O revizuire cuprinzătoare a blockchain-ului în IA

IA și blockchain-ul au apărut ca două dintre cele mai revoluționare inovații tehnice din ultimul timp.

• Inteligența Artificială (IA): Permite mașinilor și calculatoarelor să imite procesele de gândire și decizie umană.
• Blockchain: Un registru distribuit și imutabil care stochează date și informații într-un mod descentralizat și de încredere.

În ultimii ani, oamenii de știință au explorat potențialele aplicații ale acestor tehnologii în diverse sectoare. În acest articol, vom oferi o scurtă prezentare a modului în care blockchain-ul poate fi integrat cu IA, un concept care ar putea fi denumit “IA descentralizată”. Să intrăm în detalii.

IA Descentralizată: O Introducere în Blockchain în IA

În ultimul deceniu sau mai mult, blockchain-ul a fost una dintre cele mai discutate inovații, și a început să câștige impuls atunci când și-a găsit aplicații în alte domenii. De la apariția sa în 2008, a continuat să apară ca o tehnologie disruptivă care avea potențialul de a revoluționa modul în care stocăm sau schimbăm date sau informații, și de a revoluționa modul în care urmărim și automatizăm tranzacții.

Unul dintre cele mai discutate puncte ale blockchain-ului este că fiecare tranzacție blockchain este semnată criptografic, și nodurile de minerit care dețin o copie a întregului registru de blocuri înlănțuite de tranzacții verifică fiecare tranzacție care rezultă în crearea unor înregistrări sincronizate, securizate și partajate cu timestamp care sunt imposibil de alterat. În consecință, blockchain-ul poate fi o opțiune eficientă pentru a elimina necesitatea unei autorități centrale pentru a verifica și guverna tranzacțiile și interacțiunile dintre utilizatori pe rețea.

În continuare, industria tehnologică a produs și generat o cantitate imensă de date datorită inovațiilor tehnice precum dispozitivele IoT, smartphone-urile, rețelele sociale și aplicațiile web care au contribuit semnificativ la apariția IA, deoarece sistemele IA utilizează adesea o cantitate mare de date folosind învățarea profundă și practicile de învățare automată pentru a efectua diverse analize.

Chiar și astăzi, o parte semnificativă a tehnicilor de învățare automată și de învățare profundă pentru modelele IA se bazează pe un model centralizat care antrenează un grup de servere care rulează sau antrenează un model specific împotriva datelor de antrenare, și apoi verifică învățarea folosind un set de date de validare sau de antrenare. Cerința ridicată pentru a antrena eficient un model IA este motivul pentru care marile organizații tehnice și echipele de dezvoltare adesea stochează o cantitate mare de date pentru a antrena modelele lor pentru a obține cele mai bune rezultate și performanțe.

Majoritatea modelelor IA și practicilor de astăzi sunt centralizate, și deși centralizarea a adus mult succes industriei IA, există un mare dezavantaj legat de stocarea centralizată a datelor pentru modelele IA. Atunci când toate datele sunt stocate în mod centralizat, posibilitatea de alterare a datelor, sau coruperea datelor crește, deoarece stocarea centralizată a datelor este întotdeauna supusă atacurilor de malware și cibernetice. Mai mult, atunci când se lucrează cu o cantitate mare de date, este o sarcină dificilă de a verifica autenticitatea și proveniența surselor de date, ceea ce poate duce la antrenarea greșită a modelului, ceea ce poate duce la rezultate nedorite, inexacte și chiar periculoase.

Provocările legate de stocarea datelor pentru modelele IA sunt motivul principal din spatele utilizării blockchain-ului în IA și dezvoltării IA descentralizate. Scopul principal al IA descentralizate este de a permite un proces și de a efectua decizii sau analize folosind date semnate digital, securizate și de încredere care au fost stocate și tranzacționate pe rețeaua blockchain într-un mod descentralizat sau distribuit, fără a utiliza resurse externe de la terți.

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

Cum Poate Blockchain-ul să Transforme Inteligența Artificială?

