Обширный обзор блокчейна в области искусственного интеллекта

Обзор блокчейна в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект (ИИ) и блокчейн стали двумя самыми передовыми техническими инновациями в последнее время.

• Искусственный интеллект (ИИ): Позволяет машинам и компьютерам имитировать мышление и процессы принятия решений человека.
• Блокчейн: Распределенный и неизменяемый реестр, который безопасно хранит данные и информацию в децентрализованном и доверенном режиме.

Недавно ученые занялись изучением потенциальных применений этих технологий в различных секторах. В этой статье мы предоставим краткий обзор того, как блокчейн может быть интегрирован с ИИ, концепция, которая может быть названа “децентрализованным ИИ”. Погружаемся.

Децентрализованный ИИ: Введение в блокчейн в ИИ

За последнее десятилетие блокчейн стал одним из самых громких инноваций и начал набирать обороты, когда нашел применение в других областях. С тех пор, как он был создан в 2008 году, он продолжал развиваться как революционная технология, способная изменить способ хранения или обмена данными и информацией, а также изменить способ отслеживания и автоматизации транзакций.

Одним из самых обсуждаемых аспектов блокчейна является то, что каждая транзакция в блокчейне подписывается криптографически, и каждая такая транзакция проверяется майнинговыми узлами, которые хранят реплику всего реестра блоков всех транзакций, что приводит к созданию синхронизированных, безопасных и общедоступных записей с отметками времени, которые невозможно изменить. В результате блокчейн может быть эффективным вариантом для устранения необходимости в центральной власти для проверки и управления транзакциями и взаимодействиями между пользователями в сети.

• Тим Дэвис, сооснователь и президент Modular – Интервью-серия
• Сила передачи знаний в современном искусственном интеллекте преодоление разрыва между мощными и компактными моделями
• Анализ настроений отзывов о гостиницах на TripAdvisor с помощью ChatGPT

Переходя к следующему пункту, техническая отрасль производит и генерирует огромное количество данных благодаря техническим инновациям, таким как устройства интернета вещей, смартфоны, социальные сети и веб-приложения, которые значительно способствовали развитию ИИ. Для эффективной работы ИИ-системы часто используется большое количество данных с использованием практик глубокого обучения и машинного обучения для выполнения различных аналитических задач.

Даже сегодня значительная часть техник машинного обучения и глубокого обучения для ИИ-моделей основана на централизованной модели, которая обучает группу серверов, которые запускают или обучают определенную модель на обучающих данных, а затем проверяют обучение с использованием проверочных или обучающих наборов данных. Высокие требования к эффективному обучению ИИ-модели – это причина, по которой крупные технологические организации и команды разработки часто хранят большое количество данных для обучения своих моделей для достижения наилучших результатов и производительности.

Большинство современных моделей и практик ИИ являются централизованными, и хотя централизация принесла много успеха индустрии ИИ, существует серьезный недостаток централизованного хранения данных для ИИ-моделей. Когда весь объем данных хранится в централизованном виде, возможность подделки или повреждения данных увеличивается, так как централизованное хранение данных всегда подвержено воздействию вредоносных программ и кибератак. Более того, при работе с большим объемом данных трудно обеспечить подлинность и происхождение источника данных, что может привести к неправильному обучению модели и, в конечном итоге, к нежелательным, неточным и даже опасным результатам.

Проблемы с хранением данных для ИИ-моделей являются главной причиной использования блокчейна в ИИ и разработки децентрализованного ИИ. Основная цель децентрализованного ИИ – это создание процесса и принятие решений или аналитики с использованием цифрово подписанных, защищенных и доверенных общих данных, которые хранятся и передаются по блокчейн-сети в децентрализованном или распределенном режиме без использования внешних ресурсов третьих сторон.

Модели ИИ часто работают с большим объемом данных, и ученые уже предсказывают, что блокчейн станет будущим хранения данных. Более того, у блокчейна есть умные контракты, которые позволяют пользователям программировать сеть блокчейна для регулирования транзакций между участниками, участвующими в генерации или доступе к данным, или принятии решений. Автономные приложения и машины на основе умных контрактов блокчейна могут учиться и адаптироваться к изменениям со временем, а также принимать точные и доверенные решения, результаты которых проверяются и подтверждаются майнинговыми узлами блокчейн-сети.

