O revizuire cuprinzătoare a Blockchain în AI

AI și Blockchain au apărut ca două dintre cele mai inovatoare inovații tehnice din ultima vreme.

• Artificial Intelligence (AI): Permite mașinilor și computerelor să emuleze gândirea umană și procesele de luare a deciziilor.
• Blockchain: Un registru distribuit și imuabil care stochează în siguranță datele și informațiile într-un mod descentralizat și de încredere.

Recent, oamenii de știință au aprofundat explorarea potențialelor aplicații ale acestor tehnologii în diverse sectoare. În acest articol, vom oferi o scurtă prezentare generală a modului în care blockchain-ul poate fi integrat cu inteligența artificială, un concept care ar putea fi denumit „inteligență artificială descentralizată”. Să ne adâncim în detalii.

AI descentralizată: o introducere în Blockchain în AI

În ultimul deceniu sau cam asa ceva, blockchain-ul a fost una dintre cele mai populare inovații și a început să câștige avânt atunci când și-a găsit aplicarea în alte domenii. Încă de la înființarea sa în 2008, a continuat să apară ca o tehnologie disruptivă care a avut potențialul de a revoluționa modul în care stocăm sau schimbăm date sau informații și să revoluționeze modul în care urmărim și urmărim tranzacțiile sau le automatizăm. 

Unul dintre cele mai discutate puncte de blockchain este că fiecare tranzacție blockchain este semnată criptografic, iar nodurile de minerit care dețin o replică a întregului registru al blocului înlănțuit al tuturor tranzacțiilor verifică fiecare astfel de tranzacție care are ca rezultat crearea de înregistrări sincronizate, sigure și partajate cu marca temporală, care sunt imposibil de modificat . În consecință, blockchain poate fi o opțiune eficientă pentru a elimina cerința ca o autoritate centrală să verifice și să guverneze tranzacțiile și interacțiunile dintre utilizatorii din rețea. 

De-a lungul timpului, industria tehnică a produs și generat o cantitate imensă de date datorită inovațiilor tehnice, cum ar fi dispozitivele IoT, smartphone-urile, rețelele sociale și aplicațiile web, care au contribuit în mod semnificativ la creșterea AI, deoarece pentru a funcționa eficient și eficient, sistemele AI. folosesc adesea o cantitate mare de date folosind învățare profundă și practici de învățare automată pentru a efectua diferite analize. 

Chiar și astăzi, o mare parte a tehnicilor de învățare automată și de învățare profundă pentru modelele AI se bazează pe un model centralizat care antrenează un grup de servere care rulează sau antrenează un anumit model în funcție de datele de antrenament și apoi verifică învățarea folosind validarea sau setul de date de antrenament. Cerința ridicată de a antrena în mod eficient un model AI este motivul pentru care organizațiile tehnologice majore și echipele de dezvoltare stochează adesea o cantitate mare de date pentru a-și antrena modelele pentru cele mai bune rezultate și performanțe posibile. 

Majoritatea modelelor și practicilor AI de astăzi sunt centralizate și, deși centralizarea a adus mult succes industriei AI, există un dezavantaj major cu stocarea centralizată a datelor pentru modelele AI. Atunci când toate datele sunt stocate într-o manieră centralizată, posibilitatea de falsificare a datelor sau de corupție a datelor crește, deoarece stocarea centralizată a datelor este întotdeauna supusă atacurilor malware și de securitate cibernetică. În plus, atunci când se ocupă cu o cantitate mare de date, este o sarcină dificilă să se verifice autenticitatea și proveniența sursei de date nu este garantată, ceea ce poate duce la o pregătire greșită a modelului, care poate duce în continuare la nedorite, inexacte și chiar periculoase. rezultate. 

Provocările legate de stocarea datelor pentru modelele AI reprezintă motivul principal din spatele utilizării blockchain-ului în AI și a dezvoltării AI descentralizate. Scopul principal al IA descentralizată este de a activa un proces și de a efectua luarea deciziilor sau analize folosind date partajate semnate digital, securizate și de încredere, care au fost stocate și tranzacționate în rețeaua blockchain într-o manieră descentralizată sau distribuită, fără a utiliza terțe părți externe. resurse. 

Modelele AI au reputația de a lucra adesea cu o cantitate mare de date, iar oamenii de știință au prezis deja că blockchain-ul va fi viitorul stocării datelor. În plus, blockchain-ul are contracte inteligente care permit utilizatorilor să programeze rețeaua blockchain pentru a guverna tranzacțiile dintre participanții implicați în generarea sau accesarea datelor sau în luarea deciziilor. Aplicațiile și mașinile autonome bazate pe contracte inteligente blockchain pot învăța și se pot adapta la schimbări pe măsură ce trece timpul și, de asemenea, pot lua decizii precise și de încredere, rezultate verificate și validate de nodurile de minerit ale rețelei blockchain. 

