Tổng quan Toàn diện về Blockchain trong Trí tuệ Nhân tạo

Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Blockchain đã nổi lên như hai đổi mới kỹ thuật đột phá nhất trong thời gian gần đây.

• Trí tuệ Nhân tạo (AI): Cho phép máy móc và máy tính模仿 suy nghĩ và quá trình ra quyết định của con người.
• Blockchain: Một sổ cái phân tán và không thể thay đổi lưu trữ dữ liệu và thông tin một cách phi tập trung và đáng tin cậy.

Gần đây, các nhà khoa học đã khám phá các ứng dụng tiềm năng của những công nghệ này trên các lĩnh vực khác nhau. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách blockchain có thể được tích hợp với AI, một khái niệm có thể được gọi là “trí tuệ nhân tạo phi tập trung”. Hãy cùng khám phá.

Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung: Giới thiệu về Blockchain trong AI

Trong thập kỷ qua, blockchain đã trở thành một trong những đổi mới được bàn luận nhiều nhất, và nó bắt đầu thu được động lực khi nó tìm thấy ứng dụng trong các lĩnh vực khác. Kể từ khi ra đời vào năm 2008, nó tiếp tục nổi lên như một công nghệ phá vỡ có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta lưu trữ hoặc trao đổi dữ liệu hoặc thông tin, và cách chúng ta theo dõi và tự động hóa giao dịch.

Một trong những điểm được nói đến nhiều nhất về blockchain là mỗi giao dịch blockchain được kýcryptographically, và các nút khai thác giữ một bản sao của toàn bộ sổ cái của chuỗi khối của tất cả các giao dịch xác minh mỗi giao dịch như vậy dẫn đến việc tạo ra các bản ghi có thời gian戳, an toàn và chia sẻ được đồng bộ hóa mà không thể thay đổi. Do đó, blockchain có thể là một lựa chọn hiệu quả để loại bỏ yêu cầu về một cơ quan trung ương để xác minh và quản lý các giao dịch và tương tác giữa người dùng trên mạng.

Tiếp theo, ngành công nghiệp kỹ thuật đã sản xuất và tạo ra một lượng lớn dữ liệu nhờ vào các đổi mới kỹ thuật như thiết bị IoT, điện thoại thông minh, phương tiện truyền thông xã hội và ứng dụng web đã góp phần đáng kể vào sự gia tăng của AI vì để hoạt động hiệu quả và hiệu quả, các hệ thống AI thường sử dụng một lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng học sâu và các phương pháp học máy để thực hiện các phân tích khác nhau.

Thậm chí ngày nay, một lượng lớn kỹ thuật học máy và học sâu cho các mô hình AI phụ thuộc vào một mô hình tập trung đào tạo một nhóm máy chủ chạy hoặc đào tạo một mô hình cụ thể chống lại dữ liệu đào tạo, và sau đó xác minh việc học bằng cách sử dụng tập hợp xác thực hoặc đào tạo. Yêu cầu cao để đào tạo một mô hình AI hiệu quả là lý do tại sao các tổ chức công nghệ và đội ngũ phát triển thường lưu trữ một lượng lớn dữ liệu để đào tạo các mô hình của họ cho kết quả và hiệu suất tốt nhất.

Hầu hết các mô hình và thực hành AI ngày nay là tập trung, và mặc dù tập trung đã mang lại nhiều thành công cho ngành AI, nhưng có một hạn chế lớn với lưu trữ dữ liệu tập trung cho các mô hình AI. Khi toàn bộ dữ liệu được lưu trữ theo cách tập trung, khả năng làm hỏng dữ liệu hoặc làm hỏng dữ liệu tăng lên vì lưu trữ dữ liệu tập trung luôn là đối tượng của malware và các cuộc tấn công an ninh mạng. Hơn nữa, khi xử lý một lượng lớn dữ liệu, việc xác minh tính xác thực và nguồn gốc của nguồn dữ liệu không được đảm bảo có thể dẫn đến việc đào tạo mô hình không chính xác và thậm chí nguy hiểm.

