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 dezentralisert og pålitelig måte.

Nylig har forskere dypt studert potensielle anvendelser av disse teknologiene i ulike 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 introduksjon til 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 oppfinnelsen i 2008, har det fortsatt å oppstå som en banebrytende teknologi som hadde potensial til å revolusjonere måten vi lagrer eller utveksler data eller informasjon, og revolusjonere måten vi sporer og automatiserer transaksjoner.

En av de mest omtalte punktene om 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 tidsstemplede poster som er umulige å endre. Derfor kan blockchain være et effektivt alternativ for å eliminere behovet for en sentral myndighet til å verifisere og styre transaksjoner og interaksjoner mellom brukere på nettverket.

Videre, har teknologibransjen 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 ulike analyser.

Selv i dag, er en stor del av maskinlæring og dypt læringsteknikker for AI-modeller avhengige 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 treningsdataset. Det høye kravet til å effektivt trene en AI-modell er grunnen til at store teknologiselskaper og utviklingsteams ofte lagrer en stor mengde data for å trene sine modeller for beste mulige resultater og ytelse.

De fleste AI-modeller og -praksiser i dag er sentraliserte, og selv om sentralisering har ført til mye suksess i AI-bransjen, 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, fordi sentralisert data lagring alltid er utsatt for malware og cyberangrep. Videre, når man har å gjøre med 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, uaktuelle og til og med farlige resultater.

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

AI-modeller har rykte på seg for å ofte arbeide med en stor mengde data, og forskere har allerede forutsagt at blockchain vil være fremtiden for data lagring. Videre har blockchain smarte kontrakter som tillater brukerne å programmere blockchain-nettverket til å styre transaksjoner mellom deltakerne som er involvert i å generere eller få tilgang til data eller beslutninger. 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 som er verifisert og validerert av mining-nodene i blockchain-nettverket.

Hvordan blockchain kan transformere kunstig intelligens?

Flere mangler i kunstig intelligens og blockchain-bransjen kan effektivt håndteres ved å kombinere begge teknologiene. Blockchain fungerer som en distribuert regnskap som lagrer og overfører data på en kryptografisk signert måte som er enig og verifisert av mining-nodene i nettverket. Blockchain-nettverk lagrer data med høy motstandskraft og integritet, noe som gjør det nesten umulig å forfalske data, og det er derfor at resultatet av maskinlæring salgoritmer som gjør beslutninger ved hjelp av blockchain-smarte kontrakter ikke kan være omstridt, 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 hele bransjen, spesielt i de mer følsomme bransjene som helse og finansielle tjenester.

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

• Forbedret datasikkerhet

En av de viktigste grunnene til at blockchain er så populært er at det tilbyr en svært sikker og sikker måte å lagre informasjon på nettet. Blockchain-nettverk tilbyr et alternativ til å lagre følsomme og kritiske informasjon på disker, ved 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-modeller 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 arbeide sammen for å oppnå målet med maksimal effektivitet. Blockchain-systemer tilbyr desentraliserte og distribuerte løsninger for beslutningsalgoritmer som kan erstattet behovet for en sentral myndighet. Eliminering av sentral myndighet tillater robotene å diskutere problemet internt, stemme over enhver sak, og løse saken med flertall inntil en konklusjon er enig.

• Forbedret tillit til robotiske beslutninger

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

• Økt 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 kan aktivere desentraliserte, autonome agenter som kan verifisere data eller eiendomsoverføringer mellom forskjellige interessenter automatisk, effektivt og raskt.

Taksonomi av blockchain i AI

I dette avsnittet vil vi diskutere 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 ulike planleggings-, søkings-, optimaliserings-, læring-, kunnskapsrecovery- og kunnskapsforvaltningsstrategier. Likevel er det å desentralisere AI-applikasjoner en vanskelig og utfordrende oppgave av flere grunner.

• Autonom computing

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

• Optimalisering

En av de viktigste egenskapene ved AI-applikasjoner er deres evne til å gjøre de mest effektive og effisiente beslutninger ved å filtrere en mengde ideelle løsninger blant alle mulige løsninger, og det er mulig takket være 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 applikasjonsnivå mål. Desentralisert optimalisering vil resultere i bedre effektivitet og økt 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 til 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.