Cum poate transforma blockchain inteligența artificială?

Mai multe deficiențe ale inteligenței artificiale și ale industriei blockchain pot fi abordate eficient prin combinarea ambelor sisteme tehnice. Blockchain acționează ca un registru distribuit care stochează și transmite date într-o metodă semnată criptografic, care este agreată și verificată de nodurile de minerit ale rețelei. Rețelele blockchain stochează date cu rezistență și integritate ridicate, ceea ce face aproape imposibilă modificarea datelor, ceea ce este motivul principal pentru care rezultatul algoritmilor de învățare automată atunci când iau decizii folosind contractele inteligente blockchain nu poate fi contestat și poate fi de încredere. Utilizarea rețelelor blockchain cu tehnologii AI poate ajuta la crearea de sisteme descentralizate, imuabile și sigure pentru date extrem de sensibile care pot fi colectate, procesate și utilizate de aplicațiile bazate pe AI. Securitatea și siguranța oferite de utilizarea blockchain în AI pot avea aplicații revoluționare în diverse industrii, în special în cele mai sensibile, cum ar fi asistența medicală și spitalele, finanțele, apărarea și multe altele. 

În continuare, unele dintre beneficiile proeminente ale integrării AI și blockchain sunt enumerate mai jos. 

• Securitate îmbunătățită a datelor

Un motiv major din spatele popularității imense a blockchain-ului este că oferă o metodă extrem de sigură și sigură de a stoca informații pe web. Blockchain-urile oferă o alternativă pentru stocarea informațiilor sensibile și critice pe discuri, și anume prin stocarea datelor semnate digital, care pot fi accesate numai prin utilizarea cheilor private. Prin urmare, utilizarea blockchain pentru a stoca date pentru algoritmii AI poate permite modelelor AI să lucreze cu date sensibile, rezultând astfel informații mai precise și de încredere. 

• Luarea deciziilor colective

Într-un ecosistem tehnic, aplicațiile sau instrumentele implicate trebuie să lucreze în coordonare între ele pentru a atinge obiectivul cu eficiență maximă. Sistemele blockchain oferă soluții descentralizate și distribuite pentru algoritmi de luare a deciziilor care pot înlocui cerințele unei autorități centrale. Eliminarea autorității centrale va permite roboților să discute problema pe plan intern, să voteze orice problemă și să rezolve problema cu majoritate până când se ajunge la o concluzie. 

• Încredere sporită în deciziile robotizate

Blockchain stochează datele într-un mod extrem de sigur, care nu poate fi alterat, ceea ce asigură calitatea datelor pe toată durata procesului de formare. Ca rezultat, modelul se va antrena pe date extrem de precise care, în cele din urmă, vor ajuta la creșterea preciziei modului. 

• Eficiență mai mare

Unul dintre motivele majore pentru care procesele de afaceri care implică adesea mai mulți utilizatori, cum ar fi mai mulți acționari sau părți interesate, organizațiile guvernamentale și firmele de afaceri sunt adesea ineficiente este din cauza numeroaselor autorizații pentru tranzacții comerciale. Utilizarea blockchain-ului și a contractelor inteligente va permite DAO sau agenți autonomi descentralizați care vor valida transferurile de date sau de active între diferite părți interesate în mod automat, eficient și rapid. 

Taxonomia Blockchain în AI

În această secțiune, vom vorbi despre câteva dintre conceptele cheie utilizate în aplicarea tehnologiilor blockchain pentru aplicațiile AI care sunt menționate în figura de mai jos. 

Aplicații AI descentralizate

Aplicațiile actuale de inteligență artificială funcționează în general într-o manieră autonomă pentru a executa decizii informate folosind diferite strategii de planificare, căutare, optimizare, învățare, recuperare a cunoștințelor și management. Cu toate acestea, descentralizarea aplicațiilor AI este o sarcină dificilă și provocatoare din numeroase motive. 

• Calcul autonom

Unul dintre obiectivele majore ale aplicațiilor AI este acela de a permite operațiuni parțial sau complet autonome în care numeroși agenți de informații sau mici programe informatice își vor percepe și analiza mediile locale, își vor păstra stările interne și vor executa acțiunile specificate în consecință.