Thử thách với lưu trữ dữ liệu cho các mô hình AI là lý do chính đằng sau việc sử dụng blockchain trong AI và sự phát triển của trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo phi tập trung là cho phép một quá trình và thực hiện việc ra quyết định hoặc phân tích bằng cách sử dụng dữ liệu được ký số, an toàn và đáng tin cậy đã được lưu trữ và giao dịch trên mạng blockchain một cách phi tập trung hoặc phân tán mà không cần sử dụng tài nguyên bên thứ ba.

Các mô hình AI có danh tiếng thường làm việc với một lượng lớn dữ liệu, và các nhà khoa học đã dự đoán blockchain sẽ là tương lai của lưu trữ dữ liệu. Hơn nữa, blockchain có các hợp đồng thông minh cho phép người dùng lập trình mạng blockchain để quản lý các giao dịch giữa các bên tham gia vào việc tạo ra hoặc truy cập dữ liệu, hoặc ra quyết định. Các ứng dụng và máy tự động dựa trên hợp đồng thông minh blockchain có thể học hỏi và thích nghi với các thay đổi theo thời gian, và chúng cũng có thể đưa ra quyết định chính xác và đáng tin cậy, kết quả được xác minh và xác thực bởi các nút khai thác của mạng blockchain.

Làm thế nào Blockchain có thể Chuyển đổi Trí tuệ Nhân tạo?

Một số hạn chế của ngành trí tuệ nhân tạo và blockchain có thể được giải quyết hiệu quả bằng cách kết hợp cả hai hệ thống kỹ thuật. Blockchain hoạt động như một sổ cái phân tán lưu trữ và truyền输 dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp ký sốcryptographically được đồng ý và xác minh bởi các nút khai thác của mạng. Các mạng blockchain lưu trữ dữ liệu với độ bền và tính toàn vẹn cao khiến nó gần như không thể làm hỏng dữ liệu, điều này là lý do chính tại sao kết quả của các thuật toán học máy khi chúng đưa ra quyết định bằng cách sử dụng hợp đồng thông minh blockchain không thể bị tranh cãi và có thể được tin cậy.

Tiếp theo, một số lợi ích nổi bật của việc tích hợp AI và blockchain được liệt kê dưới đây.

• Bảo mật Dữ liệu Tăng cường

Một lý do chính đằng sau sự phổ biến lớn của blockchain là nó cung cấp một phương pháp an toàn và bảo mật để lưu trữ thông tin trên web. Blockchain cung cấp một giải pháp thay thế để lưu trữ thông tin nhạy cảm và quan trọng trên đĩa, bằng cách lưu trữ dữ liệu được ký số có thể được truy cập chỉ bằng cách sử dụng các khóa riêng. Do đó, sử dụng blockchain để lưu trữ dữ liệu cho các thuật toán AI có thể cho phép các mô hình AI làm việc với dữ liệu nhạy cảm, dẫn đến thông tin chính xác và đáng tin cậy hơn.

• Quyết định Tập thể

Trong một hệ sinh thái kỹ thuật, các ứng dụng hoặc công cụ tham gia phải hoạt động phối hợp với nhau để đạt được mục tiêu với hiệu suất tối đa. Các hệ thống blockchain cung cấp các giải pháp phân tán và phi tập trung cho các thuật toán ra quyết định có thể thay thế yêu cầu về một cơ quan trung ương. Loại bỏ cơ quan trung ương sẽ cho phép các robot thảo luận vấn đề nội bộ, bỏ phiếu về bất kỳ vấn đề nào và giải quyết vấn đề với đa số cho đến khi một kết luận được đồng ý.

• Tăng Cường Niềm tin vào Quyết định của Robot

Blockchain lưu trữ dữ liệu theo cách an toàn mà không thể thay đổi, điều này đảm bảo chất lượng dữ liệu trong suốt quá trình đào tạo. Do đó, mô hình sẽ được đào tạo trên dữ liệu chính xác cao, điều này cuối cùng sẽ giúp tăng độ chính xác của mô hình.

• Hiệu suất Cao hơn

Một trong những lý do chính tại sao các quy trình kinh doanh thường liên quan đến nhiều người dùng như nhiều cổ đông hoặc bên liên quan, tổ chức chính phủ và công ty thường không hiệu quả là do sự ủy quyền nhiều lần của các giao dịch kinh doanh. Sử dụng blockchain và hợp đồng thông minh sẽ cho phép các DAO hoặc Đại lý Tự động Phân tán xác minh dữ liệu hoặc chuyển giao tài sản giữa các bên liên quan tự động, hiệu quả và nhanh chóng.

