ブロックチェーンとAIの総合的レビュー

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的イノベーションの2つです。

• 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、データや情報を分散化されたかつ信頼できる方法で安全に保管します。

最近、科学者たちは、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用途を探究し始めました。この記事では、ブロックチェーンをAIと統合する方法、つまり「分散化AI」と呼ばれる概念の概要を提供します。詳しく見てみましょう。

分散化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ているイノベーションの1つとなり、他の分野での応用が始まると勢いを増しました。2008年の誕生以来、ブロックチェーンはデータや情報の保管や交換方法、取引の追跡や自動化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になる点の1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、全取引の連鎖ブロックの完全な台帳の複製を保持するマイニングノードが各取引を検証することで、同期された、安全で、共有されたタイムスタンプ付きのレコードが作成され、変更することができないという点です。結果として、ブロックチェーンは、ネットワーク上のユーザー間の取引ややりとりを検証・管理する中央当局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、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イノベーションにより、技術業界は大量のデータを生成・蓄積しており、これがAIの隆盛に大きく貢献しています。AIシステムは、効果的に・効率的に動作するために、大量のデータを使用してディープラーニングやマシーンラーニングの実践を行い、さまざまな分析を実行します。

現在でも、多くのマシーンラーニングやディープラーニングの手法は、中央集権的なモデルに依存しており、特定のモデルをトレーニングデータに対してトレーニングし、検証またはトレーニングデータセットを使用して学習を検証します。AIモデルを効果的にトレーニングするためには、大量のデータが必要であり、これが、大手テクノロジー企業や開発チームが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蓄積する理由です。

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。データが中央集権的に保管されていると、データの改ざんやデータの破損の可能性が増えます。さらに、大量のデータを扱う場合、データソースの真正性や出典が保証されていないため、モデルが誤ってトレーニングされる可能性があり、望ましくない、不正確で、場合によっては危険な結果につながる可能性があります。

AIモデル用のデータ保管の課題が、AIでブロックチェーンを使用する理由であり、分散化AIの開発の理由です。分散化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ことを可能にすることです。このデータは、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上で分散化された方法で保管・取引されます。

AIモデルは大量のデータで動作することが多く、科学者たち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含まれており、ユーザーは、データの生成やアクセス、意思決定に関与する参加者間の取引を管理するために、ブロックチェーンネットワークをプログラムできます。ブロックチェーンのスマートコントラクトに基づく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学習し、適応し、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・妥当性が保証された、正確で信頼できる決定や結果を生成できます。

ブロックチェーンが人工知能を変革する方法

人工知能とブロックチェーンの技術システムを組み合わせることで、両技術の短所を効率的に解決できます。ブロックチェーンは、暗号的に署名された方法でデータを保管・伝達する分散化台帳として機能し、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、ブロックチェーンのスマートコントラクトを使用して決定を下すマシーンラーニングアルゴリズムの結果を争うことはできません。ブロックチェーンネットワークとAI技術を組み合わせることで、非常に機密的なデータを収集・処理・利用するための、分散化された、不変の、安全なシステムを作成できます。ブロックチェーンとAIの使用によるセキュリティと安全性は、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を持つことができます。

さらに、AIとブロックチェーンを統合することで得られる主な利点は以下のとおりです。

• データのセキュリティの向上

ブロックチェーンの人気の理由の1つは、Web上で情報を非常に安全に保管する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方法を提供し、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に保管することで、AIモデルは機密的なデータで動作できるようになり、より正確で信頼できる情報が得られます。

• 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、中央当局の必要性を排除するための分散化された、分散された解決策を提供します。中央当局を排除することで、ロボットは内部で問題を議論し、問題について投票し、多数決によって結論を出します。

• ロボットの決定に対する信頼の向上

ブロックチェーンは、変更不可能な方法でデータを保管するため、トレーニングプロセス全体でデータの品質が保証されます。結果として、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（例：複数の株主や利害関係者、政府機関、企業など）、そのプロセスは、ビジネストランザクションの多数の承認が必要になるため、非効率的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）が自動的に、利害関係者間のデータまたは資産の転送を効率的に、迅速に検証できます。

