Een uitgebreide review van blockchain in AI

AI en blockchain zijn twee van de meest baanbrekende technische innovaties van de afgelopen tijd.

• Kunstmatige intelligentie (AI): Maakt het mogelijk voor machines en computers om menselijk denken en beslissingsprocessen na te bootsen.
• Blockchain: Een gedecentraliseerd en onveranderlijk register dat gegevens en informatie op een veilige en betrouwbare manier opslaat in een gedecentraliseerde en vertrouwde omgeving.

Onlangs zijn wetenschappers begonnen met het onderzoeken van potentieel toepassingen van deze technologieën in verschillende sectoren. In dit artikel zullen we een overzicht geven van hoe blockchain geïntegreerd kan worden met AI, een concept dat mogelijk “gedecentraliseerde AI” genoemd kan worden. Laten we erin duiken.

Gedecentraliseerde AI: Een introductie tot blockchain in AI

In de afgelopen decade of zo, is blockchain een van de meest gehypete innovaties geweest, en het begon momentum te krijgen toen het zijn toepassing vond in andere velden. Sinds zijn ontstaan in 2008, bleef het een disruptieve technologie die het potentieel had om de manier waarop we gegevens of informatie opslaan of uitwisselen te revolutioneren, en de manier waarop we transacties traceren en automatiseren.

Een van de meest besproken punten van blockchain is dat elke blockchain-transactie cryptografisch wordt ondertekend, en de mining-nodes die een replica van het hele register van gekoppelde blokken van alle transacties verifiëren, elke dergelijke transactie die resulteert in de creatie van gesynchroniseerde, beveiligde en gedeelde tijdstempelrecords die onmogelijk te wijzigen zijn. Als gevolg hiervan kan blockchain een effectief optie zijn om de behoefte aan een centrale autoriteit te elimineren om transacties en interacties tussen gebruikers op het netwerk te verifiëren en te reguleren.

Verdergaand, heeft de technische industrie een enorme hoeveelheid gegevens gegenereerd dankzij technische innovaties zoals IoT-apparaten, smartphones, sociale media en webapplicaties die significant hebben bijgedragen aan de opkomst van AI, omdat AI-systemen vaak een grote hoeveelheid gegevens gebruiken met diepe leer en machine learning-technieken om verschillende analyses uit te voeren.

Zelfs vandaag de dag, hangt een groot deel van de machine learning- en diepe leertechnieken voor AI-modellen af van een gecentraliseerd model dat een groep servers traint die een specifiek model tegen trainingsgegevens uitvoeren, en vervolgens de leerprocessen verifiëren met validatie- of trainingsdatasets. De hoge vereiste om een AI-model effectief te trainen is de reden waarom grote technologiebedrijven en ontwikkelteams vaak een grote hoeveelheid gegevens opslaan om hun modellen voor de beste mogelijke resultaten en prestaties te trainen.

De meeste AI-modellen en -praktijken van vandaag zijn gecentraliseerd, en hoewel centralisatie veel succes heeft gebracht in de AI-industrie, is er een groot nadeel aan gecentraliseerde gegevensopslag voor AI-modellen. Wanneer alle gegevens op een gecentraliseerde manier worden opgeslagen, neemt de mogelijkheid tot gegevensmanipulatie of gegevenscorruptie toe, aangezien gecentraliseerde gegevensopslag altijd vatbaar is voor malware en cybersecurity-aanvallen. Bovendien is het bij het omgaan met een grote hoeveelheid gegevens een moeilijke taak om de authenticiteit en herkomst van de gegevensbron te garanderen, wat kan resulteren in een verkeerde training van het model, wat kan leiden tot ongewenste, onnauwkeurige en zelfs gevaarlijke resultaten.

De uitdagingen met gegevensopslag voor AI-modellen zijn de belangrijkste reden achter het gebruik van blockchain in AI en de ontwikkeling van gedecentraliseerde AI. Het primaire doel van gedecentraliseerde AI is om een proces en beslissingen te nemen met behulp van digitaal ondertekende, beveiligde en betrouwbare gedeelde gegevens die zijn opgeslagen en verhandeld op het blockchain-netwerk op een gedecentraliseerde of gedistribueerde manier zonder gebruik te maken van externe derde-partijbronnen.