• Kunnskapsrecovery og kunnskapsforvaltning

AI-applikasjoner har rykte på seg for å ofte arbeide med en stor mengde data, og deres avhengighet av sentraliserte data prosesserings systemer. Med bruken av desentralisering, vil kunnskapsrecovery og kunnskapsforvaltningsprosessene 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 kunnskapsrecovery og automatiseringsprosessene. Det finnes forskjellige typer læring salgoritmer som overvåket læring, uovervåket læring, semi-overvåket læring, forsterket læring, ensemble, dypt læring modeller og mange flere som løser forskjellige maskinlæring problemer. Bruken av desentraliserte læring modeller kan resultere i svært autonome læringssystemer som støtter lokal intelligens over forskjellige vertikaler i AI-systemer.

Desentraliserte AI-operasjoner

AI-modeller og algoritmer trener ofte, tester og validerer på en stor mengde data for å gjøre bedre og mer varierte beslutninger. Likevel, bruken av sentraliserte data lagringsløsninger som data sentre, skyer og cluster kan være en stor hindring for å utvikle svært sikre AI-applikasjoner som opprettholder privatlivet til brukerne. Her er noen av de viktigste blockchain implementeringene som kan brukes av AI-applikasjoner.

• Desentralisert lagring

Sentraliserte data lagringsløsninger er svært sårbare når det gjelder sikkerhet og privatliv, fordi disse data lagringsløsningene inneholder brukerens personlige og følsomme data, samt deres plassering, helseopplysninger, aktiviteter og finansielle informasjon. Blockchain tilbyr desentraliserte og kryptografisk sikre lagringsløsninger over hele nettverket. Desentraliserte data lagringsløsninger bruker noder, og hver node i nettverket har en klient-sentrert kryptert kopi av databasen for å sikre data tilgjengelighet for klienter. Klienter er frie til å bruke og mine sine data etter eget ønske.

To av de mest vanlige lagringsmetodene som brukes i desentralisert data lagring er Sharding og Swarming. Sharding er prosessen hvor du oppretter logiske partisjoner av databasen 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 grupperes sammen og resulterer i en samlet lagring som støttes i nettverket av en gruppe noder i form av swarms.

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

• Dataforvaltning

En av de viktigste kravene for å utvikle en AI-applikasjon er å forvalte data på en måte som tillater svært nøyaktige, relevante og fullstendige datasett å samles inn fra pålitelige og troverdige datakilder. Konvensjonelt, har AI-applikasjoner og algoritmer brukt sentraliserte dataforvaltningsmetoder som data segmentering, data filtrering og innhold-sensitiv data lagring som utføres over alle nodene i nettverket. I sammenligning med desentralisert data lagring som tilbys av blockchain-nettverk, er sentralisert dataforvaltning dårlig, fordi ikke bare vil raten av data duplisering være høy selv om bare mindre endringer gjøres i data, men også behovet for å overføre like datasett gjentatte ganger vil være høy.

Desentraliserte dataforvaltningsmetoder på den andre siden, er designet for å bli deployert på nodenivå i nettverket, med hensyn til de romlige og tidsmessige attributtene i data. Videre, for å opprettholde proveniens og sikkerhet til data, kan desentraliserte forvaltningsordninger sette metadata på blockchain.

Blockchain-typer for AI-applikasjoner

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

• Offentlige blockchain-nettverk

Offentlige blockchain-nettverk tilhører ikke-tillatt kategorien av blockchain-nettverk, hvor brukere har mulighet til å laste ned blockchain-koden på sine systemer, modifisere koden og bruke koden etter eget ønske. Videre, er offentlige blockchain-nettverk ofte åpne for lesing og skriving, og lett tilgjengelige. Fordi offentlige blockchain-nettverk er tilgjengelige for alle, bruker disse systemene komplekse protokoller for sikkerhet, og identitets- og transaksjonsprivat informasjon til brukerne på nettverket håndteres ved hjelp av pseudonyme og anonyme data på nettverket. For data og eiendomsoverføring, bruker hvert offentlig blockchain-nettverk native token, også kjent som verdi-peere eller kryptovaluta.

