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인공지능과 블록체인은 최근 가장 혁신적인 기술 발전 중 두 가지로 부상했습니다.
- 인공지능 (AI): 기계와 컴퓨터가 인간의 사고와 의사 결정 과정을 모방할 수 있도록 합니다.
- 블록체인: 분산되고 불변의 원장으로 데이터와 정보를 분산되고 신뢰할 수 있는 방식으로 안전하게 저장합니다.
최근 과학자들은 다양한 분야에서 이러한 기술의 잠재적인 응용 프로그램을 탐구하기 시작했습니다. 이 기사에서는 블록체인이 인공지능과 어떻게 통합될 수 있는지, 즉 “분산 인공지능”이라고 불리는 개념에 대한 개요를 제공하겠습니다. 자세히 살펴보겠습니다.
분산 인공지능: 인공지능에서 블록체인 소개
過去 10年 동안 블록체인은 가장 화제가 된 혁신 중 하나였으며, 다른 분야에서 적용되기 시작하면서 그势가 점점 더 강해졌습니다. 2008년에 처음 등장한 이후로 블록체인은 데이터나 정보를 저장하거나 교환하는 방식과 거래를 추적하거나 자동화하는 방식을 혁신할 수 있는 파괴적인 기술로 부상했습니다.
블록체인의 가장 많이 논의되는 점 중 하나는 블록체인 거래는 모두 암호학적으로 서명되며, 전체 원장의 복제본을 보유한 채굴 노드가 각 거래를 검증하여 동기화된, 안전하고 공유된 타임스탬프가 생성되고, 이는 변경할 수 없다는 것입니다. 결과적으로 블록체인은 사용자 간의 거래 및 상호 작용을 검증하고 관리하기 위해 중앙 당국의 필요성을 제거하는 효과적인 옵션이 될 수 있습니다.
계속해서, 기술 산업은 IoT 기기, 스마트폰, 소셜 미디어, 웹 애플리케이션과 같은 기술 혁신으로 인해大量의 데이터를 생성하고 있습니다. 인공지능 시스템은 효율적으로 작동하기 위해 대량의 데이터를 사용하여 다양한 분석을 수행하기 위해 깊은 학습과 기계 학습 기법을 사용합니다.
오늘날에도 기계 학습과 깊은 학습 기술은 대부분 중앙 집중식 모델에 의존하여 서버 그룹을 특정 모델에 대해 훈련시키고, 검증 또는 훈련 데이터 세트를 사용하여 학습을 검증합니다. 인공지능 모델을 효과적으로 훈련시키기 위한 높은 요구는 주요 기술 기업과 개발 팀이 최상의 결과와 성능을 위해 모델을 훈련시키기 위해大量의 데이터를 저장하는 이유입니다.
현재 대부분의 인공지능 모델과 기법은 중앙 집중식입니다. 중앙 집중화는 인공지능 산업에 많은 성공을 가져왔지만, 인공지능 모델을 위한 중앙 집중식 데이터 저장에는重大한 단점이 있습니다. 데이터가 중앙 집중식으로 저장되면 데이터 조작 또는 데이터 손상 가능성이 증가하며, 중앙 집중식 데이터 저장소는 항상 악성 코드와 사이버 공격의 대상이 됩니다. 또한大量의 데이터를 다룰 때, 데이터 소스의 진위성과 출처가 보장되지 않아 모델의 오류 훈련이 발생할 수 있으며, 이는 원치 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
인공지능 모델을 위한 데이터 저장의 도전은 블록체인을 인공지능에 사용하고 분산 인공지능을 개발하는 주요 이유입니다. 분산 인공지능의 주요 목표는 외부 제3자 리소스를 사용하지 않고 분산 또는 분산 방식으로 블록체인 네트워크에 저장되고 거래된 디지털로 서명된, 보안 및 신뢰할 수 있는 공유 데이터를 사용하여 의사 결정 또는 분석을 수행하는 프로세스를 가능하게 하는 것입니다.
