블록체인과 인공지능의 종합적 리뷰

인공지능과 블록체인은 최근 가장 혁신적인 기술 중 두 가지로 부상했습니다.

• 인공지능 (AI): 기계와 컴퓨터가 인간의 생각과 의사결정 과정을 모방할 수 있도록 합니다.
• 블록체인: 분산되고 변경할 수 없는 원장으로 데이터와 정보를 안전하게 저장하고 처리하는 분산된 및 신뢰할 수 있는 방식입니다.

최근 과학자들은 다양한 분야에서 이러한 기술의 잠재적인 응용을 탐구하기 시작했습니다. 이 기사에서는 블록체인이 인공지능에 어떻게 통합될 수 있는지, 즉 “분산된 인공지능”이라고 불리는 개념에 대해 간략히 살펴보겠습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

분산된 인공지능: 인공지능에서 블록체인에 대한 소개

過去의 10년 동안 블록체인은 가장 많이 논의되는 혁신 중 하나였으며, 다른 분야에서 응용이 가능해지면서 그 중요성이 증가했습니다. 2008년부터 블록체인은 데이터와 정보를 저장하고 교환하는 방식과 트랜잭션을 추적하고 자동화하는 방식을 혁신할 수 있는 파괴적인 기술로 부상했습니다.

블록체인의 가장 많이 논의되는 점 중 하나는 모든 블록체인 트랜잭션이 암호학적으로 서명되고, 네트워크의 모든 노드가 전체 원장의 복제본을 보유하고 있기 때문에 트랜잭션이 생성되면 모든 노드가 트랜잭션을 검증하여 동기화된, 안전한, 공유된 타임스탬프가 생성된다는 것입니다. 따라서 블록체인은 중앙 당국의 필요성을 제거하고 사용자 간의 트랜잭션과 상호 작용을 검증하고 관리하는 효과적인 옵션이 될 수 있습니다.

기술 산업은 IoT 장치, 스마트폰, 소셜 미디어, 웹 애플리케이션과 같은 기술 혁신 덕분에大量의 데이터를 생성하고 있으며, 이러한 데이터는 인공지능의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 인공지능 시스템은 효율적으로 작동하려면大量의 데이터가 필요하며, 이 데이터는深層 학습과 기계 학습을 사용하여 다양한 분석을 수행하는 데 사용됩니다.

현재 대부분의 기계 학습과深層 학습 기술은 중앙화된 모델을 사용하여 서버 그룹을 훈련시키고, 검증 데이터를 사용하여 학습을 검증합니다. 인공지능 모델을 효과적으로 훈련시키기 위한 높은 데이터 요구는 주요 기술 회사와 개발 팀이 최상의 성능을 얻기 위해大量의 데이터를 저장하도록 만듭니다.

대부분의 인공지능 모델과 기술은 중앙화된 방식으로 작동하며, 중앙화는 인공지능 산업에 많은 성공을 가져왔습니다. 그러나 인공지능 모델을 위한 중앙화된 데이터 저장에는重大한 단점이 있습니다. 데이터가 중앙화된 방식으로 저장되면 데이터 조작 또는 데이터 손상이 발생할 수 있으며, 중앙화된 데이터 저장은 항상 악성 코드와 사이버 공격의 위협에 노출되어 있습니다. 또한大量의 데이터를 다루는 경우 데이터 소스의 진위성과 출처를 검증하는 것이 어려울 수 있으며, 이는 모델의 잘못된 훈련으로 이어질 수 있으며, 이는 원치 않는 결과를 초래할 수 있습니다.

인공지능 모델을 위한 데이터 저장의 문제는 블록체인을 사용하여 분산된 인공지능을 개발하는 주요 이유입니다. 분산된 인공지능의 주요 목표는 블록체인 네트워크에서 분산된 방식으로 저장되고 처리되는 디지털로 서명된, 안전한, 신뢰할 수 있는 공유 데이터를 사용하여 의사결정 또는 분석을 수행하는 프로세스를 가능하게 하는 것입니다.