AI-modellen hebben de reputatie vaak te werken met een grote hoeveelheid gegevens, en wetenschappers hebben al voorspeld dat blockchain de toekomst is van gegevensopslag. Bovendien hebben blockchains slimme contracten die gebruikers in staat stellen om het blockchain-netwerk te programmeren om transacties tussen de deelnemers te reguleren die betrokken zijn bij het genereren of benaderen van gegevens, of beslissingen nemen. Autonome toepassingen en machines op basis van blockchain-slimme contracten kunnen leren en zich aanpassen aan veranderingen in de loop van de tijd, en ze kunnen ook nauwkeurige en betrouwbare beslissingen nemen, resultaten die worden geverifieerd en gevalideerd door de mining-nodes van het blockchain-netwerk.

Hoe blockchain kunstmatige intelligentie kan transformeren?

Verschillende tekortkomingen van de kunstmatige intelligentie en blockchain-industrie kunnen efficiënt worden aangepakt door beide technische systemen te combineren. Blockchain fungeert als een gedecentraliseerd register dat gegevens opslaat en verzendt op een cryptografisch ondertekende manier die wordt overeengekomen en geverifieerd door de mining-nodes van het netwerk. Blockchain-netwerken slaan gegevens op met een hoge veerkracht en integriteit, waardoor het bijna onmogelijk is om de gegevens te manipuleren, wat de belangrijkste reden is waarom de resultaten van machine learning-algoritmen wanneer ze beslissingen nemen met behulp van blockchain-slimme contracten niet betwist kunnen worden en betrouwbaar zijn. Het gebruik van blockchain-netwerken met AI-technologieën kan helpen bij het creëren van gedecentraliseerde, onveranderlijke en beveiligde systemen voor gevoelige gegevens die kunnen worden verzameld, verwerkt en gebruikt door AI-gebaseerde toepassingen. De veiligheid en veiligheid die worden geboden door het gebruik van blockchain in AI kunnen revolutionaire toepassingen hebben in verschillende industrieën, vooral de gevoeligere, zoals de gezondheidszorg en ziekenhuizen, financiën, defensie en meer.

Verdergaand, worden enkele van de prominente voordelen van het integreren van AI en blockchain hieronder vermeld.

• Verbeterde gegevensbeveiliging

Een belangrijke reden achter de enorme populariteit van blockchain is dat het een zeer veilige en beveiligde manier biedt om informatie op internet op te slaan. Blockchains bieden een alternatief om gevoelige en kritieke informatie op schijven op te slaan, door digitaal ondertekende gegevens op te slaan die alleen toegankelijk zijn met behulp van privésleutels. Daarom kan het gebruik van blockchain om gegevens voor AI-algoritmen op te slaan AI-modellen in staat stellen om te werken met gevoelige gegevens, waardoor meer nauwkeurige en betrouwbare informatie ontstaat.

• Collectief beslissen

In een technisch ecosysteem moeten de betrokken toepassingen of tools samenwerken om het doel met maximale efficiëntie te bereiken. Blockchain-systemen bieden gedecentraliseerde en gedistribueerde oplossingen voor beslissingsalgoritmen die de behoefte aan een centrale autoriteit kunnen vervangen. Het elimineren van de centrale autoriteit zal robots in staat stellen om intern over het probleem te discussiëren, te stemmen over elk onderwerp en het probleem op te lossen met een meerderheid totdat een conclusie wordt bereikt.

• Verhoogd vertrouwen in robotbeslissingen

Blockchain slaat gegevens op op een zeer beveiligde manier die niet kan worden gewijzigd, waardoor de kwaliteit van de gegevens gedurende de ontwikkeling van het trainingsproces wordt gewaarborgd. Als gevolg hiervan zal het model trainen op zeer nauwkeurige gegevens, wat uiteindelijk zal helpen bij het verhogen van de nauwkeurigheid van het model.