인공지능 모델은大量의 데이터와 함께 작동하는 것으로 알려져 있으며, 과학자들은 이미 블록체인을 데이터 저장의 미래로 예측했습니다. 또한 블록체인은 스마트 계약을 허용하여 사용자가 데이터 생성 또는 액세스와 의사 결정에 참여하는 참가자 간의 거래를 관리하기 위해 블록체인 네트워크를 프로그래밍할 수 있습니다. 블록체인 스마트 계약을 기반으로 하는 자율 응용 프로그램과 기계는 시간이 지남에 따라 학습하고 적응할 수 있으며, 블록체인 네트워크의 채굴 노드에 의해 검증되고 유효한 정확하고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
블록체인이 인공지능을 어떻게 혁신할 수 있는가?
인공지능과 블록체인 기술을 결합하여 두 기술 시스템의 여러 단점을 효율적으로 해결할 수 있습니다. 블록체인은 데이터를 암호학적으로 서명된 방법으로 저장하고 전송하는 분산 원장으로 작동하며, 네트워크의 채굴 노드가 검증합니다. 블록체인은 데이터를 높은 내구성과 무결성으로 저장하여 데이터를 篡改할 수 없게 만듭니다. 이것이 기계 학습 알고리즘이 블록체인 스마트 계약을 사용하여 결정을 내릴 때 결과가 논쟁의 여지가 없고 신뢰할 수 있는 이유입니다. 블록체인 네트워크를 인공지능 기술과 함께 사용하면高度로 민감한 데이터를 수집, 처리 및 인공지능 기반 응용 프로그램에 의해 사용할 수 있는 분산, 불변 및 보안 시스템을 만들 수 있습니다. 블록체인을 인공지능에 사용함으로써 제공되는 보안과 안전은 특히 의료 및 금융과 같은 더욱 민감한 산업을 포함한 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 응용 프로그램을 가질 수 있습니다.
계속해서, 인공지능과 블록체인을 통합하는 몇 가지 주요 이점이 있습니다.
- 데이터 보안 강화
블록체인의 엄청난 인기에 대한 주요 이유 중 하나는 웹에서 정보를 매우 안전하고 보안된 방법으로 저장할 수 있는 대안을 제공한다는 것입니다. 블록체인은 디스크에 민감한 정보를 저장하는 대신 디지털로 서명된 데이터를 저장할 수 있으며, 이는 개인 키를 사용하여만 액세스할 수 있습니다. 따라서 인공지능 알고리즘에 대한 데이터를 블록체인에 저장하면 인공지능 모델이 민감한 데이터와 함께 작동할 수 있도록 하여更加 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.
- 집단 의사 결정
기술 생태계에서 참여하는 응용 프로그램이나 도구는 최대 효율성을 달성하기 위해 서로 협력해야 합니다. 블록체인 시스템은 중앙 당국의 필요성을 대체할 수 있는 분산 및 분산 솔루션을 제공합니다. 중앙 당국의 제거는 로봇이 내부적으로 문제를 논의하고, 문제에 대해 투표하고, 다수결로 결정을 내릴 수 있도록 허용합니다.
- 로봇의 결정에 대한 신뢰도 향상
블록체인은 데이터를 매우 안전한 방법으로 저장하며, 이는 데이터의 품질을 훈련 과정 전체에서 보장합니다. 결과적으로 모델은 매우 정확한 데이터에 대해 훈련되어 모델의 정확도를 향상시킵니다.
- 효율성 향상
다중 사용자(다중 주주 또는 이해 관계자, 정부 기관, 기업 등)를 포함하는 비즈니스 프로세스는 일반적으로 여러 번의 비즈니스 거래 승인을 필요로 하기 때문에 비효율적입니다. 블록체인과 스마트 계약을 사용하면 DAO(Decentralized Autonomous Organization) 또는 분산 자율 에이전트를 활성화하여 다양한 이해 관계자 간의 데이터 또는 자산 전송을 자동으로, 효율적으로, 빠르게 검증할 수 있습니다.
인공지능에서 블록체인의 분류
이 섹션에서는 인공지능 애플리케이션에 대한 블록체인 기술의 적용에서 사용되는 몇 가지 주요 개념에 대해 논의하겠습니다.
분산 인공지능 애플리케이션
현재 인공지능 애플리케이션은 일반적으로 다양한 계획, 검색, 최적화, 학습, 지식 회복 및 관리 전략을 사용하여 정보에 기반한 결정을 내리는 자율적인 방식으로 작동합니다. 그러나 인공지능 애플리케이션을 분산하는 것은 여러 가지 이유로 어려운 작업입니다.
