Комплексный обзор блокчейна в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект и блокчейн являются двумя из наиболее революционных технических инноваций в последнее время.

• Искусственный интеллект (ИИ): Позволяет машинам и компьютерам имитировать человеческое мышление и процессы принятия решений.
• Блокчейн: Распределенный и неизменный реестр, который безопасно хранит данные и информацию в децентрализованном и доверенном порядке.

В последнее время ученые глубоко изучают потенциальные применения этих технологий в различных секторах. В этой статье мы предоставим краткий обзор того, как блокчейн может быть интегрирован с ИИ, концепцию, которую можно назвать “децентрализованным ИИ”. Давайте углубимся.

Децентрализованный ИИ: Введение в блокчейн в ИИ

В последнее десятилетие блокчейн был одной из наиболее обсуждаемых инноваций, и он начал набирать обороты, когда нашел свое применение в других областях. С момента его создания в 2008 году он продолжал развиваться как разрушительная технология, которая имела потенциал революционизировать способ хранения или обмена данными и информацией, а также революционизировать способ отслеживания и автоматизации транзакций.

Одной из наиболее обсуждаемых особенностей блокчейна является то, что каждая транзакция блокчейна подписывается криптографически, и узлы, которые содержат копию всего реестра цепочки блоков всех транзакций, проверяют каждую такую транзакцию, что приводит к созданию синхронизированных, безопасных и общедоступных записей, которые невозможно изменить. Следовательно, блокчейн может быть эффективным вариантом для исключения необходимости центрального органа для проверки и управления транзакциями и взаимодействиями между пользователями в сети.

Далее, техническая отрасль производит и генерирует огромное количество данных благодаря техническим инновациям, таким как устройства IoT, смартфоны, социальные сети и веб-приложения, которые существенно способствовали росту ИИ, поскольку системы ИИ часто используют большое количество данных с помощью методов глубокого обучения и машинного обучения для выполнения различных аналитических задач.

Даже сегодня, значительная часть методов машинного обучения и глубокого обучения для моделей ИИ полагается на централизованную модель, которая обучает группу серверов, которые запускают или обучают конкретную модель на обучающих данных, а затем проверяет обучение с помощью валидационных или обучающих наборов данных. Высокий спрос на эффективное обучение модели ИИ является причиной, по которой крупные технологические компании и команды разработчиков часто хранят большое количество данных для обучения своих моделей для достижения лучших возможных результатов и производительности.

Большинство современных моделей и практик ИИ являются централизованными, и хотя централизация принесла много успеха в отрасли ИИ, существует значительный недостаток централизованного хранения данных для моделей ИИ. Когда все данные хранятся в централизованном порядке, возрастает риск повреждения данных или их коррупции, поскольку централизованное хранение данных всегда подвержено вредоносному ПО и кибератакам. Кроме того, при работе с большим количеством данных очень сложно проверить подлинность и происхождение источника данных, что может привести к неправильному обучению модели, что может привести к нежелательным, неточным и даже опасным последствиям.

Проблемы с хранением данных для моделей ИИ являются основной причиной использования блокчейна в ИИ и разработки децентрализованного ИИ. Основная цель децентрализованного ИИ заключается в том, чтобы ermögнить процесс и выполнить анализ или принятие решений с помощью цифровых подписей, безопасных и доверенных общедоступных данных, которые хранятся и передаются в сети блокчейна в децентрализованном порядке без использования внешних ресурсов третьих сторон.

Модели ИИ имеют репутацию работы с большим количеством данных, и ученые уже предсказали, что блокчейн будет будущим хранения данных. Кроме того, блокчейн имеет смарт-контракты, которые позволяют пользователям программировать сеть блокчейна для управления транзакциями между участниками, генерирующими или получающими данные, или принятием решений. Автономные приложения и машины на основе смарт-контрактов блокчейна могут учиться и адаптироваться к изменениям с течением времени и могут также принимать точные и доверенные решения, результаты которых проверяются и подтверждаются узлами сети блокчейна.