Taxonomy của Blockchain trong AI

Trong phần này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số khái niệm chính được sử dụng trong ứng dụng của công nghệ blockchain cho các ứng dụng AI được đề cập trong hình dưới đây.

Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung

Các ứng dụng AI hiện tại thường hoạt động theo cách tự động để thực hiện các quyết định thông minh bằng cách sử dụng các chiến lược lập kế hoạch, tìm kiếm, tối ưu hóa, học hỏi, thu hồi và quản lý kiến thức khác nhau. Tuy nhiên, việc phân tán các ứng dụng AI là một nhiệm vụ khó khăn và đầy thách thức vì nhiều lý do.

• Tính toán Tự động

Một trong những mục tiêu chính của các ứng dụng AI là cho phép hoạt động tự động một phần hoặc hoàn toàn, nơi nhiều đại lý thông minh hoặc chương trình máy tính nhỏ sẽ nhận thức và phân tích môi trường cục bộ của chúng, bảo tồn trạng thái nội bộ của chúng và thực hiện các hành động cụ thể theo đó.

• Tối ưu hóa

Một trong những tính năng chính của các ứng dụng AI là khả năng đưa ra quyết định hiệu quả và hiệu quả nhất bằng cách lọc một tập hợp các giải pháp lý tưởng trong số tất cả các giải pháp có thể, và điều này có thể thực hiện được nhờ tối ưu hóa các thuật toán và mô hình AI. Các kỹ thuật tối ưu hóa nhằm tìm giải pháp tốt nhất cho một vấn đề bằng cách hoạt động trong một môi trường bị ràng buộc hoặc không bị ràng buộc tùy thuộc vào các mục tiêu cấp hệ thống và cấp ứng dụng. Tối ưu hóa phân tán sẽ dẫn đến hiệu suất tốt hơn và hiệu suất tăng cao.

• Lập kế hoạch

Các ứng dụng AI sử dụng các chiến lược lập kế hoạch khi hợp tác với các ứng dụng và hệ thống khác để giải quyết các vấn đề phức tạp trong các môi trường mới hoặc đầy thách thức. Các chiến lược lập kế hoạch đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự bền bỉ và hiệu suất của các mô hình AI. Sử dụng blockchain cho các chiến lược lập kế hoạch có thể dẫn đến việc tạo ra các chiến lược không thể thay đổi và quan trọng hơn được sử dụng cho các hệ thống và ứng dụng chiến lược.

• Khám phá Kiến thức và Quản lý Kiến thức

Các ứng dụng AI có danh tiếng làm việc với một lượng lớn dữ liệu, và chúng phụ thuộc vào các hệ thống xử lý dữ liệu tập trung. Với việc sử dụng phân tán, các quá trình khám phá kiến thức và quản lý kiến thức sẽ có thể cung cấp các mẫu kiến thức được cá nhân hóa xem xét nhu cầu của tất cả các bên liên quan tham gia.

• Học hỏi

Ở trung tâm của các ứng dụng AI là các thuật toán học hỏi cho phép các quá trình khám phá kiến thức và tự động hóa. Có nhiều loại thuật toán học hỏi như học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát, học tăng cường, học tập hợp và mô hình học sâu, và nhiều hơn nữa để giải quyết các vấn đề học máy khác nhau. Sử dụng các mô hình học phân tán có thể dẫn đến các hệ thống học tự động cao hỗ trợ trí tuệ địa phương trên các lĩnh vực khác nhau trong các hệ thống AI.

Hoạt động Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung

Các mô hình và thuật toán AI thường đào tạo, kiểm tra và xác thực trên một lượng lớn dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn và đa dạng hơn. Tuy nhiên, sử dụng các giải pháp lưu trữ dữ liệu tập trung như trung tâm dữ liệu, đám mây và cụm làm cho việc phát triển các ứng dụng AI an toàn cao gặp khó khăn. Dưới đây là một số triển khai blockchain hàng đầu có thể được áp dụng bởi các ứng dụng AI.