• Optimizare

Una dintre caracteristicile majore ale aplicațiilor AI este potențialul lor de a lua cele mai eficiente și mai eficiente decizii prin filtrarea unui set de soluții ideale printre toate soluțiile posibile și este posibil datorită optimizării algoritmilor și modelelor AI. Tehnici de optimizare urmărește să găsească cea mai bună soluție la o problemă prin operarea într-un mediu constrâns sau neconstrâns, în funcție de nivelul de sistem și obiectivele la nivel de aplicație. Optimizarea descentralizată va avea ca rezultat o eficiență mai bună și o performanță sporită. 

• Planificare

Aplicațiile AI folosesc strategiile de planificare atunci când colaborează cu alte aplicații și sisteme pentru a rezolva probleme complexe în medii noi sau provocatoare. Strategiile de planificare joacă un rol important în menținerea rezistenței și eficienței modelelor AI. Utilizarea blockchain-ului pentru strategii de planificare poate duce la elaborarea de strategii mai imuabile și critice utilizate pentru sistemele critice de misiune și aplicațiile strategice. 

• Descoperirea cunoștințelor și managementul cunoștințelor

Aplicațiile AI au reputația de a lucra cu o cantitate mare de date și se bazează pe sistemele centralizate de procesare a datelor. Prin utilizarea descentralizării, procesele de descoperire a cunoștințelor și de gestionare a cunoștințelor vor putea oferi modele de cunoștințe personalizate care iau în considerare nevoile tuturor părților interesate implicate. 

• Learning

În centrul aplicațiilor Ai se află algoritmii de învățare care permit descoperirea cunoștințelor și procesele de automatizare. Există diferite tipuri de algoritmi de învățare, cum ar fi învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, învățarea semi-supravegheată, învățarea prin întărire, ansamblul, modelele de învățare profundă și multe altele care rezolvă diferite probleme de învățare automată. Utilizarea modelelor de învățare descentralizate poate avea ca rezultat sisteme de învățare extrem de autonome care sprijină inteligența locală pe diferite verticale în sistemele AI. 

Operațiuni AI descentralizate

Modelele și algoritmii AI antrenează, testează și validează adesea o cantitate mare de date pentru a lua decizii mai bune și mai versatile. Cu toate acestea, utilizarea soluțiilor centralizate de stocare a datelor, cum ar fi centrele de date, norii și clusterele, acționează ca un obstacol major în dezvoltarea de aplicații AI foarte sigure care păstrează confidențialitatea utilizatorilor săi. Iată câteva dintre cele mai importante implementări blockchain care pot fi adoptate de numeroase aplicații AI. 

• Depozitare descentralizată

Soluțiile de stocare centralizată a datelor sunt foarte susceptibile când vine vorba de securitate și confidențialitate, deoarece aceste soluții de stocare a datelor implică datele personale și sensibile ale unui utilizator, împreună cu locațiile, dosarele medicale, activitățile și informațiile financiare ale acestuia. Blockchain oferă soluții de stocare descentralizate și sigure criptografic în aplicațiile și rețelele participante. Soluțiile descentralizate de stocare a datelor folosesc noduri, iar fiecare nod din rețea păstrează o copie criptată centrată pe client a bazei de date pentru a asigura disponibilitatea datelor pentru clienți. Clienții sunt liberi să-și folosească și să își extragă datele în funcție de nevoile și cerințele lor. 

Două dintre cele mai comune tehnici de stocare utilizate în soluțiile de stocare a datelor descentralizate sunt Sharding și Swarming. Sharding este procesul prin care creați partiții logice ale bazelor de date cunoscute sub numele de „cioburi” unde fiecărei partiții i se atribuie o cheie unică care poate fi folosită pentru a accesa partiția. Pe de altă parte, Swarming este o metodă care folosește „roiuri” pentru a permite accesul paralel la date de la mai multe noduri din rețea pentru a reduce latența în aplicațiile AI și, astfel, rezultă o performanță mai eficientă și mai bună. Cioburile sunt grupate împreună rezultând formarea unui depozit colectat care este susținut în rețea de un grup de noduri sub formă de roi. 

Utilizarea soluțiilor de stocare descentralizată poate duce la o fiabilitate și scalabilitate sporite a stocării datorită distribuțiilor geografice multipartite oferite de soluțiile de stocare descentralizate. Unele dintre soluțiile de stocare descentralizate emergente includ Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS și multe altele. 

