ブロックチェーンとAIの総合レビュー

AIとブロックチェーンは、近年登場した最も革新的な技術革新の2つとして注目されています。

• 人工知能（AI）: 機械やコンピューターが人間の思考や意思決定プロセスを模倣できるようにします。
• ブロックチェーン: 分散型かつ不変の台帳で、データや情報を安全に保管し、分散型かつ信頼できる方法で処理します。

最近、科学者は、これらの技術をさまざまな分野で応用するための潜在的な可能性を探究しています。この記事では、ブロックチェーンとAIを統合する方法、つまり「分散型AI」と呼ばれる概念について概要を提供します。詳しく見てみましょう。

分散型AI：AIにおけるブロックチェーンの紹介

過去10年ほどで、ブロックチェーンは最も注目された革新の一つとなり、2008年の誕生以来、データや情報の保管や交換方法、取引や自動化の追跡方法を革命的に変える可能性を持つ破壊的な技術として登場しました。

ブロックチェーンの最も話題となっている点の一つは、ブロックチェーン上の各取引が暗号的に署名されており、台帳の複製を保持するマイニングノードによって検証されることです。これにより、タイムスタンプが付いた共有レコードが作成され、変更することができなくなります。したがって、ブロックチェーンは、ユーザー間の取引ややりとりを検証・管理する中央機関の必要性を排除するための有効な選択肢となります。

さらに、技術業界はIoTデバイス、スマートフォン、ソーシャルメディア、ウェブアプリケーションなどの技術革新により大量のデータを生成しており、AIシステムは深層学習や機械学習を使用して大量のデータを利用してさまざまな分析を実行するため、データを大量に使用することがよくあります。

現在でも、多くの機械学習や深層学習の手法は、特定のモデルをトレーニングするサーバーのグループを使用し、トレーニングデータセットやバリデーションデータセットを使用して学習を検証する、中央集権的なモデルに依存しています。AIモデルを効果的にトレーニングするための要件は、高いため、大手テクノロジー企業や開発チームは、可能な限り最高の結果とパフォーマンスを得るために大量のデータを保管することがよくあります。

現在の多くのAIモデルや手法は中央集権的なものであり、中央集権化はAI業界に多大な成功をもたらしてきましたが、AIモデル用の中央集権的なデータ保管には大きな欠点があります。データが全部中央集権的に保管されると、データの改ざんや破損の可能性が高まり、中央集権的なデータ保管は常にマルウェアやサイバー攻撃の対象となります。また、大量のデータを扱うと、データの真実性や出典の保証が難しくなり、モデルが誤った、不正確で、さらには危険な結果をもたらす可能性があります。

AIモデル用のデータ保管の課題は、AIでブロックチェーンを使用する主な理由です。分散型AIの主な目的は、デジタル署名された、安全で信頼できる共有データを使用して、意思決定や分析を実行するプロセスを可能にすることです。これは、外部の第三者リソースを使用せずに、ブロックチェーンネットワークで分散型または分散された方法でデータを保管・取引することによって実現されます。

AIモデルは大量のデータを使用することで知られており、科学者はすでにブロックチェーンをデータ保管の未来として予測しています。さらに、ブロックチェーンにはスマートコントラクトがあり、ユーザーがブロックチェーンネットワークをプログラムして、参加者間の取引やデータの生成・アクセスを管理することができます。ブロックチェーンのスマートコントラクトを使用した自律的なアプリケーションやマシンは、時間の経過とともに変化に適応し、正確で信頼できる決定を下すことができます。これらの結果は、ブロックチェーンネットワークのマイニングノードによって検証・妥当性が保証されます。

ブロックチェーンがAIを変える方法

AIとブロックチェーンの両方の技術システムの欠点を、両方を組み合わせることで効率的に解決することができます。ブロックチェーンは、データを暗号的に署名された方法で保管・伝達する分散型台帳であり、ネットワークのマイニングノードによって検証されます。ブロックチェーンネットワークは、高い堅牢性と完全性でデータを保管するため、データの改ざんはほぼ不可能です。これが、ブロックチェーンを使用することで、AIアプリケーションが高度に機密性の高いデータを収集・処理・利用できる、分散型・不変・安全なシステムを作成できる理由です。AIとブロックチェーンの組み合わせによる安全性とセキュリティは、特にヘルスケア・金融・防衛などの機密性の高い業界で革命的な応用が期待されます。

