รีวิวโดยรวมของ Blockchain ใน AI

AI และ Blockchain เป็นสองนวัตกรรมทางเทคนิคที่มีผลกระทบมากที่สุดในยุคหลัง

• ปัญญาประดิษฐ์ (AI): ทำให้เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบกระบวนการคิดและการตัดสินใจของมนุษย์
• Blockchain: เป็นบัญชีแยกประเภทที่กระจายและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งจัดเก็บข้อมูลและข้อมูลในลักษณะที่กระจายและเชื่อถือได้

นักวิทยาศาสตร์ได้เริ่มสำรวจการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในภาคต่างๆ ในบทความนี้ เราจะให้ภาพรวมของวิธีการรวม Blockchain เข้ากับ AI ซึ่งอาจเรียกว่า “AI ที่กระจาย” มาเริ่มกันเลย

AI ที่กระจาย: การแนะนำ Blockchain ใน AI

ในช่วง１０年หรือมากกว่านั้น Blockchain ได้กลายเป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่มีการพูดถึงมากที่สุด และเริ่มได้รับความนิยมเมื่อพบการประยุกต์ใช้ในภาคอื่นๆ ตั้งแต่เริ่มก่อตั้งในปี 2008 มันค่อยๆ ปรากฏตัวขึ้นเป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการจัดเก็บหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลหรือข้อมูล และปฏิวัติวิธีการติดตามและอัตโนมัติ

หนึ่งในจุดสำคัญที่พูดถึงมากที่สุดเกี่ยวกับ Blockchain คือการทำธุรกรรมทุกอย่างได้รับการลงนามด้วยการเข้ารหัสลับ และการทำเหมืองที่ถือต้นฉบับของบัญชีแยกประเภททั้งหมดที่เชื่อมโยงไปถึงการสร้างบันทึกที่มีเวลาและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะเปลี่ยนแปลงได้ ดังนั้น Blockchain จึงเป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพในการกำจัดความจำเป็นในการมีหน่วยงานกลางในการตรวจสอบและควบคุมธุรกรรมและปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้ในเครือข่าย

ต่อไป อุตสาหกรรมเทคนิคได้ผลิตและสร้างข้อมูลจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากนวัตกรรมเทคนิค เช่น อุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน สื่อสังคมออนไลน์ และแอปพลิเคชันเว็บที่มีส่วนช่วยในการเพิ่มขึ้นของ AI เนื่องจากระบบ AI มักใช้ข้อมูลจำนวนมากโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำการวิเคราะห์ต่างๆ

แม้ในปัจจุบัน เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้ลึกสำหรับโมเดล AI ส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพารูปแบบที่กระจายศูนย์กลาง ซึ่งฝึกอบรมกลุ่มของเซิร์ฟเวอร์ที่ฝึกอบรมโมเดลเฉพาะกับข้อมูลฝึกอบรม จากนั้นตรวจสอบการเรียนรู้โดยใช้ข้อมูลทดสอบหรือข้อมูลฝึกอบรม ความต้องการสูงในการฝึกอบรมโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพเป็นเหตุผลที่ทำให้องค์กรเทคโนโลยีและทีมพัฒนามักเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกอบรมโมเดลของตนให้ได้ผลลัพธ์และประสิทธิภาพที่ดีที่สุด

โมเดล AI และการปฏิบัติงานส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้การเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลาง และแม้ว่าการกระจายศูนย์กลางจะนำความสำเร็จมาสู่อุตสาหกรรม AI มากมาย แต่ก็มีข้อเสียที่สำคัญในการเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลางสำหรับโมเดล AI เมื่อข้อมูลทั้งหมดถูกเก็บไว้ในลักษณะที่กระจายศูนย์กลาง ความเสี่ยงต่อการปลอมแปลงข้อมูลหรือการทำลายข้อมูลจะเพิ่มขึ้น เนื่องจากการเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลางมักเป็นเป้าหมายของการโจมตีทางไซเบอร์และมัลแวร์ นอกจากนี้ เมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก การตรวจสอบความถูกต้องและแหล่งที่มาของข้อมูลไม่ได้รับการรับประกัน ซึ่งอาจส่งผลให้การฝึกอบรมโมเดลที่ไม่ถูกต้องและอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์และอาจเป็นอันตราย