Как блокчейн может преобразовать искусственный интеллект?

Сочетание искусственного интеллекта и блокчейна может эффективно решить несколько недостатков отрасли искусственного интеллекта и блокчейна. Блокчейн действует как распределенный реестр, который хранит и передает данные в криптографически подписанном методе, согласованном и проверенном майнинговыми узлами сети. Блокчейн-сети хранят данные с высокой устойчивостью и целостностью, что делает практически невозможным подделку данных. Это главная причина того, почему результаты алгоритмов машинного обучения, когда они принимают решения с использованием умных контрактов блокчейна, не могут быть оспорены и можно им доверять. Использование блокчейн-сетей с технологиями ИИ может помочь создать децентрализованные, неизменяемые и безопасные системы для обработки высокочувствительных данных, которые могут быть собраны, обработаны и использованы приложениями на основе ИИ. Безопасность и надежность, которые обеспечивает использование блокчейна в ИИ, могут иметь революционные применения в различных отраслях, особенно в более чувствительных, таких как здравоохранение и больницы, финансы, оборона и другие.

Далее приведены некоторые основные преимущества интеграции ИИ и блокчейна.

• Улучшенная безопасность данных

Одной из основных причин огромной популярности блокчейна является то, что он предлагает высоко безопасный метод хранения информации в сети. Блокчейны предлагают альтернативу хранения чувствительной и критической информации на дисках, а именно хранение цифрово подписанных данных, к которым можно получить доступ только с использованием личных ключей. Таким образом, использование блокчейна для хранения данных для алгоритмов ИИ позволяет моделям ИИ работать с чувствительными данными, что приводит к более точной и надежной информации.

• Коллективное принятие решений

В технической экосистеме задействованные приложения или инструменты должны сотрудничать друг с другом, чтобы достичь поставленной цели с максимальной эффективностью. Системы блокчейна предлагают децентрализованные и распределенные решения для алгоритмов принятия решений, которые могут заменить необходимость в центральном управлении. Устранение центрального органа позволит роботам обсуждать проблему внутренне, голосовать по любому вопросу и разрешать вопрос большинством до достижения согласия.

• Улучшенное доверие к решениям роботов

Блокчейн хранит данные в высоко безопасном виде, который нельзя изменить, что гарантирует качество данных на протяжении всего процесса обучения. В результате модель будет обучаться на высокоточных данных, что в конечном итоге поможет увеличить точность модели.

• Большая эффективность

Одна из основных причин, почему бизнес-процессы, которые часто включают нескольких пользователей, таких как акционеры или заинтересованные стороны, государственные организации и предприятия, часто неэффективны, заключается в многочисленных авторизациях бизнес-транзакций. Использование блокчейна и смарт-контрактов позволит DAO (децентрализованным автономным агентам) автоматически, эффективно и быстро проверять передачу данных или активов между разными заинтересованными сторонами.

Таксономия блокчейна в ИИ

В этом разделе мы рассмотрим некоторые ключевые концепции, используемые в применении блокчейн-технологий для приложений ИИ, которые указаны на рисунке ниже.

Децентрализованные приложения ИИ

Текущие приложения ИИ обычно работают автономно для принятия обоснованных решений с использованием различных стратегий планирования, поиска, оптимизации, обучения, восстановления знаний и управления. Однако децентрализация приложений ИИ является сложной и сложной задачей по многим причинам.

• Автономные вычисления

Одной из основных целей приложений ИИ является обеспечение частично или полностью автономной работы, где несколько интеллектуальных агентов или небольших компьютерных программ будут воспринимать и анализировать свои локальные окружения, сохранять свои внутренние состояния и выполнять указанные действия соответственно.

