En omfattande översikt av blockchain i AI

AI och blockchain har dykt upp som två av de mest banbrytande tekniska innovationerna under de senaste tiderna.

• Artificiell intelligens (AI): Möjliggör för maskiner och datorer att efterlikna mänskligt tänkande och beslutsprocesser.
• Blockchain: Ett distribuerat och oföränderligt register som lagrar data och information på ett decentraliserat och pålitligt sätt.

Nyligen har forskare undersökt potentiella tillämpningar av dessa tekniker inom olika sektorer. I den här artikeln kommer vi att ge en kort översikt av hur blockchain kan integreras med AI, ett koncept som kanske kan kallas “decentraliserad AI”. Låt oss dyka in.

Decentraliserad AI: En introduktion till blockchain i AI

Under det senaste decenniet eller så har blockchain varit en av de mest hypade innovationerna, och den började få fart när den hittade sin tillämpning inom andra områden. Sedan dess tillkomst 2008 har den fortsatt att utvecklas som en störande teknik som hade potentialen att revolutionera sättet vi lagrar eller utbyter data eller information, och revolutionera sättet vi spårar och trackar transaktioner eller automatiserar dem. 

En av de mest omtalade punkterna om blockchain är att varje blockchain-transaktion är kryptografiskt signerad, och de gruvnoderna som har en kopia av hela registret av kedjade block av alla transaktioner verifierar varje sådan transaktion som resulterar i skapandet av synkroniserade, säkra och delade tidsstämplade poster som är omöjliga att ändra. Följaktligen kan blockchain vara ett effektivt alternativ för att eliminera behovet av en central myndighet för att verifiera och styra transaktioner och interaktioner mellan användare på nätverket. 

Vidare har teknikindustrin producerat och genererat en stor mängd data tack vare tekniska innovationer som IoT-enheter, smartphones, sociala medier och webbapplikationer som har bidragit betydligt till AI:s uppkomst, eftersom AI-system ofta använder en stor mängd data med hjälp av deep learning och maskinlärningspraxis för att utföra olika analyser. 

Även idag är en stor del av maskinlärnings- och deep learning-tekniker för AI-modeller beroende av en centraliserad modell som tränar en grupp servrar som körs eller tränar en specifik modell mot träningsdata, och sedan verifierar inlärningen med hjälp av validerings- eller träningsdata. Det höga kravet på att effektivt träna en AI-modell är anledningen till att stora teknikföretag och utvecklingsteam ofta lagrar en stor mängd data för att träna sina modeller för de bästa möjliga resultaten och prestandan. 

De flesta AI-modeller och praxis idag är centraliserade, och även om centralisering har gett AI-branschen mycket framgång, finns det en stor nackdel med centraliserad data lagring för AI-modeller. När all data lagras på ett centraliserat sätt ökar möjligheten till dataförfalskning eller datakorruption, eftersom centraliserad data lagring alltid är utsatt för malware och cyberattacker. Dessutom är det när man hanterar en stor mängd data en utmanande uppgift att verifiera äktheten och ursprunget för datakällan, vilket kan resultera i felaktig träning av modellen, vilket kan leda till oönskade, felaktiga och till och med farliga resultat. 

Utmaningarna med data lagring för AI-modeller är den främsta anledningen till att blockchain används i AI och utvecklingen av decentraliserad AI. Det primära målet med decentraliserad AI är att möjliggöra en process och utföra beslutsfattande eller analyser med hjälp av digitalt signerad, säker och pålitlig delad data som har lagrats och transaktionshanterats på blockchain-nätverket på ett decentraliserat eller distribuerat sätt utan att använda externa tredjepartsresurser. 

AI-modeller har rykte om att ofta arbeta med en stor mängd data, och forskare har redan förutspått att blockchain kommer att vara framtiden för data lagring. Dessutom har blockchain smarta kontrakt som tillåter användare att programmera blockchain-nätverket för att styra transaktioner mellan deltagarna som är inblandade i att generera eller komma åt data, eller beslutsfattande. Autonoma applikationer och maskiner baserade på blockchain-smarta kontrakt kan lära sig och anpassa sig till förändringar över tiden, och de kan också fatta precisa och pålitliga beslut, resultat som verifieras och valideras av gruvnoderna i blockchain-nätverket. 