• Lưu trữ Phân tán

Các giải pháp lưu trữ dữ liệu tập trung dễ bị tấn công về bảo mật và quyền riêng tư vì chúng liên quan đến dữ liệu cá nhân và nhạy cảm của người dùng cùng với vị trí, hồ sơ sức khỏe, hoạt động và thông tin tài chính của họ. Blockchain cung cấp các giải pháp lưu trữ an toàn và mật mã hóa trên các ứng dụng và mạng tham gia. Các giải pháp lưu trữ dữ liệu phân tán sử dụng các nút, và mỗi nút trong mạng giữ một bản sao mã hóa của cơ sở dữ liệu để đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu cho khách hàng. Khách hàng có thể sử dụng và khai thác dữ liệu của mình theo nhu cầu và yêu cầu của họ.

Hai kỹ thuật lưu trữ phổ biến nhất được sử dụng trong các giải pháp lưu trữ dữ liệu phân tán là Sharding và Swarming. Sharding là quá trình tạo ra các phân vùng logic của cơ sở dữ liệu được gọi là “Shards” nơi mỗi phân vùng được gán một khóa duy nhất có thể được sử dụng để truy cập phân vùng. Mặt khác, Swarming là một phương pháp sử dụng “Swarms” để cho phép truy cập dữ liệu song song từ nhiều nút trong mạng để giảm độ trễ trong các ứng dụng AI, và do đó dẫn đến hiệu suất mượt mà hơn. Các shards được nhóm lại dẫn đến việc tạo thành một lưu trữ thu thập được hỗ trợ trong mạng bởi một nhóm các nút dưới dạng swarms.

Sử dụng các giải pháp lưu trữ dữ liệu phân tán có thể dẫn đến độ tin cậy và khả năng mở rộng của lưu trữ cao hơn vì sự phân phối địa lý đa bên được cung cấp bởi các giải pháp lưu trữ phân tán. Một số giải pháp lưu trữ phân tán mới nổi bao gồm Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS và nhiều hơn nữa.

• Quản lý Dữ liệu

Một trong những yêu cầu chính của việc phát triển một ứng dụng AI là quản lý dữ liệu theo cách mà các tập dữ liệu chính xác, liên quan và hoàn chỉnh có thể được thu thập từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và tin cậy. Thông thường, các ứng dụng và thuật toán AI đã chạy các phương pháp quản lý dữ liệu tập trung như phân đoạn dữ liệu, lọc dữ liệu và lưu trữ dữ liệu nội dung được thực hiện trên tất cả các nút trong mạng. So với lưu trữ dữ liệu phân tán được cung cấp bởi các mạng blockchain, quản lý dữ liệu tập trung không tốt vì không chỉ tốc độ trùng lặp dữ liệu sẽ cao ngay cả khi chỉ có những thay đổi nhỏ được thực hiện đối với dữ liệu, mà nhu cầu chuyển dữ liệu giống nhau nhiều lần cũng sẽ cao.

Mặt khác, các phương pháp quản lý dữ liệu phân tán đã được thiết kế để được triển khai ở cấp độ nút trong mạng xem xét các thuộc tính không gian và thời gian trong dữ liệu. Hơn nữa, để duy trì tính xác thực và bảo mật của dữ liệu, các sơ đồ quản lý phân tán có thể đặt siêu dữ liệu trên blockchain.

Loại Blockchain cho Ứng dụng AI

Công nghệ Blockchain có thể được phân loại thành hai loại: Cho phép nơi chỉ các người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập các ứng dụng blockchain trong môi trường đám mây, liên minh hoặc riêng tư, và Không cho phép nơi bất kỳ ai cũng có thể truy cập công khai các hệ thống bằng cách sử dụng internet.