さらに、AIとブロックチェーンを統合する主な利点の一つは、以下の通りです。

• 高度なデータセキュリティ

ブロックチェーンの主な理由の一つは、Web上で情報を安全に保管するための非常に安全な方法を提供することです。ブロックチェーンは、デジタル署名されたデータを保管する代替手段を提供し、これらのデータはプライベートキーを使用してのみアクセスできます。したがって、AIアルゴリズム用のデータをブロックチェーン上に保管することで、AIモデルは機密性の高いデータを使用して動作することができ、より正確で信頼できる情報を生成することができます。

• 集団的意思決定

技術エコシステムでは、関与するアプリケーションやツールは、最大の効率性で目標を達成するために協調して動作する必要があります。ブロックチェーンシステムは、中央機関の必要性を排除するための分散型・分散された意思決定アルゴリズムを提供します。中央機関を排除することで、ロボットは内部で問題を議論し、問題について投票し、多数決で結論に達することができます。

• ロボットの決定に対する信頼性の向上

ブロックチェーンはデータを非常に安全な方法で保管するため、データの品質はトレーニングプロセス全体で保証されます。したがって、モデルは非常に正確なデータでトレーニングされ、モデルの精度が向上します。

• 効率性の向上

ビジネスプロセスが複数のユーザーを伴う場合、たとえば複数のステークホルダー、政府機関、企業など、取引の承認プロセスが複雑になることがあります。ブロックチェーンとスマートコントラクトを使用することで、DAO（分散型自律組織）や分散型自律エージェントが自動的にデータや資産の転送を検証することができます。これにより、取引が迅速に効率的に行われるようになります。

AIにおけるブロックチェーンの分類

このセクションでは、AIアプリケーションで使用されるブロックチェーン技術のいくつかの重要な概念について説明します。

分散型AIアプリケーション

現在のAIアプリケーションは一般的に、さまざまな計画、検索、最適化、学習、知識の回復・管理戦略を使用して、自律的に情報に基づいた決定を下します。しかし、AIアプリケーションを分散化することは、複数の理由により困難なタスクです。

• オートノミック・コンピューティング

AIアプリケーションの主な目的の一つは、部分的または完全に自律的な操作を可能にすることです。ここで、多くのインテリジェントエージェントまたは小さなコンピュータープログラムが、ローカル環境を感知・分析し、内部状態を保持し、指定されたアクションを実行します。

• 最適化

AIアプリケーションの主な特徴の一つは、最も効率的で効果的な決定を下す能力です。最適化手法は、可能な解のセットの中から最適な解を見つけることを目的とします。分散型最適化は、効率とパフォーマンスの向上につながります。

• 計画

AIアプリケーションは、複雑な問題を解決するために他のアプリケーションやシステムと協力するために、計画戦略を使用します。計画戦略は、AIモデルの堅牢性と効率性を維持する上で重要な役割を果たします。ブロックチェーンを使用した計画戦略は、不変で重要な戦略の作成につながります。

• 知識の発見と知識管理

AIアプリケーションは大量のデータを使用することで知られており、中央集権的なデータ処理システムに依存しています。分散化を使用することで、関与するすべてのステークホルダーのニーズを考慮して、パーソナライズされた知識パターンを提供することができます。

• 学習

AIアプリケーションの核心にあるのは、知識の発見と自動化プロセスを可能にする学習アルゴリズムです。さまざまな種類の学習アルゴリズムがあり、監督学習、非監督学習、半教師あり学習、強化学習、アンサンブル学習、深層学習モデルなど、さまざまな機械学習問題を解決するために使用されます。分散型学習モデルを使用することで、ローカルインテリジェンスをサポートする高度に自律的な学習システムを作成することができます。

分散型AI操作

AIモデルとアルゴリズムは、情報に基づいた決定を下すために大量のデータを使用してトレーニング・テスト・検証します。しかし、中央集権的なデータ保管ソリューションを使用することで、ユーザーのプライバシーを保護する高度に安全なAIアプリケーションを開発することが大きな障害となります。以下は、AIアプリケーションで使用できるいくつかのトップレベルのブロックチェーン実装です。

