En omfattende gjennomgang av blockchain i AI

AI og blockchain har oppstått som to av de mest banebrytende tekniske innovasjonene i nyere tid.

• Kunstig intelligens (AI): Muliggjør at maskiner og datamaskiner kan etterligne menneskelig tenkning og beslutningsprosesser.
• Blockchain: En distribuert og uforanderlig regnskap som lagrer data og informasjon på en desentralisert og pålitelig måte.

Nylig har forskere dypt dykket inn i å utforske potensielle anvendelser av disse teknologiene over forskjellige sektorer. I denne artikkelen vil vi gi en kort oversikt over hvordan blockchain kan integreres med AI, et konsept som kan kalles “desentralisert AI”. La oss dykke inn.

Desentralisert AI: En innføring i blockchain i AI

I løpet av det siste tiåret eller så, har blockchain vært en av de mest omtalte innovasjonene, og det begynte å få momentum da det fant sin anvendelse i andre felt. Siden dets oppfinnelse i 2008, har det fortsatt å oppstå som en disruptiv teknologi som hadde potensial til å revolusjonere måten vi lagrer eller utveksler data eller informasjon, og revolusjonere måten vi sporer og sporingshandler eller automatiserer dem. 

En av de mest omtalte punktene med blockchain er at hver blockchain-transaksjon er kryptografisk signert, og mining-nodene som innehar en kopi av hele regnskapet av kjedede blokker av alle transaksjoner, verifiserer hver slik transaksjon som resulterer i skapelsen av synkroniserte, sikre og delte tidsstempelte poster som er umulige å endre. Resultatet er at blockchain kan være et effektivt alternativ for å eliminere behovet for en sentral myndighet til å verifisere og styre transaksjoner og interaksjoner mellom brukerne på nettverket. 

Videre, har teknologiindustrien produsert og generert en stor mengde data takket være tekniske innovasjoner som IoT-enheter, smarttelefoner, sosiale medier og webapplikasjoner som har bidratt betydelig til oppblomstringen av AI, fordi AI-systemer ofte bruker en stor mengde data ved hjelp av dypt læring og maskinlæringsteknikker for å utføre forskjellige analyser. 

Selv i dag, avhenger en stor del av maskinlæring og dypt læringsteknikker for AI-modeller av en sentralisert modell som trener en gruppe servere som kjører eller trener en bestemt modell mot treningsdata, og deretter verifiserer læringen ved hjelp av validerings- eller treningsdatasett. Det høye kravet til å effektivt trene en AI-modell er grunnen til at større teknologiselskaper og utviklingsteamer ofte lagrer en stor mengde data for å trene sine modeller for beste mulige resultater og ytelse. 

De fleste AI-modellene og -praktisene i dag er sentraliserte, og selv om sentralisering har ført til mye suksess i AI-industrien, er det en stor ulempe med sentralisert data lagring for AI-modeller. Når all data lagres på en sentralisert måte, øker muligheten for dataforfalskning eller datakorruptering, og dessuten er sentralisert data lagring alltid utsatt for malware og cyberangrep. Videre, når det gjelder å håndtere en stor mengde data, er det en utfordring å verifisere autentisiteten og proveniens av datakilden, noe som kan resultere i feil trening av modellen, som kan føre til uønskede, uriktige og til og med farlige resultater. 

Utfordringene med data lagring for AI-modeller er den viktigste grunnen til å bruke blockchain i AI og utviklingen av desentralisert AI. Det primære målet med desentralisert AI er å muliggjøre en prosess og utføre beslutningsprosesser eller analyser ved hjelp av digitalt signert, sikret og pålitelig delt data som har blitt lagret og transaktet på blockchain-nettverket på en desentralisert eller distribuert måte uten å bruke eksterne tredjepartsressurser. 

AI-modellene har rykte på seg for å ofte arbeide med en stor mengde data, og forskerne har allerede forutsagt at blockchain vil være fremtiden for data lagring. Dessuten har blockchain smarte kontrakter som tillater brukerne å programmere blockchain-nettverket for å styre transaksjoner mellom deltakerne som er involvert i å generere eller få tilgang til data eller beslutningsprosesser. Autonome applikasjoner og maskiner basert på blockchain-smarte kontrakter kan lære og tilpasse seg endringer over tid, og de kan også gjøre nøyaktige og pålitelige beslutninger, resultater verifisert og validert av mining-nodene i blockchain-nettverket. 