인공지능 모델은大量의 데이터를 사용하는 것으로 알려져 있으며, 과학자들은 이미 블록체인이 데이터 저장의 미래가 될 것이라고 예측했습니다. 또한 블록체인은 스마트 계약을 제공하여 네트워크의 참여자들이 데이터나 자산을 생성하거나 접근하는 트랜잭션을 프로그래밍할 수 있습니다. 블록체인 네트워크의 마이닝 노드는 이러한 트랜잭션을 검증하여 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

블록체인이 인공지능을 어떻게 혁신할 수 있는가?

인공지능과 블록체인 기술을 결합하면 인공지능과 블록체인 산업의 몇 가지 단점을 효율적으로 해결할 수 있습니다. 블록체인은 데이터를 암호학적으로 서명된 방식으로 저장하고 전송하는 분산 원장입니다. 블록체인 네트워크는 데이터를 높은 내구성과 무결성으로 저장하여 데이터를 篡改하는 것을 거의 불가능하게 만듭니다. 따라서 블록체인을 사용하여 인공지능 애플리케이션에서高度의 민감한 데이터를 수집, 처리, 사용할 수 있는 분산된, 변경할 수 없는, 안전한 시스템을 만들 수 있습니다.

블록체인과 인공지능을 통합하는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 보안 강화

블록체인의 주요 이유 중 하나는 매우 안전한 방법으로 웹에서 정보를 저장할 수 있다는 것입니다. 블록체인은 민감한 정보를 디스크에 저장하는 대신 디지털로 서명된 데이터를 저장할 수 있으며, 이 데이터는 개인 키를 사용하여만 접근할 수 있습니다. 따라서 블록체인을 사용하여 인공지능 알고리즘에 대한 데이터를 저장하면 인공지능 모델이 민감한 데이터를 사용하여更加 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

• 집단적 의사결정

기술 생태계에서 참여하는 애플리케이션 또는 도구는 중앙 당국의 필요성을 제거하고 로봇이 내부적으로 문제를 논의하고, 투표하고, 다수결로 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다. 중앙 당국의 필요성을 제거하면 로봇이 더 효율적으로 작동할 수 있습니다.

• 로봇의 의사결정에 대한 신뢰도 향상

블록체인은 데이터를 매우 안전한 방법으로 저장하여 데이터의 품질을 보장합니다. 따라서 모델은 높은 정확도의 데이터로 훈련되어 더욱 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

• 효율성 향상

사업 프로세스에서 여러 사용자가 참여하는 경우 중앙 당국의 승인이 필요하여 비효율적일 수 있습니다. 블록체인과 스마트 계약을 사용하면 DAO 또는 분산 자율 에이전트를 활성화하여 자산이나 데이터를 자동으로 전송할 수 있습니다.

인공지능에서 블록체인의 분류

이 섹션에서는 인공지능 애플리케이션에 대한 블록체인 기술의 몇 가지 주요 개념에 대해 논의하겠습니다.

분산된 인공지능 애플리케이션

현재의 인공지능 애플리케이션은 일반적으로 자율적으로 작동하여 다양한 계획, 검색, 최적화, 학습, 지식 회복 및 관리 전략을 사용하여 정보에 기반한 의사결정을 내립니다. 그러나 인공지능 애플리케이션을 분산하는 것은 여러 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 자신의 로컬 환경을 인식하고 분석하며, 내부 상태를 유지하며, 지정된 동작을 수행합니다.