• Management de date

Una dintre cerințele majore ale dezvoltării unei aplicații AI este gestionarea datelor într-un mod în care seturi de date extrem de precise, relevante și complete să poată fi colectate din surse de date fiabile și de încredere. În mod convențional, aplicațiile și algoritmii AI au aplicat metode centralizate de gestionare a datelor, cum ar fi segmentarea datelor, filtrarea datelor și stocarea datelor în funcție de conținut, care sunt executate în toate nodurile din rețea. În comparație cu stocarea descentralizată a datelor oferită de rețelele blockchain, gestionarea centralizată a datelor are rezultate slabe, deoarece nu numai că rata de duplicare a datelor va fi mare chiar și atunci când se fac doar modificări minore asupra datelor, dar și nevoia de a transfera seturi de date similare în mod repetat va fi mare. . 

Pe de altă parte, metodele descentralizate de gestionare a datelor au fost concepute pentru a fi implementate la nivelurile nodurilor din rețea, luând în considerare atributele spațiale și temporale ale datelor. Mai mult, pentru a menține proveniența și securitatea datelor, schemele de management descentralizate pot pune metadatele pe blockchain. 

Tipuri de blockchain pentru aplicații AI

Tehnologia Blockchain poate fi grupată în două categorii: Permis unde numai utilizatorii autorizați pot accesa aplicațiile blockchain în setări bazate pe cloud, consorțiu sau private și Permissionless unde oricine poate accesa în mod public sistemele folosind internetul. 

• Blockchains publice

Blockchain public aparține categoriei fără permisiune a rețelelor blockchain, unde utilizatorii au libertatea de a descărca codul blockchain pe sistemele lor, de a modifica codul și de a utiliza codul conform propriilor nevoi și cerințe. În plus, blockchain-urile publice sunt adesea open-source pentru operațiuni de citire și scriere și ușor accesibile. Deoarece blockchain-urile publice sunt accesibile tuturor, aceste sisteme folosesc protocoale complexe pentru siguranță, iar informațiile privind identitatea și confidențialitatea tranzacțională ale utilizatorilor din rețea sunt gestionate folosind date pseudonime și anonime din rețea. Pentru transferul de date și active, fiecare rețea publică blockchain utilizează jetoane native cunoscute și sub denumirea de indicatori de valoare sau criptomonede. 

• Blockchains private

Spre deosebire de blockchain-urile publice, rețelele private blockchain sunt sisteme autorizate care sunt gestionate de o singură organizație și sunt concepute ca sisteme fără permisiune în care utilizatorii sau participanții sunt întotdeauna cunoscuți în rețea și au pre-aprobarea pentru operațiuni de citire și scriere pe rețeaua. Blockchain-urile private oferă adesea o eficiență mai mare, deoarece identitatea vizitatorilor este cunoscută, iar aceștia sunt participanți preaprobați ai rețelei pentru a elimina necesitatea unor algoritmi și operațiuni matematice complexe pentru a valida orice tranzacție în rețea. În plus, rețelele private blockchain pot transfera orice fel de active, valori sau date locale în cadrul rețelei. 

La fel ca în rețelele publice blockchain, aprobarea unei tranzacții și a transferurilor de active în rețeaua blockchain privată se face prin algoritmi de consens multipartit sau prin vot care nu numai că permit tranzacții mai rapide, ci și consumă energie redusă. În mod uimitor, timpul mediu de aprobare a tranzacțiilor pe o rețea blockchain privată este sub o secundă. 

• Consorțiu Rețele Blockchain

Consortium Blockchains, cunoscut și sub denumirea de Federated Blockchain, sunt operate de un grup de organizații în care grupurile sunt, în general, formate pe baza unui interes comun împărtășit de aceste organizații. Rețelele blockchain ale consorțiului sunt, în general, oferite de organizații și organisme guvernamentale, bănci și unele companii private de blockchain. 

La fel ca și omologii lor private blockchain, rețeaua blockchain Consortium funcționează ca sisteme autorizate, deși câțiva utilizatori din rețea au atât privilegii de citire, cât și de scriere în rețea. În general, toți utilizatorii din rețeaua blockchain Consortium au acces la citire, dar doar o mână de persoane pot scrie date în rețea. 

Infrastructură descentralizată pentru aplicații AI

Arhitecturile blockchain au fost concepute în mod tradițional de către dezvoltatori ca infrastructură liniară, folosind o combinație de strategii de hashing și structuri de date legate de liste. Cu toate acestea, recent, dezvoltatorii au lucrat la infrastructuri neliniare folosind informații de așteptare și teoria graficelor pentru a gestiona datele mari și pentru a satisface cerințele aplicațiilor bazate pe inteligență artificială în timp real. 