• Private blockchain-nettverk

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

Aksepten av en transaksjon og eiendomsoverføring i det private blockchain-nettverket utføres av flerparti konsensusalgoritmer eller avstemning som ikke bare muliggjør raskere transaksjoner, men også forbruker lavt med energi. Forbausende, er den gjennomsnittlige transaksjons godkjennelsestiden på et privat blockchain-nettverk under ett sekund.

• Konsortium blockchain-nettverk

Konsortium blockchain-nettverk, også kjent som fødererte blockchain-nettverk, opereres av en gruppe organisasjoner hvor gruppene vanligvis dannes på basis av felles interesse som deles av disse organisasjonene. Konsortium blockchain-nettverk er vanligvis tilbudt av regjeringer og offentlige organisasjoner, banker og noen private blockchain-selskaper.

Aksept som deres private blockchain-nettverksmotparter, opererer konsortium blockchain-nettverk som tillatte systemer, selv om bare noen brukere på nettverket har både lesing og skrivingstillatelse på nettverket. Vanligvis har alle brukerne på konsortium blockchain-nettverket lesingstillatelse, men bare noen få personer kan skrive data på nettverket.

Desentralisert infrastruktur for AI-applikasjoner

Blockchain-arkitekturer ble tradisjonelt designet av utviklere som lineære infrastrukturer ved hjelp av en kombinasjon av hashing-strategier og lenkede liste datastrukturer. Likevel, har utviklere nylig 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 dataforvaltning med AI

Bruken av blockchain med AI har tillatt utviklere å arbeide med å utvikle stabile systemer som støtter interaksjonen av ulike tekniske innovasjoner, og dermed tilby en plattform for sikker og sikker dataforvaltning, dataoverføring og data lagring. Figuren under demonstrerer de kombinerende egenskapene til blockchain og AI-teknologier for medisinske formål som inkluderer ulike stadier som analyser, diagnose, validering av medisinske oppdagelser og rapporter, og kritiske beslutninger.

I de siste årene, har håndtering av en stor mengde data, økning av beregningskraften til algoritmer og modeller eksponentielt, og økende brukeraksept av tilkoblede systemer og applikasjoner vært de viktigste prioritetene i AI og ML-bransjen. Siden kunstige nevronettverk ofte krever en stor mengde data og beregningskraft for å trene, er det essensielt å skape kraftfulle data sentre for å samle inn store datasett. Under en revisjonsprosess, kan blockchain-nettverk brukes til å lagre data og spøringsinformasjon samtidig som man oppnår en høyere sikkerhets- og privatlivsnivå. Videre, vil integreringen av AI og blockchain-teknologier tilby en sterk konsensusmekanisme som er uforanderlig, robust og 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 eiendomsoverføringer og uforanderlige revisjonslogger. Når blockchain-infrastrukturen ble kombiner med AI-teknologier, tilbød infrastrukturen brukerne nye data modeller og tilbød delt kontroll av AI-modeller og treningsdata samtidig som den økte tilliten til dataene. For å produsere bedre og mer effektive data modeller, trenger AI-modeller tilgang til en stor mengde data som tilbys av blockchain-nettverk.

Desentraliserte nettverk som IPFS og Ethereum kan håndtere data lagring og enorme beregningsressurser, og dermed tilby tamperfrie poster med høy privatlivssikkerhet. Åpne 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 landbruk. IoT-sensorene kan overvåke jordens næringsnivå 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 predikative analyser som tillater bøndene å overvåke ulike 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 som brukes for ubemannet, automatisert, 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 diskutert anvendelsen og bruksområdene til blockchain i AI. Artikkelen gir en oversikt over desentralisert lagring og hvordan blockchain kan være nøkkelen til å løse flere problemer med AI. Videre, har vi diskutert taksonomien til blockchain i AI, og relaterte teknologier, og sammenligningen av blockchain-implementeringer i forhold til blockchain-typer og infrastruktur, desentraliserte AI-operasjoner og protokoller. Til slutt, har vi diskutert de ulike anvendelsene av blockchain i AI.

For å summere opp, kan det sies at implementeringen av blockchain i AI har potensialet til å løse eksisterende problemer i AI-bransjen relatert til brukerprivatliv, sikre orakler, smarte kontrakt-sikkerhet, konsensusprotokoller, standardisering og styring.