Комплексний огляд блокчейну в ШІ

AI та Blockchain стали двома найбільш новаторськими технічними інноваціями за останній час.

• Штучний інтелект (AI): дозволяє машинам і комп’ютерам імітувати людське мислення та процеси прийняття рішень.
• Blockchain: розподілений і незмінний реєстр, який безпечно зберігає дані та інформацію децентралізованим і надійним способом.

Нещодавно вчені заглибились у дослідження можливого застосування цих технологій у різних секторах. У цій статті ми надамо короткий огляд того, як блокчейн можна інтегрувати з ШІ, концепцію, яку можна назвати «децентралізованим ШІ». Давайте зануримося.

Децентралізований ШІ: Вступ до блокчейну в ШІ

Протягом останнього десятиліття чи близько того блокчейн був однією з найбільш розкручених інновацій, і він почав набирати обертів, коли знайшов своє застосування в інших сферах. З моменту свого створення в 2008 році вона продовжувала розвиватися як революційна технологія, яка могла революціонізувати спосіб зберігання та обміну даними чи інформацією, а також революціонізувати спосіб відстеження та відстеження транзакцій або їх автоматизації. 

Один з найбільш обговорюваних моментів blockchain полягає в тому, що кожна транзакція блокчейну підписується криптографічно, а вузли майнінгу, які зберігають репліку цілої книги зв’язаних блоків усіх транзакцій, перевіряють кожну таку транзакцію, що призводить до створення синхронізованих, безпечних і спільних записів із мітками часу, які неможливо змінити. . Як результат, блокчейн може бути ефективним варіантом для усунення вимоги до центрального органу для перевірки та керування транзакціями та взаємодією між користувачами в мережі. 

Просуваючись вперед, технічна галузь виробляє та генерує величезну кількість даних завдяки технічним інноваціям, таким як пристрої Інтернету речей, смартфони, соціальні медіа та веб-додатки, які зробили значний внесок у розвиток штучного інтелекту, оскільки для ефективної та результативної роботи системи штучного інтелекту часто використовують велику кількість даних за допомогою глибоке навчання і практики машинного навчання для виконання різних аналітичних даних. 

Навіть сьогодні величезна частина методів машинного та глибокого навчання для моделей AI покладається на централізовану модель, яка навчає групу серверів, які запускають або навчають конкретну модель на основі навчальних даних, а потім перевіряє навчання за допомогою перевірки або навчального набору даних. Високі вимоги до ефективного навчання моделі штучного інтелекту є причиною того, чому великі технічні організації та групи розробників часто зберігають велику кількість даних, щоб навчити свої моделі для отримання найкращих результатів і продуктивності. 

Більшість моделей і практик штучного інтелекту сьогодні централізовані, і хоча централізація принесла багато успіхів індустрії штучного інтелекту, централізоване зберігання даних для моделей штучного інтелекту має серйозний недолік. Коли всі дані зберігаються централізовано, зростає ймовірність фальсифікації або пошкодження даних, оскільки централізоване зберігання даних завжди зазнає зловмисного програмного забезпечення та атак кібербезпеки. Крім того, під час роботи з великою кількістю даних складним завданням є перевірка автентичності та походження джерела даних, що не гарантується, що може призвести до неправильного навчання моделі, що може призвести до небажаних, неточних і навіть небезпечних результати. 

Проблеми зі зберіганням даних для моделей ШІ є основною причиною використання блокчейну в ШІ та розвитку децентралізованого ШІ. Основна мета децентралізованого штучного інтелекту полягає в тому, щоб увімкнути процес і здійснювати прийняття рішень або аналітику, використовуючи підписані цифровим підписом, захищені та надійні спільні дані, які зберігаються та транслюються в мережі блокчейну децентралізованим або розподіленим способом без використання сторонніх постачальників. ресурси. 

Моделі штучного інтелекту мають репутацію тих, хто часто працює з великим обсягом даних, і вчені вже передбачили, що блокчейн буде майбутнім у сховищі даних. Крім того, у блокчейні є смарт-контракти, які дозволяють користувачам програмувати мережу блокчейну для керування транзакціями між учасниками, залученими до створення чи доступу до даних або прийняття рішень. Автономні додатки та машини, засновані на смарт-контрактах блокчейну, можуть навчатися та адаптуватися до змін з плином часу, а також можуть приймати точні та надійні рішення, результати яких перевіряються та підтверджуються вузлами майнінгу мережі блокчейн. 