Как блокчейн может преобразовать искусственный интеллект?

Несколько недостатков отрасли искусственного интеллекта и блокчейна могут быть эффективно устранены путем объединения обеих технических систем. Блокчейн действует как распределенный реестр, который хранит и передает данные в криптографически подписанном методе, который согласован и проверен узлами сети. Сети блокчейна хранят данные с высокой устойчивостью и целостностью, что делает их практически неуязвимыми для изменения, что является основной причиной, по которой результаты алгоритмов машинного обучения, принимающих решения с помощью смарт-контрактов блокчейна, не могут быть оспорены и могут быть доверены. Использование сетей блокчейна с технологиями ИИ может помочь создать децентрализованные, неизменные и безопасные системы для высокочувствительных данных, которые могут быть собраны, обработаны и использованы приложениями, работающими на ИИ. Безопасность и безопасность, обеспечиваемые использованием блокчейна в ИИ, могут иметь революционные применения в различных отраслях, особенно в более чувствительных, таких как здравоохранение и финансы.

Далее, некоторые из наиболее заметных преимуществ интеграции ИИ и блокчейна перечислены ниже.

• Улучшенная безопасность данных

Одной из основных причин огромной популярности блокчейна является то, что он предлагает высокую степень безопасности при хранении информации в Интернете. Блокчейны предлагают альтернативу хранению чувствительной и критической информации на дисках, а именно хранению цифровых подписей, которые могут быть доступны только с помощью приватных ключей. Следовательно, использование блокчейна для хранения данных для алгоритмов ИИ может позволить моделям ИИ работать с чувствительными данными, что приведет к более точной и доверенной информации.

• Коллективное принятие решений

В технической экосистеме участвующие приложения или инструменты должны работать в координации друг с другом, чтобы достичь цели с максимальной эффективностью. Системы блокчейна предлагают децентрализованные и распределенные решения для алгоритмов принятия решений, которые могут заменить необходимость в центральном органе. Исключение центрального органа позволит роботам обсуждать проблему внутри, голосовать по любому вопросу и решать вопрос до тех пор, пока не будет достигнуто соглашение.

• Улучшение доверия к решениям роботов

Блокчейн хранит данные в высокобезопасном порядке, который невозможно изменить, что гарантирует качество данных на протяжении всего процесса обучения. В результате модель будет обучена на высокоточных данных, что в конечном итоге улучшит точность модели.

• Более высокая эффективность

Одной из основных причин, по которой бизнес-процессы, часто включающие несколько пользователей, таких как несколько акционеров или заинтересованных сторон, государственные организации и бизнес-фирмы, часто неэффективны, является необходимость многочисленных авторизаций бизнес-транзакций. Использование блокчейна и смарт-контрактов позволит создать децентрализованные автономные агенты, которые будут автоматически проверять передачу данных или активов между различными заинтересованными сторонами, что приведет к более быстрым и эффективным транзакциям.

Таксономия блокчейна в ИИ

В этом разделе мы будем обсуждать некоторые из ключевых концепций, используемых в применении технологий блокчейна для приложений ИИ, которые упоминаются на рисунке ниже.

Децентрализованные приложения ИИ

Текущие приложения ИИ обычно работают автономно для выполнения обоснованных решений с помощью различных стратегий планирования, поиска, оптимизации, обучения, восстановления знаний и управления знаниями. Однако децентрализация приложений ИИ является сложной и сложной задачей по нескольким причинам.

• Автономное вычисление

Одной из основных целей приложений ИИ является обеспечение частично или полностью автономных операций, где несколько интеллектуальных агентов или небольших компьютерных программ будут воспринимать и анализировать свою местную среду, сохранять свое внутреннее состояние и выполнять указанные действия соответственно.