ความท้าทายในการเก็บข้อมูลสำหรับโมเดล AI คือเหตุผลหลักที่ทำให้ใช้ Blockchain ใน AI และพัฒนา AI ที่กระจาย ความหมายหลักของ AI ที่กระจายคือการทำให้กระบวนการและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีการลงนามดิจิทัลและปลอดภัย ซึ่งจัดเก็บและทำธุรกรรมในเครือข่าย Blockchain ในลักษณะที่กระจายและไม่ใช้ทรัพยากรภายนอก

โมเดล AI มีชื่อเสียงในเรื่องของการทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก และนักวิทยาศาสตร์ได้คาดการณ์แล้วว่า Blockchain จะเป็นอนาคตของการเก็บข้อมูล นอกจากนี้ Blockchain ยังมีสัญญาอัจฉริยะที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเขียนโปรแกรมเครือข่าย Blockchain เพื่อควบคุมธุรกรรมระหว่างผู้เข้าร่วมที่เกี่ยวข้องกับการสร้างหรือเข้าถึงข้อมูลหรือการตัดสินใจ อุปกรณ์และเครื่องจักรอัตโนมัติที่ใช้สัญญาอัจฉริยะของ Blockchain สามารถเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป และสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องและเชื่อถือได้ โดยมีผลลัพธ์ที่ถูกตรวจสอบและยืนยันโดยโหนดการทำเหมืองของเครือข่าย Blockchain

Blockchain สามารถเปลี่ยนแปลง AI ได้อย่างไร?

หลายจุดอ่อนของอุตสาหกรรม AI และ Blockchain สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการรวมทั้งสองระบบเทคนิคเข้าด้วยกัน Blockchain ทำหน้าที่เป็นบัญชีแยกประเภทที่กระจายซึ่งจัดเก็บและถ่ายทอดข้อมูลในลักษณะที่ลงนามด้วยการเข้ารหัสลับและถูกตรวจสอบโดยโหนดการทำเหมืองของเครือข่าย Blockchain ข้อมูลที่เก็บไว้ในเครือข่าย Blockchain มีความทนทานและความสมบูรณ์สูง ทำให้ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผลลัพธ์ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรเมื่อตัดสินใจโดยใช้สัญญาอัจฉริยะของ Blockchain ไม่สามารถถูกโต้แย้งและเชื่อถือได้ การใช้ Blockchain ร่วมกับเทคโนโลยี AI สามารถช่วยสร้างระบบที่กระจายและปลอดภัยสำหรับข้อมูลที่ไวต่อความปลอดภัย ซึ่งสามารถใช้โดยแอปพลิเคชันที่ใช้ AI

ต่อไป มีประโยชน์หลักๆ ของการรวม AI และ Blockchain ดังนี้

• ความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น

เหตุผลหลักที่ทำให้ Blockchain ได้รับความนิยมมากคือการเสนอวิธีการที่ปลอดภัยและปลอดภัยในการจัดเก็บข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต Blockchain เสนอทางเลือกในการจัดเก็บข้อมูลที่ไวต่อความปลอดภัยโดยการจัดเก็บข้อมูลที่ลงนามด้วยการเข้ารหัสลับ ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยใช้키ส่วนตัวเท่านั้น ดังนั้น การใช้ Blockchain ในการเก็บข้อมูลสำหรับอัลกอริทึม AI จึงช่วยให้โมเดล AI สามารถทำงานกับข้อมูลที่ไวต่อความปลอดภัยได้ ซึ่งจะนำไปสู่ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้มากขึ้น