• 최적화

인공지능 애플리케이션의 주요 특징 중 하나는 가장 효율적이고 효과적인 의사결정을 내리는 것입니다. 이는 가능한 모든 솔루션 중에서 최상의 솔루션을 찾는 최적화 알고리즘과 모델을 사용하여 달성됩니다. 분산된 최적화는 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

• 계획

인공지능 애플리케이션은 다른 애플리케이션 및 시스템과 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 계획 전략을 사용합니다. 계획 전략은 인공지능 모델의 내구성과 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 블록체인을 사용하여 계획 전략을 개발하면 임무에 중요한 시스템과 전략적인 애플리케이션을 위한更加 불변하고 중요한 전략을 개발할 수 있습니다.

• 지식 발견과 지식 관리

인공지능 애플리케이션은大量의 데이터를 사용하는 것으로 알려져 있으며, 중앙화된 데이터 처리 시스템에 의존합니다. 분산화를 사용하면 지식 발견과 지식 관리 프로세스가 모든 관련자들의 필요를 고려하여 개인화된 지식 패턴을 제공할 수 있습니다.

• 학습

인공지능 애플리케이션의 핵심에는 지식 발견과 자동화 프로세스를 가능하게 하는 학습 알고리즘이 있습니다. 여기에는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습, 앙상블,深層 학습 모델 등 다양한 종류의 학습 알고리즘이 있습니다. 분산된 학습 모델을 사용하면 높은 자율성을 지원하는 로컬 인텔리전스를 지원하는 학습 시스템을 개발할 수 있습니다.

분산된 인공지능 작동

인공지능 모델과 알고리즘은大量의 데이터를 사용하여更加 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 중앙화된 데이터 저장 솔루션은高度의 보안과 개인 정보 보호를 제공하는 인공지능 애플리케이션을 개발하는 데重大한 장애물이 됩니다. 여기에는 몇 가지 주요한 블록체인 구현이 있습니다.

• 분산 저장

중앙화된 데이터 저장 솔루션은 보안과 개인 정보 보호에 취약하며, 사용자의 개인 정보와 위치, 건강 기록, 활동, 금융 정보를 포함하는 데이터를 저장합니다. 블록체인은 네트워크의 참여 애플리케이션과 노드에서 클라이언트 중심의 암호화된 데이터베이스의 복제본을 유지하여 데이터가 항상 사용 가능하도록 하는 분산된 보안 저장 솔루션을 제공합니다.

분산된 데이터 저장 솔루션에서 사용되는 두 가지 일반적인 저장 기술은 샤딩과 스와밍입니다. 샤딩은 데이터베이스의 논리적인 파티션을 생성하여 각 파티션에 고유한 키를 할당하여 파티션에 액세스할 수 있도록 합니다. 스와밍은 여러 노드에서 병렬로 데이터에 액세스할 수 있도록 스와ーム을 사용하는 방법입니다. 이는 인공지능 애플리케이션에서 지연을 줄이고更加 효율적이고 원활한 성능을 제공할 수 있습니다.

분산된 저장 솔루션을 사용하면 저장의 신뢰성과 확장성이 향상될 수 있습니다. 일부 새로운 분산된 저장 솔루션에는 Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS 등이 있습니다.

• 데이터 관리

인공지능 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 주요 요구 사항 중 하나는 높은 정확도, 관련성, 완전성을 갖춘 데이터 세트를 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서 수집하는 것입니다. 중앙화된 데이터 관리 방법은 데이터의 중복이 높을 수 있으며, 데이터를 반복적으로 전송하는 필요성이 높을 수 있습니다. 반면에, 블록체인 네트워크를 사용하는 분산된 데이터 관리 방법은 노드 수준에서 공간적 및 시간적 속성을 고려하여 데이터를 관리할 수 있습니다.

또한, 데이터의 출처와 보안을 유지하기 위해 메타데이터를 블록체인에 저장할 수 있습니다.

인공지능 애플리케이션을 위한 블록체인 유형

블록체인 기술은 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 허가형에서 허가된 사용자만이 클라우드 기반, 컨소시엄 또는 사설 설정의 블록체인 애플리케이션에 액세스할 수 있으며, 허가되지 않은에서는 누구나 공공적으로 인터넷을 사용하여 시스템에 액세스할 수 있습니다.