• Blockchain Công cộng

Blockchain công cộng thuộc loại không cho phép của các mạng blockchain, nơi người dùng có quyền tải mã blockchain xuống hệ thống của họ, sửa đổi mã và sử dụng mã theo nhu cầu và yêu cầu của họ. Hơn nữa, blockchain công cộng thường là mã nguồn mở cho các hoạt động đọc và viết, và dễ dàng truy cập. Bởi vì blockchain công cộng có thể được truy cập bởi mọi người, các hệ thống này sử dụng các giao thức phức tạp cho an toàn, và thông tin về danh tính và quyền riêng tư của giao dịch của người dùng trên mạng được quản lý bằng cách sử dụng dữ liệu giả danh và ẩn danh trên mạng. Đối với việc chuyển dữ liệu và tài sản, mỗi mạng blockchain công cộng sử dụng các token bản địa cũng được gọi là con trỏ giá trị hoặc tiền điện tử.

• Blockchain Riêng tư

Không giống như blockchain công cộng, các mạng blockchain riêng tư là các hệ thống cho phép, được quản lý bởi một tổ chức duy nhất, và chúng được thiết kế như các hệ thống không cho phép nơi người dùng hoặc người tham gia luôn được biết trong mạng, và họ đã được phê duyệt trước cho các hoạt động đọc và viết trên mạng. Blockchain riêng tư thường cung cấp hiệu suất cao hơn vì danh tính của người truy cập được biết, và họ là những người tham gia được phê duyệt trước của mạng để loại bỏ nhu cầu về các thuật toán phức tạp và các hoạt động toán học để xác minh bất kỳ giao dịch nào trên mạng. Ngoài ra, các mạng blockchain riêng tư có thể chuyển bất kỳ loại tài sản, giá trị hoặc dữ liệu bản địa nào trong mạng.

Giống như trong các mạng blockchain công cộng, việc phê duyệt giao dịch và chuyển tài sản trong mạng blockchain riêng tư được thực hiện bởi các thuật toán đồng thuận đa bên hoặc bỏ phiếu không chỉ cho phép giao dịch nhanh hơn mà còn tiêu thụ năng lượng thấp. Thật đáng kinh ngạc, thời gian phê duyệt giao dịch trung bình trên một mạng blockchain riêng tư là dưới một giây.

• Mạng Blockchain Liên minh

Blockchain Liên minh, cũng được gọi là Blockchain Liên bang được vận hành bởi một nhóm các tổ chức nơi các nhóm thường được hình thành trên cơ sở lợi ích chung được chia sẻ bởi các tổ chức này. Các mạng blockchain liên minh thường được cung cấp bởi các tổ chức và cơ quan chính phủ, ngân hàng và một số công ty blockchain riêng tư.

Giống như các đối tác blockchain riêng tư của chúng, mạng blockchain liên minh hoạt động như các hệ thống cho phép mặc dù một số người dùng trên mạng có cả quyền đọc và viết trên mạng. Thông thường, tất cả người dùng trên mạng blockchain liên minh có quyền truy cập đọc, nhưng chỉ một số cá nhân có thể viết dữ liệu trên mạng.

Cơ sở Hạ tầng Phân tán cho Ứng dụng AI

Các kiến trúc blockchain truyền thống được các nhà phát triển thiết kế như cơ sở hạ tầng tuyến tính bằng cách sử dụng sự kết hợp của các chiến lược băm và cấu trúc dữ liệu liên kết. Tuy nhiên, gần đây, các nhà phát triển đã làm việc trên các cơ sở hạ tầng phi tuyến tính bằng cách sử dụng thông tin hàng đợi và lý thuyết đồ thị để xử lý dữ liệu lớn và đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng AI thời gian thực.

Ứng dụng AI được Blockchain cho phép

Lưu trữ Dữ liệu Phân tán và Quản lý Dữ liệu với AI

Sử dụng Blockchain với AI đã cho phép các nhà phát triển làm việc trên việc phát triển các hệ thống ổn định hỗ trợ sự tương tác của các đổi mới kỹ thuật khác nhau, và do đó cung cấp một nền tảng cho quản lý dữ liệu an toàn và bảo mật, chuyển dữ liệu và lưu trữ dữ liệu. Hình dưới đây minh họa các tính năng kết hợp của công nghệ blockchain và AI cho ngành y tế bao gồm các giai đoạn như phân tích, chẩn đoán, xác thực khám phá và báo cáo y tế, và ra quyết định quan trọng.