Hur blockchain kan transformera artificiell intelligens?

Flera brister i den artificiella intelligensen och blockchain-industrin kan åtgärdas effektivt genom att kombinera båda tekniska systemen. Blockchain fungerar som ett distribuerat register som lagrar och överför data på ett kryptografiskt signerat sätt som godkänns och verifieras av gruvnoderna i nätverket. Blockchain-nätverk lagrar data med hög motståndskraft och integritet, vilket gör det nästan omöjligt att manipulera data, vilket är den främsta anledningen till att resultatet av maskinlärningsalgoritmer när de fattar beslut med hjälp av blockchain-smarta kontrakt inte kan ifrågasättas och kan lita på. Användningen av blockchain-nätverk med AI-tekniker kan hjälpa till att skapa decentraliserade, oföränderliga och säkra system för känsliga data som kan samlas in, bearbetas och användas av AI-drivna applikationer. Säkerheten och säkerheten som erbjuds av användningen av blockchain i AI kan ha revolutionerande tillämpningar inom olika branscher, särskilt de mer känsliga som hälsovård och sjukhus, finans, försvar och mer. 

Vidare är några av de mest framträdande fördelarna med att integrera AI och blockchain listade nedan. 

• Ökad datasäkerhet

En av de främsta anledningarna till blockchain:s enorma popularitet är att den erbjuder en mycket säker och säker metod för att lagra information på webben. Blockchains erbjuder ett alternativ för att lagra känslig och kritisk information på diskar, genom att lagra digitalt signerad data som endast kan nås med hjälp av privata nycklar. Därför kan användningen av blockchain för att lagra data för AI-algoritmer tillåta AI-modeller att arbeta med känslig data, vilket resulterar i mer exakt och tillförlitlig information. 

• Kollektivt beslutsfattande

I ett tekniskt ekosystem måste de inblandade applikationerna eller verktygen arbeta i samordning med varandra för att uppnå målet med maximal effektivitet. Blockchain-system erbjuder decentraliserade och distribuerade lösningar för beslutsfattande algoritmer som kan ersätta behovet av en central myndighet. Att eliminera den centrala myndigheten kommer att tillåta robotarna att diskutera problemet internt, rösta på eventuella frågor och lösa frågan med majoritet tills en slutsats är överenskommen. 

• Ökad tillit till robotbeslut

Blockchain lagrar data på ett mycket säkert sätt som inte kan ändras, vilket säkerställer datans kvalitet under hela utvecklingsprocessen. Som ett resultat kommer modellen att träna på högkvalitativ data som slutligen kommer att bidra till att öka modellens noggrannhet. 

• Högre effektivitet

En av de främsta anledningarna till att affärsprocesser som ofta involverar flera användare, som flera aktieägare eller intressenter, statliga organisationer och företag, ofta är ineffektiva är på grund av många auktorisationer av affärstransaktioner. Användningen av blockchain och smarta kontrakt kommer att möjliggöra DAO:er eller decentraliserade autonoma agenter som kommer att validera data- eller tillgångstransfer mellan olika intressenter automatiskt, effektivt och snabbt. 

Taxonomi av blockchain i AI

I det här avsnittet kommer vi att prata om några av de viktigaste koncepten som används i tillämpningen av blockchain-tekniker för AI-applikationer som nämns i figuren nedan. 

Decentraliserade AI-applikationer

Nuvarande AI-applikationer fungerar vanligtvis på ett autonomt sätt för att fatta informerade beslut med hjälp av olika planerings-, söknings-, optimerings-, inlärnings-, kunskapsåtervinning och hanteringsstrategier. Men decentralisering av AI-applikationer är en svår och utmanande uppgift av många skäl. 

• Autonom datorkraft

En av de viktigaste målen för AI-applikationer är att möjliggöra delvis eller fullständigt autonom drift, där flera intelligenta agenter eller små datorprogram kommer att uppfatta och analysera sin lokala miljö, bevara sin interna tillstånd och utföra specificerade åtgärder enligt.