• Оптимизация

Одной из основных особенностей приложений ИИ является их способность принимать наиболее эффективные и эффективные решения путем фильтрации набора идеальных решений среди всех возможных решений, что возможно благодаря оптимизации алгоритмов и моделей ИИ. Техники оптимизации направлены на нахождение лучшего решения проблемы, работая в ограниченной или неограниченной среде в зависимости от системных и прикладных целей. Децентрализованная оптимизация приведет к лучшей эффективности и повышению производительности.

• Планирование

Приложения ИИ используют стратегии планирования при сотрудничестве с другими приложениями и системами для решения сложных проблем в новых или сложных средах. Стратегии планирования играют важную роль в поддержании устойчивости и эффективности моделей ИИ. Использование блокчейна для стратегий планирования может привести к разработке более неизменных и критических стратегий, используемых для критически важных систем и стратегических приложений.

• Обнаружение знаний и управление знаниями

Приложения ИИ имеют репутацию работы с большим количеством данных, и их зависимость от централизованных систем обработки данных. С помощью децентрализации процессы обнаружения знаний и управления знаниями смогут предоставить персонализированные закономерности знаний, учитывающие потребности всех участвующих сторон.

• Обучение

В основе приложений ИИ лежат алгоритмы обучения, которые позволяют процессам обнаружения знаний и автоматизации. Существует несколько типов алгоритмов обучения, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, полуученное обучение, обучение с подкреплением, ансамблевое обучение, модели глубокого обучения и многое другое, которые решают различные проблемы машинного обучения. Использование децентрализованных моделей обучения может привести к высокоавтономным системам обучения, которые поддерживают местный интеллект на различных уровнях систем ИИ.

Децентрализованные операции ИИ

Модели и алгоритмы ИИ часто обучаются, тестируются и проверяются на большом количестве данных, чтобы принимать лучшие и более разнообразные решения. Однако использование централизованных решений для хранения данных, таких как центры данных, облака и кластеры, является значительным препятствием для разработки высокобезопасных приложений ИИ, которые сохраняют конфиденциальность пользователей. Вот некоторые из наиболее заметных реализаций блокчейна, которые могут быть приняты различными приложениями ИИ.

• Децентрализованное хранение

Централизованные решения для хранения данных высоко уязвимы для безопасности и конфиденциальности, поскольку эти решения для хранения данных включают личные и конфиденциальные данные пользователей, а также их местоположение, медицинские записи, действия и финансовую информацию. Блокчейн предлагает децентрализованные и криптографически безопасные решения для хранения данных на участвующих приложениях и сетях. Децентрализованные решения для хранения данных используют узлы, и каждый узел в сети сохраняет клиенто-ориентированную зашифрованную копию базы данных, чтобы обеспечить доступность данных для клиентов. Клиенты могут использовать и добывать свои данные по мере необходимости и требований.

Два наиболее распространенных метода хранения, используемых в децентрализованных решениях для хранения данных, – это Шардинг и Сворминг. Шардинг – это процесс, при котором создаются логические разделы баз данных, известные как “Шарды”, где каждая секция назначается уникальным ключом, который можно использовать для доступа к секции. С другой стороны, Сворминг – это метод, который использует “Свормы” для обеспечения параллельного доступа к данным из нескольких узлов в сети, чтобы уменьшить задержку в приложениях ИИ, что приводит к более эффективной и плавной производительности. Шарды объединяются, в результате чего образуется коллективное хранение, поддерживаемое в сети группой узлов в виде Свормов.

Использование децентрализованных решений для хранения данных может привести к повышению надежности и масштабируемости хранения благодаря географическому распределению, предлагаемому децентрализованными решениями для хранения данных. Некоторые из появляющихся децентрализованных решений для хранения данных включают Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS и многое другое.