Hvordan blockchain kan transformere kunstig intelligens?

Flere mangler i kunstig intelligens og blockchain-industrien kan håndteres effektivt ved å kombinere begge teknologisystemene. Blockchain fungerer som en distribuert regnskap som lagrer og overfører data på en kryptografisk signert måte som er enige og verifisert av mining-nodene i nettverket. Blockchain-nettverk lagrer data med høy motstandskraft og integritet som gjør det nesten umulig å forfalske data, noe som er den viktigste grunnen til at resultatet av maskinlæringsalgoritmer når de tar beslutninger ved hjelp av blockchain-smarte kontrakter ikke kan være tvilsomt, og kan være pålitelig. Bruken av blockchain-nettverk med AI-teknologier kan hjelpe til å skape desentraliserte, uforanderlige og sikre systemer for svært følsomme data som kan samles inn, prosesseres og brukes av AI-drevne applikasjoner. Sikkerheten og sikkerheten som tilbys av bruken av blockchain i AI kan ha revolusjonære anvendelser over industrier, spesielt de mer følsomme som helse og sykehus, finans, forsvar og mer. 

Videre, er noen av de fremtredende fordelene med å integrere AI og blockchain som følger. 

• Forbedret datasikkerhet

En viktig grunn til blockchain sin enorme popularitet er at det tilbyr en svært sikker og sikker måte å lagre informasjon på nettet. Blockchains tilbyr et alternativ til å lagre følsom og kritisk informasjon på disker, som er å lagre digitalt signert data som bare kan aksesseres ved hjelp av private nøkler. Derfor kan bruken av blockchain for å lagre data for AI-algoritmer tillate AI-modellene å arbeide med følsomme data, noe som resulterer i mer nøyaktig og pålitelig informasjon. 

• Kollektiv beslutning

I et teknisk økosystem, må de involverte applikasjonene eller verktøyene samarbeide med hverandre for å oppnå målet med maksimal effektivitet. Blockchain-systemer tilbyr desentraliserte og distribuerte løsninger for beslutningsalgoritmer som kan erstatte behovet for en sentral myndighet. Eliminering av den sentrale myndigheten vil tillate robotene å diskutere problemet internt, stemme over enhver sak, og løse saken med flertall inntil en konklusjon er enige om. 

• Forbedret tillit til robotbeslutninger

Blockchain lagrer data på en svært sikker måte som ikke kan endres, noe som sikrer kvaliteten på dataene gjennom hele utviklingsprosessen. Som resultat, vil modellen trene på svært nøyaktige data som vil ultimate hjelpe til å øke nøyaktigheten av modellen. 

• Høyere effektivitet

En av de viktigste grunnene til at forretningsprosesser som ofte involverer flere brukere som flere aksjonærer eller interessenter, regjeringer og forretninger ofte er ineffektive, er på grunn av mange autorisasjoner av forretnings-transaksjoner. Bruken av blockchain og smarte kontrakter vil muliggjøre DAO eller desentraliserte autonome agenter som vil verifisere data eller eiendomsoverføringer mellom forskjellige interessenter automatisk, effektivt og raskt. 

Taksonomi av blockchain i AI

I denne delen, vil vi snakke om noen av de viktigste konseptene som brukes i anvendelsen av blockchain-teknologier for AI-applikasjoner som er nevnt i figuren under. 

Desentraliserte AI-applikasjoner

Gjeldende AI-applikasjoner opererer vanligvis på en autonom måte for å utføre informerte beslutninger ved hjelp av forskjellige planleggings-, søkings-, optimaliserings-, læring-, kunnskapsrecovery- og -håndteringstrategier. Men, å desentralisere AI-applikasjoner er en vanskelig og utfordrende oppgave av flere grunner. 

• Autonom dataprogrammering

En av de viktigste målene med AI-applikasjoner er å muliggjøre delvis eller fullstendig autonome operasjoner hvor flere intelligente agenter eller små dataprogrammer vil oppfatte og analysere sine lokale miljøer, bevare sine interne tilstander, og utføre spesifiserte handlinger i henhold til.