- 자율 컴퓨팅
인공지능 애플리케이션의 주요 목표 중 하나는 부분적으로 또는 완전히 자율적인 작동을 가능하게 하는 것입니다. 여기서 여러 지능 에이전트 또는 작은 컴퓨터 프로그램이 로컬 환경을 인식하고 분석하며, 내부 상태를 유지하며, 지정된 작업을 수행합니다.
- 최적화
인공지능 애플리케이션의 주요 기능 중 하나는 모든 가능한 솔루션 중에서 가장 효과적이고 효율적인 결정을 내리는 것입니다. 최적화 기술은 제약된 또는 제약되지 않은 환경에서 문제를 해결하는 최고의 솔루션을 찾는 것을 목표로 합니다. 분산 최적화는 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 계획
인공지능 애플리케이션은 다른 애플리케이션 및 시스템과 협력하여 복잡한 문제를 해결하기 위해 계획 전략을 사용합니다. 계획 전략은 인공지능 모델의 내구성과 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 블록체인을 계획 전략에 사용하면 더 불변하고 중요한 전략을 개발할 수 있습니다.
- 지식 발견 및 지식 관리
인공지능 애플리케이션은大量의 데이터와 함께 작동하는 것으로 알려져 있으며, 중앙 집중식 데이터 처리 시스템에 의존합니다. 분산화를 사용하면 모든 이해 관계자의 요구를 고려하여 개인화된 지식 패턴을 제공할 수 있습니다.
- 학습
인공지능 애플리케이션의 핵심에는 지식 발견 및 자동화 프로세스를 가능하게 하는 학습 알고리즘이 있습니다. 여기에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습, 앙상블, 깊은 학습 모델 등이 포함됩니다. 분산 학습 모델을 사용하면 다양한 인공지능 시스템의 로컬 지능을 지원하는 고도로 자율적인 학습 시스템을 개발할 수 있습니다.
분산 인공지능 작동
인공지능 모델과 알고리즘은 더 나은 결정과 더 다양한 결정력을 내기 위해大量의 데이터에 대해 훈련, 테스트 및 검증됩니다. 그러나 중앙 집중식 데이터 저장 솔루션(데이터 센터, 클라우드, 클러스터 등)을 사용하면 사용자 개인 정보를 보호하는高度로 안전한 인공지능 애플리케이션을 개발하는 데重大한 장벽이 됩니다.
- 분산 저장
중앙 집중식 데이터 저장 솔루션은 보안과 개인 정보 보호에 취약하며, 사용자의 개인 및 민감한 데이터(위치, 건강 기록, 활동, 금융 정보 등)를 포함합니다. 블록체인은 참여하는 애플리케이션 및 네트워크에 걸쳐 암호학적으로 안전한 저장 솔루션을 제공합니다. 분산 데이터 저장 솔루션은 각 노드가 클라이언트 중심의 암호화된 데이터베이스의 복제본을 유지하여 클라이언트에게 데이터를 제공합니다.
분산 데이터 저장 솔루션에서 사용되는 두 가지 일반적인 저장 기술은 샤딩과 스와밍입니다. 샤딩은 각 파티션이 고유한 키를 할당받는 “샤드”로 데이터베이스를 논리적으로 분할하는 프로세스입니다. 스와밍은 “스와ーム”을 사용하여 네트워크의 여러 노드에서 병렬로 데이터에 액세스하여 인공지능 애플리케이션의 대기 시간을 줄이고, 더 효율적이고 매끄러운 성능을 제공합니다. 샤드는 네트워크의 노드 그룹에 의해 지원되는 스와ーム으로 그룹화되어 집합 저장소가 형성됩니다.
분산 저장 솔루션을 사용하면 저장의 신뢰성과 확장성이 향상됩니다. 일부 새로운 분산 저장 솔루션에는 Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS 등이 있습니다.
- 데이터 관리
인공지능 애플리케이션을 개발하는 주요 요구 사항 중 하나는 정확하고 관련성이 높으며 완전한 데이터 세트를 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서 수집할 수 있도록 데이터를 관리하는 것입니다. 전통적으로 인공지능 애플리케이션과 알고리즘은 데이터 분할, 데이터 필터링, 콘텐츠 인식 데이터 저장과 같은 중앙 집중식 데이터 관리 방법을 네트워크의 모든 노드에서 수행합니다.