• 分散型ストレージ

中央集権的なデータ保管ソリューションは、セキュリティとプライバシーの観点から見ると、高い脆弱性があります。ブロックチェーンは、参加するアプリケーションやネットワーク全体で、ノードごとにクライアント中心の暗号化されたデータベースのコピーを保持する、分散型かつ暗号的に安全なストレージソリューションを提供します。クライアントは、必要に応じてデータを使用してマイニングすることができます。

分散型データストレージソリューションで使用される最も一般的な2つのストレージ手法は、シャーディングとスウォーミングです。シャーディングは、データベースの論理パーティションを作成するプロセスです。ここで、各パーティションは一意のキーが割り当てられ、パーティションにアクセスするために使用されます。一方、スウォーミングは、ネットワーク内の複数のノードからの並列データアクセスを可能にする、スウォームを使用する方法です。シャードは、ネットワーク内のノードのグループによってサポートされる、集めたストレージを形成するためにグループ化されます。分散型ストレージソリューションを使用することで、ストレージの信頼性と拡張性が向上する可能性があります。新しく登場している分散型ストレージソリューションには、Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFSなどがあります。

データ管理は、AIアプリケーションを開発する上で重要な要素の一つです。中央集権的なデータ管理方法は、データの複製率が高く、データの変更があってもデータの複製が繰り返し行われるため、非効率的です。分散型データ管理方法は、データの空間的および時間的属性を考慮して、ネットワークのノードレベルで展開するように設計されています。また、データの起源とセキュリティを維持するために、分散型管理スキームはメタデータをブロックチェーンに配置することができます。

AIアプリケーションのためのブロックチェーンの種類

ブロックチェーン技術は、2つのカテゴリに分類できます：パーミッション付きで、承認されたユーザーのみがブロックチェーンアプリケーションにアクセスできます。クラウドベース、コンソーシアム、プライベート設定で、パーミッションなしで、誰でもパブリックにシステムにアクセスできます。

• パブリックブロックチェーン

パブリックブロックチェーンは、パーミッションなしのブロックチェーンネットワークに属し、ユーザーはブロックチェーンコードを自分のシステムにダウンロードして変更し、必要に応じて使用できます。さらに、パブリックブロックチェーンは、読み取り/書き込み操作のためにオープンソースで、誰でもアクセスできます。パブリックブロックチェーンは、セーフティとトランザクションプライバシのために、複雑なプロトコルを使用します。ユーザーのアイデンティティとトランザクションプライバシ情報は、ネットワーク上の偽名と匿名データを使用して管理されます。データと資産の転送のために、各パブリックブロックチェーンネットワークは、ネイティブトークン、つまり価値ポインターまたは暗号通貨を使用します。

• プライベートブロックチェーン

パブリックブロックチェーンとは異なり、プライベートブロックチェーンネットワークは、単一の組織によって管理されるパーミッション付きシステムです。プライベートブロックチェーンは、参加者が常にネットワーク内で既知であり、ネットワークでの読み取り/書き込み操作の事前承認がある、パーミッションなしのシステムとして設計されています。プライベートブロックチェーンは、参加者のアイデンティティが既知であるため、より高い効率性を提供します。複雑なアルゴリズムと数学的操作の必要性が排除されるためです。さらに、プライベートブロックチェーンネットワークは、ネットワーク内で任意の種類の資産、価値、またはネイティブデータを転送できます。

プライベートブロックチェーンネットワークでは、取引と資産転送の承認は、マルチパーティコンセンサスアルゴリズムまたは投票によって行われ、高速な取引と低エネルギー消費を可能にします。驚くべきことに、プライベートブロックチェーンネットワークでの平均取引承認時間は1秒未満です。

• コンソーシアムブロックチェーン

コンソーシアムブロックチェーン、またはフェデレーテッドブロックチェーンは、組織のグループによって運営され、通常、これらの組織は共通の利益に基づいて形成されます。コンソーシアムブロックチェーンは、政府機関、銀行、プライベートブロックチェーン企業によって提供されることがよくあります。

プライベートブロックチェーンと同様に、コンソーシアムブロックチェーンネットワークは、パーミッション付きシステムとして動作します。ただし、ネットワーク上の少数のユーザーが読み取り/書き込みの特権を持っているのに対し、すべてのユーザーがネットワーク上で読み取りアクセスを持っています。一般的に、コンソーシアムブロックチェーンネットワークでは、ネットワーク上でデータを書き込むことができるのは、ネットワーク上の少数のユーザーだけです。