• Оптимизация

Одной из основных особенностей приложений ИИ является их способность принимать наиболее эффективные и эффективные решения, отбирая оптимальное решение из множества возможных решений, и это возможно благодаря оптимизации алгоритмов и моделей ИИ. Техники оптимизации направлены на нахождение наилучшего решения проблемы путем работы в ограниченной или неограниченной среде, в зависимости от уровня системы и целей на уровне приложения. Децентрализованная оптимизация приведет к лучшей эффективности и повышенной производительности.

• Планирование

Приложения ИИ используют стратегии планирования при сотрудничестве с другими приложениями и системами для решения сложных проблем в новых или сложных средах. Стратегии планирования играют важную роль в поддержании устойчивости и эффективности моделей ИИ. Использование блокчейна для стратегий планирования может привести к разработке более непреложных и критических стратегий, используемых для систем критической миссии и стратегических приложений.

• Поиск и управление знаниями

Приложения ИИ имеют репутацию работы с большим объемом данных и их зависимостью от централизованных систем обработки данных. Использование децентрализации позволит процессам поиска и управления знаниями предоставлять индивидуальные модели знаний, которые учитывают потребности всех заинтересованных сторон.

• Обучение

В центре приложений ИИ находятся алгоритмы обучения, позволяющие процессам обнаружения знаний и автоматизации. Существуют различные виды алгоритмов обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя, полуобучение, обучение с подкреплением, ансамбли, модели глубокого обучения и многое другое, которые решают различные проблемы машинного обучения. Использование децентрализованных моделей обучения может привести к высокоавтономным системам обучения, поддерживающим локальный интеллект в различных вертикалях в системах ИИ.

Децентрализованные операции искусственного интеллекта

Модели и алгоритмы искусственного интеллекта часто тренируются, тестируются и проверяются на большом объеме данных для принятия более точных и универсальных решений. Однако использование централизованных решений для хранения данных, таких как центры обработки данных, облачные системы и кластеры, является серьезным препятствием при разработке высоко защищенных приложений искусственного интеллекта, обеспечивающих конфиденциальность пользователей. Вот некоторые из лучших реализаций блокчейна, которые могут быть применены во многих приложениях искусственного интеллекта.

• Децентрализованное хранение

Централизованные системы хранения данных являются очень уязвимыми с точки зрения безопасности и конфиденциальности, так как они содержат личные и конфиденциальные данные пользователей, а также информацию о их местоположении, медицинских записях, действиях и финансовой информации. Блокчейн предлагает децентрализованные и криптографически защищенные системы хранения данных для участующих приложений и сетей. Децентрализованные системы хранения данных используют узлы, и каждый узел в сети хранит клиенто-центрическую зашифрованную копию базы данных, чтобы обеспечить доступность данных для клиентов. Клиенты имеют свободу использовать и добывать данные в соответствии с их потребностями и требованиями.

Два наиболее распространенных метода хранения, используемых в децентрализованных системах хранения данных, – это фрагментация и скопление. Фрагментация – это процесс создания логических разделов базы данных, известных как “фрагменты”, где каждому разделу присваивается уникальный ключ, который можно использовать для доступа к разделу. С другой стороны, скопление – это метод, который использует “скопления” для обеспечения параллельного доступа к данным с нескольких узлов в сети для сокращения задержки в приложениях искусственного интеллекта и, следовательно, обеспечения более эффективной и плавной работы. Фрагменты группируются вместе, образуя собранный накопитель, который поддерживается в сети группой узлов в виде скоплений.

Использование децентрализованных систем хранения данных может привести к повышенной надежности и масштабируемости хранения благодаря многопартийному географическому распределению, предлагаемому децентрализованными системами хранения данных. Некоторые из новейших децентрализованных систем хранения включают Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS и другие.

• Управление данными

Одно из основных требований для разработки приложения искусственного интеллекта – управление данными таким образом, чтобы можно было собирать высококачественные, актуальные и полные наборы данных из надежных и доверенных источников данных. Традиционно, приложения и алгоритмы искусственного интеллекта использовали централизованные методы управления данными, такие как сегментация данных, фильтрация данных и хранение данных, учитывающее содержание, которые выполняются на всех узлах сети. По сравнению с децентрализованным хранением данных, предлагаемым блокчейн сетями, централизованное управление данными показывает плохие результаты, потому что даже при незначительных изменениях в данных уровень дублирования данных будет высоким, а необходимость повторной передачи аналогичных наборов данных также будет высокой.