Mai multe deficiențe ale industriei inteligenței artificiale și blockchain-ului pot fi adresate eficient prin combinarea celor două sisteme tehnice. Blockchain-ul acționează ca un registru distribuit care stochează și transmite date într-un mod semnat criptografic care este convenit și verificat de nodurile de minerit ale rețelei. Rețelele blockchain stochează date cu o reziliență și integritate ridicată, ceea ce face ca acestea să fie aproape imposibil de alterat, ceea ce este motivul principal pentru care rezultatul algoritmilor de învățare automată atunci când iau decizii folosind contracte inteligente blockchain nu poate fi disputat și poate fi de încredere. Utilizarea rețelelor blockchain împreună cu tehnologiile IA poate ajuta la crearea unor sisteme descentralizate, imutabile și securizate pentru date foarte sensibile care pot fi colectate, procesate și utilizate de aplicații alimentate de IA. Securitatea și siguranța oferite de utilizarea blockchain-ului în IA pot avea aplicații revoluționare în diverse industrii, în special în cele mai sensibile, precum sănătatea și spitalele, finanțele, apărarea și multe altele.

În continuare, unele dintre beneficiile principale ale integrării IA și blockchain-ului sunt enumerate mai jos.

• Securitatea Datelor Îmbunătățită

Un motiv principal din spatele popularității imense a blockchain-ului este că oferă o metodă foarte sigură și securizată pentru a stoca informații pe internet. Blockchain-urile oferă o alternativă pentru a stoca informații sensibile și critice pe discuri, care constă în stocarea datelor semnate digital care pot fi accesate doar folosind chei private. Prin urmare, utilizarea blockchain-ului pentru a stoca date pentru algoritmii IA poate permite modelor IA să lucreze cu date sensibile, ceea ce duce la informații mai precise și de încredere.

• Luarea Deciziilor Colective

Într-un ecosistem tehnic, aplicațiile sau instrumentele implicate trebuie să lucreze în coordonare una cu cealaltă pentru a atinge obiectivul cu eficiență maximă. Sistemele blockchain oferă soluții descentralizate și distribuite pentru algoritmii de luare a deciziilor care pot înlocui necesitatea unei autorități centrale. Eliminarea autorității centrale va permite roboților să discute problema intern, să voteze pe orice problemă și să rezolve problema cu majoritate până la un acord.

• Încrederea Îmbunătățită în Deciziile Robotice

Blockchain-ul stochează datele într-un mod foarte securizat care nu poate fi alterat, ceea ce asigură calitatea datelor pe tot parcursul procesului de antrenare. Ca rezultat, modelul va fi antrenat pe date foarte precise, ceea ce va duce în final la creșterea preciziei modelului.

• Eficiență Mai Mare

Unul dintre motivele principale pentru care procesele de afaceri care implică adesea mai mulți utilizatori, precum acționari multipli sau părți interesate, organizații guvernamentale și firme, sunt adesea ineficiente, este din cauza numeroaselor autorizări ale tranzacțiilor de afaceri. Utilizarea blockchain-ului și a contractelor inteligente va permite DAO-urile sau agenții autonomi descentralizați să valideze datele sau transferurile de active între diverse părți interesate în mod automat, eficient și rapid.

Taxonomia Blockchain-ului în IA

În această secțiune, vom discuta despre unele dintre conceptele cheie utilizate în aplicarea tehnologiilor blockchain pentru aplicații IA care sunt menționate în figura de mai jos.

Aplicații IA Descentralizate

Aplicațiile IA actuale funcționează în general în mod autonom pentru a executa decizii informate folosind diverse strategii de planificare, căutare, optimizare, învățare, recuperare și gestionare a cunoștințelor. Cu toate acestea, descentralizarea aplicațiilor IA este o sarcină dificilă și provocatoare din mai multe motive.

