. La blockchain agisce come un registro distribuito che archivia e trasmette dati in modo criptograficamente firmato, verificato e condiviso dai nodi di mining della rete. Le reti blockchain archiviano i dati con alta resilienza e integrità, rendendoli quasi impossibili da manipolare, il che è il motivo principale per cui i risultati degli algoritmi di apprendimento automatico che prendono decisioni utilizzando smart contract blockchain non possono essere contestati e possono essere affidabili. L’uso di reti blockchain con tecnologie AI può aiutare a creare sistemi decentralizzati, immutabili e sicuri per dati altamente sensibili che possono essere raccolti, elaborati e utilizzati da applicazioni 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 della blockchain è che offre un metodo molto sicuro per archiviare informazioni su Internet. La blockchain offre un’alternativa per archiviare informazioni sensibili e critiche su dischi, archiviando dati firmati digitalmente che possono essere accessi solo utilizzando chiavi private. Pertanto, l’uso della blockchain per archiviare 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 per raggiungere l’obiettivo con la massima efficienza. I sistemi blockchain offrono soluzioni decentralizzate e distribuite per algoritmi di decisione che possono sostituire la necessità di un’autorità centrale. L’eliminazione dell’autorità centrale consente ai robot di discutere il problema internamente, votare su qualsiasi problema e risolvere la questione con la maggioranza fino a quando non si raggiunge un accordo.

• Fiducia aumentata nelle decisioni robotiche

La blockchain archivia i dati in modo molto sicuro, il che garantisce la qualità dei dati durante l’intero processo di addestramento. Di conseguenza, il modello sarà addestrato su dati molto precisi, il che aiuterà a migliorare l’accuratezza del modello.

• Efficienza maggiore

Un motivo importante per cui i processi aziendali che coinvolgono più utenti, come più azionisti o stakeholder, organizzazioni governative e aziende, sono spesso inefficienti è a causa della numerosa autorizzazione delle transazioni aziendali. L’uso della blockchain e degli smart contract può consentire la creazione di DAO (Decentralized Autonomous Organizations) o agenti autonomi decentralizzati che possono validare la trasferimento di dati o asset tra diversi stakeholder in modo automatico, efficiente e veloce.

Tassonomia della blockchain in AI

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

Applicazioni AI decentralizzate

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

• Calcolo autonomico

Uno degli obiettivi principali delle applicazioni AI è abilitare operazioni parzialmente o completamente autonome in cui numerosi agenti intelligenti 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 decisioni più efficaci ed efficienti filtrando un set di soluzioni ideali tra tutte le possibili soluzioni, e ciò è possibile grazie all’ottimizzazione degli algoritmi e dei modelli AI. Le tecniche di ottimizzazione mirano a trovare la migliore soluzione a un problema operando in un ambiente vincolato o non vincolato a seconda degli obiettivi a livello di sistema e di applicazione. L’ottimizzazione decentralizzata porterà a una maggiore efficienza e prestazioni migliorate.

Operazioni AI decentralizzate

I modelli e gli algoritmi AI spesso richiedono grandi quantità di dati per addestrare, testare e validare per prendere decisioni migliori e più versatili. Tuttavia, l’uso di soluzioni di archiviazione dei dati centralizzate come centri dati, cloud e cluster agisce come un grande ostacolo nello sviluppo di applicazioni AI altamente sicure che preservino la privacy degli utenti.

• Archiviazione decentralizzata

Le soluzioni di archiviazione dei dati centralizzate sono altamente suscettibili in termini di sicurezza e privacy, poiché queste soluzioni di archiviazione dei dati coinvolgono dati personali e sensibili degli utenti, insieme alle loro posizioni, record sanitari, attività e informazioni finanziarie. La blockchain offre soluzioni di archiviazione decentralizzate e criptograficamente sicure attraverso le applicazioni e le reti partecipanti. Le soluzioni di archiviazione dei dati decentralizzati utilizzano nodi, e ogni nodo nella rete mantiene una copia del database crittografata dal lato client per garantire la disponibilità dei dati per i client. I client sono liberi di utilizzare e estrarre i loro dati secondo le loro esigenze e requisiti.

Due delle tecniche di archiviazione più comuni utilizzate nelle soluzioni di archiviazione dei dati decentralizzati sono Sharding e Swarming. Sharding è il processo in cui si creano partizioni logiche dei database note come “shard” dove 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 “swarm” per abilitare l’accesso ai dati in parallelo da più nodi nella rete per ridurre la latenza nelle applicazioni AI, risultando in prestazioni più efficienti e lisce.