С другой стороны, децентрализованные методы управления данными разработаны для развертывания на уровне узлов в сети с учетом пространственных и временных атрибутов данных. Кроме того, для поддержания происхождения и безопасности данных децентрализованные схемы управления могут размещать метаданные на блокчейне.

Типы блокчейна для приложений искусственного интеллекта

Технология блокчейн можно разделить на две категории: Позволительные, где только авторизованные пользователи могут получить доступ к блокчейн-приложениям в облачных, консорциальных или частных средах, и Безразрешительные, где любой может публично получить доступ к системам, используя интернет.

• Публичные блокчейны

Публичный блокчейн относится к категории безразрешительных блокчейн-сетей, где пользователи имеют свободу загрузить код блокчейна на свои системы, изменить код и использовать его по своим потребностям и требованиям. Кроме того, публичные блокчейны часто являются открытыми для операций чтения и записи и легко доступными. Поскольку публичные блокчейны доступны всем, эти системы используют сложные протоколы для обеспечения безопасности, а информация об идентичности и приватности транзакций пользователей в сети управляется псевдонимными и анонимными данными. Для передачи данных и активов каждая публичная блокчейн-сеть использует собственные маркеры, также известные как указатели значения или криптовалюты.

• Частные блокчейны

В отличие от публичных блокчейнов, частные блокчейн-сети являются позволительными системами, управляемыми одной организацией, и они разработаны как безразрешительные системы, в которых пользователи или участники всегда известны внутри сети, и у них есть предварительное согласие на операции чтения и записи в сети. Частные блокчейны часто обеспечивают более высокую эффективность, потому что идентичность посетителей известна, и они являются предварительно одобренными участниками сети для устранения необходимости в сложных алгоритмах и математических операциях для проверки любой транзакции в сети. Кроме того, частные блокчейн-сети могут передавать любые виды активов, значений или внутренних данных внутри сети.

Как и в публичных сетях блокчейна, утверждение транзакции и передача активов в частной сети блокчейна осуществляется с помощью многосторонних алгоритмов консенсуса или голосования, которые не только обеспечивают более быстрые транзакции, но и потребляют мало энергии. Удивительно, среднее время утверждения транзакции в частной сети блокчейна составляет менее одной секунды.

• Консорциальные сети блокчейна

Консорциальные блокчейны, также известные как федеративные блокчейны, управляются группой организаций, которые обычно объединяются на основе общего интереса, разделяемого этими организациями. Консорциальные сети блокчейна обычно предлагаются правительственными организациями и учреждениями, банками и некоторыми частными блокчейн-компаниями.

Как и их частные блокчейн-аналоги, консорциальная сеть блокчейна работает как разрешенные системы, хотя несколько пользователей в сети имеют как права на чтение, так и запись данных в сети. Обычно все пользователи в сети блокчейна консорциума имеют доступ на чтение, но только небольшое число лиц может записывать данные в сеть.

Децентрализованная инфраструктура для приложений искусственного интеллекта

Традиционно архитектуры блокчейна были разработаны разработчиками как линейная инфраструктура с использованием комбинации хеширования и связанных списков структур данных. Однако в последнее время разработчики работают над нелинейными инфраструктурами, используя очередную информацию и теорию графов для обработки больших данных и удовлетворения требований приложений на основе искусственного интеллекта в реальном времени.

Приложения искусственного интеллекта на основе блокчейна

Децентрализованное хранение и управление данными с использованием искусственного интеллекта

Использование блокчейна с искусственным интеллектом позволило разработчикам работать над созданием стабильных систем, которые поддерживают взаимодействие различных технических инноваций и обеспечивают платформу для безопасного управления, передачи и хранения данных. Ниже приведенное изображение демонстрирует объединенные функции технологий блокчейна и искусственного интеллекта для медицинской отрасли, которые включают различные этапы, такие как аналитика, диагностика, проверка медицинских открытий и отчетов, а также принятие критических решений.