Як блокчейн може трансформувати штучний інтелект?

Кілька недоліків індустрії штучного інтелекту та блокчейнів можна ефективно усунути шляхом поєднання обох технічних систем. Блокчейн діє як розподілена книга, яка зберігає та передає дані за допомогою криптографічно підписаного методу, який узгоджується та перевіряється вузлами майнінгу в мережі. Блокчейн-мережі зберігають дані з високою стійкістю та цілісністю, що робить майже неможливим підробити дані, що є головною причиною того, чому результати алгоритмів машинного навчання, коли вони приймають рішення за допомогою смарт-контрактів блокчейну, не можна оскаржувати та їм можна довіряти. Використання мереж блокчейну з технологіями штучного інтелекту може допомогти у створенні децентралізованих, незмінних і безпечних систем для дуже конфіденційних даних, які можна збирати, обробляти та використовувати програмами на основі штучного інтелекту. Безпека та безпека, які пропонує використання блокчейну в штучному інтелекті, можуть мати революційне застосування в різних галузях, особливо в більш чутливих, таких як охорона здоров’я та лікарні, фінанси, оборона тощо. 

Нижче наведено деякі з видатних переваг інтеграції ШІ та блокчейну. 

• Підвищена безпека даних

Основною причиною величезної популярності блокчейну є те, що він пропонує надзвичайно безпечний і безпечний метод зберігання інформації в Інтернеті. Блокчейни пропонують альтернативу для зберігання конфіденційної та важливої ​​інформації на дисках, яка полягає в зберіганні даних із цифровим підписом, до яких можна отримати доступ лише за допомогою закритих ключів. Таким чином, використання блокчейну для зберігання даних для алгоритмів штучного інтелекту може дозволити моделям штучного інтелекту працювати з конфіденційними даними, таким чином одержуючи точнішу та надійнішу інформацію. 

• Колективне прийняття рішень

У технічній екосистемі задіяні програми або інструменти повинні працювати в координації один з одним, щоб досягти мети з максимальною ефективністю. Системи Blockchain пропонують децентралізовані та розподілені рішення для алгоритмів прийняття рішень, які можуть замінити вимогу щодо центрального органу. Усунення центральної влади дозволить роботам обговорювати проблему всередині, голосувати за будь-яке питання та вирішувати питання більшістю, доки не буде узгоджено висновок. 

• Підвищена довіра до роботизованих рішень

Blockchain зберігає дані у високобезпечний спосіб, який неможливо змінити, що забезпечує якість даних протягом усього процесу навчання. У результаті модель тренуватиметься на високоточних даних, що зрештою допоможе підвищити точність режиму. 

• Вища ефективність

Одна з головних причин, чому бізнес-процеси, які часто залучають кількох користувачів, як-от кілька акціонерів або зацікавлених сторін, урядові організації та комерційні фірми, часто є неефективними, полягає в тому, що численні авторизації бізнес-транзакцій. Використання блокчейну та смарт-контрактів дозволить DAO або децентралізованим автономним агентам автоматично, ефективно та швидко перевіряти передачу даних або активів між різними зацікавленими сторонами. 

Таксономія Blockchain в AI

У цьому розділі ми будемо говорити про деякі з ключових концепцій, які використовуються в застосуванні технологій блокчейн для додатків ШІ, які згадуються на малюнку нижче. 

Децентралізовані програми ШІ

Сучасні програми штучного інтелекту зазвичай працюють автономно, щоб виконувати обґрунтовані рішення, використовуючи різні стратегії планування, пошуку, оптимізації, навчання, відновлення знань і управління. Однак децентралізація додатків штучного інтелекту є складним і складним завданням з багатьох причин. 

• Автономне обчислення

Одна з головних цілей додатків штучного інтелекту полягає в забезпеченні частково або повністю автономних операцій, коли численні агенти розвідки або невеликі комп’ютерні програми сприйматимуть і аналізуватимуть своє локальне середовище, збережуть свій внутрішній стан і відповідно виконуватимуть певні дії.