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ブロックチェーン技術を適用する際に使用される主要な概念について説明します。これらの概念は、以下の図に示されています。

分散化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、情報に基づいた決定を実行するために、自律的に動作します。しかし、AIアプリケーションを分散化することは、多くの理由により困難で課題的なタスクです。

• 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要な目標の1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、多くの知能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、内部状態を維持し、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要な特徴の1つは、最も効果的で効率的な決定を下す潜在能力です。すべての可能な解の中から、理想的な解のセットをフィルタリングすることで、これは可能になります。これは、AIアルゴリズムとモデルの最適化によるものです。最適化テクニックは、システムレベルとアプリケーションレベルの目標に応じて、制約付きまたは制約なしの環境で、問題に対する最良の解を見つけることを目指しています。分散化された最適化は、効率性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、他のアプリケーションやシステムと協調して、複雑な問題を新しいまたは課題的な環境で解決するために、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計画戦略に使用することで、不変で重要な戦略を、ミッションクリティカルシステムや戦略的アプリケーションに使用できるようになります。

• 知識の発見と知識管理

AIアプリケーションは、大量のデータで動作することで知られています。また、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、知識の発見と知識管理プロセスは、関与するすべての利害関係者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できるようになります。

• 学習

AIアプリケーションの核となるのは、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（教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、アンサンブル学習、ディープラーニングモデルなど）が存在し、さまざまなマシーンラーニングの問題を解決します。分散化された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が実現可能になります。

分散化AI操作

AIモデルとアルゴリズムは、より良い決定を下すために、大量のデータでトレーニング、テスト、検証を行います。しかし、中央集権的なデータ保管ソリューション（データセンター、クラウド、クラスターなど）を使用することは、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上で、大きな障害となります。以下は、多くのAIアプリケーションで採用できる、ブロックチェーンのトップ実装です。

• 分散化ストレージ

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面で脆弱です。これらのデータ保管ソリューションには、ユーザーの個人データ、位置情報、健康記録、活動、金融情報などが含まれます。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、分散化された、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。分散化されたデータ保管ソリューションでは、各ノードが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し、データの可用性をクライアントに保証します。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できます。

分散化されたデータ保管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、各パーティションに一意のキーを割り当てて、データベースの論理パーティション（「シャード」）を作成するプロセスです。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。AIアプリケーションの待ち時間を短縮し、よりスムーズなパフォーマンスを実現します。シャードはまとめて収集されたストレージを形成し、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、スウォームの形で提供されます。

分散化された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スケーラビリティが向上します。これは、分散化されたストレージソリューションによって提供されるマルチパーティ地理的分散によるものです。分散化されたストレージソリューションの例として、Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFSなどがあります。

• データ管理

AIアプリケーションを開発する上で、正確で関連性の高い、完全なデータセットを信頼できるデータソースから収集することが重要です。従来、AIアプリケーションやアルゴリズムは、データセグメンテーション、データフィルタリング、コンテンツ認識データストレージなどの中央集権的なデータ管理方法を使用してきました。これらの方法は、ネットワーク内のすべてのノードで実行されます。ブロックチェーンネットワークで提供される分散化されたデータ保管と比較すると、中央集権的なデータ管理は、データの複製率が高くなる（データにわずかな変更が加えられただけで）、同様のデータセットを繰り返し転送する必要性が高くなるため、非効率的です。

一方、分散化されたデータ管理方法は、ネットワーク内のノードレベルで、データの空間的および時間的属性を考慮して設計されています。さらに、データの出典とセキュリティを維持するために、分散化された管理スキームは、メタデータをブロックチェーンに置くことができます。

AIアプリケーションのブロックチェーンタイプ

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（許可されたユーザーのみがクラウドベース、コンソーシアム、またはプライベート設定での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）とパーミッションネス（誰でもインターネットを使用してシステムに公開アクセスできます）。