• Optimering

En av de viktigaste funktionerna i AI-applikationer är deras potential att fatta de mest effektiva och effektiva besluten genom att filtrera en uppsättning idealiska lösningar bland alla möjliga lösningar, och det är möjligt tack vare optimering av AI-algoritmer och modeller. Optimeringstekniker syftar till att hitta den bästa lösningen på ett problem genom att operera i en begränsad eller obegränsad miljö, beroende på systemnivå och applikationsnivå. Decentraliserad optimering kommer att resultera i bättre effektivitet och förbättrad prestanda. 

• Planering

AI-applikationer använder planeringsstrategier när de samarbetar med andra applikationer och system för att lösa komplexa problem i nya eller utmanande miljöer. Planeringsstrategier spelar en viktig roll för att upprätthålla AI-modellernas motståndskraft och effektivitet. Användningen av blockchain för planeringsstrategier kan resultera i att utveckla mer oföränderliga och kritiska strategier som används för system och strategiska applikationer. 

• Kunskapsupptäckt och kunskapshantering

AI-applikationer har rykte om att arbeta med en stor mängd data, och deras beroende av centraliserad data bearbetning. Med hjälp av decentralisering kommer kunskapsupptäckts- och kunskapshanteringsprocesserna att kunna tillhandahålla personliga kunskapsmönster som tar hänsyn till behoven hos alla inblandade parter. 

• Inlärning

I hjärtat av AI-applikationer ligger inlärningsalgoritmerna som möjliggör kunskapsupptäckt och automatiseringsprocesser. Det finns olika typer av inlärningsalgoritmer, som övervakad inlärning, oövervakad inlärning, semi-övervakad inlärning, förstärkt inlärning, ensemble, djupinlärningsmodeller och mycket mer som löser olika maskinlärningsproblem. Användningen av decentraliserade inlärningsmodeller kan resultera i högt autonoma inlärningssystem som stöder lokal intelligens över olika vertikaler i AI-system. 

Decentraliserade AI-åtgärder

AI-modeller och algoritmer tränar, testar och validerar ofta på en stor mängd data för att fatta bättre och mer varierade beslut. Men användningen av centraliserad data lagring, som datacenter, moln och kluster, utgör ett stort hinder för att utveckla högt säkra AI-applikationer som skyddar användarnas integritet. Här är några av de viktigaste blockchain-implementationerna som kan antas av olika AI-applikationer. 

• Decentraliserad lagring

Centraliserad data lagring är mycket känslig för säkerhet och integritet, eftersom dessa data lagringslösningar involverar en användares personliga och känsliga data, tillsammans med deras platser, hälsorekord, aktiviteter och finansiell information. Blockchain erbjuder decentraliserade och kryptografiskt säkra lagringslösningar över deltagande applikationer och nätverk. Decentraliserade data lagringslösningar använder noder, och varje nod i nätverket behåller en kundspecifik krypterad kopia av databasen för att säkerställa data tillgänglighet för kunder. Kunder är fria att använda och gruvdriva sin data enligt deras behov och krav. 

Två av de vanligaste lagringsmetoderna som används i decentraliserad data lagring är Sharding och Swarming. Sharding är processen att skapa logiska partitioner av databasen, kända som “Shards“, där varje partition tilldelas en unik nyckel som kan användas för att komma åt partitionen. Å andra sidan är Swarming en metod som använder “Swarms” för att möjliggöra parallell dataåtkomst från flera noder i nätverket för att minska latency i AI-applikationer, vilket resulterar i mer effektiv och smidig prestanda. Shardarna grupperas tillsammans, vilket resulterar i en samlad lagring som stöds i nätverket av en grupp noder i form av swarms. 

Användningen av decentraliserade lagringslösningar kan resultera i förbättrad tillförlitlighet och skalbarhet för lagring på grund av multiparty geografiska distributioner som erbjuds av decentraliserade lagringslösningar. Några av de framväxande decentraliserade lagringslösningarna inkluderar Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS och mer. 