• การตัดสินใจร่วมกัน

ในระบบเทคนิค อุปกรณ์และเครื่องมือต่างๆ ต้องทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้วยประสิทธิภาพสูงสุด ระบบ Blockchain เสนอทางออกที่กระจายและปลอดภัยสำหรับการตัดสินใจ ซึ่งสามารถแทนที่ความจำเป็นในการมีหน่วยงานกลาง การกำจัดหน่วยงานกลางจะช่วยให้เครื่องจักรสามารถพูดคุยกันภายในตัวเอง วางคำถามใดๆ และแก้ไขปัญหาโดยการลงคะแนนเสียงจนกว่าจะได้ข้อสรุปที่ต้องการ

• ความเชื่อมั่นในการตัดสินใจของหุ่นยนต์ที่ดีขึ้น

Blockchain จัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ปลอดภัยและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งรับประกันคุณภาพของข้อมูลตลอดกระบวนการฝึกอบรม ดังนั้น โมเดลจะฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้สูง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของโมเดล

• ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

หนึ่งในเหตุผลหลักที่ทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้หลายคน เช่น ผู้ถือหุ้นหลายราย องค์กรของรัฐ และบริษัทต่างๆ มักไม่มีประสิทธิภาพคือการอนุมัติธุรกรรมทางธุรกิจหลายครั้ง การใช้ Blockchain และสัญญาอัจฉริยะจะช่วยให้สามารถสร้างตัวแทนอัตโนมัติแบบกระจายที่สามารถตรวจสอบการถ่ายโอนข้อมูลหรือทรัพย์สินระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย

การจำแนกประเภทของ Blockchain ใน AI

ในบทนี้ เราจะพูดถึงแนวคิดหลักที่ใช้ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Blockchain สำหรับการใช้งาน AI ที่กล่าวถึงในภาพด้านล่าง

การประยุกต์ใช้ AI ที่กระจาย

การประยุกต์ใช้ AI ในปัจจุบันทำงานในลักษณะอัตโนมัติเพื่อตัดสินใจโดยใช้กลยุทธ์ต่างๆ เช่น การวางแผน การค้นหา การเพิ่มประสิทธิภาพ การเรียนรู้ การจัดการความรู้ และการบริหารจัดการ อย่างไรก็ตาม การกระจายการประยุกต์ใช้ AI เป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากหลายสาเหตุ

• การคำนวณอัตโนมัติ

หนึ่งในเป้าหมายหลักของการประยุกต์ใช้ AI คือการทำให้การทำงานเป็นอัตโนมัติ โดยมีเอเย่นต์ปัญญาประดิษฐ์หลายตัวหรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่รับรู้และวิเคราะห์สภาพแวดล้อมท้องถิ่นของตนเอง รักษาสถานะภายในของตนเอง และดำเนินการตามที่กำหนด

• การเพิ่มประสิทธิภาพ

หนึ่งในคุณลักษณะหลักของการประยุกต์ใช้ AI คือความสามารถในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำโดยการกรองชุดของวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุดในบรรดาทุกวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพมีเป้าหมายในการค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาโดยการดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดหรือไม่มีข้อจำกัดขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของระบบและระดับการใช้งาน การเพิ่มประสิทธิภาพแบบกระจายจะนำไปสู่ประสิทธิภาพและผลผลิตที่ดีขึ้น

• การวางแผน

การประยุกต์ใช้ AI ใช้กลยุทธ์การวางแผนเมื่อทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันและระบบอื่นๆ เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมใหม่ๆ หรือท้าทาย การวางแผนมีบทบาทสำคัญในการรักษาความทนทานและประสิทธิภาพของโมเดล AI การใช้ Blockchain สำหรับการวางแผนสามารถนำไปสู่การวางแผนแบบไม่เปลี่ยนแปลงและสำคัญสำหรับระบบและแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อภารกิจ

• การค้นพบความรู้และบริหารจัดการความรู้

การประยุกต์ใช้ AI มีชื่อเสียงในเรื่องของการทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก และการอาศัยระบบการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลาง ด้วยการกระจาย การค้นพบความรู้และบริหารจัดการความรู้จะสามารถให้รูปแบบความรู้ที่ส่วนบุคคลซึ่งคำนึงถึงความต้องการของทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง

• การเรียนรู้

ที่ใจกลางของการประยุกต์ใช้ AI คืออัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ทำให้เกิดการค้นพบความรู้และอัตโนมัติ มีอัลกอริทึมการเรียนรู้หลายประเภท เช่น การเรียนรู้แบบมีคำแนะนำ การเรียนรู้แบบไม่มีคำแนะนำ การเรียนรู้แบบครึ่งๆ กลางๆ การเรียนรู้แบบเสริมแรง การเรียนรู้แบบกลุ่ม และการเรียนรู้ลึก ซึ่งสามารถแก้ปัญหาในการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้หลายแบบ การใช้โมเดลการเรียนรู้แบบกระจายสามารถนำไปสู่ระบบการเรียนรู้ที่มีอัตโนมัติสูงซึ่งสนับสนุนความฉลาดท้องถิ่นในหลายแนวตั้ง

การปฏิบัติการ AI ที่กระจาย

โมเดล AI และอัลกอริทึมมักต้องฝึกอบรม ทดสอบ และตรวจสอบด้วยข้อมูลจำนวนมากเพื่อตัดสินใจที่ดีขึ้นและหลากหลายขึ้น อย่างไรก็ตาม การใช้การเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลาง เช่น ศูนย์ข้อมูล คลาวด์ และคลัสเตอร์ เป็นอุปสรรคสำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่มีความปลอดภัยสูงและปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ต่อไปนี้คือการนำ Blockchain ไปใช้กับแอปพลิเคชัน AI หลายแบบ

• การเก็บข้อมูลแบบกระจาย

การเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลางมีความเสี่ยงสูงต่อความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว เนื่องจากเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่ไวต่อความปลอดภัยของผู้ใช้ เช่น ตำแหน่ง ที่อยู่ สุขภาพ กิจกรรม และข้อมูลทางการเงิน Blockchain เสนอการเก็บข้อมูลแบบกระจายและปลอดภัยโดยใช้การเข้ารหัสลับข้ามเครือข่ายและแอปพลิเคชัน การเก็บข้อมูลแบบกระจายใช้โหนด และโหนดแต่ละตัวในเครือข่ายเก็บสำเนาที่เข้ารหัสลับของฐานข้อมูลสำหรับลูกค้า ลูกค้าสามารถใช้และขุดข้อมูลตามความต้องการ

เทคนิคการเก็บข้อมูลสองแบบที่ใช้กันมากที่สุดในการเก็บข้อมูลแบบกระจายคือ Sharding และ Swarming Sharding คือกระบวนการที่สร้างพาร์ติชันของฐานข้อมูลที่เรียกว่า “Shards” โดยแต่ละพาร์ติชันจะได้รับกุญแจที่ไม่ซ้ำกันซึ่งสามารถใช้เพื่อเข้าถึงพาร์ติชันนั้นได้ ในขณะที่ Swarming เป็นวิธีการที่ใช้ “Swarms” เพื่อทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบขนานจากโหนดหลายตัวในเครือข่ายเพื่อลดความล่าช้าในแอปพลิเคชัน AI และนำไปสู่ประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ดีขึ้น พาร์ติชันเหล่านี้ถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันเพื่อสร้างพื้นที่จัดเก็บที่รวมกันซึ่งได้รับการสนับสนุนในเครือข่ายโดยกลุ่มโหนดในรูปแบบของ Swarms

การใช้การเก็บข้อมูลแบบกระจายสามารถนำไปสู่ความน่าเชื่อถือและความสามารถในการปรับขนาดของการเก็บข้อมูลที่ดีขึ้น เนื่องจากการกระจายข้อมูลในหลายพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่มีจากโซลูชันการเก็บข้อมูลแบบกระจาย โซลูชันการเก็บข้อมูลแบบกระจายที่เกิดขึ้นใหม่บางตัว ได้แก่ Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS และอื่นๆ

