Kompleksowy przegląd blockchain w sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja i blockchain są dwiema z najbardziej przełomowych innowacji technologicznych w ostatnich czasach.

• Sztuczna inteligencja (AI): umożliwia maszynom i komputerom naśladowanie procesów myślowych i podejmowania decyzji przez ludzi.
• Blockchain: rozproszona i niezmienna księga, która bezpiecznie przechowuje dane i informacje w sposób zdecentralizowany i zaufany.

Naukowcy ostatnio zaczęli badać potencjalne zastosowania tych technologii w różnych sektorach. W tym artykule przedstawimy krótki przegląd tego, jak blockchain może być zintegrowany z AI, co można nazwać “decentralizowaną AI”. Zobaczmy.

Decentralizowana AI: Wprowadzenie do blockchain w AI

W ciągu ostatniej dekady blockchain był jedną z najbardziej rozdmuchanych innowacji, a jego popularność zaczęła rosnąć, gdy znalazł zastosowanie w innych dziedzinach. Od swojego powstania w 2008 roku blockchain stale ewoluował jako technologia przełomowa, która miała potencjał rewolucjonizować sposób, w jaki przechowujemy lub wymieniamy dane i informacje, oraz sposób, w jaki śledzimy i automatyzujemy transakcje.

Jednym z najczęściej dyskutowanych punktów blockchain jest to, że każda transakcja blockchain jest podpisywana kryptograficznie, a węzły górnicze, które posiadają kopię całej księgi łańcuchowej wszystkich transakcji, weryfikują każdą taką transakcję, co skutkuje utworzeniem zsynchronizowanych, bezpiecznych i współdzielonych rekordów z timestampami, które są niemożliwe do zmiany. W rezultacie blockchain może być skutecznym rozwiązaniem, aby wyeliminować potrzebę centralnej władzy do weryfikacji i zarządzania transakcjami i interakcjami między użytkownikami w sieci.

Przechodząc dalej, branża technologiczna wytwarza ogromne ilości danych dzięki innowacjom technologicznym, takim jak urządzenia IoT, smartfony, media społecznościowe i aplikacje internetowe, które przyczyniły się znacznie do rozwoju AI, ponieważ systemy AI często wykorzystują duże ilości danych za pomocą głębokiego uczenia i praktyk uczenia maszynowego, aby wykonywać różne analizy.

Nawet dzisiaj, wiele technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia dla modeli AI opiera się na scentralizowanym modelu, który trenuje grupę serwerów, które trenują określony model przeciwko danym treningowym, a następnie weryfikuje uczenie się za pomocą zestawu walidacyjnego lub treningowego. Wysoki wymóg skutecznego trenowania modelu AI jest powodem, dla którego duże organizacje technologiczne i zespoły developerskie często przechowują duże ilości danych, aby trenować swoje modele dla najlepszych możliwych wyników i wydajności.

Większość modeli AI i praktyk dzisiaj jest scentralizowana, a chociaż scentralizacja przyniosła wiele sukcesów branży AI, istnieje duży minus scentralizowanego przechowywania danych dla modeli AI. Gdy całe dane są przechowywane w scentralizowany sposób, zwiększa się możliwość naruszenia danych lub skażenia danych, ponieważ scentralizowane przechowywanie danych jest zawsze narażone na ataki malware i cybernetyczne.

Wyzwania związane z przechowywaniem danych dla modeli AI są głównym powodem wykorzystania blockchain w AI i rozwoju decentralizowanej AI. Głównym celem decentralizowanej AI jest umożliwienie procesu i podejmowanie decyzji lub analizy przy użyciu cyfrowo podpisanych, bezpiecznych i zaufanych współdzielonych danych, które są przechowywane i transakcjonowane w sieci blockchain w sposób zdecentralizowany lub rozproszony, bez użycia zewnętrznych zasobów trzecich.

Modele AI mają reputację pracy z dużymi ilościami danych, a naukowcy już przewidzieli, że blockchain będzie przyszłością przechowywania danych. Ponadto, blockchain ma inteligentne kontrakty, które pozwalają użytkownikom programować sieć blockchain, aby zarządzać transakcjami między uczestnikami zaangażowanymi w generowanie lub dostęp do danych, lub podejmowanie decyzji. Autonomiczne aplikacje i maszyny oparte na inteligentnych kontraktach blockchain mogą się uczyć i adaptować do zmian w czasie, oraz podejmować dokładne i zaufane decyzje, wyniki weryfikowane i potwierdzane przez węzły górnicze sieci blockchain.

Jak blockchain może przekształcić sztuczną inteligencję?

Wiele słabości branży sztucznej inteligencji i blockchain może być wyeliminowanych przez połączenie obu systemów technologicznych. Blockchain działa jako rozproszona księga, która przechowuje i transmits dane w sposób kryptograficznie podpisany, który jest uzgodniony i weryfikowany przez węzły górnicze sieci. Sieci blockchain przechowują dane z wysoką odpornością i integralnością, co sprawia, że jest to prawie niemożliwe do naruszenia danych, co jest głównym powodem, dla którego wynik algorytmów uczenia maszynowego, które podejmują decyzje przy użyciu inteligentnych kontraktów blockchain, nie może być kwestionowany i może być zaufany.

Przechodząc dalej, niektóre z najważniejszych korzyści z integracji AI i blockchain są wymienione poniżej.