• Datahantering

En av de viktigaste kraven för att utveckla en AI-applikation är att hantera data på ett sätt som möjliggör att högkvalitativa, relevanta och kompletta dataset kan samlas in från tillförlitliga och pålitliga datakällor. Traditionellt har AI-applikationer och algoritmer kört centraliserade datahanteringsmetoder, som datasegmentering, datafiltrering och innehållsmedveten data lagring, som utförs över alla noder i nätverket. I jämförelse med decentraliserad data lagring som erbjuds av blockchain-nätverk, fungerar centraliserad datahantering dåligt, eftersom inte bara datadupliceringshastigheten kommer att vara hög, även när små ändringar görs i data, utan också behovet av att överföra liknande dataset upprepat kommer att vara högt. 

Decentraliserade datahanteringsmetoder, å andra sidan, har utformats för att distribueras på nodnivå i nätverket, med hänsyn till spatiala och temporala attribut i data. Dessutom, för att upprätthålla datakällans proveniens och säkerhet, kan decentraliserade hanteringsplaner lägga metadata på blockchain. 

Blockchain-typer för AI-applikationer

Blockchain-tekniken kan delas in i två kategorier: Tillåten där endast auktoriserade användare kan komma åt blockchain-applikationerna i molnbaserade, konsortium eller privata miljöer, och Tillåtelsefri där vem som helst kan offentligt komma åt systemen med hjälp av internet. 

• Offentliga blockchains

Offentlig blockchain tillhör tillåtelsefri kategorin av blockchain-nätverk, där användare har friheten att ladda ner blockchain-koden på sina system, modifiera koden och använda koden enligt deras egna behov och krav. Dessutom är offentliga blockchains ofta öppen källkod för läs- och skrivoperationer och lättåtkomliga. Eftersom offentliga blockchains är tillgängliga för alla, använder dessa system komplexa protokoll för säkerhet, och identitets- och transaktionsinformationen för användarna på nätverket hanteras med hjälp av pseudonyma och anonyma data på nätverket. För data- och tillgångstransfer använder varje offentlig blockchain-nätverk nativa token, också kända som värdepekar eller kryptovalutor. 

• Privata blockchains

Till skillnad från offentliga blockchains är privata blockchain-nätverk tillåtna system som hanteras av en enda organisation, och de är utformade som tillåtelsefria system där användarna eller deltagarna alltid är kända inom nätverket och har förhandsgodkännande för läs- och skrivoperationer på nätverket. Privata blockchains erbjuder ofta högre effektivitet på grund av att identiteten på besökarna är känd och de är förhandsgodkända deltagare i nätverket, vilket eliminerar behovet av komplexa algoritmer och matematiska operationer för att validera transaktioner på nätverket. Dessutom kan privata blockchain-nätverk överföra vilken typ av tillgång, värde eller inhemska data som helst inom nätverket. 

Liksom i offentliga blockchain-nätverk sker godkännandet av transaktioner och tillgångstransfer i det privata blockchain-nätverket med hjälp av multiparty konsensusalgoritmer eller omröstning, som inte bara möjliggör snabbare transaktioner utan också förbrukar låg energi. Förbluffande nog är den genomsnittliga transaktionsgodkännandetiden på ett privat blockchain-nätverk under en sekund. 

• Konsortium blockchain-nätverk

Konsortium blockchains, också kända som federerade blockchains, drivs av en grupp organisationer där grupperna vanligtvis bildas på basis av gemensamma intressen som delas av dessa organisationer. Konsortium blockchain-nätverk erbjuds vanligtvis av statliga organisationer och myndigheter, banker och vissa privata blockchain-företag. 

Liksom deras privata blockchain-motsvarigheter fungerar konsortium blockchain-nätverk som tillåtna system, även om vissa användare på nätverket har både läs- och skrivbehörighet på nätverket. Vanligtvis har alla användare på konsortium blockchain-nätverket läsbehörighet, men endast ett fåtal personer kan skriva data på nätverket. 

Decentraliserad infrastruktur för AI-applikationer

Blockchain-arkitekturer var traditionellt utformade av utvecklare som linjär infrastruktur med hjälp av en kombination av hash-strategier och länkade listor datastrukturer. Men nyligen har utvecklare arbetat med att skapa icke-linjära infrastrukturer med hjälp av köinformation och grafteori för att hantera stora mängder data och tillgodose behoven hos realtidsbaserade AI-applikationer. 

