پیوند بین بلاکچین و هوش مصنوعی
تعدادی از صنایع میتوانند با پیوند پویا و هم افزایی بین بلاکچین و هوش مصنوعی (AI) متحول شوند. فناوری بلاکچین به دلیل ماهیت غیر متمرکز و شفاف میتواند برخی از مسائل مربوط به هوش مصنوعی مانند حریم خصوصی داده ها، امنیت و اعتماد را کاهش دهد.
یکی از مزایای کلیدی بلاکچین برای هوش مصنوعی در حوزه اشتراک داده و حفظ حریم خصوصی است. مجموعه داده های عظیم برای سیستم های هوش مصنوعی ضروری هستند. با این حال اشتراک گذاری داده ها گاهی اوقات به دلیل نگرانی های حفظ حریم خصوصی محدود میشود. بدون تکیه بر یک مرجع متمرکز، معماری غیر متمرکز فناوری بلاکچین، همکاری و به اشتراک گذاری امن داده ها را بین طرف های متعدد امکان پذیر می کند. اعتماد را ترویج می کند و به اشتراک گذاری داده ها را تشویق می کند. و در عین حال به افراد اجازه می دهد تا کنترل روی داده های خود را حفظ کنند. و الگوریتم های هوش مصنوعی را فقط دسترسی مورد نیاز خود را ارائه می دهد.
علاوه بر این، تغییر ناپذیری و مقاومت در برابر دستکاری بلاکچین، قابلیت اطمینان سیستم های هوش مصنوعی را بهبود میبخشد. شفافیت بلاکچین میتواند یک مسیر حساب رسی قابل تأیید را ارائه دهد. و اطمینان دهد که داده های مورد استفاده برای آموزش هوش مصنوعی واقعی و بدون تغییر هستند. این می تواند به ویژه در صنایعی که کیفیت و قابلیت اطمینان داده ها بسیار مهم است، مانند مراقبت های بهداشتی یا مالی مفید باشد.
بلاک چین همچنین میتواند استفاده از مدل های هوش مصنوعی را به صورت غیر متمرکز، با استفاده از قدرت شبکه های توزیع شده، ممکن کند
به عنوان مثال، کاربران می توانند عملکرد و دقت مدل های هوش مصنوعی را با مشاهده تاریخچه تراکنش ها و بازخورد سایر کاربران بررسی کنند که شفافیت و تغییر ناپذیری را ارائه می دهد. در نتیجه، مقیاس پذیری، نقاط شکست منفرد، و اثر بخشی و استحکام کلی سیستم های هوش مصنوعی ممکن است همگی بهبود یابند.
بسیار مهم است که به یاد داشته باشید که موانع و محدودیت هایی در رابطه بین بلاکچین و هوش مصنوعی وجود دارد. به دلیل نرخ تراکنش های کندتر و مصرف انرژی بیشتر در مقایسه با سیستم های متمرکز مرسوم، فناوری بلاک چین در حال حاضر مقیاس پذیر نیست. علاوه بر این، به دلیل ماهیت محاسباتی این الگوریتمها، استقرار الگوریتمهای هوش مصنوعی در شبکههای بلاک چین میتواند دشوار باشد.
با این وجود، تحقیق و توسعه مداوم در بلاک چین و هوش مصنوعی به دنبال راه حل هایی برای این مسائل و به حداکثر رساندن مزایای تعامل آنها است. میتوان ظهور راه حل های خلاقانه ای را پیشبینی کرد که از بلاکچین و هوش مصنوعی برای تحریک تغییرات دگرگونی در طیف وسیعی از صنایع با ادامه پیشرفت فناوری استفاده میکنند.
مطالب مرتبط: آیا محاسبات کوانتومی باعث استخراج سریعتر بیت کوین میشود؟
هم افزایی بین بلاکچین و هوش مصنوعی
فناوری بلاکچین میتواند یکپارچگی داده ها را بهبود بخشد. امکان همکاری و اشتراک امن داده ها را فراهم کند، توکن سازی و مشوق ها را آسان تر کند. و از مدیریت غیر متمرکز AI پشتیبانی کند. همه اینها میتوانند سیستم های هوش مصنوعی را قابل اعتمادتر و بازتر کنند.
یکپارچگی داده های پیشرفته
تغییر ناپذیری و شفافیتی که فناوری بلاک چین به دلیل ماهیت خود دارد می تواند یکپارچگی داده های مورد استفاده در سیستم های هوش مصنوعی را بهبود بخشد. فناوری بلاک چین، الگوریتم های هوش مصنوعی را قادر میسازد تا به داده های ضد دستکاری و قابل تأیید دسترسی داشته باشند. و از دقت و قابلیت اطمینان پیش بینیها و بینش ها اطمینان حاصل کنند.
