En omfattande översikt av blockchain i AI

AI och blockchain har uppstått som två av de mest banbrytande tekniska innovationerna under de senaste åren.

• Artificiell intelligens (AI): Möjliggör att maskiner och datorer kan efterlikna mänskligt tänkande och beslutsfattande processer.
• Blockchain: Ett distribuerat och oföränderligt register som lagrar data och information på ett säkert och tillförlitligt sätt.

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

Decentraliserad AI: En introduktion till blockchain i AI

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

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.

Teknikindustrin har producerat och genererat en stor mängd data tack vare tekniska innovationer som IoT-enheter, smartphones, sociala medier och webbapplikationer som har bidragit betydligt till uppkomsten av AI. För att fungera effektivt och effektivt använder AI-system ofta en stor mängd data med hjälp av djupinlärning och maskinlärningsmetoder för att utföra olika analyser.

Även idag är en stor del av maskinlärnings- och djupinlärningstekniker för AI-modeller beroende av en centraliserad modell som tränar en grupp servrar som kör 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 bästa möjliga resultat och prestanda.

De flesta AI-modeller och -metoder idag är centraliserade, och även om centralisering har gett AI-branschen en hel del framgång, finns det en stor nackdel med centraliserad datalagring för AI-modeller. När all data lagras på ett centraliserat sätt ökar risken för dataförfalskning eller datakorruption, eftersom centraliserad datalagring 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 leda till felaktig träning av modellen, vilket i sin tur kan leda till oönskade, felaktiga och till och med farliga resultat.

Utmaningarna med datalagring 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 tillförlitlig delad data som har lagrats och transaktionerats 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 datalagring. Dessutom har blockchain smarta kontrakt som tillåter användare att programmera blockchain-nätverket för att styra transaktioner mellan deltagarna som är involverade 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 tid och kan också fatta precisa och tillförlitliga beslut, resultat som verifieras och valideras av gruvnoderna i blockchain-nätverket.

Hur blockchain kan transformera artificiell intelligens?

Flera brister i den artificiella intelligens- och blockchain-industrin kan effektivt åtgärdas 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 resultaten från maskinlärningsalgoritmer som fattar beslut med hjälp av blockchain-smarta kontrakt inte kan ifrågasättas och kan lita på. Användningen av blockchain-nätverk med AI-teknologier kan hjälpa till att skapa decentraliserade, oföränderliga och säkra system för känslig 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 finansiella institutioner.

Fortsättning…

• Ökad datasäkerhet

En av de främsta anledningarna till blockchains enorma popularitet är att det erbjuder ett mycket säkert och tryggt sätt att lagra information på webben. Blockchains erbjuder ett alternativ till att lagra känslig och kritisk information på diskar, genom att lagra digitalt signerad data som endast kan åtkommas 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 precisa och tillförlitliga uppgifter.

• Kollektivt beslutsfattande

I ett tekniskt ekosystem måste de involverade applikationerna och 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 tillåter robotarna att diskutera problemet internt, rösta på eventuella frågor och lösa problemet med majoritet tills en slutsats har nåtts.

• Ökad tillit till robotbeslut

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

• Ökad effektivitet

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

Blockchain-typologier i AI

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

Decentraliserade AI-applikationer

Nuvarande AI-applikationer fungerar vanligtvis på ett autonomt sätt för att utföra informerade beslut med hjälp av olika planerings-, söknings-, optimerings-, inlärnings-, kunskapsåtervinning- och hanteringsstrategier. Att decentralisera AI-applikationer är dock en svår och utmanande uppgift av flera skäl.

• Autonom datoranvändning

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

• Optimering

En av de främsta funktionerna i AI-applikationer är deras förmåga att fatta de mest effektiva och effektiva besluten genom att filtrera en uppsättning idealiska lösningar bland alla möjliga lösningar, och detta 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 applikationsnivåmål. 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 motståndskraften och effektiviteten hos AI-modellerna. Användning av blockchain för planeringsstrategier kan leda till att mer oföränderliga och kritiska strategier utvecklas för användning i kritiska system och strategiska applikationer.

• Kunskapsupptäckt och kunskapshantering

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

• Inlärning

I hjärtat av AI-applikationer ligger inlärningsalgoritmerna som möjliggör kunskapsupptäckt- och automatiseringsprocesser. Det finns olika typer av inlärningsalgoritmer, såsom övervakad inlärning, oövervakad inlärning, halvövervakad inlärning, förstärkt inlärning, ensembleinlärning, djupinlärning och mycket mer, som löser olika maskinlärningsproblem. Användning av decentraliserade inlärningsmodeller kan leda till 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 användning av centraliserad datalagring, såsom datacenter, moln och kluster, utgör ett stort hinder för att utveckla högt säkra AI-applikationer som skyddar användarnas integritet. Här är några av de främsta blockchain-implementationerna som kan antas av olika AI-applikationer.

• Decentraliserad lagring

Centraliserad datalagring är mycket sårbar när det gäller säkerhet och integritet, eftersom dessa datasystem innehåller användarnas personliga och känsliga data, tillsammans med deras platser, hälsorekord, aktiviteter och finansiella uppgifter. Blockchain erbjuder decentraliserade och kryptografiskt säkra lagringslösningar över deltagande applikationer och nätverk. Decentraliserade datasystem använder noder, och varje nod i nätverket har 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 lagringsteknikerna som används i decentraliserad datalagring 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. Sharderna grupperas tillsammans, vilket resulterar i en samlad lagring som stöds i nätverket av en grupp noder i form av swarms.