• การบริหารจัดการข้อมูล

หนึ่งในความต้องการหลักในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI คือการบริหารจัดการข้อมูลเพื่อให้สามารถรวบรวมชุดข้อมูลที่ถูกต้อง ที่เกี่ยวข้อง และสมบูรณ์จากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ในทางปฏิบัติ แอปพลิเคชัน AI และอัลกอริทึมมักใช้วิธีการบริหารจัดการข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลาง เช่น การแบ่งส่วนข้อมูล การกรองข้อมูล และการเก็บข้อมูลที่ตระหนักถึงเนื้อหา ซึ่งดำเนินการในโหนดทั้งหมดในเครือข่าย เมื่อเปรียบเทียบกับการเก็บข้อมูลแบบกระจายที่ Blockchain เสนอ การบริหารจัดการข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลางมีประสิทธิภาพต่ำกว่า เนื่องจากอัตราการซ้ำของข้อมูลจะสูง แม้ว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพียงเล็กน้อย และความจำเป็นในการถ่ายโอนชุดข้อมูลที่คล้ายกันซ้ำๆ ก็จะสูงเช่นกัน

ในทางกลับกัน การบริหารจัดการข้อมูลแบบกระจายถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานในระดับโหนดในเครือข่าย โดยคำนึงถึงคุณลักษณะเชิงพื้นที่และเชิงเวลาในข้อมูล นอกจากนี้ เพื่อรักษาความปลอดภัยและความถูกต้องของข้อมูล สกีมการบริหารจัดการแบบกระจายสามารถวางเมตาดาต้าบน Blockchain ได้

ประเภท Blockchain สำหรับการใช้งาน AI

เทคโนโลยี Blockchain สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: แบบอนุญาตซึ่งผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงแอปพลิเคชัน Blockchain ในสภาพแวดล้อมบนคลาวด์ สหภาพ หรือส่วนตัว และ แบบไม่อนุญาตซึ่งใครก็ตามสามารถเข้าถึงระบบได้แบบสาธารณะโดยใช้อินเทอร์เน็ต

• Blockchain สาธารณะ

Blockchain สาธารณะเป็นประเภทของเครือข่าย Blockchain ที่ไม่ต้องมีอนุญาต ซึ่งผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดโค้ด Blockchain บนระบบของตนเอง แก้ไขโค้ด และใช้โค้ดตามความต้องการได้ นอกจากนี้ Blockchain สาธารณะมักเปิดให้อ่านและเขียนได้ง่าย และสามารถเข้าถึงได้ง่าย เนื่องจาก Blockchain สาธารณะสามารถเข้าถึงได้โดยทุกคน ระบบเหล่านี้จึงใช้โพรโทคอลที่ซับซ้อนสำหรับความปลอดภัย และข้อมูลส่วนตัวและความเป็นส่วนตัวของธุรกรรมของผู้ใช้ในเครือข่ายได้รับการจัดการโดยใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อและ匿อ名ในเครือข่าย สำหรับการถ่ายโอนข้อมูลและทรัพย์สิน แต่ละเครือข่าย Blockchain สาธารณะใช้โทเค็นเนทีฟหรือที่เรียกว่า “โทเค็น” หรือ “คริปโทเคอร์เรนซี่”

• Blockchain ส่วนตัว

ไม่เหมือนกับ Blockchain สาธารณะ Blockchain ส่วนตัวเป็นระบบที่อนุญาตซึ่งจัดการโดยองค์กรเดียว และได้รับการออกแบบมาให้เป็นระบบที่ไม่ต้องมีอนุญาต ซึ่งผู้ใช้หรือผู้เข้าร่วมในเครือข่ายทั้งหมดเป็นที่รู้จักและได้รับการอนุมัติสำหรับการอ่านและเขียนในเครือข่าย Blockchain ส่วนตัวมักมีประสิทธิภาพสูงกว่า เนื่องจากตัวตนของผู้เข้าชมเป็นที่รู้จักและได้รับการอนุมัติแล้ว จึงไม่จำเป็นต้องมีอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและปฏิบัติการทางคณิตศาสตร์เพื่อยืนยันธุรกรรมใดๆ ในเครือข่าย นอกจากนี้ Blockchain ส่วนตัวสามารถถ่ายโอนทรัพย์สินใดๆ ค่า หรือข้อมูลที่ไม่เหมือนใครในเครือข่าย