• Optimalisering

En av de viktigste egenskapene ved AI-applikasjoner er deres potensiale til å gjøre de mest effektive og effektive beslutningene ved å filtrere en mengde ideelle løsninger blant alle mulige løsninger, og det er mulig på grunn av optimalisering av AI-algoritmer og -modeller. Optimaliseringsteknikker har som mål å finne den beste løsningen på et problem ved å operere i et begrenset eller ubegrenset miljø avhengig av systemnivå og applikasjonsnivåobjektiver. Desentralisert optimalisering vil resultere i bedre effektivitet og forbedret ytelse. 

• Planlegging

AI-applikasjoner bruker planleggingsstrategier når de samarbeider med andre applikasjoner og systemer for å løse komplekse problemer i nye eller utfordrende miljøer. Planleggingsstrategier spiller en viktig rolle i å opprettholde motstandskraften og effektiviteten av AI-modellene. Bruken av blockchain for planleggingsstrategier kan resultere i å utvikle mer uforanderlige og kritiske strategier som brukes for kritiske systemer og strategiske applikasjoner. 

• Kunnskapsopdagelse og kunnskapshåndtering

AI-applikasjoner har rykte på seg for å arbeide med en stor mengde data, og deres avhengighet av sentraliserte data prosesserings systemer. Med bruken av desentralisering, vil kunnskapsopdagelse og kunnskapshåndtering prosessene kunne tilby personlige kunnskapsmønster som tar hensyn til behovene til alle interessentene som er involvert. 

• Læring

I hjertet av AI-applikasjoner ligger læring salgoritmer som muliggjør kunnskapsopdagelse og automatiseringsprosesser. Det finnes forskjellige typer læring salgoritmer som overvåket læring, uovervåket læring, semi-overvåket læring, forsterket læring, ensemble, dypt læring modeller og mye mer som løser forskjellige maskinlæring problemer. Bruken av desentraliserte læring modeller kan resultere i høyautonome læringssystemer som støtter lokal intelligens over forskjellige vertikaler i AI-systemer. 

Desentraliserte AI-operasjoner

AI-modellene og -algoritmene trener ofte, tester og validerer på en stor mengde data for å gjøre bedre og mer varierte beslutninger. Men, bruken av sentraliserte data lagring løsninger som data sentre, skyer og cluster fungerer som en stor hindring i å utvikle høyt sikre AI-applikasjoner som bevare privatlivet til brukerne. Her er noen av de topp blockchain implementeringene som kan brukes av AI-applikasjoner. 

• Desentralisert lagring

Sentraliserte data lagring løsninger er svært utsatt når det gjelder sikkerhet og privatliv, fordi disse data lagring løsningene inneholder brukerens personlige og følsomme data sammen med deres plasseringer, helseopplysninger, aktiviteter og finansielle informasjon. Blockchain tilbyr desentraliserte og kryptografisk sikre lagring løsninger over deltager applikasjoner og nettverk. Desentraliserte data lagring løsninger bruker noder, og hver node i nettverket holder en klient-sentrert kryptert kopi av databasen for å sikre data tilgjengelighet for klienter. Klienter er frie til å bruke og mine sine data som de ønsker og trenger. 

To av de mest vanlige lagringsteknikkene som brukes i desentraliserte data lagring løsninger er Sharding og Swarming. Sharding er prosessen hvor du oppretter logiske partisjoner av databasene kjent som ”Shards” hvor hver partisjon er tildelt en unik nøkkel som kan brukes til å aksessere partisjonen. På den andre siden, er Swarming en metode som bruker ”Swarms” for å muliggjøre parallell data aksess fra flere noder i nettverket for å redusere latency i AI-applikasjoner, og dermed resultere i mer effektiv og jevn ytelse. Shardene er gruppert sammen og danner en samlet lagring som støttes i nettverket av en gruppe noder i form av swarms. 

Bruken av desentraliserte lagring løsninger kan resultere i forbedret pålitelighet og skalerbarhet av lagring på grunn av multi-part geografisk distribusjon tilbudt av desentraliserte lagring løsninger. Noen av de nye desentraliserte lagring løsningene inkluderer Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS og mer. 