• Hogere efficiëntie

Een van de belangrijkste redenen waarom bedrijfsprocessen die vaak meerdere gebruikers betreffen, zoals meerdere aandeelhouders of stakeholders, overheidsorganisaties en bedrijven, vaak inefficiënt zijn, is vanwege de vele autorisaties van bedrijfstransacties. Het gebruik van blockchain en slimme contracten zal DAO’s of gedecentraliseerde autonome agenten mogelijk maken die gegevens- of activatransfers tussen verschillende stakeholders automatisch, efficiënt en snel zullen valideren.

Taxonomie van blockchain in AI

In dit gedeelte zullen we enkele van de belangrijkste concepten bespreken die worden gebruikt in de toepassing van blockchain-technologieën voor AI-toepassingen die in de onderstaande figuur worden genoemd.

Gedecentraliseerde AI-toepassingen

Huidige AI-toepassingen werken over het algemeen op een autonome manier om geïnformeerde beslissingen te nemen met behulp van verschillende plannings-, zoek-, optimalisatie-, leer-, kennisrecuperatie- en beheerstrategieën. Het decentraliseren van AI-toepassingen is echter een moeilijke en uitdagende taak om verschillende redenen.

• Autonome computing

Een van de belangrijkste doelen van AI-toepassingen is om gedeeltelijk of volledig autonome operaties mogelijk te maken, waarbij verschillende intelligentieagenten of kleine computerprogramma’s hun lokale omgevingen zullen waarnemen en analyseren, hun interne staten zullen behouden en specifieke acties zullen uitvoeren.

• Optimalisatie

Een van de belangrijkste functies van AI-toepassingen is hun potentieel om de meest effectieve en efficiënte beslissingen te nemen door een set ideale oplossingen te filteren uit alle mogelijke oplossingen, en dit is mogelijk door de optimalisatie van AI-algoritmen en -modellen. Optimalisatietechnieken zijn gericht op het vinden van de beste oplossing voor een probleem door te werken in een beperkte of onbeperkte omgeving, afhankelijk van de systeemniveau- en toepassingsniveau-doelstellingen. Gedecentraliseerde optimalisatie zal resulteren in een betere efficiëntie en prestaties.

• Planning

AI-toepassingen maken gebruik van planningsstrategieën wanneer ze samenwerken met andere toepassingen en systemen om complexe problemen op te lossen in nieuwe of uitdagende omgevingen. Planningsstrategieën spelen een belangrijke rol bij het behouden van de veerkracht en efficiëntie van AI-modellen. Het gebruik van blockchain voor planningsstrategieën kan resulteren in het ontwikkelen van meer onveranderlijke en kritieke strategieën die worden gebruikt voor missie-kritieke systemen en strategische toepassingen.

• Kennisontdekking en kennisbeheer

AI-toepassingen hebben de reputatie vaak te werken met een grote hoeveelheid gegevens, en hun afhankelijkheid van gecentraliseerde gegevensverwerkingssystemen. Met het gebruik van decentralisatie zullen de kennisontdekking- en kennisbeheerprocessen in staat zijn om gepersonaliseerde kennispatronen te bieden die rekening houden met de behoeften van alle betrokken stakeholders.

• Leren

Aan de basis van AI-toepassingen liggen de leer-algoritmen die de kennisontdekking- en automatiseringsprocessen mogelijk maken. Er zijn verschillende soorten leer-algoritmen, zoals begeleid leren, onbegeleid leren, semi-begeleid leren, versterkt leren, ensemble, diepe leermodellen en meer, die verschillende machine learning-problemen oplossen. Het gebruik van gedecentraliseerde leermodellen kan resulteren in zeer autonome leer-systemen die lokale intelligentie ondersteunen in verschillende verticale richtingen in AI-systemen.

Gedecentraliseerde AI-bewerkingen

AI-modellen en -algoritmen trainen, testen en valideren vaak op een grote hoeveelheid gegevens om betere en meer veelzijdige beslissingen te nemen. Het gebruik van gecentraliseerde gegevensopslagoplossingen zoals datacenters, clouds en clusters vormt echter een grote hindernis bij het ontwikkelen van zeer beveiligde AI-toepassingen die de privacy van de gebruikers waarborgen. Hieronder worden enkele van de belangrijkste blockchain-implementaties genoemd die door verschillende AI-toepassingen kunnen worden overgenomen.