• Управление данными

Одной из основных требований разработки приложения ИИ является управление данными таким образом, чтобы можно было собрать высокоточные, актуальные и полные наборы данных из надежных и доверенных источников данных. Традиционно приложения и алгоритмы ИИ использовали централизованные методы управления данными, такие как сегментация данных, фильтрация данных и осведомленное хранение контента, которые выполняются на всех узлах в сети. По сравнению с децентрализованным хранением данных, предлагаемым сетями блокчейна, централизованное управление данными работает плохо, поскольку не только скорость дублирования данных будет высокой, даже если в данные внесены незначительные изменения, но также будет высока необходимость повторной передачи подобных наборов данных.

С другой стороны, децентрализованные методы управления данными были разработаны для развертывания на уровне узлов в сети, учитывая пространственные и временные атрибуты в данных. Кроме того, для поддержания происхождения и безопасности данных децентрализованные схемы управления могут размещать метаданные в блокчейне.

Типы блокчейна для приложений ИИ

Технологию блокчейна можно разделить на две категории: Разрешенные, где только авторизованные пользователи могут получить доступ к приложениям блокчейна в облачных, консорциумных или частных условиях, и Не разрешенные, где любой может публично получить доступ к системам, используя Интернет.

• Публичные блокчейны

Публичный блокчейн относится к категории не разрешенных сетей блокчейна, где пользователи имеют возможность скачать код блокчейна на свои системы, изменить код и использовать код по своему усмотрению. Кроме того, публичные блокчейны часто являются открытыми для чтения и записи и легко доступны. Поскольку публичные блокчейны доступны всем, эти системы используют сложные протоколы для безопасности, а информация об идентификаторе и транзакционной приватности пользователей в сети управляется с помощью псевдонимов и анонимных данных в сети. Для передачи данных и активов каждая публичная сеть блокчейна использует родные токены, также известные как указатели значения или криптовалюты.

• Частные блокчейны

В отличие от публичных блокчейнов, частные сети блокчейна являются разрешенными системами, которые управляются одной организацией, и они разработаны как системы без разрешения, где пользователи или участники всегда известны в сети и имеют предварительное одобрение для чтения и записи в сети. Частные блокчейны часто предлагают более высокую эффективность, поскольку идентификатор посетителей известен, и они являются предварительно одобренными участниками сети, что исключает необходимость сложных алгоритмов и математических операций для проверки любой транзакции в сети. Кроме того, частные сети блокчейна могут передавать любой тип активов, ценностей или коренных данных в сети.

Как и в публичных сетях блокчейна, одобрение транзакций и передачи активов в частной сети блокчейна выполняется с помощью алгоритмов консенсуса или голосования, которые не только позволяют выполнять быстрые транзакции, но также потребляют мало энергии. Удивительно, что среднее время одобрения транзакции в частной сети блокчейна составляет менее одной секунды.

• Консорциумные сети блокчейна

Консорциумные блокчейны, также известные как Федеративные блокчейны, эксплуатируются группой организаций, где группы обычно образуются на основе общих интересов, разделяемых этими организациями. Консорциумные сети блокчейна обычно предлагаются государственными организациями и банками, а также некоторыми частными компаниями блокчейна.

Как и их частные аналоги, консорциумные сети блокчейна работают как разрешенные системы, хотя несколько пользователей в сети имеют разрешения на чтение и запись в сети. Обычно все пользователи в консорциумной сети блокчейна имеют доступ на чтение, но только несколько человек могут записывать данные в сеть.

Децентрализованная инфраструктура для приложений ИИ

Архитектуры блокчейна традиционно разрабатывались разработчиками как линейная инфраструктура с помощью комбинации стратегий хеширования и связанных списков. Однако最近 разработчики работают над нелинейными инфраструктурами с помощью очередей информации и теории графов для обработки больших данных и удовлетворения требований реальных приложений ИИ.

