Содержание:
- Интеграция.
- Роль Блокчейна.
- Эффективность внедрения ИИ.
- Преимущества интеграции.
- Проблемы интеграции.
Искусственный интеллект будоражил человеческое воображение с тех пор, как этот термин начал появляться в научно-фантастических книгах. Компьютерная наука стремительно развивается, и в настоящее время интеллектуальные компьютеры перестали быть выдумкой - это стало реальностью.
Технология Blockchain впервые была описана в 2008 году анонимным изобретателем криптовалюты Bitcoin, неким Сатоши Накамото. Никто ничего не знает об этом человеке или группе людей, а сам Накамото покинул проект в 2010 году. Тем не менее, его (или их) детище продолжает жить и реализуется в инновационных проектах по всему миру. Сегодня мы находимся на пороге эры развития двух прогрессивных технологий - блокчейн и искусственного интеллекта. Блокчейн уже изменил восприятие возможностей всемирной паутины, он позволил резко увеличить скорость интернет-транзакций, сделать их более прозрачными. ИИ уже открыл новые горизонты для различных сфер бизнеса, позволив оптимизировать рутинную работу и переключить внимание человека на задачи большей важности и сложности.
Перспективы интеграции.
Искусственный интеллект обеспечивает работу проектов, где необходимо применение возможностей человеческого интеллекта. Такие технологии, как нейронные сети, машинное обучение и глубокое обучение способны реализовать и автоматизировать эти возможности.
Блокчейн - это новая система хранения цифровой информации в зашифрованном и распределенном виде. Она позволяет создать высоко защищенную базу данных, в которой вся информация храниться в структурированном виде и может стать общедоступной. Теперь разберемся, как мы можем извлечь выгоду из совместного использования этих технологий.
Блокчейн объясняет действия ИИ лучше, чем люди.
Человек может создавать искусственные нейронные сети и обучать компьютерным алгоритмам расширения своих возможностей на основе опыта с помощью алгоритмов машинного обучения. Тем не менее, даже разработчики искусственного интеллекта не в состоянии предсказать его действия или объяснить его истинный образ мышления. ИИ-системы, управляющие сеткой из сложных решений, являются своего рода "черными ящиками" для человеческого интеллекта. Мы не можем точно понять, как мыслит искусственный интеллект, это связано с тем, что компьютер способен анализировать такие объемы данных, которые физически человеку просто невозможно проанализировать. Память машины содержит намного больше информации, чем мозг самых умных людей в мире и она должна определить, какие из полученных данных более или менее важны. Мы можем создать алгоритм, который научит компьютер делать это, но мы не можем предсказать, как этот алгоритм будет развиваться. Если все решения системы ИИ будут записываться в блокчейн, мы получим довольно обширную базу данных и сможем проверить решения, принятые ИИ, объяснить их логику. Таким образом, в совокупности это обеспечит безопасность данных, так как информация, хранящаяся в цепи блокчейна, не может быть фальсифицирована.
ИИ повышает эффективность блокчейна.
Блокчейн транзакции проверяются майнерами, которые тратят свои вычислительные мощности на тестирование различных комбинаций символов, чтобы найти нужную и получить за расшифровку вознаграждение. Однако, деньги получают только те, кто первым найдет нужную комбинацию, а силы, потраченные другими майнерами тратятся впустую. В будущем ИИ, обученный алгоритмами машинного обучения, сможет распознавать код разумным способом, вместо того, чтобы тратить время и силы, пробуя каждый вариант. Это ускорит и удешевит процесс проверки данных. Еще одна проблема внедрения блокчейна в нашу повседневную жизнь - это размер данных. Каждая часть информации надежно записывается внутри системы цепи и хранится на каждом компьютере, подключенном в сеть. Количество блоков увеличивается и цепь со временем становится тяжелее. Методы хранения данных в системе могут быть оптимизированы с помощью алгоритмов машинного обучения.
Преимущества интеграции.
Работа децентрализованного искусственного интеллекта основывается на параллельной вычислительной системе, состоящей из многочисленных независимых узлов, расположенных по всему миру. Это позволит в полной мере использовать возможности вычислительных мощностей и максимально быстро анализировать огромное количество данных. Данные будут разделены на более мелкие единицы, анализируемые отдельными узлами, а затем результаты будут объединены в единую базу. Эта глобальная база данных не будет контролироваться доминирующей компанией, а информация будет доступна каждому пользователю сети. В то же время, решения искусственного интеллекта будут регистрироваться в базе данных, что сделает их работу более прозрачной и понятной для человека.
Проблемы интеграции.
Несмотря на количество времени и денег, потраченных на изучение этих технологий, все еще существуют некоторые проблемы, которые необходимо преодолеть. Мы затронули основную проблему, связанную с безопасностью.
Проблема безопасности.
В целях функционирования и самосовершенствования приложений на базе ИИ необходимо обрабатывать огромные объемы данных. Блокчейн - это надежно зашифрованная распределенная база данных по всему миру, которая может обеспечить искусственный интеллект неограниченной и достоверной информацией, так как технология основана на криптографических алгоритмах, тем самым злоумышленникам становится труднее взломать систему и украсть конфиденциальную информацию.
Чтобы внести изменения в защищенные данные, необходимо сначала расшифровать файлы, оставив их уязвимыми для атак хакеров. Эта проблема может быть решена с помощью гомоморфного шифрования - метод шифрования, позволяющий обрабатывать математические операции с зашифрованными данными и получать зашифрованный результат. Впервые этот метод был описан в 2009 году Крейгом Джентри - стажером IBM и аспирантом Стэнфордского университета. Несмотря на свою прогрессивность и безопасность, система шифрования Gentry в настоящее время не может быть реализована, так как требует использования большого количества вычислительных мощностей. Например, такая простая операция, как поиск в Google, займет примерно в триллион раз больше времени. Тем не менее, система постепенно оптимизируется учеными, и в будущем мощность искусственного интеллекта сделает возможным ее внедрение в реальную жизнь.