• Оптимізація

Однією з головних особливостей додатків штучного інтелекту є їхній потенціал для прийняття найефективніших і ефективних рішень шляхом фільтрації набору ідеальних рішень серед усіх можливих рішень, і це можливо завдяки оптимізації алгоритмів і моделей штучного інтелекту. Методи оптимізації прагнути знайти найкраще рішення проблеми, працюючи в обмеженому або необмеженому середовищі залежно від системного рівня та цілей на рівні програми. Децентралізована оптимізація призведе до підвищення ефективності та продуктивності. 

• Планування

Програми ШІ використовують стратегії планування під час співпраці з іншими програмами та системами для вирішення складних проблем у нових або складних середовищах. Стратегії планування відіграють важливу роль у підтримці стійкості та ефективності моделей ШІ. Використання блокчейну для стратегій планування може призвести до розробки більш незмінних і критичних стратегій, які використовуються для критично важливих систем і стратегічних програм. 

• Виявлення знань і управління знаннями

Програми штучного інтелекту мають репутацію таких, що працюють із великим обсягом даних і покладаються на централізовані системи обробки даних. З використанням децентралізації процеси відкриття та управління знаннями зможуть надавати персоналізовані шаблони знань, які враховують потреби всіх зацікавлених сторін. 

• Вивчення

В основі додатків штучного інтелекту лежать алгоритми навчання, які забезпечують процеси відкриття та автоматизації знань. Існують різні види алгоритмів навчання, як-от контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, напівконтрольоване навчання, навчання з підкріпленням, ансамбль, моделі глибокого навчання та багато інших, які вирішують різні проблеми машинного навчання. Використання децентралізованих моделей навчання може призвести до високоавтономних систем навчання, які підтримують локальний інтелект у різних вертикалях систем ШІ. 

Децентралізовані операції ШІ

Моделі та алгоритми штучного інтелекту часто навчаються, тестуються та перевіряються на великій кількості даних, щоб приймати кращі та більш універсальні рішення. Однак використання централізованих рішень для зберігання даних, таких як центри обробки даних, хмари та кластери, є основною перешкодою для розробки високозахищених програм ШІ, які зберігають конфіденційність своїх користувачів. Ось деякі з найкращих реалізацій блокчейну, які можуть бути використані в численних програмах ШІ. 

• Децентралізоване сховище

Централізовані рішення для зберігання даних дуже вразливі, коли йдеться про безпеку та конфіденційність, оскільки ці рішення для зберігання даних включають особисті та конфіденційні дані користувачів, а також їх місцезнаходження, записи про стан здоров’я, дії та фінансову інформацію. Blockchain пропонує децентралізовані та криптографічно безпечні рішення для зберігання даних у програмах і мережах, що беруть участь. Децентралізовані рішення для зберігання даних використовують вузли, і кожен вузол у мережі зберігає орієнтовану на клієнта зашифровану копію бази даних, щоб забезпечити доступність даних для клієнтів. Клієнти можуть вільно використовувати та досліджувати свої дані відповідно до своїх потреб і вимог. 

Двома найпоширенішими методами зберігання, які використовуються в децентралізованих рішеннях для зберігання даних, є шардинг і зграя. Шардинг — це процес, під час якого ви створюєте логічні розділи баз даних, відомі як «осколки”, де кожному розділу призначається унікальний ключ, який можна використовувати для доступу до розділу. З іншого боку, роїння — це метод, який використовує «Рої”, щоб увімкнути паралельний доступ до даних з кількох вузлів у мережі, щоб зменшити затримку в додатках штучного інтелекту та, таким чином, забезпечити більш ефективну та плавну роботу. Шарди групуються разом, у результаті чого формується зібране сховище, яке підтримується в мережі групою вузлів у формі роїв. 

Використання децентралізованих рішень для зберігання може призвести до підвищення надійності та масштабованості зберігання завдяки багатостороннім географічним розподілам, які пропонують децентралізовані рішення для зберігання. Деякі з нових децентралізованих рішень для зберігання даних включають Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS тощо. 