AIアプリケーションのための分散型インフラストラクチャ

ブロックチェーンアーキテクチャは、開発者によって、ハッシュ戦略とリンクされたリストのデータ構造の組み合わせを使用して、従来、線形インフラストラクチャとして設計されていました。ただし、最近、開発者は、キュー情報とグラフ理論を使用して、非線形インフラストラクチャを開発し、大規模なデータとリアルタイムのAIベースのアプリケーションの要件を満たしています。

ブロックチェーンを使用したAIアプリケーション

AIを使用した分散型データストレージとデータ管理

AIとブロックチェーンを組み合わせることで、さまざまな技術革新の相互作用をサポートする安定したシステムを開発することができます。さらに、安全で信頼できるデータ管理、データ転送、データストレージのプラットフォームを提供します。以下の図は、医療業界向けのブロックチェーンとAIの統合機能を示しています。分析、診断、医療の発見と報告の検証、重要な意思決定など、さまざまな段階が含まれます。

近年、AIと機械学習業界では、大量のデータを処理し、アルゴリズムとモデルの計算能力を指数関数的に増大させ、接続されたシステムとアプリケーションのユーザー受け入れを高めることが、主な焦点となっています。人工ニューラルネットワークは、トレーニングのために大量のデータと計算能力を必要とするため、大規模なデータセンターを構築して大量のデータセットを取得することが不可欠です。監査プロセス中に、ブロックチェーンネットワークを使用してデータとクエリ情報を安全に保管することができます。さらに、AIとブロックチェーンの統合により、不変で堅牢で分散されたコンセンサスメカニズムが提供されます。

AIのための分散型インフラストラクチャ

ブロックチェーンネットワークインフラストラクチャの導入により、従来の分散アーキテクチャに3つの新しい特性が追加されました。データと資産の分散型および共有コントロール、ネイティブ資産交換、不変の監査証跡。ブロックチェーンインフラストラクチャがAI技術と組み合わせられると、ユーザーに新しいデータモデルが提供され、AIモデルとトレーニングデータの分散型コントロールが可能になり、データの信頼性が高まります。高品質のデータモデルを生成するには、AIモデルは大量のデータにアクセスする必要があります。これは、ブロックチェーンネットワークによって提供されます。

分散型ネットワークであるIPFSとEthereumは、データストレージと大量の計算リソースを提供することができます。したがって、高いプライバシーのレベルで、改ざんできないレコードを提供します。ChainIntelなどのオープンソース分散型AIプラットフォームは、大企業によるAIサービスの一元化を排除することを目的としています。

分散型AIアプリケーション

集団的意思決定と分散型インテリジェンスには、多くの応用があります。たとえば、以下の図は、農業の収穫量を向上させるために、ブロックチェーン、IoT、AIを組み合わせることの特徴と利点を示しています。IoTセンサーは、土壌の栄養レベルを監視し、作物の成長を時間の経過とともに追跡するために画像をキャプチャすることができます。AIは、IoTセンサーから受信したデータを使用して、さまざまな条件を予測する分析を提供することができます。ブロックチェーンの使用により、ネットワーク上のすべてのユーザーが取引にアクセスできるため、ロジスティクスに費やされる時間が短縮されます。

上の図は、ブロックチェーンを使用した自律的な知能探査システムを海底で使用するシナリオを示しています。

上の図は、ブロックチェーンとAIを金融および銀行分野で使用する方法、およびこれらの技術が金融システムの効率、安全性、セキュリティを向上させる方法を示しています。

結論

この記事では、AIにおけるブロックチェーンの応用と使用例について概要を提供しました。記事では、分散型ストレージとブロックチェーンがAIの課題を解決する鍵となる可能性についても説明しました。さらに、AIにおけるブロックチェーンの分類、関連技術、ブロックチェーンの実装の比較、分散型AI操作、プロトコルについて説明しました。最後に、AIにおけるブロックチェーンのさまざまな応用について説明しました。

まとめると、AI業界でユーザーのプライバシー、セキュアなオラクル、スマートコントラクトのセキュリティ、コンセンサスプロトコル、標準化、ガバナンスに関連する既存の問題を解決するためのブロックチェーンの実装は、多大な潜在性を持っています。