Приложения ИИ, работающие на блокчейне

Децентрализованное хранение и управление данными с ИИ

Использование блокчейна с ИИ позволило разработчикам работать над созданием стабильных систем, которые поддерживают взаимодействие различных технических инноваций, обеспечивая платформу для безопасного и безопасного управления данными, передачи данных и хранения данных. Ниже приведенный рисунок демонстрирует объединенные функции блокчейна и технологий ИИ для медицинской отрасли, включая различные этапы, такие как анализ, диагностика, проверка медицинских открытий и отчетов, а также принятие критических решений.

В последние годы обработка большого количества данных, увеличение вычислительной мощности алгоритмов и моделей экспоненциально, а также рост пользовательского принятия связанных систем и приложений были основными приоритетами в отрасли ИИ и машинного обучения. Поскольку искусственные нейронные сети часто требуют большого количества данных и вычислительной мощности для обучения, необходимо создать мощные центры данных для сбора больших наборов данных. Во время процесса аудита сети блокчейна можно использовать для хранения данных и информации о запросе, обеспечивая при этом более высокий уровень безопасности и конфиденциальности. Кроме того, интеграция технологий ИИ и блокчейна обеспечит сильный механизм консенсуса, который является неизменным, прочным, децентрализованным.

Децентрализованная инфраструктура для ИИ

Введение инфраструктуры сети блокчейна добавило три новые характеристики к традиционной распределенной архитектуре: децентрализованное и общее управление данными и активами, родные обмены активами и неизменные аудиторские следы. Когда инфраструктура блокчейна была объединена с технологиями ИИ, инфраструктура предоставила пользователям новые модели данных и предложила общее управление моделями ИИ и обучающими данными, добавив к доверительности данных. Для создания лучших и более эффективных моделей данных модели ИИ нуждаются в доступе к большому количеству данных, предоставляемому сетями блокчейна.

Децентрализованные сети, такие как IPFS и Ethereum, могут обрабатывать хранение данных и вычислительные ресурсы соответственно, обеспечивая при этом неизменные записи с высоким уровнем конфиденциальности. Открытые децентрализованные платформы ИИ, такие как ChainIntel, направлены на ликвидацию монополии крупных компаний в области услуг ИИ.

Децентрализованные приложения ИИ

Коллективное принятие решений и децентрализованный интеллект могут иметь многочисленные применения. Например, рисунок ниже демонстрирует функции и преимущества объединения блокчейна с IoT и технологиями ИИ для повышения урожайности в сельском хозяйстве. Сенсоры IoT могут контролировать уровень питательных веществ в почве и захватывать изображения, которые могут помочь в мониторинге роста культур с течением времени. ИИ может использовать данные, полученные от сенсоров IoT, для предоставления прогностического анализа, который позволяет фермерам контролировать различные условия. Использование блокчейна гарантирует, что каждый пользователь в сети имеет доступ к транзакциям, что помогает уменьшить время, затраченное на логистику.

Рисунок выше демонстрирует системы, работающие на блокчейне, используемые для беспилотной автоматизированной разведки океанского дна.

Рисунок выше демонстрирует использование блокчейна и ИИ для финансовых и банковских целей, а также то, как блокчейн и ИИ могут повысить эффективность, безопасность и безопасность финансовой системы.

Заключение

В этой статье мы обсуждали применение и случаи использования блокчейна в ИИ. Статья дает обзор децентрализованного хранения и того, как блокчейн может быть ключом к решению нескольких проблем с ИИ. Далее мы также обсудили таксономию блокчейна в ИИ, связанные технологии и сравнение реализаций блокчейна в плане типов блокчейна и инфраструктуры, децентрализованных операций ИИ и протоколов. Наконец, мы обсудили различные применения блокчейна в ИИ.

Чтобы суммировать, можно с уверенностью сказать, что реализация блокчейна в ИИ имеет потенциал решить и устранить существующие проблемы в отрасли ИИ, связанные с конфиденциальностью пользователей, безопасными оракулами, безопасностью смарт-контрактов, протоколами консенсуса, стандартизацией и управлением.