반면에 블록체인 네트워크에서 제공되는 분산 데이터 관리 방법은 네트워크의 노드 수준에서 공간 및 시간 속성을 고려하여 배포되도록 설계되었습니다. 또한 데이터의 기원과 보안을 유지하기 위해 분산 관리 계획은 메타데이터를 블록체인에 넣을 수 있습니다.
인공지능 애플리케이션을 위한 블록체인 유형
블록체인 기술은 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 허가된 것은 클라우드 기반, 컨소시엄 또는 사내 설정에서만 허가된 사용자만 블록체인 애플리케이션에 액세스할 수 있으며, 허가되지 않은 것은 인터넷을 사용하여 공개적으로 시스템에 액세스할 수 있습니다.
- 공개 블록체인
공개 블록체인은 허가되지 않은 블록체인 네트워크의 범주에 속합니다. 여기서 사용자는 코드를 시스템에 다운로드하고, 코드를 수정하고, 자신의 필요와 요구 사항에 따라 코드를 사용할 수 있습니다. 또한 공개 블록체인은 일반적으로 읽기 및 쓰기 작업을 위해 오픈 소스이며, 쉽게 액세스할 수 있습니다. 공개 블록체인이 모든 사람이 액세스할 수 있기 때문에 이러한 시스템은 보안과 거래 개인 정보를 관리하기 위해 복잡한 프로토콜을 사용합니다.
- 사내 블록체인
공개 블록체인과 달리 사내 블록체인 네트워크는 허가된 시스템으로, 단일 조직에서 관리되며, 허가된 시스템으로 설계되었습니다. 여기서 네트워크의 사용자 또는 참가자는 항상 알려져 있으며, 네트워크에서 읽기 및 쓰기 작업에 대한 사전 승인이 있습니다. 사내 블록체인은 사용자의 신원이 알려져 있으며, 사전 승인된 참가자이기 때문에 더 높은 효율성을 제공합니다.
공개 블록체인 네트워크와 마찬가지로 사내 블록체인 네트워크에서도 다자간 합의 알고리즘 또는 투표를 통해 거래와 자산 전송이 승인됩니다. 이는 빠른 거래를 가능하게 하며, 에너지 소비도 낮습니다. 놀랍게도 사내 블록체인 네트워크의 평균 거래 승인 시간은 1초 미만입니다.
- 컨소시엄 블록체인 네트워크
컨소시엄 블록체인, 즉 연합 블록체인은 일반적으로 공통의 관심사를 공유하는 조직 그룹에 의해 운영됩니다. 컨소시엄 블록체인 네트워크는 일반적으로 정부 기관 및 기관, 은행 및 일부 사내 블록체인 회사에서 제공합니다.
사내 블록체인과 마찬가지로 컨소시엄 블록체인 네트워크는 허가된 시스템으로 작동합니다. 네트워크의 일부 사용자는 읽기 및 쓰기 권한을 가지지만, 대부분의 사용자는 네트워크에서 읽기 전용 액세스 권한을 가집니다.
인공지능 애플리케이션을 위한 분산 인프라
블록체인 아키텍처는 개발자가 해싱 전략과 연결 리스트 데이터 구조의 조합을 사용하여 전통적으로 선형 인프라로 설계했습니다. 그러나 최근 개발자는 비선형 인프라를 개발하기 위해 대기열 정보와 그래프 이론을 사용하여大量의 데이터와 실시간 인공지능 기반 애플리케이션의 요구 사항을 처리하기 시작했습니다.
블록체인 기반 인공지능 애플리케이션
인공지능을 위한 분산 데이터 저장 및 데이터 관리
블록체인을 인공지능과 함께 사용하면 다양한 기술 혁신의 상호 작용을 지원하는 안정적인 시스템을 개발할 수 있으며, 이는 보안하고 안전한 데이터 관리, 데이터 전송 및 데이터 저장을 제공합니다. 아래 그림은 의료 산업을 위한 블록체인과 인공지능 기술의 결합된 기능을 보여주며, 분석, 진단, 의료 발견 및 보고서의 검증, 임계 결정과 같은 다양한 단계를 포함합니다.