Användningen av decentraliserad lagring kan leda till förbättrad tillförlitlighet och skalbarhet för lagring på grund av den geografiska distributionen som erbjuds av de decentraliserade lagringslösningarna. Några av de nya decentraliserade lagringslösningarna inkluderar Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS och mer.

• Datahantering

En av de främsta kraven för att utveckla en AI-applikation är att hantera data på ett sätt som möjliggör att mycket precisa, relevanta och fullständiga dataset kan samlas in från tillförlitliga och pålitliga datakällor. Konventionellt har AI-applikationer och algoritmer använt centraliserade datahanteringsmetoder, såsom datasegmentering, datafiltrering och innehållsmedveten datalagring, som utförs över alla noder i nätverket. När man jämför med decentraliserad datahantering som erbjuds av blockchain-nätverk, är den centraliserade datahanteringen underlägsen, eftersom inte bara datakopieringshastigheten kommer att vara hög, även om endast mindre ändringar görs i data, utan också behovet av att överföra liknande dataset upprepat kommer att vara högt.

Decentraliserad datahantering, å andra sidan, har utformats för att distribueras på nodnivå i nätverket med hänsyn till de rumsliga och tidsmässiga attributen i data. Dessutom, för att upprätthålla datakvalitet och säkerhet, kan decentraliserade hanteringssystem sätta metadata på blockchain.

Blockchain-typer för AI-applikationer

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

• Offentliga blockchains

Offentliga blockchains tillhör den tillåtelselösa kategorin av blockchain-nätverk, där användare har möjlighet 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 skrivåtgärder och lätt tillgängliga. Eftersom offentliga blockchains är tillgängliga för alla, använder dessa system komplexa protokoll för säkerhet, och användarnas identitets- och transaktionsinformation hanteras med hjälp av pseudonyma och anonyma data i nätverket. För data- och tillgångsöverföring använder varje offentligt blockchain-nätverk inhemska token, också kända som värdepekare 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 tillåtelselösa system där deltagarna i nätverket alltid är kända och har förhandsgodkännande för läs- och skrivåtgärder på nätverket. Privata blockchains erbjuder ofta högre effektivitet, eftersom deltagarnas identitet 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 tillgångsöverföring i det privata blockchain-nätverket med hjälp av flerpartskonsensusalgoritmer eller omröstning, vilket inte bara möjliggör snabbare transaktioner utan också förbrukar låg energi. Förvånansvärt nog är den genomsnittliga transaktionsgodkännandetiden i 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 baserat på det gemensamma intresse som delas av dessa organisationer. Konsortium blockchain-nätverk drivs vanligtvis av statliga organisationer och banker, samt vissa privata blockchain-företag.

Liksom deras privata blockchain-motsvarigheter drivs konsortium blockchain-nätverk som tillåtna system, även om endast ett fåtal användare på nätverket har både läs- och skrivbehörighet på nätverket. Vanligtvis har alla användare på konsortium blockchain-nätverket läsbehörighet, men endast ett fåtal individer 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. Nyligen har utvecklare dock arbetat med 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 datahantering och datalagring med AI

Användning av blockchain med AI har möjliggjort för utvecklare att arbeta med att utveckla stabila system som stöder interaktionen mellan olika tekniska innovationer, och därmed tillhandahåller en plattform för säker och trygg datahantering, dataöverföring och datalagring. Figuren nedan visar de kombinerade funktionerna i blockchain och AI-teknologier för sjukvårdssektorn, som inkluderar olika stadier som analys, diagnos, validering av medicinska upptäckter och rapporter, samt kritiska beslutsfattanden.

På senare år har hantering av stora mängder data, ökning av algoritmernas och modellernas beräkningskraft exponentiellt, samt ökad användaracceptans av 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 samla in stora dataset. Under en granskningsprocess kan blockchain-nätverk användas för att lagra data och frågeinformation samtidigt som en hög nivå av säkerhet och integritet upprätthålls. Dessutom kommer integrationen av AI och blockchain-teknologier 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 tillgångsbyten och oföränderliga granskningsloggposter. När blockchain-infrastrukturen kombinerades med AI-teknologier tillhandahöll den användarna med nya datamodeller och erbjöd delad kontroll av AI-modeller och träningsdata samtidigt som den ökade tillförlitligheten hos data. För att producera bättre och mer effektiva datamodeller behöver AI-modeller tillgång till stora mängder data, som tillhandahålls av blockchain-nätverk.

Decentraliserade nätverk som IPFS och Ethereum kan hantera datalagring och enorma beräkningsresurser, vilket tillhandahåller oföränderliga och säkra poster med hög integritet. Öppen källkods-decentraliserade AI-plattformar som ChainIntel syftar till att eliminera 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-teknologier för att öka avkastningen i jordbruksfält. IoT-sensorer kan övervaka jordens näringsnivåer och samla in bilder som kan hjälpa till att övervaka grödans tillväxt över tid. AI kan använda data från IoT-sensorer för att tillhandahålla prediktiv analys som tillåter bönder att övervaka olika förhållanden. Användningen av blockchain säkerställer att varje användare på nätverket har tillgång till transaktioner, vilket minskar den tid som spenderas på logistik.

Bilden ovan visar blockchain-baserade system som används för obemannade automatiserade intelligenta undersökningar 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 diskuterat tillämpningen och användningsfallen av blockchain i AI. Artikeln ger en översikt av decentraliserad lagring och hur blockchain kan vara nyckeln till att lösa flera problem med AI. Vi har också diskuterat taxonomin av blockchain i AI, relaterade teknologier och jämförelse 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 befintliga problem i AI-branschen relaterade till användarintegritet, säkra orakel, smarta kontrakt, konsensusprotokoll, standardisering och styrning.