• 공개 블록체인

공개 블록체인은 허가되지 않은 블록체인 네트워크의 범주에 속하며, 사용자는 블록체인 코드를 자신의 시스템에 다운로드하고, 코드를 수정하고, 코드를 자신의 필요와 요구 사항에 따라 사용할 수 있습니다. 또한, 공개 블록체인은 읽기 및 쓰기 작업에 대해 일반적으로 오픈 소스이며, 쉽게 액세스할 수 있습니다. 공개 블록체인은 모든 사람에게 공개되므로, 복잡한 프로토콜을 사용하여 안전을 유지하며, 네트워크의 사용자에 대한 트랜잭션 및 개인 정보의 보안을 유지하기 위해 가명 및匿名 데이터를 사용합니다. 공개 블록체인 네트워크는 네이티브 토큰, 즉 가치 포인터 또는 암호 화폐를 사용하여 데이터 및 자산을 전송합니다.

• 사설 블록체인

공개 블록체인과 달리, 사설 블록체인 네트워크는 허가된 시스템으로, 단일 조직이 관리하며, 사용자 또는 참여자는 네트워크 내에서 항상 알려져 있으며, 네트워크의 읽기 및 쓰기 작업에 대한 사전 승인이 필요합니다. 사설 블록체인은 참여자의 신원이 알려져 있기 때문에更加 효율적이며, 복잡한 알고리즘 및 수학적 작업의 필요성을 제거하여 트랜잭션을 더욱 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한, 사설 블록체인 네트워크는 네트워크 내에서任意의 자산, 가치 또는 원生的 데이터를 전송할 수 있습니다.

사설 블록체인 네트워크의 트랜잭션 및 자산 전송의 승인은 다중 당사자 간의 합의 알고리즘 또는 투표에 의해 수행되며, 이는 빠른 트랜잭션과 낮은 에너지 소비를 가능하게 합니다. 놀랍게도, 사설 블록체인 네트워크의 평균 트랜잭션 승인 시간은 1초 미만입니다.

• 컨소시엄 블록체인 네트워크

컨소시엄 블록체인, 즉 연방 블록체인은 여러 조직이 운영하며, 이러한 조직은 일반적으로 공통의 관심사를 공유합니다. 컨소시엄 블록체인 네트워크는 일반적으로 정부 기관, 은행 및 일부 사설 블록체인 회사에서 제공합니다.

사설 블록체인과 마찬가지로, 컨소시엄 블록체인 네트워크는 허가된 시스템으로 작동하며, 네트워크의 일부 사용자는 읽기 및 쓰기 권한을 가지며, 모든 사용자는 읽기 권한을 가집니다. 그러나 쓰기 권한을 가진 사용자는 제한적입니다.

인공지능 애플리케이션을 위한 분산된 인프라

블록체인 아키텍처는 전통적으로 개발자에 의해 해싱 전략과 연결된 리스트 데이터 구조의 조합을 사용하여 선형 인프라로 설계되었습니다. 그러나 최근에는 개발자들이 비선형 인프라를 개발하기 위해 대기열 정보와 그래프 이론을 사용하여 빅 데이터와 실시간 인공지능 기반 애플리케이션의 요구 사항을 충족하고 있습니다.

블록체인 기반 인공지능 애플리케이션

인공지능을 위한 분산된 데이터 저장 및 데이터 관리

블록체인을 인공지능과 결합하면 기술 혁신의 상호 작용을 지원하는 안정적인 시스템을 개발할 수 있으며, 이는 안전한 데이터 관리, 데이터 전송 및 데이터 저장을 위한 플랫폼을 제공합니다. 아래 그림은 의료 산업을 위한 블록체인과 인공지능 기술의 결합된 특징을 보여줍니다.