Blockchain-aktiverade AI-applikationer

Decentraliserad data lagring och datahantering med AI

Användningen av blockchain med AI har möjliggjort för utvecklare att arbeta med att utveckla stabila system som stöder interaktionen mellan olika tekniska innovationer, och därmed tillhandahålla en plattform för säker och säker datahantering, dataöverföring och data lagring. Figuren nedan visar de kombinerade funktionerna i blockchain och AI-tekniker för den medicinska industrin, som inkluderar olika stadier som analys, diagnos, validering av medicinska upptäckter och rapporter, och kritiskt beslutsfattande. 

Under de senaste åren har hantering av stora mängder data, ökning av beräkningskraften för algoritmer och modeller exponentiellt, och ökning av användaracceptans för anslutna system och applikationer varit de främsta prioriteringarna inom AI- och ML-industrin. Eftersom artificiella neurala nätverk ofta kräver stora mängder data och beräkningskraft för träningsändamål, är det viktigt att skapa kraftfulla datacenter för att förvärva stora dataset. Under en revisionsprocess kan blockchain-nätverk användas för att lagra data och frågeinformation samtidigt som en högre nivå av säkerhet och integritet uppnås. Dessutom kommer integrationen av AI och blockchain-tekniker att tillhandahålla ett starkt konsensusmekanism som är oföränderlig, robust och decentraliserad. 

Decentraliserad infrastruktur för AI

Införandet av blockchain-nätverksinfrastrukturen lade till tre nya egenskaper i de traditionella distribuerade arkitekturerna: decentraliserad och delad kontroll av data och tillgångar, inhemska tillgångsöverföringar och oföränderliga revisionsregister. När blockchain-infrastrukturen kombinerades med AI-tekniker tillhandahöll infrastrukturen användarna med nya data modeller och erbjöd delad kontroll av AI-modeller och träningsdata samtidigt som tillförlitligheten hos data ökade. För att producera bättre och mer effektiva data modeller behöver AI-modeller tillgång till stora mängder data som tillhandahålls av blockchain-nätverk. 

Decentraliserade nätverk som IPFS och Ethereum kan hantera data lagring och stora beräkningsresurser, vilket ger tamperfria register med hög integritet. Öppen källkods decentraliserade AI-plattformar som ChainIntel syftar till att avskaffa monopoliseringen av AI-tjänster av stora företag. 

Decentraliserade AI-applikationer

Kollektivt beslutsfattande och decentraliserad intelligens kan ha många tillämpningar. Till exempel visar figuren nedan funktionerna och fördelarna med att kombinera blockchain med IoT och AI-tekniker för att öka avkastningen i jordbruksfält. IoT-sensorer kan övervaka jordens näringsnivåer och fånga bilder som kan hjälpa till att övervaka växttillväxten över tid. AI kan använda data från IoT-sensorer för att tillhandahålla prediktiv analys som tillåter jordbrukarna att övervaka olika förhållanden. Användningen av blockchain säkerställer att varje användare på nätverket har tillgång till transaktioner, vilket hjälper till att minska den tid som spenderas på logistik. 

Bilden ovan visar blockchain-baserade system som används för obemannad automatisk intelligent utforskning av havsbottnar. 

Bilden ovan visar användningen av blockchain och AI för finansiella och bankmässiga ändamål, och hur blockchain och AI kan förbättra effektiviteten, säkerheten och säkerheten i det finansiella systemet. 

Slutsats

I den här artikeln har vi talat om tillämpningen och användningsfallen för blockchain i AI. Artikeln ger en översikt av decentraliserad lagring och hur blockchain kan vara nyckeln till att lösa flera problem med AI. Vidare diskuterade vi taxonomin för blockchain i AI, och de relaterade teknologierna, och jämförelsen av blockchain-implementationer i termer av blockchain-typer och infrastruktur, decentraliserade AI-åtgärder och protokoll. Slutligen diskuterar vi de olika tillämpningarna av blockchain i AI. 

Sammanfattningsvis kan det sägas att implementeringen av blockchain i AI har potentialen att lösa och åtgärda befintliga problem inom AI-industrin som är relaterade till användarintegritet, säkra orakel, säkerhet för smarta kontrakt, konsensusprotokoll, standardisering och styrning.