• Calcul Autonomic

Unul dintre obiectivele principale ale aplicațiilor IA este de a permite operațiuni parțial sau complet autonome în care numeroși agenți inteligenți sau programe mici de calculator vor percepe și analiza mediile locale, vor păstra stările interne și vor executa acțiuni specificate în consecință.

• Optimizare

Una dintre caracteristicile principale ale aplicațiilor IA este potențialul lor de a lua decizii foarte eficiente și precise prin filtrarea unui set de soluții ideale dintre toate soluțiile posibile, și este posibil datorită optimizării algoritmilor și modelelor IA. Tehnicile de optimizare își propun să găsească cea mai bună soluție la o problemă prin funcționarea într-un mediu constrâns sau neconstrâns, în funcție de obiectivele de nivel de sistem și de aplicație. Optimizarea descentralizată va duce la o eficiență și o performanță mai bună.

• Planificare

Aplicațiile IA utilizează strategii 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 rezilienței și eficienței modelelor IA. Utilizarea blockchain-ului pentru strategiile de planificare poate duce la conceperea unor strategii mai imutabile și critice utilizate pentru sisteme și aplicații strategice.

• Descoperirea și Gestionarea Cunoștințelor

Aplicațiile IA au reputația de a lucra cu o cantitate mare de date, și depind de sistemele centralizate de procesare a datelor. Cu utilizarea descentralizării, procesele de descoperire și gestionare a cunoștințelor vor putea oferi modele de cunoștințe personalizate care țin cont de nevoile tuturor părților interesate implicate.

• Învățare

În inima aplicațiilor IA se află algoritmii de învățare care permit procesele de descoperire și automatizare a cunoștințelor. Există diverse tipuri de algoritmi de învățare, precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, învățarea semi-supravegheată, învățarea prin întărire, modelele de învățare profundă și multe altele care rezolvă diverse probleme de învățare automată. Utilizarea modelelor de învățare descentralizate poate duce la sisteme de învățare foarte autonome care susțin inteligența locală în diverse verticale ale sistemelor IA.

Operațiuni IA Descentralizate

Modelele și algoritmii IA se antrenează, testează și validează adesea pe o cantitate mare de date pentru a lua decizii mai bune și mai versatile. Cu toate acestea, utilizarea soluțiilor de stocare centralizată a datelor, precum centrele de date, cloud-ul și cluster-urile, acționează ca o piedică majoră în dezvoltarea unor aplicații IA foarte securizate care păstrează confidențialitatea utilizatorilor. Iată câteva dintre principalele implementări blockchain care pot fi adoptate de diverse aplicații IA.

• Stocare Descentralizată

Soluțiile de stocare centralizată a datelor sunt foarte vulnerabile în ceea ce privește securitatea și confidențialitatea, deoarece aceste soluții de stocare a datelor implică date personale și sensibile ale utilizatorilor, împreună cu locațiile, înregistrările medicale, activitățile și informațiile financiare. Blockchain-ul oferă soluții de stocare descentralizate și securizate criptografic în toate aplicațiile și rețelele participante. Soluțiile de stocare descentralizate a datelor utilizează noduri, și fiecare nod din rețea păstrează o copie criptată a bazei de date pentru a asigura disponibilitatea datelor pentru clienți. Clienții sunt liberi să utilizeze și să mineze datele lor în funcție de nevoile și cerințele lor.

Două dintre cele mai comune tehnici de stocare utilizate în soluțiile de stocare descentralizată a datelor sunt Sharding și Swarming. Sharding este procesul prin care se creează partiții logice ale bazelor de date, cunoscute sub numele de „Shards”, unde fiecare partiție este atribuită o cheie unică care poate fi utilizată pentru a accesa partiția. Pe de altă parte, Swarming este o metodă care utilizează „Swarms” pentru a permite accesul paralel la date de la multiple noduri din rețea, ceea ce reduce latența în aplicațiile IA și duce la o performanță mai eficientă și mai lină. Partițiile sunt grupate împreună, ceea ce duce la formarea unei stocări colective care este susținută în rețea de un grup de noduri sub forma unor roiuri.