최근에는大量의 데이터를 처리하고, 알고리즘 및 모델의 컴퓨팅 파워를 지수적으로 증가시키고, 연결된 시스템 및 애플리케이션의 사용자 수용성을 증가시키는 것이 인공지능 및 기계 학습 산업의 주요 목표입니다. 인공 신경망은 훈련을 위해大量의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하므로,大量의 데이터 세트를 수집하기 위한 강력한 데이터 센터를 생성하는 것이 필수적입니다. 오디트 프로세스에서 블록체인 네트워크는 데이터 및 쿼리 정보를 저장하여更加 높은 수준의 보안 및 개인 정보 보호를 달성할 수 있습니다. 또한, 인공지능과 블록체인 기술의 통합은 변경할 수 없는, 강력한, 분산된 합의 메커니즘을 제공할 것입니다.

인공지능을 위한 분산된 인프라

블록체인 네트워크 인프라의 도입으로 전통적인 분산 아키텍처에 세 가지 새로운 특성이 추가되었습니다. 데이터 및 자산의 분산된 및 공유된 제어, 네이티브 자산 교환, 변경할 수 없는 감사 트레일입니다. 블록체인 인프라를 인공지능 기술과 결합하면 사용자에게 새로운 데이터 모델을 제공하며, 인공지능 모델 및 훈련 데이터의 공유된 제어를 추가하여 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다. 더 나은 및更加 효율적인 데이터 모델을 생성하기 위해 인공지능 모델은大量의 데이터에 액세스할 수 있어야 하며, 이는 블록체인 네트워크에서 제공됩니다.

분산된 네트워크인 IPFS와 이더리움은 각각 데이터 저장 및大量의 컴퓨팅 자원을 제공하여, 篡改할 수 없는 기록과 높은 개인 정보 보호를 제공할 수 있습니다. 오픈 소스 분산된 인공지능 플랫폼인 ChainIntel은 큰 회사들이 인공지능 서비스를 독점하는 것을 방지하기 위해 설계되었습니다.

분산된 인공지능 애플리케이션

집단적 의사결정 및 분산된 지능은 여러 가지 응용 분야를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 아래 그림은 블록체인, IoT 및 인공지능 기술을 결합하여 농업 분야의 수확량을 증가시키는 방법을 보여줍니다. IoT 센서는 토양의 영양 수준을 모니터링하고, 이미지 캡처를 통해 시간이 지남에 따라 작물의 성장을 모니터링할 수 있습니다. 인공지능은 IoT 센서에서 받은 데이터를 사용하여 예측 분석을 제공하여 농부가 다양한 조건을 모니터링할 수 있도록 합니다. 블록체인의 사용은 네트워크의 모든 사용자가 트랜잭션에 액세스할 수 있도록 하여 로지스틱스에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

위의 그림은 블록체인 기반 시스템을 사용하여 바다 밑을 자동으로 탐색하는 것을 보여줍니다.

위의 그림은 블록체인과 인공지능을 금융 및 은행 분야에서 사용하는 방법을 보여줍니다.

결론

이 기사에서는 인공지능에서 블록체인의 적용 및 사용 사례에 대해 논의했습니다. 이 기사는 분산된 저장 및 블록체인이 인공지능의 몇 가지 문제를 해결하는 데 어떻게 핵심이 될 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다. 또한, 우리는 인공지능에서 블록체인의 분류, 관련 기술 및 블록체인 구현의 비교를 논의했습니다. 마지막으로, 우리는 인공지능에서 블록체인의 다양한 응용 분야에 대해 논의했습니다.

요약하면, 인공지능 산업에서 사용자 개인 정보 보호, 보안 오라클, 스마트 계약 보안, 합의 프로토콜, 표준화 및 거버넌스와 관련된 기존 문제를 해결하고 해결하기 위해 인공지능에 블록체인을 구현하는 것은 잠재적으로 해결할 수 있는 잠재력이 있습니다.