Trong những năm gần đây, xử lý một lượng lớn dữ liệu, tăng sức mạnh tính toán của các thuật toán và mô hình theo cấp số nhân, và tăng sự chấp nhận của người dùng đối với các hệ thống và ứng dụng kết nối đã trở thành những ưu tiên hàng đầu trong ngành AI và ML. Vì các mạng nơ-ron nhân tạo thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán để đào tạo, điều quan trọng là phải tạo ra các trung tâm dữ liệu mạnh mẽ để thu được các tập dữ liệu lớn. Trong quá trình kiểm toán, các mạng blockchain có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu và thông tin truy vấn trong khi đạt được mức độ an toàn và bảo mật cao hơn. Hơn nữa, việc tích hợp công nghệ AI và Blockchain sẽ cung cấp một cơ chế đồng thuận mạnh mẽ, không thể thay đổi, phân tán.

Cơ sở Hạ tầng Phân tán cho AI

Sự giới thiệu cơ sở hạ tầng mạng blockchain đã thêm ba đặc điểm mới vào các kiến trúc phân tán truyền thống: kiểm soát phân tán và chia sẻ dữ liệu và tài sản, trao đổi tài sản bản địa và các đường kiểm toán không thể thay đổi. Khi cơ sở hạ tầng blockchain được kết hợp với công nghệ AI, cơ sở hạ tầng đã cung cấp cho người dùng các mô hình dữ liệu mới và cung cấp kiểm soát chia sẻ của các mô hình AI và dữ liệu đào tạo trong khi thêm vào độ tin cậy của dữ liệu. Để tạo ra các mô hình dữ liệu tốt hơn và hiệu quả hơn, các mô hình AI cần truy cập vào một lượng lớn dữ liệu được cung cấp bởi các mạng blockchain.

Các mạng phân tán như IPFS và Ethereum có thể xử lý lưu trữ dữ liệu và tài nguyên tính toán lớn tương ứng, do đó cung cấp các bản ghi không thể thay đổi với mức độ riêng tư cao. Các nền tảng AI phân tán mã nguồn mở như ChainIntel nhằm loại bỏ sự độc quyền của các dịch vụ AI bởi các công ty lớn.

Ứng dụng AI Phân tán

Quyết định tập thể và trí tuệ phân tán có thể có nhiều ứng dụng. Ví dụ, hình dưới đây minh họa các tính năng và lợi ích của việc kết hợp Blockchain với IoT và AI để tăng năng suất trong các lĩnh vực nông nghiệp. Các cảm biến IoT có thể theo dõi mức độ dinh dưỡng của đất và chụp ảnh giúp theo dõi sự phát triển của cây trồng theo thời gian. AI có thể sử dụng dữ liệu nhận được từ các cảm biến IoT để cung cấp phân tích dự đoán cho phép nông dân theo dõi các điều kiện khác nhau. Sử dụng blockchain đảm bảo rằng mọi người dùng trên mạng đều có quyền truy cập vào các giao dịch giúp giảm thời gian dành cho hậu cần.

Hình trên minh họa các hệ thống dựa trên blockchain được sử dụng cho việc khám phá thông minh tự động không người lái của các giường đại dương.

Hình trên minh họa việc sử dụng Blockchain và AI cho các mục đích tài chính và ngân hàng, và cách blockchain và AI có thể cải thiện hiệu suất, an toàn và bảo mật của hệ thống tài chính.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã thảo luận về ứng dụng và các trường hợp sử dụng của blockchain trong AI. Bài viết cung cấp một cái nhìn tổng quan về lưu trữ phân tán và cách blockchain có thể là chìa khóa để giải quyết một số vấn đề với AI. Tiếp theo, chúng tôi cũng thảo luận về phân loại blockchain trong AI và các công nghệ liên quan, và so sánh các triển khai blockchain về loại blockchain và cơ sở hạ tầng, hoạt động AI phân tán và giao thức. Cuối cùng, chúng tôi thảo luận về các ứng dụng khác nhau của blockchain trong AI.

Tóm lại, sẽ an toàn khi nói rằng việc triển khai blockchain trong AI có tiềm năng giải quyết và giải quyết các vấn đề hiện có trong ngành AI liên quan đến quyền riêng tư của người dùng, các oracle được bảo mật, bảo mật hợp đồng thông minh, giao thức đồng thuận, tiêu chuẩn hóa và quản trị.