เหมือนกับ Blockchain สาธารณะ การอนุมัติธุรกรรมและถ่ายโอนทรัพย์สินใน Blockchain ส่วนตัวทำโดยอัลกอริทึมการอนุมัติแบบหลายฝ่ายหรือการลงคะแนน ซึ่งไม่เพียงแต่นำไปสู่ธุรกรรมที่เร็วขึ้นเท่านั้น แต่ยังใช้พลังงานต่ำอีกด้วย เวลาเฉลี่ยในการอนุมัติธุรกรรมใน Blockchain ส่วนตัวคือต่ำกว่าหนึ่งวินาที

• เครือข่าย Blockchain สหภาพ

Blockchain สหภาพ หรือที่เรียกว่า Blockchain สหพันธ์ ถูกดำเนินการโดยกลุ่มองค์กร ซึ่งมักจะก่อตั้งขึ้นตามความสนใจร่วมกันขององค์กรเหล่านั้น Blockchain สหภาพมักถูกนำเสนอโดยองค์กรของรัฐ ธนาคาร และบางบริษัท Blockchain ส่วนตัว

เหมือนกับ Blockchain ส่วนตัว เครือข่าย Blockchain สหภาพดำเนินการเป็นระบบที่อนุญาต แม้ว่าผู้ใช้บางคนในเครือข่ายจะมีสิทธิในการอ่านและเขียนในเครือข่าย แต่โดยทั่วไป ผู้ใช้ทั้งหมดในเครือข่ายจะมีสิทธิในการอ่าน แต่มีเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่สามารถเขียนข้อมูลในเครือข่ายได้

โครงสร้างพื้นฐานที่กระจายสำหรับการใช้งาน AI

โครงสร้าง Blockchain มักถูกออกแบบโดยนักพัฒนาด้วยโครงสร้างเชิงเส้นโดยใช้กลยุทธ์การเข้ารหัสลับและโครงสร้างข้อมูลเชิงลิงก์ อย่างไรก็ตาม นักพัฒนามักจะทำงานกับโครงสร้างที่ไม่ใช่เชิงเส้นโดยใช้ข้อมูลการคิวและทฤษฎีกราฟเพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI ในแบบเรียลไทม์

แอปพลิเคชัน AI ที่ใช้ Blockchain

การเก็บข้อมูลแบบกระจายและบริหารจัดการข้อมูลด้วย AI

การใช้ Blockchain ร่วมกับ AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบที่มั่นคงซึ่งสนับสนุนการโต้ตอบระหว่างนวัตกรรมทางเทคนิคต่างๆ และจัดหาสภาพแวดล้อมสำหรับการจัดการข้อมูลที่ปลอดภัยและปลอดภัย รูปด้านล่างแสดงถึงคุณสมบัติรวมของ Blockchain และเทคโนโลยี AI สำหรับอุตสาหกรรมทางการแพทย์ ซึ่งรวมถึงขั้นตอนต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ การวินิจฉัย การตรวจสอบการค้นพบและการรายงานทางการแพทย์ และการตัดสินใจที่สำคัญ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การจัดการข้อมูลจำนวนมาก การเพิ่มพลังการประมวลผลของอัลกอริทึมและโมเดลอย่างมาก และการยอมรับของระบบและแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่ออย่างกว้างขวางเป็นจุดสนใจหลักในอุตสาหกรรม AI และ ML เพื่อให้สามารถฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียมได้ จำเป็นต้องสร้างศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในระหว่างกระบวนการตรวจสอบ Blockchain สามารถใช้ในการจัดเก็บข้อมูลและข้อมูลการค้นหาข้อมูลได้ นอกจากนี้ การรวม AI และ Blockchain จะให้กลไกการอนุมัติที่ไม่เปลี่ยนแปลง ที่เข้มแข็ง และกระจาย ซึ่งจะช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