최근 몇 년 동안大量의 데이터를 다루고, 알고리즘 및 모델의 컴퓨팅 파워를 지수적으로 증가시키고, 연결된 시스템 및 애플리케이션의 사용자 수용도를 증가시키는 것이 인공지능 및 기계 학습 산업의 최우선 과제였습니다. 인공 신경망은 훈련을 위해大量의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하므로大量의 데이터 세트를 수집하기 위해 강력한 데이터 센터를 생성하는 것이 필수적입니다. 감사 프로세스 중에 블록체인 네트워크는 데이터 및 쿼리 정보를 저장할 수 있으며, 더 높은 수준의 보안 및 개인 정보 보호를 달성할 수 있습니다. 또한 인공지능과 블록체인 기술의 통합은 불변, 강력하고 분산된 합의 메커니즘을 제공할 것입니다.
인공지능을 위한 분산 인프라
블록체인 네트워크 인프라의 도입은 전통적인 분산 아키텍처에 세 가지 새로운 특성을 추가했습니다. 즉, 데이터 및 자산의 분산 및 공유 제어, 네이티브 자산 교환 및 불변 감사 트레일입니다. 블록체인 인프라가 인공지능 기술과 결합되면 사용자에게 새로운 데이터 모델을 제공하며, 인공지능 모델 및 훈련 데이터의 공유 제어를 추가하여 데이터의 신뢰성을 높입니다. 더 나은 데이터 모델을 생성하기 위해 인공지능 모델은大量의 데이터에 액세스할 수 있어야 하며, 블록체인 네트워크에서 제공됩니다.
IPFS 및 이더리움과 같은 분산 네트워크는 데이터 저장소와大量의 컴퓨팅 리소스를 처리할 수 있으며, 이는 높은 수준의 개인 정보 보호와 함께篡改할 수 없는 기록을 제공합니다. ChainIntel과 같은 오픈 소스 분산 인공지능 플랫폼은 큰 회사에 의한 인공지능 서비스의 독점을 없애는 것을 목표로 합니다.
분산 인공지능 애플리케이션
집단 의사 결정 및 분산 지능은 많은 응용 프로그램을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 아래 그림은 블록체인, IoT 및 인공지능 기술을 결합하여 농업 분야의 수확량을 증가시키는 기능 및 이점을 보여줍니다. IoT 센서는 토양의 영양 수준을 모니터링하고, 작물의 성장을 모니터링하는 데 도움이 되는 이미지를 캡처할 수 있습니다. 인공지능은 IoT 센서에서 받은 데이터를 사용하여 예측 분석을 제공하여 농부가 다양한 조건을 모니터링할 수 있도록 합니다. 블록체인의 사용으로 네트워크의 모든 사용자가 거래에 액세스할 수 있으므로 물류에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
위의 이미지에는 블록체인 기반 시스템이 사용되어 무인 자동 지능형 탐사를 위한 해저를 탐색합니다.
위의 이미지에는 금융 및 은행을 위한 블록체인과 인공지능의 사용이 보여지며, 블록체인과 인공지능이 금융 시스템의 효율성, 안전성 및 보안을 어떻게 개선할 수 있는지 보여줍니다.
결론
이 기사에서는 인공지능에서 블록체인의 적용과 사용 사례에 대해 논의했습니다. 이 기사는 분산 저장과 블록체인이 인공지능의 여러 문제를 해결하는 데 어떻게 핵심이 되는지에 대한 개요를 제공합니다. 또한 인공지능에서 블록체인의 분류와 관련 기술, 블록체인 구현의 비교(블록체인 유형 및 인프라, 분산 인공지능 작동, 프로토콜 등)에 대해 논의했습니다. 마지막으로 인공지능에서 블록체인의 다양한 응용 프로그램에 대해 논의했습니다.
요약하자면, 인공지능에 블록체인을 구현하는 것은 사용자 개인 정보, 보안 오라클, 스마트 계약 보안, 합의 프로토콜, 표준화 및 거버넌스와 관련된 인공지능 산업의 기존 문제를 해결하고 해결할 수 있는 잠재력이 있습니다.