• Gedecentraliseerde opslag

Gecentraliseerde gegevensopslagoplossingen zijn zeer kwetsbaar als het gaat om beveiliging en privacy, aangezien deze gegevensopslagoplossingen de persoonlijke en gevoelige gegevens van de gebruiker bevatten, evenals hun locaties, gezondheidsgegevens, activiteiten en financiële informatie. Blockchain biedt gedecentraliseerde en cryptografisch beveiligde opslagoplossingen over de deelnemende toepassingen en netwerken. Gedecentraliseerde gegevensopslagoplossingen gebruiken knooppunten, en elk knooppunt in het netwerk houdt een client-georiënteerde versleutelde kopie van de database bij om de beschikbaarheid van gegevens voor clients te garanderen. Clients zijn vrij om hun gegevens te gebruiken en te mijnen zoals zij dat nodig hebben en willen.

Twee van de meest voorkomende opslagtechnieken die worden gebruikt in gedecentraliseerde gegevensopslagoplossingen zijn Sharding en Swarming. Sharding is het proces waarbij u logische partities van de databases maakt, bekend als “Shards“, waarbij elke partitie een unieke sleutel krijgt die kan worden gebruikt om toegang te krijgen tot de partitie. Aan de andere kant is Swarming een methode die “Swarms” gebruikt om parallelle gegevensbenadering van meerdere knooppunten in het netwerk mogelijk te maken, waardoor de latentie in AI-toepassingen wordt verminderd en een soepeler prestatie ontstaat. De shards worden gegroepeerd, waardoor een verzameld opslag ontstaat die in het netwerk wordt ondersteund door een groep knooppunten in de vorm van swarms.

Het gebruik van gedecentraliseerde opslagoplossingen kan resulteren in een verbeterde betrouwbaarheid en schaalbaarheid van opslag vanwege de multipartij-geografische distributie die wordt aangeboden door de gedecentraliseerde opslagoplossingen. Enkele van de opkomende gedecentraliseerde opslagoplossingen zijn Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS en meer.

• Gegevensbeheer

Een van de belangrijkste vereisten voor het ontwikkelen van een AI-toepassing is om gegevens te beheren op een manier die zeer nauwkeurige, relevante en complete datasets mogelijk maakt die kunnen worden verzameld van betrouwbare en vertrouwde gegevensbronnen. Conventioneel hebben AI-toepassingen en -algoritmen gecentraliseerde gegevensbeheermethoden gebruikt, zoals gegevenssegmentatie, gegevensfiltering en inhoudsgeoriënteerde gegevensopslag, die worden uitgevoerd over alle knooppunten in het netwerk. In vergelijking met de gedecentraliseerde gegevensopslag die wordt aangeboden door blockchain-netwerken, presteert gecentraliseerd gegevensbeheer slecht, aangezien niet alleen de snelheid van gegevensduplicatie hoog zal zijn, zelfs wanneer er slechts kleine wijzigingen worden aangebracht in de gegevens, maar ook de behoefte om dezelfde datasets herhaaldelijk over te dragen.

Gedecentraliseerde gegevensbeheermethoden daarentegen zijn ontworpen om te worden geïmplementeerd op knooppuntniveau in het netwerk, waarbij rekening wordt gehouden met de ruimtelijke en temporele attributen in de gegevens. Bovendien kunnen gedecentraliseerde beheerschema’s de metadata op de blockchain zetten om de herkomst en beveiliging van de gegevens te behouden.

Blockchain-typen voor AI-toepassingen

De blockchain-technologie kan worden onderverdeeld in twee categorieën: toegestane waar alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot de blockchain-toepassingen in cloud-gebaseerde, consortium- of privé-instellingen, en toegang tot iedereen waar iedereen openlijk toegang heeft tot de systemen met behulp van internet.