В последние годы обработка большого объема данных, увеличение вычислительной мощности алгоритмов и моделей, а также растущая принятие пользователей связанных систем и приложений стали приоритетными задачами в индустрии искусственного интеллекта и машинного обучения. Поскольку искусственные нейронные сети часто требуют большого объема данных и вычислительной мощности для обучения, необходимо создавать мощные центры обработки данных, чтобы обеспечить получение больших наборов данных. Во время процесса аудита сети блокчейна можно использовать для хранения данных и запросов с обеспечением более высокого уровня безопасности и конфиденциальности. Более того, интеграция технологий искусственного интеллекта и блокчейна обеспечит надежный механизм консенсуса, который является неизменным, надежным и децентрализованным.

Децентрализованная инфраструктура для искусственного интеллекта

Внедрение инфраструктуры сети блокчейна добавило три новых характеристики к традиционным распределенным архитектурам: децентрализованное и совместное управление данными и активами, обмен активами и неизменяемые аудиторские следы. Когда инфраструктура блокчейна сочетается с технологиями искусственного интеллекта, она предоставляет пользователям новые модели данных и предлагает совместное управление моделями искусственного интеллекта и тренировочными данными, повышая надежность данных. Для создания лучших и более эффективных моделей данных моделям искусственного интеллекта необходим доступ к большому объему данных, предоставляемых сетями блокчейна.

Децентрализованные сети, такие как IPFS и Ethereum, могут обрабатывать хранение данных и обеспечивать огромные вычислительные ресурсы соответственно, обеспечивая записи без возможности подделки с высоким уровнем конфиденциальности. Открытые децентрализованные платформы искусственного интеллекта, такие как ChainIntel, стремятся избавиться от монополизации услуг искусственного интеллекта крупными компаниями.

Децентрализованные приложения искусственного интеллекта

Коллективное принятие решений и децентрализованный интеллект могут иметь многочисленные приложения. Например, на рисунке ниже показаны функции и преимущества сочетания блокчейна с технологиями Интернета вещей и искусственного интеллекта для увеличения урожайности в сельскохозяйственных угодьях. Датчики Интернета вещей могут контролировать уровень питательных веществ в почве и фиксировать изображения, которые могут помочь в контроле роста культур со временем. Искусственный интеллект может использовать данные, полученные от датчиков Интернета вещей, для предоставления предсказательного анализа, который позволяет фермерам контролировать различные условия. Использование блокчейна гарантирует, что каждый пользователь в сети имеет доступ к транзакциям, что помогает сократить время, затраченное на логистику.

Выше приведенное изображение демонстрирует системы на основе блокчейна, используемые для беспилотного автоматизированного интеллектуального исследования океанских донных покровов.

Выше приведенное изображение демонстрирует использование блокчейна и искусственного интеллекта в финансовых и банковских целях, а также то, как блокчейн и искусственный интеллект могут повысить эффективность, безопасность и надежность финансовой системы.

Заключение

В данной статье мы говорили о применении и использовании блокчейна в искусственном интеллекте. Статья дает обзор децентрализованного хранения и объясняет, как блокчейн может быть ключом к решению нескольких проблем с искусственным интеллектом. Далее мы также обсудили таксономию блокчейна в искусственном интеллекте, связанные технологии и сравнение реализаций блокчейна в терминах типов и инфраструктуры блокчейна, децентрализованных операций искусственного интеллекта и протоколов. Наконец, мы обсудили различные применения блокчейна в искусственном интеллекте.

Подводя итог, можно сказать, что внедрение блокчейна в искусственный интеллект имеет потенциал решить существующие проблемы в отрасли искусственного интеллекта, связанные с конфиденциальностью пользователей, защищенными оракулами, безопасностью смарт-контрактов, протоколами консенсуса, стандартизацией и управлением.