• Управління даними

Однією з головних вимог до розробки додатків штучного інтелекту є керування даними таким чином, щоб високоточні, релевантні та повні набори даних можна було зібрати з надійних і надійних джерел даних. Традиційно програми та алгоритми штучного інтелекту використовують централізовані методи керування даними, такі як сегментація даних, фільтрація даних і зберігання даних з урахуванням вмісту, які виконуються на всіх вузлах мережі. У порівнянні з децентралізованим сховищем даних, яке пропонують мережі блокчейн, централізоване керування даними погано працює, тому що не тільки швидкість дублювання даних буде високою, навіть якщо в дані вносяться лише незначні зміни, але також буде велика потреба передавати схожі набори даних повторно. . 

З іншого боку, децентралізовані методи керування даними були розроблені для розгортання на рівнях вузлів у мережі з урахуванням просторових і часових атрибутів у даних. Крім того, щоб підтримувати походження та безпеку даних, децентралізовані схеми управління можуть розміщувати метадані в блокчейні. 

Типи блокчейнів для програм ШІ

Технологію блокчейн можна розділити на дві категорії: Дозволено де лише авторизовані користувачі можуть отримати доступ до додатків блокчейну в хмарних, консорціумних або приватних налаштуваннях, і Без дозволу де будь-хто може публічно отримати доступ до систем через Інтернет. 

• Публічні блокчейни

Публічний блокчейн належить до категорії блокчейн-мереж без дозволу, де користувачі мають свободу завантажувати код блокчейну у свої системи, змінювати код і використовувати код відповідно до власних потреб і потреб. Крім того, загальнодоступні блокчейни часто мають відкритий вихідний код для операцій читання та запису та легко доступні. Оскільки загальнодоступні блокчейни доступні кожному, ці системи використовують складні протоколи для забезпечення безпеки, а інформація про особу та конфіденційність транзакцій користувачів у мережі управляється за допомогою псевдонімних та анонімних даних у мережі. Для передачі даних і активів кожна загальнодоступна блокчейн-мережа використовує рідні токени, також відомі як покажчики вартості або криптовалюти. 

• Приватні блокчейни

На відміну від загальнодоступних блокчейнів, приватні блокчейн-мережі є системами з дозволами, якими керує одна організація, і вони розроблені як системи без дозволів, де користувачі або учасники завжди відомі в мережі, і вони мають попереднє схвалення для операцій читання та запису на мережі. Приватні блокчейни часто пропонують більш високу ефективність, оскільки особи відвідувачів відомі, і вони є попередньо схваленими учасниками мережі, щоб усунути потребу в складних алгоритмах і математичних операціях для підтвердження будь-якої транзакції в мережі. Крім того, приватні блокчейн-мережі можуть передавати будь-які активи, цінності або власні дані всередині мережі. 

Як і в публічних блокчейн-мережах, схвалення транзакцій і передачі активів у приватній блокчейн-мережі здійснюється за допомогою багатосторонніх алгоритмів консенсусу або голосування, які не тільки забезпечують швидші транзакції, але й споживають менше енергії. Дивно, але середній час схвалення транзакцій у приватній мережі блокчейн становить менше секунди. 

• Консорціум Blockchain Networks

Блокчейни консорціуму, також відомі як Федеративні блокчейни, управляються групою організацій, де групи зазвичай формуються на основі спільних інтересів цих організацій. Блокчейн-мережі консорціуму зазвичай пропонують державні організації та органи, банки та деякі приватні блокчейн-компанії. 

Так само, як і їхні приватні аналоги блокчейну, мережа блокчейну Consortium працює як дозволена система, хоча кілька користувачів у мережі мають привілеї читання та запису в мережі. Як правило, усі користувачі блокчейн-мережі Консорціуму мають доступ для читання, але лише кілька осіб можуть записувати дані в мережі. 

Децентралізована інфраструктура для додатків ШІ

Архітектури блокчейнів традиційно проектувалися розробниками як лінійна інфраструктура з використанням комбінації стратегій хешування та зв’язаних списків структур даних. Однак останнім часом розробники працюють над нелінійними інфраструктурами, використовуючи інформацію про черги та теорію графів для обробки великих даних і задовольняючи вимоги додатків на основі ШІ в реальному часі. 