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

• Gestionarea Datelor

Una dintre cerințele principale pentru dezvoltarea unei aplicații IA este de a gestiona datele într-un mod care să permită colectarea unor seturi de date foarte precise, relevante și complete de la surse de date de încredere. În mod convențional, aplicațiile și algoritmii IA au utilizat metode centralizate de gestionare a datelor, precum segmentarea datelor, filtrarea datelor și stocarea conștientă de conținut, care sunt executate în toate nodurile din rețea. În comparație cu soluțiile de stocare descentralizate oferite de rețelele blockchain, gestionarea centralizată a datelor se desfășoară prost, deoarece nu numai că rata de duplicare a datelor va fi ridicată, chiar și atunci când se fac modificări minore ale datelor, dar și necesitatea de a transfera seturi de date similare în mod repetat va fi ridicată.

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

Tipuri de Blockchain pentru Aplicații IA

Tehnologia blockchain poate fi împărțită în două categorii: Permissionate în care numai utilizatorii autorizați pot accesa aplicațiile blockchain în setări cloud, consorțiu sau private, și Permissionless în care oricine poate accesa în mod public sistemele utilizând internetul.

• Blockchain-uri Publice

Blockchain-urile publice aparțin categoriei de blockchain-uri fără permisiune, în care utilizatorii au libertatea de a descărca codul blockchain pe sistemele lor, de a modifica codul și de a-l utiliza în funcție de nevoile și cerințele lor. Mai mult, blockchain-urile publice sunt adesea deschise pentru operațiunile de citire și scriere și sunt ușor accesibile. Deoarece blockchain-urile publice sunt accesibile de oricine, aceste sisteme utilizează protocoale complexe pentru siguranță, iar informațiile de identitate și tranzacționare ale utilizatorilor din rețea sunt gestionate utilizând date pseudonime și anonime. Pentru transferul de date și active, fiecare rețea blockchain publică utilizează token-uri native, cunoscute și sub numele de pointeri de valoare sau criptomonede.

• Blockchain-uri Private

În contrast cu blockchain-urile publice, rețelele blockchain private sunt sisteme permissionate 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 aprobarea prealabilă pentru operațiunile de citire și scriere pe rețea. Blockchain-urile private oferă o eficiență mai ridicată, deoarece identitatea vizitatorilor este cunoscută și sunt participanți preaprobati ai rețelei, ceea ce elimină nevoia de algoritmi complexi și operațiuni matematice pentru a valida orice tranzacție pe rețea. Mai mult, rețelele blockchain private pot transfera orice tip de active, valori sau date indigene în rețea.

La fel ca în rețelele blockchain publice, aprobarea unei tranzacții și a transferului de active în rețeaua blockchain privată este realizată prin algoritmi de consens multi-parte sau vot, care nu numai că permit tranzacții mai rapide, dar și consumă energie redusă. În mod remarcabil, timpul mediu de aprobare a unei tranzacții pe o rețea blockchain privată este sub o secundă.

• Rețele Blockchain de Consorțiu

Rețelele blockchain de consorțiu, cunoscute și sub numele de rețele blockchain federate, sunt operate de un grup de organizații, în care grupurile sunt de obicei formate pe baza unor interese comune împărtășite de aceste organizații. Rețelele blockchain de consorțiu sunt de obicei oferite de organizații guvernamentale și corporații, precum și de unele companii de blockchain private.

La fel ca și omologii lor de blockchain privat, rețelele blockchain de consorțiu funcționează ca sisteme permissionate, deși doar câțiva utilizatori din rețea au atât permisiuni de citire, cât și de scriere pe rețea. În general, toți utilizatorii din rețeaua blockchain de consorțiu au acces de citire, dar doar câțiva indivizi pot scrie date pe rețea.

Infrastructură Descentralizată pentru Aplicații IA

Arhitecturile blockchain au fost concepute în mod tradițional de către dezvoltatori ca infrastructuri liniare utilizând o combinație de strategii de hashare și structuri de date cu liste înlănțuite. Cu toate acestea, recent, dezvoltatorii au lucrat la infrastructuri neliniare utilizând informații de coadă și teoria grafurilor pentru a gestiona datele mari și pentru a satisface cerințele aplicațiilor IA în timp real.