• Datahåndtering

En av de viktigste kravene for å utvikle en AI-applikasjon er å håndtere data på en måte som høyt nøyaktige, relevante og komplette datasett kan samles inn fra pålitelige og troverdige datakilder. Konvensjonelt, har AI-applikasjoner og -algoritmer kjørt sentraliserte datahåndtering metoder som data segmentering, data filtrering og innholdssensitiv data lagring som utføres over alle noder i nettverket. Når sammenlignet med desentralisert data lagring tilbudt av blockchain nettverk, gjør sentralisert datahåndtering dårlig, fordi ikke bare vil raten av data duplisering være høy selv når bare mindre endringer gjøres i data, men også behovet for å overføre like datasett gjentatte ganger vil også være høy. 

Desentraliserte datahåndtering metoder på den andre siden, er designet for å bli deployert på nodenivå i nettverket med hensyn til romlige og tidsmessige attributter i data. Videre, for å opprettholde proveniens og sikkerhet av data, kan desentraliserte håndteringsskjemaer plassere metadata på blockchain. 

Blockchain-typer for AI-applikasjoner

Blockchain-teknologien kan grupperes i to kategorier: tilstått hvor bare autoriserte brukere kan aksessere blockchain-applikasjonene i skybaserte, konsortium eller private innstillinger, og tilstått hvor hvem som helst kan offentlig aksessere systemene ved hjelp av internettet. 

• Offentlige blockchains

Offentlig blockchain tilhører tilstått kategorien av blockchain nettverk, hvor brukerne har friheten til å laste ned blockchain-koden på sine systemer, modifisere koden og bruke koden som de ønsker og trenger. Videre, er offentlige blockchains ofte åpne kildekode for lese- og skriveoperasjoner, og lett tilgjengelige. Fordi offentlige blockchains er tilgjengelige for alle, bruker disse systemene komplekse protokoller for sikkerhet, og identitet og transaksjonsinformasjon om brukerne på nettverket håndteres ved hjelp av pseudonyme og anonyme data på nettverket. For data og eiendomsoverføring, bruker hver offentlig blockchain-nettverk native token kjent som verdi peker eller kryptovaluta. 

• Private blockchains

I motsetning til offentlige blockchains, er private blockchain-nettverk tilståtte systemer som styres av en enkelt organisasjon, og de er designet som tilståtte systemer hvor brukerne eller deltakerne alltid er kjent innenfor nettverket, og de har forhåndsgodkjenning for lese- og skriveoperasjoner på nettverket. Private blockchains tilbyr høyere effektivitet fordi identiteten til besøkende er kjent, og de er forhåndsgodkjente deltakere av nettverket for å eliminere behovet for komplekse algoritmer og matematiske operasjoner for å verifisere enhver transaksjon på nettverket. Dessuten, kan private blockchain-nettverk overføre enhver type eiendom, verdier eller innfødt data innenfor nettverket. 

Liksom i offentlige blockchain-nettverk, er godkjenningen av en transaksjon og eiendomsoverføring i private blockchain-nettverket gjort av flerparti konsensusalgoritmer eller avstemning som ikke bare muliggjør raskere transaksjoner, men også forbruker lavt med energi. Forbløffende, er den gjennomsnittlige transaksjonsgodkjenningstiden på et privat blockchain-nettverk under ett sekund. 

• Konsortium blockchain-nettverk

Konsortium blockchains, også kjent som fødererte blockchains, opereres av en gruppe organisasjoner hvor gruppene vanligvis dannes på grunnlag av felles interesser delt av disse organisasjonene. Konsortium blockchain-nettverk tilbys vanligvis av regjeringer og -organisasjoner, banker og noen private blockchain-selskaper også. 

Liksom deres private blockchain-tilsvarende, opererer konsortium blockchain-nettverket som tilståtte systemer, selv om bare noen brukere på nettverket har både lese- og skriveprivilegier på nettverket. Vanligvis, har alle brukerne på konsortium blockchain-nettverket lese-tilgang, men bare noen få personer kan skrive data på nettverket. 

Desentralisert infrastruktur for AI-applikasjoner

Blockchain-arkitekturer ble tradisjonelt designet av utviklere som lineær infrastruktur ved hjelp av en kombinasjon av hashing-strategier og lenkede liste datastrukturer. Men, nylig, har utviklere arbeidet med ikke-lineære infrastrukturer ved hjelp av kø-informasjon og grafteori for å håndtere store data og møte kravene til sanntids AI-baserte applikasjoner. 

