区块链如何改变人工智能

系统管理员 2022-01-12 02:49 297阅读 0赞

区块链被吹捧为一种新兴技术，有可能扰乱每个行业。区块链技术的分散系统与当今使用的固有集中式操作系统是对立的。通过采用分散式数据库架构的形式，某些操作的记录和认证取决于若干方而不是单一机构的同意。

与其他集中式技术相比，区块链技术使操作更安全，更快速，更透明。

这项技术的影响已经在金融领域经历过，比特币，以太坊和Litecoins等加密货币已经成为新闻。该应用程序还扩展到其他领域，如广告，医疗保健，商业物流，安全等。

目前，研究人员正在深入研究更深层的领域，试图将区块链纳入更复杂的技术领域，如大数据，物联网，以及最重要的人工智能。

什么是人工智能？

人工智能是技术进步的各个子集的总称，它们记录在与能够更独立和有效地行动的机器有关的领域。从语音模式识别到自动驾驶汽车，AI的目标是让机器学习和应用从大量数据流中收集的知识，使其更加智能化。

AI和Blockchain Merger

基本上，区块链涉及保持准确的记录，认证和执行，而AI有助于决策，评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。AI和区块链共享几个特征，这些特征将确保在不久的将来实现无缝交互。下面列出了三个主要功能。

I. AI和区块链需要数据共享

分散式数据库强调了特定网络上多个客户端之间数据共享的重要性。同样，AI非常依赖大数据，特别是数据共享。随着更多开放数据的分析，机器的预测和评估被认为更加正确，生成的算法更可靠。

II。安全

在处理区块链网络上的高价值交易时，非常需要安全性。这是通过现有协议强制执行的。对于人工智能而言，机器的自主特性还需要高水平的安全性，以降低发生灾难性事故的可能性。

III。信任是一种要求

任何被广泛接受的技术的进步都没有比缺乏信任更大的威胁，也不排除AI和区块链。为了促进机器到机器的通信，存在预期的信任级别。要在区块链网络上执行某些交易，还需要信任。

使用案例：以医疗保健为中心的以人为本的区块链技术。这种解决方案为流程带来了透明度和灵活性。

通过几个显示人工智能和区块链共享相似特征的例子，我们现在可以继续了解区块链技术如何改变人工智能。

开放数据市场

如前所述，人工智能技术的进步取决于来自无数来源的数据的可用性。尽管像谷歌，Facebook，亚马逊等公司可以访问大量数据源，这些数据可以证明对许多人工智能流程有用，但市场上无法访问这些数据。

Blockchain旨在通过引入点对点连接的概念来解决这个问题。由于它是一个开放的分布式注册表，因此网络上的每个人都可以访问这些数据。现有的数据寡头垄断即将结束，开放和免费数据的时代即将迎来。

大规模数据管理机制

即使在数据可用之后，管理它仍是另一个可扩展的障碍。目前可用的数据量估计为1.3 Zettabytes。AI有一个子领域，称为人工智能，可以建模为反馈控制系统。此功能可帮助自治代理更好地与物理环境交互。

由于大量数据存储在分散式系统中，与传统的中央存储集线器相比，有几个优点。在发生危机和自然灾害时，数据不会存储在一个位置，因此会被保留。此外，消除了黑客攻击，这使得数据集不易受到破坏。

更值得信赖的AI建模和预测

计算机系统的一个基本原则是GIGO。垃圾进垃圾出。人工智能领域严重依赖于大量数据流。一些个人或公司故意篡改提供的数据以改变结果。垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源的意外故障引起的。

通过创建已验证数据库的片段，可以仅在已经验证的数据集上成功构建和实施模型。这将检测数据供应链中的任何故障或不规则。它还有助于减少故障排除和查找异常数据集的压力，因为数据流在段中可用。最后，区块链技术是不变性的同义词，这意味着数据是可追溯和可审计的。

控制数据和模型的使用

这是整合区块链技术和人工智能的一个非常重要的方面。例如，当您登录Facebook和Twitter时，您放弃对上传到其平台的任何内容的权利。当歌手签署唱片合约时也会发生同样的事情。相同的概念可以应用于AI数据和模型。

为模型构建创建数据时，可以指定导致限制或权限的许可证。然后，区块链技术使这一过程变得相对容易。

为了解释，在区块链网络中，查看或使用此数据的权限被视为资产。硬币可以在加密货币平台上传输的方式相同，也可以传输这些访问网络信息的权限。

使用案例：SingularityNET的 AI市场，这是一个开源协议和智能合约的集合，用于分散的协调AI服务市场。该团队表示，由于具有交易和簿记优势，区块链技术为SingularityNET上的网络交易提供了理想的工具。该平台允许添加AI服务以供网络使用并接收网络支付令牌作为交换。但是，首先，必须设计基于区块链的框架，以允许AI代理与对方和外部客户进行交互。这是它的高级网络架构图。

有了这个，您就可以控制数据如何用于您拥有的任何数据集。对于需要隐私的行业，这项技术将派上用场。由于这两种技术目前几乎在所有可用行业中都有所波动，这两个领域的协同作用将带来更大的好处。技术的未来不可避免地是一个分散的运作系统，通过这种系统，机器可以更好地互动，并且可以更好地模拟对人类活动的理解。

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