Програми ШІ з підтримкою блокчейну

Децентралізоване зберігання та керування даними за допомогою ШІ

Використання Blockchain зі штучним інтелектом дозволило розробникам працювати над розробкою стабільних систем, які підтримують взаємодію різних технічних інновацій, і, таким чином, забезпечуючи платформу для безпечного та безпечного керування даними, передачі та зберігання даних. На малюнку нижче показано поєднання функцій блокчейну та технологій штучного інтелекту для медичної галузі, що включає різні етапи, такі як аналітика, діагностика, підтвердження медичних відкриттів і звітів, а також прийняття критичних рішень. 

В останні роки обробка великої кількості даних, експоненціальне збільшення обчислювальної потужності алгоритмів і моделей, а також зростання сприйняття підключених систем і додатків користувачами були головними пріоритетами в індустрії штучного інтелекту та машинного навчання. Оскільки штучні нейронні мережі часто вимагають великої кількості даних і обчислювальної потужності для цілей навчання, важливо створити потужні центри обробки даних для отримання великих наборів даних. Під час процесу аудиту мережі блокчейну можна використовувати для зберігання даних і інформації про запити, одночасно досягаючи вищого рівня безпеки та конфіденційності. Крім того, інтеграція технологій штучного інтелекту та блокчейн забезпечить потужний механізм консенсусу, який є незмінним, надійним і децентралізованим. 

Децентралізована інфраструктура для ШІ

Впровадження мережевої інфраструктури Blockchain додало три нові характеристики до традиційних розподілених архітектур: децентралізований і спільний контроль над даними та активами, власний обмін активами та незмінні журнали аудиту. Коли інфраструктуру блокчейну об’єднали з технологіями штучного інтелекту, ця інфраструктура надала користувачам нові моделі даних і запропонувала спільний контроль над моделями штучного інтелекту та навчальними даними, одночасно підвищуючи достовірність даних. Для створення кращих і ефективніших моделей даних моделям ШІ потрібен доступ до великої кількості даних, які надаються мережами блокчейнів. 

Децентралізовані мережі, такі як IPFS та Ethereum, можуть обслуговувати зберігання даних і величезні обчислювальні ресурси, відповідно, забезпечуючи записи без підробки та високий рівень конфіденційності. Децентралізовані платформи штучного інтелекту з відкритим кодом, такі як ChainIntel, прагнуть позбутися монополізації послуг ШІ великими компаніями. 

Децентралізовані програми ШІ

Колективне прийняття рішень і децентралізований інтелект можуть мати багато застосувань. Наприклад, на малюнку нижче показано особливості та переваги поєднання Blockchain з технологіями IoT та AI для підвищення врожайності на сільськогосподарських полях. Датчики IoT можуть відстежувати рівень поживних речовин у ґрунті та створювати зображення, які можуть допомогти відстежувати ріст сільськогосподарських культур з часом. ШІ може використовувати дані, отримані від датчиків IoT, для забезпечення прогнозного аналізу, який дозволяє фермерам контролювати різні умови. Використання блокчейну гарантує, що кожен користувач мережі має доступ до транзакцій, що допомагає скоротити час, витрачений на логістику. 

На зображенні вище показано системи на основі блокчейну, які використовуються для безпілотного автоматизованого інтелектуального дослідження дна океану. 

На зображенні вище показано використання блокчейну та штучного інтелекту для фінансових і банківських цілей, а також те, як блокчейн і штучний інтелект можуть покращити ефективність, безпеку та захист фінансової системи. 

Висновок

У цій статті ми говорили про застосування та випадки використання блокчейну в ШІ. У статті наводиться огляд децентралізованого сховища та того, як блокчейн може стати ключем до вирішення кількох проблем із ШІ. Рухаючись далі, ми також обговорили таксономію блокчейну в ШІ та пов’язані технології, а також порівняння реалізацій блокчейну з точки зору типів та інфраструктури блокчейну, децентралізованих операцій ШІ та протоколи. Нарешті, ми обговорюємо різні застосування блокчейну в ШІ. 

Підводячи підсумок, можна з упевненістю сказати, що впровадження блокчейну в AI має потенціал для вирішення та вирішення існуючих проблем в галузі AI, пов’язаних із конфіденційністю користувачів, захищеними оракулами, безпека смарт-контрактів, протоколи консенсусу, стандартизація та управління.