Blockchain-aktiverende AI-applikasjoner

Desentralisert data lagring og datahåndtering med AI

Bruken av blockchain med AI har muliggjort utvikling av stabile systemer som støtter interaksjonen av forskjellige tekniske innovasjoner, og dermed tilbyr en plattform for sikker og sikker datahåndtering, dataoverføring og data lagring. Figuren under demonstrerer de kombinerende egenskapene til blockchain og AI-teknologier for medisinske formål som inkluderer forskjellige stadier som analyser, diagnose, validering av medisinske oppdagelser og -rapporter, og kritiske beslutninger. 

I de senere årene, har håndtering av en stor mengde data, økning av beregningskraften til algoritmer og modeller eksponentielt, og økning av brukeraksept av tilkoblede systemer og applikasjoner vært de øverste prioritetene i AI og ML-industrien. Da kunstige nevralt nettverk ofte krever en stor mengde data og beregningskraft for trening formål, er det essensielt å skape kraftfulle data sentre for å tilegne seg store datasett. Under en revisjonsprosess, kan blockchain-nettverk brukes til å lagre data og -spøringsinformasjon samtidig som de oppnår en høyere nivå av sikkerhet og privatliv. Dessuten, vil integreringen av AI og blockchain-teknologier tilby en sterk konsensusmekanisme som er uforanderlig, robust, desentralisert. 

Desentralisert infrastruktur for AI

Innføringen av blockchain-nettverksinfrastrukturen la til tre nye egenskaper til de tradisjonelle distribuerte arkitektur: desentralisert og delt kontroll av data og eiendom, native eiendomsoverføring og uforanderlige revisjonslogger. Når blockchain-infrastrukturen ble kombinert med AI-teknologier, tilbød infrastrukturen brukerne nye data modeller og tilbød delt kontroll av AI-modeller og trening data samtidig som den la til tillit til dataene. For å produsere bedre og mer effektive data modeller, trenger AI-modellene tilgang til en stor mengde data som tilbys av blockchain-nettverk. 

Desentraliserte nettverk som IPFS og Ethereum kan håndtere data lagring og store beregningsressurser henholdsvis, og dermed tilby tamperfrie poster med høyt privatliv. Åpne kildekode desentraliserte AI-plattformer som ChainIntel har som mål å fjerne monopoliseringen av AI-tjenester av store selskaper. 

Desentraliserte AI-applikasjoner

Kollektiv beslutning og desentralisert intelligens kan ha mange anvendelser. For eksempel, demonstrerer figuren under egenskapene og fordelene med å kombinere blockchain med IoT og AI-teknologier for å øke avkastningen i jordbruk. IoT-sensorene kan overvåke jordens næringsnivåer og fange bilder som kan hjelpe til å overvåke veksten av avlinger over tid. AI kan bruke data mottatt fra IoT-sensorene til å gi prediktiv analyse som tillater bøndene å overvåke forskjellige forhold. Bruken av blockchain sikrer at hver bruker på nettverket har tilgang til transaksjoner som hjelper til å redusere tiden brukt på logistikk. 

Bildet over demonstrerer blockchain-baserte systemer brukt for ubemannet automatisk intelligent utforskning av havbunn. 

Bildet over demonstrerer bruken av blockchain og AI for finansielle og bankformål, og hvordan blockchain og AI kan forbedre effektiviteten, sikkerheten og sikkerheten til det finansielle systemet. 

Konklusjon

I denne artikkelen, har vi snakket om anvendelsen og brukstilfeller av blockchain i AI. Artikkelen gir en oversikt over desentralisert lagring og hvordan blockchain kan være nøkkelen til å løse flere problemer med AI. Videre, diskuterte vi også taksonomien av blockchain i AI, og relaterte teknologier, og sammenligningen av blockchain implementeringer i termer av blockchain-typer og -infrastruktur, desentraliserte AI-operasjoner og protokoller. Til slutt, diskuterer vi de forskjellige anvendelsene av blockchain i AI. 

For å summere ting opp, ville det være trygt å si at implementeringen av blockchain i AI har potensialet til å håndtere og løse eksisterende problemer i AI-industrien relatert til brukerprivatliv, sikrede orakler, smart kontrakt sikkerhet, konsensusprotokoller, standardisering og styring.