Aplicații IA cu Blockchain

Stocare Descentralizată și Gestionare a Datelor cu IA

Utilizarea blockchain-ului împreună cu IA a permis dezvoltatorilor să lucreze la dezvoltarea unor sisteme stabile care susțin interacțiunea diverselor inovații tehnice, oferind astfel o platformă pentru gestionarea, transferul și stocarea datelor într-un mod securizat și sigur. Figura de mai jos demonstrează caracteristicile combinate ale tehnologiilor blockchain și IA pentru industria medicală, care include diverse etape, cum ar fi analize, diagnostic, validare a descoperirilor și rapoartelor medicale, și luarea deciziilor critice.

În ultimii ani, gestionarea unei cantități mari de date, creșterea puterii de calcul a algoritmilor și modelelor în mod exponențial și creșterea acceptării utilizatorilor pentru sisteme și aplicații conectate au fost prioritățile de top în industria IA și ML. Deoarece rețelele neuronale artificiale necesită adesea o cantitate mare de date și putere de calcul pentru antrenare, este esențial să se creeze centre de date puternice pentru a obține seturi de date mari. În timpul unui proces de audit, rețelele blockchain pot fi utilizate pentru a stoca datele și informațiile de interogare, atingând un nivel mai ridicat de securitate și confidențialitate. Mai mult, integrarea tehnologiilor IA și blockchain va oferi un mecanism de consens puternic, imutabil, descentralizat.

Infrastructură Descentralizată pentru IA

Introducerea infrastructurii rețelei blockchain a adăugat trei caracteristici noi arhitecturilor distribuite tradiționale: controlul descentralizat și partajat al datelor și activelor, schimbul de active nativ și urmele de audit imutabile. Atunci când infrastructura blockchain a fost combinată cu tehnologiile IA, infrastructura a oferit utilizatorilor noi modele de date și a oferit controlul partajat al modelelor IA și datelor de antrenare, adăugând la încrederea în date. Pentru a produce modele de date mai bune și mai eficiente, modelele IA au nevoie de acces la o cantitate mare de date, care este oferită de rețelele blockchain.

Rețelele descentralizate, cum ar fi IPFS și Ethereum, pot gestiona stocarea datelor și resursele computaționale masive, oferind astfel înregistrări tamper-free cu un nivel ridicat de confidențialitate. Platformele IA descentralizate open-source, cum ar fi ChainIntel, își propun să elimine monopolizarea serviciilor IA de către marile companii.

Aplicații IA Descentralizate

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

Imaginea de mai sus demonstrează sistemele bazate pe blockchain utilizate pentru explorarea inteligentă și automată a fundurilor oceanice.

Imaginea de mai sus demonstrează utilizarea blockchain-ului și IA pentru scopuri financiare și bancare, și cum blockchain-ul și IA pot îmbunătăți eficiența, securitatea și siguranța sistemului financiar.

Concluzie

În acest articol, am discutat despre aplicarea și cazurile de utilizare ale blockchain-ului în IA. Articolul oferă o prezentare generală a modului în care blockchain-ul poate fi integrat cu IA, un concept care ar putea fi denumit “IA descentralizată”. În continuare, am discutat și despre taxonomia blockchain-ului în IA, tehnologiile conexe și comparația implementărilor blockchain din punct de vedere al tipurilor de blockchain și infrastructură, operațiuni IA descentralizate și protocoale. În final, am discutat despre diversele aplicații ale blockchain-ului în IA.

Pentru a rezuma, ar fi sigur să spunem că implementarea blockchain-ului în IA are potențialul de a aborda și rezolva problemele existente în industria IA legate de confidențialitatea utilizatorilor, oracole securizate, securitatea contractelor inteligente, protocoalele de consens, standardizare și guvernanță.