โครงสร้างพื้นฐานที่กระจายสำหรับ AI

การแนะนำโครงสร้างพื้นฐาน Blockchain เพิ่มคุณลักษณะใหม่สามประการให้กับโครงสร้างที่กระจายแบบดั้งเดิม: การควบคุมข้อมูลและทรัพย์สินแบบกระจายและแบ่งปัน การแลกเปลี่ยนสินทรัพย์แบบพื้นเมือง และบันทึกการตรวจสอบที่ไม่เปลี่ยนแปลง เมื่อโครงสร้างพื้นฐาน Blockchain ถูกผสมผสานกับเทคโนโลยี AI จะให้โมเดลข้อมูลใหม่ๆ และช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุม AI โมเดลและข้อมูลฝึกอบรมได้อย่างร่วมกัน ในการสร้างโมเดลข้อมูลที่ดีขึ้นและประสิทธิภาพสูง โมเดล AI ต้องการการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งจัดหาโดยเครือข่าย Blockchain

เครือข่ายที่กระจาย เช่น IPFS และ Ethereum สามารถจัดการการเก็บข้อมูลและการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง โดยให้บันทึกที่ไม่เปลี่ยนแปลงและความเป็นส่วนตัวสูง แพลตฟอร์ม AI ที่กระจายและเปิดกว้าง เช่น ChainIntel มีเป้าหมายที่จะกำจัดการผูกขาดบริการ AI ของบริษัทขนาดใหญ่

การประยุกต์ใช้ AI ที่กระจาย

การตัดสินใจร่วมกันและความฉลาดที่กระจายสามารถนำไปใช้ได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่น รูปด้านล่างแสดงถึงคุณสมบัติและประโยชน์ของการผสมผสาน Blockchain กับ IoT และ AI เพื่อเพิ่มผลผลิตในฟาร์ม IoT สามารถตรวจสอบระดับสารอาหารในดินและจับภาพเพื่อช่วยในการติดตามการเติบโตของพืชชั่วเวลา AI สามารถใช้ข้อมูลที่ได้รับจากเซ็นเซอร์ IoT เพื่อให้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ที่ช่วยให้เกษตรกรติดตามสภาพแวดล้อมต่างๆ การใช้ Blockchain ช่วยให้ผู้ใช้ทุกคนในเครือข่ายสามารถเข้าถึงธุรกรรมได้ ซึ่งช่วยลดเวลาในการจัดการ物流

รูปด้านบนแสดงถึงระบบที่ใช้ Blockchain สำหรับการสำรวจและสำรวจพื้นที่ใต้ทะเลโดยอัตโนมัติ

รูปด้านบนแสดงถึงการใช้ Blockchain และ AI สำหรับวัตถุประสงค์ทางการเงินและธนาคาร และวิธีการที่ Blockchain และ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความปลอดภัยของระบบการเงิน

สรุป

ในบทความนี้ เราได้พูดถึงการประยุกต์ใช้และการใช้งานของ Blockchain ใน AI บทความนี้ให้ภาพรวมของการเก็บข้อมูลแบบกระจายและวิธีการที่ Blockchain สามารถแก้ไขปัญหาหลายประการของ AI ได้ ต่อไป เราได้พูดถึงการจำแนกประเภทของ Blockchain ใน AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการเปรียบเทียบการนำ Blockchain ไปใช้ในแง่ของประเภท Blockchain และโครงสร้างพื้นฐาน การดำเนินการ AI ที่กระจาย และโพรโทคอล สุดท้าย เราได้พูดถึงการประยุกต์ใช้ Blockchain ใน AI

โดยสรุป จะเป็นการปลอดภัยที่จะกล่าวว่าการนำ Blockchain ไปใช้ใน AI มีศักยภาพในการแก้ไขและแก้ปัญหาหลายประการที่มีอยู่ในอุตสาหกรรม AI ที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ โอราเคิลที่ปลอดภัย ความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะ โพรโทคอลการอนุมัติ มาตรฐาน และการกำกับดูแล