• Zwiększona bezpieczeństwo danych

Jednym z głównych powodów ogromnej popularności blockchain jest to, że oferuje bardzo bezpieczny sposób przechowywania informacji w sieci. Blockchain umożliwia alternatywę dla przechowywania wrażliwych i krytycznych informacji na dyskach, poprzez przechowywanie cyfrowo podpisanych danych, które mogą być dostępne tylko przy użyciu kluczy prywatnych.

• Wspólne podejmowanie decyzji

W ekosystemie technologicznym, aplikacje i narzędzia muszą współpracować ze sobą, aby osiągnąć cel z maksymalną wydajnością. Systemy blockchain oferują rozproszone i zdecentralizowane rozwiązania dla algorytmów podejmowania decyzji, które mogą zastąpić potrzebę centralnej władzy.

• Zwiększone zaufanie do decyzji robotów

Blockchain przechowuje dane w sposób bardzo bezpieczny, co gwarantuje jakość danych w trakcie procesu trenowania. W rezultacie, model będzie trenowany na bardzo dokładnych danych, co ostatecznie pomoże w zwiększeniu dokładności modelu.

• Wyższa wydajność

Jednym z głównych powodów, dla którego procesy biznesowe, które często obejmują wielu użytkowników, takich jak wielu udziałowców lub interesariuszy, organizacje rządowe i firmy, są często niewydajne, jest to, że wymagają licznych autoryzacji transakcji biznesowych.

Taksonomia blockchain w AI

W tej sekcji omówimy niektóre z kluczowych pojęć stosowanych w aplikacji technologii blockchain dla aplikacji AI, które są wymienione na poniższym rysunku.

Decentralizowane aplikacje AI

Obecne aplikacje AI generalnie działają w sposób autonomiczny, aby podejmować decyzje przy użyciu różnych strategii planowania, wyszukiwania, optymalizacji, uczenia, odzyskiwania wiedzy i zarządzania wiedzą.

• Autonomiczne obliczenia

Jednym z głównych celów aplikacji AI jest umożliwienie częściowo lub w pełni autonomicznych operacji, gdzie liczne agenci inteligentni lub małe programy komputerowe będą postrzegać i analizować swoje środowiska lokalne, zachowywać swoje stany wewnętrzne i wykonywać określone akcje zgodnie z tym.

• Optymalizacja

Jedną z głównych cech aplikacji AI jest ich potencjał do podejmowania najbardziej skutecznych i wydajnych decyzji, poprzez filtrowanie zbioru idealnych rozwiązań wśród wszystkich możliwych rozwiązań, co jest możliwe dzięki optymalizacji algorytmów i modeli AI.

Decentralizowane operacje AI

Modele AI i algorytmy często trenują, testują i weryfikują na dużych ilościach danych, aby podejmować lepsze i bardziej wszechstronne decyzje.

• Decentralizowane przechowywanie

Rozwiązania scentralizowanego przechowywania danych są bardzo podatne na ataki bezpieczeństwa i prywatności, ponieważ rozwiązania te obejmują dane osobiste i wrażliwe użytkowników, wraz z ich lokalizacjami, rekordami zdrowia, działaniami i informacjami finansowymi.

Typy blockchain dla aplikacji AI

Technologia blockchain może być podzielona na dwie kategorie: uprawniony, gdzie tylko uprawnieni użytkownicy mogą uzyskać dostęp do aplikacji blockchain w chmurze, konsorcjum lub ustawieniach prywatnych, oraz bez uprawnienia, gdzie każdy może publicznie uzyskać dostęp do systemów za pomocą internetu.

• Publiczne blockchain

Publiczny blockchain należy do kategorii blockchain bez uprawnienia, gdzie użytkownicy mają swobodny dostęp do kodu blockchain na swoich systemach, modyfikacji kodu i korzystania z kodu zgodnie z własnymi potrzebami i wymogami.

Decentralizowana infrastruktura dla aplikacji AI

Architektury blockchain były tradycyjnie projektowane przez deweloperów jako liniowa infrastruktura przy użyciu połączenia strategii hashowania i struktur danych w postaci listy.

Aplikacje AI z obsługą blockchain

Decentralizowane przechowywanie i zarządzanie danymi z AI

Użycie blockchain z AI pozwoliło deweloperom na tworzenie stabilnych systemów, które wspierają interakcje między różnymi innowacjami technologicznymi, oraz zapewniają platformę dla bezpiecznego i bezpiecznego zarządzania danymi, transferu danych i przechowywania danych.

Decentralizowana infrastruktura dla AI

Wprowadzenie infrastruktury sieci blockchain dodało trzy nowe cechy do tradycyjnych architektur rozproszonych: zdecentralizowaną i współdzieloną kontrolę danych i aktywów, rodzime wymiany aktywów i niezmienne ślady audytowe.

Decentralizowane aplikacje AI

Podejmowanie decyzji zbiorowych i decentralizowana inteligencja mogą mieć wiele zastosowań.

Powyższy obraz pokazuje systemy oparte na blockchain wykorzystywane do niezamieszkanych, zautomatyzowanych i inteligentnych eksploracji dna oceanu.

Powyższy obraz pokazuje użycie blockchain i AI do celów finansowych i bankowych, oraz jak blockchain i AI mogą poprawić wydajność, bezpieczeństwo i bezpieczeństwo systemu finansowego.

Podsumowanie

W tym artykule omówiliśmy zastosowanie i przypadki użycia blockchain w AI.

Podsumowując, można powiedzieć, że wdrożenie blockchain w AI ma potencjał rozwiązać istniejące problemy w branży AI związane z prywatnością użytkowników, zabezpieczonymi oracle, bezpieczeństwem inteligentnych kontraktów, protokołami konsensusu, standaryzacją i zarządzaniem.