L’uso di soluzioni di archiviazione dei dati decentralizzati può portare a una maggiore affidabilità e scalabilità dell’archiviazione a causa della distribuzione geografica multiparte offerta dalle soluzioni di archiviazione dei dati decentralizzati. Alcune delle soluzioni di archiviazione dei dati decentralizzati emergenti includono Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS e molte altre.

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

Le blockchain pubbliche appartengono alla categoria senza autorizzazione delle reti blockchain, dove gli utenti hanno la libertà di scaricare il codice blockchain sui loro sistemi, modificarlo e utilizzarlo secondo le loro esigenze e requisiti. Inoltre, le blockchain pubbliche sono spesso open-source per operazioni di lettura e scrittura, e facilmente accessibili. Poiché le blockchain pubbliche sono accessibili a tutti, questi sistemi utilizzano protocolli complessi per la sicurezza, e le informazioni sulla privacy e sulle transazioni degli utenti sulla rete sono 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 “pointer di valore” o criptovalute.

Infrastruttura decentralizzata per applicazioni AI

Le architetture blockchain sono state tradizionalmente progettate dai sviluppatori come infrastrutture lineari utilizzando una combinazione di strategie di hashing e strutture di dati a liste collegate. Tuttavia, recentemente, gli sviluppatori hanno iniziato a lavorare su infrastrutture non lineari utilizzando informazioni di coda e teoria dei grafi per gestire grandi quantità di dati e soddisfare le esigenze delle applicazioni AI in tempo reale.

Applicazioni AI abilitate da blockchain

Archiviazione dei dati e gestione dei dati decentralizzati con AI

L’uso della blockchain con l’AI ha consentito agli sviluppatori di lavorare sullo sviluppo di sistemi stabili che supportano l’interazione di diverse innovazioni tecniche, fornendo così una piattaforma per la gestione, il trasferimento e l’archiviazione dei dati sicuri e sicuri. La figura seguente dimostra le caratteristiche combinate della 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, e la crescente accettazione degli utenti di sistemi e applicazioni connessi sono state 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 set di dati. Durante un processo di audit, le reti blockchain possono essere utilizzate per archiviare i dati e le informazioni di query mentre si raggiunge un livello più alto di sicurezza e privacy. Inoltre, l’integrazione delle tecnologie AI e blockchain fornirà un meccanismo di consenso robusto, decentralizzato e immutabile.

Infrastruttura decentralizzata per AI

L’introduzione dell’infrastruttura di rete blockchain ha aggiunto tre nuove caratteristiche alle architetture distribuite tradizionali: controllo decentralizzato 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 addestramento, aggiungendo alla fiducia dei dati. Per produrre modelli di dati migliori e più efficienti, i modelli AI necessitano di accesso a grandi quantità di dati forniti dalle reti blockchain.

Le reti decentralizzate come IPFS e Ethereum possono gestire l’archiviazione dei dati e le risorse computazionali, fornendo così record tamper-free con un alto livello di privacy. Le piattaforme AI decentralizzate open-source come ChainIntel mirano a eliminare il monopolio dei servizi AI da parte delle grandi aziende.

Applicazioni AI decentralizzate

La decisione collettiva e l’intelligenza decentralizzata possono avere numerose applicazioni. Ad esempio, la figura seguente dimostra le caratteristiche e i vantaggi della combinazione della blockchain con le tecnologie 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 della blockchain garantisce che ogni utente sulla rete abbia accesso alle transazioni, riducendo il tempo speso sulla logistica.

L’immagine seguente dimostra i sistemi basati su blockchain utilizzati per l’esplorazione intelligente autonoma dei fondali marini.

L’immagine seguente dimostra l’uso della blockchain e dell’AI per scopi finanziari e bancari, e come la 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 della blockchain nell’AI. L’articolo fornisce una panoramica dell’archiviazione decentralizzata e di come la blockchain possa essere la chiave per risolvere diversi problemi dell’AI. Inoltre, abbiamo discusso la tassonomia della blockchain nell’AI e le tecnologie correlate, e il confronto delle implementazioni della blockchain in termini di tipi di blockchain e infrastrutture, operazioni AI decentralizzate e protocolli. Infine, abbiamo discusso le diverse applicazioni della blockchain nell’AI.

Per riassumere, è sicuro dire che l’implementazione della blockchain nell’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.