• Openbare blockchains

Openbare blockchain behoort tot de categorie toegang tot iedereen van blockchain-netwerken, waar gebruikers de vrijheid hebben om de blockchain-code op hun systemen te downloaden, de code te wijzigen en de code te gebruiken zoals zij dat nodig hebben en willen. Bovendien zijn openbare blockchains vaak open source voor lees- en schrijfbewerkingen en gemakkelijk toegankelijk. Omdat openbare blockchains toegankelijk zijn voor iedereen, maken deze systemen gebruik van complexe protocollen voor veiligheid, en de identiteit en transactieprivacyinformatie van de gebruikers op het netwerk wordt beheerd met behulp van pseudonieme en anonieme gegevens op het netwerk. Voor gegevens- en activatransfers gebruikt elk openbaar blockchain-netwerk native tokens, ook bekend als waardepointers of cryptocurrencies.

• Privé-blockchains

In tegenstelling tot openbare blockchains zijn privé-blockchain-netwerken toegestane systemen die worden beheerd door een enkele organisatie en zijn ontworpen als toegestane systemen waar de gebruikers of deelnemers altijd bekend zijn binnen het netwerk en hebben voorafgaande goedkeuring voor lees- en schrijfbewerkingen op het netwerk. Privé-blockchains bieden over het algemeen een hogere efficiëntie omdat de identiteit van de bezoekers bekend is en ze zijn vooraf goedgekeurde deelnemers van het netwerk, waardoor de behoefte aan complexe algoritmen en wiskundige bewerkingen om elke transactie op het netwerk te valideren, wordt geëlimineerd. Bovendien kunnen privé-blockchain-netwerken elke soort activa, waarden of inheemse gegevens overdragen binnen het netwerk.

Net als in openbare blockchain-netwerken wordt de goedkeuring van een transactie en activatransfers in het privé-blockchain-netwerk gedaan door multi-partijconsensusalgoritmen of stemming, die niet alleen snellere transacties mogelijk maken, maar ook laag energieverbruik. Verbluffend is de gemiddelde transactiegoedkeuringstijd op een privé-blockchain-netwerk minder dan een seconde.

• Consortium-blockchain-netwerken

Consortium-blockchains, ook bekend als gefedereerde blockchains, worden beheerd door een groep organisaties waar de groepen over het algemeen worden gevormd op basis van een gemeenschappelijk belang dat wordt gedeeld door deze organisaties. Consortium-blockchain-netwerken worden over het algemeen aangeboden door overheidsorganisaties en -instanties, banken en enkele privé-blockchain-bedrijven.

Net als hun privé-blockchain-tegenhangers functioneren consortium-blockchain-netwerken als toegestane systemen, hoewel enkele gebruikers op het netwerk zowel lees- als schrijftoegang hebben tot het netwerk. Over het algemeen hebben alle gebruikers op het consortium-blockchain-netwerk leestoegang, maar alleen een handvol personen kan gegevens schrijven op het netwerk.

Gedecentraliseerde infrastructuur voor AI-toepassingen

Blockchain-architecturen werden traditioneel door ontwikkelaars ontworpen als lineaire infrastructuur met behulp van een combinatie van hash-strategieën en gekoppelde lijstgegevensstructuren. Onlangs hebben ontwikkelaars echter gewerkt aan niet-lineaire infrastructuur met behulp van wachtrijinformatie en grafische theorie om big data en de eisen van real-time AI-gebaseerde toepassingen te verwerken.

Blockchain-geactiveerde AI-toepassingen

Gedecentraliseerde gegevensopslag en gegevensbeheer met AI

Het gebruik van blockchain met AI heeft ontwikkelaars in staat gesteld om stabiele systemen te ontwikkelen die de interactie van verschillende technische innovaties ondersteunen en zo een platform te bieden voor beveiligde en veilige gegevensbeheer, gegevensoverdracht en gegevensopslag. De onderstaande afbeelding toont de gecombineerde functies van blockchain- en AI-technologieën voor de medische industrie, die verschillende fasen omvat, zoals analyse, diagnose, validatie van medische ontdekkingen en rapporten, en kritieke beslissingen.