• 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、パーミッションネスのブロックチェーンネットワークのカテゴリに属し、ユーザーはブロックチェーンコードを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、読み取りと書き込み操作に対してオープンソースで、簡単にアクセスできます。パブリックブロックチェーンは誰でもアクセスできるため、安全性と取引のプライバシ情報の保護のために、複雑なプロトコルを使用します。ネットワーク上のユーザーのアイデンティティ情報は、匿名性のあるデータを使用して管理されます。データや資産の転送には、各パブリックブロックチェーンネットワークでネイティブトークン（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、1つの組織によって管理されるパーミッションシステムです。これらは、ネットワーク内のユーザーまたは参加者が常に既知であり、ネットワークでの読み取りと書き込み操作に対して事前に承認されている、パーミッションネス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、アイデンティティが既知であり、ネットワークの事前の承認済み参加者であるため、より高い効率性を提供します。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資産、価値、または固有のデータを転送できます。

パブリックブロックチェーンネットワークと同様に、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、マルチパーティー合意アルゴリズムまたは投票によって行われ、これにより取引が速くなり、エネルギー消費が低くなります。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取引承認の平均時間は1秒未満です。

• コンソーシアムブロックチェーンネットワーク

コンソーシアムブロックチェーン（連邦ブロックチェーンとも呼ばれる）は、組織のグループによって運営され、グループは通常、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ネットワークは、政府機関、銀行、プライベートブロックチェーン企業などによって提供されます。

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、パーミッションシステムとして運営されます。ただし、ネットワーク上のいくつかのユーザーは、読み取りと書き込みの両方の特権を持ちます。一般的に、ネットワーク上のすべてのユーザーは読み取りアクセス権を持っていますが、データをネットワークに書き込むことができるのは、限られた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化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、従来、開発者によって、ハッシュ戦略とリンクドリストデータ構造の組み合わせを使用して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構築し、大規模なデータと、リアルタイムのAIベースアプリケーションの要件に対応できるようにしています。

ブロックチェーンを使用したAIアプリケーション

AIを使用した分散化データストレージとデータ管理

ブロックチェーンとAIを組み合わせることで、さまざまな技術イノベーション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可能になり、セキュアで安全なデータ管理、データ転送、データストレージのプラットフォームが提供されます。以下の図は、ブロックチェーンとAI技術の統合機能を、分析、診断、医療の発見と報告の検証、重要な意思決定などの段階で医療業界に示しています。

近年、AIとML業界では、大量のデータを扱い、アルゴリズムとモデルの計算能力を指数関数的に増やし、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最優先事項となっています。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、強力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保管することで、セキュリティとプライバシーのレベルを高めることができます。さらに、AIとブロックチェーン技術の統合により、不変で堅牢で分散化されたコンセンサスメカニズムが提供されます。

AIのための分散化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。分散化されたデータと資産の共同管理、ネイティブ資産交換、不変の監査証跡です。ブロックチェーンインフラストラクチャをAI技術と組み合わせると、ユーザーは新しいデータモデルを提供され、AIモデルとトレーニングデータの共同管理が可能になり、データの信頼性が高まります。より優れた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。

分散化されたネットワークであるIPFSやEthereumは、データストレージと大量の計算リソースをそれぞれ処理できるため、改ざん不可能なレコードを高レベルのプライバシで提供します。ChainIntelのようなオープンソースの分散化AIプラットフォームは、大企業によるAIサービスへの独占を排除することを目的としています。

分散化AIアプリケーション

集団的意思決定と分散化された知能は、多くの応用分野を持っています。以下の図は、農業分野での生産性を向上させるために、ブロックチェーン、IoT、AI技術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できます。AIは、IoTセンサーから得られたデータを使用して、予測分析を実行し、農家がさまざまな条件を監視できるようにします。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を確認できるようになり、物流に費やされる時間が短縮されます。

上の画像は、ブロックチェーンベースのシステムを使用した海底の自動化された知能探査を示しています。

上の画像は、ブロックチェーンとAIを金融および銀行分野で使用し、ブロックチェーンとAIが金融システムの効率性、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用途について説明しました。記事では、分散化されたストレージ、ブロックチェーンがAIの課題を解決するための鍵となる可能性について概要を提供しています。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（ブロックチェーンの種類とインフラストラクチャ、分散化されたAI操作、プロトコルなど）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におけるブロックチェーンの実装は、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可能性があります。