Aplicații AI cu blockchain

Stocarea descentralizată a datelor și gestionarea datelor cu AI

Utilizarea Blockchain cu AI a permis dezvoltatorilor să lucreze la dezvoltarea de sisteme stabile care să sprijine interacțiunea diferitelor inovații tehnice, oferind astfel o platformă pentru gestionarea datelor, transferul și stocarea datelor securizate și sigure. Figura de mai jos demonstrează caracteristicile combinate ale tehnologiilor blockchain și AI pentru industria medicală, care include diferite etape, cum ar fi analiza, diagnosticarea, validarea descoperirilor și rapoartelor medicale și luarea deciziilor critice. 

În ultimii ani, gestionarea unei cantități mari de date, creșterea exponențială a puterii de calcul a algoritmilor și modelelor și acceptarea crescândă de către utilizatori a sistemelor și aplicațiilor conectate au fost prioritățile principale în industria AI și ML. Deoarece rețelele neuronale artificiale necesită adesea o cantitate mare de date și putere de calcul în scopuri de instruire, este esențial să se creeze centre de date puternice pentru a achiziționa seturi mari de date. În timpul unui proces de audit, rețelele blockchain pot fi utilizate pentru a stoca datele și informațiile de interogare, obținând în același timp un nivel mai ridicat de securitate și confidențialitate. În plus, integrarea tehnologiilor AI și Blockchain va oferi un mecanism de consens puternic care este imuabil, robust, descentralizat. 

Infrastructură descentralizată pentru IA

Introducerea infrastructurii de rețea Blockchain a adăugat trei noi caracteristici arhitecturilor tradiționale distribuite: control descentralizat și partajat al datelor și activelor, schimburi de active native și piste de audit imuabile. Când infrastructura blockchain a fost combinată cu tehnologiile AI, infrastructura a oferit utilizatorilor noi modele de date și a oferit control partajat asupra modelelor AI și a datelor de antrenament, sporind în același timp credibilitatea datelor. Pentru a produce modele de date mai bune și mai eficiente, modelele AI au nevoie de acces la o cantitate mare de date care sunt furnizate de rețelele blockchain. 

Rețelele descentralizate precum IPFS și Ethereum pot gestiona stocarea datelor și, respectiv, resurse de calcul uriașe, oferind astfel înregistrări fără manipulare și un nivel ridicat de confidențialitate. Platformele AI descentralizate cu sursă deschisă, cum ar fi ChainIntel, urmăresc să scape de monopolizarea serviciilor AI de către marile companii. 

Aplicații AI descentralizate

Luarea deciziilor colective și inteligența descentralizată pot avea numeroase aplicații. De exemplu, figura de mai jos demonstrează caracteristicile și beneficiile combinării Blockchain cu tehnologiile IoT și AI pentru a crește randamentul în câmpurile agricole. Senzorii IoT pot monitoriza nivelurile de nutrienți din sol și pot captura imagini care pot ajuta la monitorizarea creșterii culturilor în timp. AI poate folosi datele primite de la senzorii IoT pentru a oferi analize predictive care le permit fermierilor să monitorizeze diferite condiții. Utilizarea blockchain asigură că fiecare utilizator din rețea are acces la tranzacții, ceea ce ajută la reducerea timpului petrecut cu logistica. 

Imaginea de mai sus demonstrează sisteme bazate pe blockchain utilizate pentru explorarea inteligentă automată fără pilot a albiilor oceanice. 

Imaginea de mai sus demonstrează utilizarea Blockchain și AI în scopuri financiare și bancare și modul în care blockchain și AI pot îmbunătăți eficiența, siguranța și securitatea sistemului financiar. 

Concluzie

În acest articol, am vorbit despre aplicarea și cazurile de utilizare ale blockchain în AI. Articolul oferă o privire de ansamblu asupra stocării descentralizate și a modului în care blockchain-ul poate fi cheia pentru rezolvarea mai multor probleme cu AI. Continuând, am discutat, de asemenea, taxonomia blockchain-ului în AI și tehnologiile aferente și compararea implementărilor blockchain în ceea ce privește tipurile și infrastructura blockchain, operațiunile AI descentralizate și protocoale. În cele din urmă, discutăm despre diferitele aplicații ale blockchain în AI. 

Pentru a rezuma lucrurile, ar fi sigur să spunem că implementarea blockchain în AI are potențialul de a aborda și rezolva problemele existente în industria AI legate de confidențialitatea utilizatorilor, oracolele securizate, securitatea contractului inteligent, protocoale de consens, standardizare și guvernare.