In de afgelopen jaren zijn het omgaan met een grote hoeveelheid gegevens, het exponentieel verhogen van de berekeningskracht van algoritmen en modellen en het vergroten van de gebruikersacceptatie van verbonden systemen en toepassingen de belangrijkste prioriteiten geweest in de AI- en ML-industrie. Aangezien kunstmatige neurale netwerken vaak een grote hoeveelheid gegevens en berekeningskracht nodig hebben voor trainingsdoeleinden, is het essentieel om krachtige datacenters te creëren om grote datasets te verkrijgen. Tijdens een auditproces kunnen blockchain-netwerken worden gebruikt om gegevens en query-informatie op te slaan, waardoor een hoger niveau van beveiliging en privacy wordt bereikt. Bovendien zal de integratie van AI- en blockchain-technologieën een sterk consensusmechanisme bieden dat onveranderlijk, robuust en gedecentraliseerd is.

Gedecentraliseerde infrastructuur voor AI

De introductie van de blockchain-netwerk-infrastructuur voegde drie nieuwe kenmerken toe aan de traditionele gedistribueerde architectuur: gedecentraliseerd en gedeeld beheer van gegevens en activa, native activa-uitwisselingen en onveranderlijke audit-trails. Toen de blockchain-infrastructuur werd gecombineerd met AI-technologieën, bood de infrastructuur gebruikers nieuwe gegevensmodellen en gedeeld beheer van AI-modellen en trainingsgegevens, en voegde toe aan de betrouwbaarheid van de gegevens. Om betere en efficiëntere gegevensmodellen te produceren, hebben AI-modellen toegang nodig tot een grote hoeveelheid gegevens die wordt geleverd door blockchain-netwerken.

Gedecentraliseerde netwerken zoals IPFS en Ethereum kunnen gegevensopslag en enorme berekeningsbronnen respectievelijk aan, waardoor tamper-vrije records met een hoog niveau van privacy worden geboden. Open-source gedecentraliseerde AI-platforms zoals ChainIntel hebben tot doel de monopolisatie van AI-diensten door grote bedrijven te elimineren.

Gedecentraliseerde AI-toepassingen

Collectief beslissen en gedecentraliseerde intelligentie kunnen talloze toepassingen hebben. De onderstaande afbeelding toont bijvoorbeeld de kenmerken en voordelen van het combineren van blockchain met IoT- en AI-technologieën om de opbrengst in landbouwvelden te verhogen. IoT-sensoren kunnen de niveaus van voedingsstoffen in de bodem monitoren en afbeeldingen vastleggen die helpen bij het monitoren van de groei van gewassen in de loop van de tijd. AI kan gebruikmaken van de gegevens die worden ontvangen van IoT-sensoren om predictieve analyse te bieden die boeren in staat stelt om verschillende omstandigheden te monitoren. Het gebruik van blockchain zorgt ervoor dat elke gebruiker op het netwerk toegang heeft tot de transacties, waardoor de tijd die wordt besteed aan logistiek wordt verminderd.

De bovenstaande afbeelding toont blockchain-gebaseerde systemen die worden gebruikt voor onbemande geautomatiseerde intelligente exploratie van oceanen.

De bovenstaande afbeelding toont het gebruik van blockchain en AI voor financiële en bankdoeleinden en hoe blockchain en AI de efficiëntie, veiligheid en beveiliging van het financiële systeem kunnen verbeteren.

Conclusie

In dit artikel hebben we het over de toepassing en use cases van blockchain in AI. Het artikel geeft een overzicht van gedecentraliseerde opslag en hoe blockchain de sleutel kan zijn om verschillende problemen met AI op te lossen. Verder hebben we ook de taxonomie van blockchain in AI besproken, evenals de gerelateerde technologieën en de vergelijking van blockchain-implementaties in termen van blockchain-typen en infrastructuur, gedecentraliseerde AI-bewerkingen en protocollen. Ten slotte bespreken we de verschillende toepassingen van blockchain in AI.

Om alles samen te vatten, zou het veilig zijn om te zeggen dat de implementatie van blockchain in AI het potentieel heeft om bestaande problemen in de AI-industrie aan te pakken en op te lossen met betrekking tot gebruikersprivacy, beveiligde orakels, smart contractbeveiliging, consensusprotocollen, standaardisatie en governance.