بلاک چین را میتوان به عنوان مثال در مدیریت زنجیره تامین برای ردیابی و مستند سازی حرکت اقلام استفاده کرد. سپس داده ها را میتوان توسط سیستم های هوش مصنوعی برای یافتن الگو ها، تشخیص ناهنجاری ها و بهبود روش های لجستیک تجزیه و تحلیل کرد.
به اشتراک گذاری و همکاری امن داده ها
سیستم های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی به مجموعه های داده های متنوع و عظیم دارند. و بلاک چین میتواند یک پلتفرم امن و غیر متمرکز برای اشتراک گذاری داده ها ارائه دهد. بلاک چین امکان به اشتراک گذاری داده ها را بین طرف های متعدد بدون تکیه بر یک طرف واحد، حفظ حریم خصوصی و کنترل داده های حساس فراهم می کند.
به عنوان مثال، در صنعت مراقبت های بهداشتی، سوابق بیمار که در یک بلاک چین نگهداری می شود را می توان به طور ایمن با مدل های هوش مصنوعی برای تحقیق یا تشخیص به اشتراک گذاشت. و در عین حال از حریم خصوصی اطلاعات حساس محافظت کرد.
توکن سازی و مشوق ها
فناوری بلاک چین میتواند ایجاد توکن ها یا سکه هایی را که انگیزه دهی و کسب درآمد از محیط های هوش مصنوعی را آسانتر میکنند، ممکن کند. این توکن ها را میتوان به عنوان غرامت به افرادی که منابع محاسباتی، مدل های قطار یا داده ها را ارائه میکنند، ارائه کرد. چنین جوایزی می تواند کار تیمی را ارتقا دهد و مشارکت در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را تشویق کند.
یک مثال قابل توجه SingularityNET است. پلتفرمی که زنجیره بلوکی و هوش مصنوعی را برای ایجاد یک بازار غیرمتمرکز ادغام میکند که در آن عوامل هوش مصنوعی میتوانند خدمات ارائه دهند و با توکن هایی برای تلاش های خود جبران شوند.
حکمرانی غیرمتمرکز هوش مصنوعی
فناوری بلاک چین می تواند به فرآیندهای غیر متمرکز حکمرانی و تصمیم گیری برای سیستم های هوش مصنوعی کمک کند. مشارکت ذینفعان در تصمیم گیری را میتوان از طریق استفاده از قراردادهای هوشمند و سازمان های مستقل غیر متمرکز (DAO) تضمین کرد و از عدالت و شفافیت اطمینان حاصل کرد.
این میتواند به ویژه در زمینه هایی مانند اجرای سیاست یا انتخاب مدل های هوش مصنوعی مفید باشد. به عنوان مثال، بلاک چین توسط پروتکل اقیانوس برای ایجاد بازارهای داده غیرمتمرکز و چارچوبهای حاکمیتی استفاده میشود. و شرکت کنندگان را قادر میسازد در مورد دسترسی و اشتراک گذاری داده ها به صورت گروهی تصمیم بگیرند.
چگونه بلاک چین و هوش مصنوعی در صنایع مختلف ترکیب می شوند
با به ارمغان آوردن سطوح جدیدی از شفافیت، امنیت و کارایی، پیوند بلاکچین و هوش مصنوعی، بسیاری از صنایع مختلف را متحول می کند.
فناوری بلاکچین تغییر ناپذیری و شفافیت داده ها را در مدیریت زنجیره تامین تضمین می کند. و الگوریتم های هوش مصنوعی ممکن است این داده ها را برای بهبود لجستیک و تشخیص ناهنجاری ها تجزیه و تحلیل کنند. به عنوان مثال، برای اطمینان از ایمنی و اصالت مواد غذایی، Walmart و IBM با یکدیگر همکاری کرده اند تا آنها را با استفاده از بلاکچین و هوش مصنوعی ردیابی کنند.
بلاک چین در مراقبت های بهداشتی حفاظت از اطلاعات خصوصی بیمار و به اشتراک گذاری ایمن سوابق پزشکی را ارائه می دهد
این داده ها میتواند توسط هوش مصنوعی برای توسعه رژیم های درمانی شخصی شده و افزایش تشخیص استفاده شود. یکی از نمونه های پلتفرم مبتنی بر بلاک چین، Medicalchain است که تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را قادر میسازد. و در عین حال به کاربران امکان دسترسی و کنترل داده های پزشکی خود را میدهد.
بلاک چین و هوش مصنوعی برای بهبود تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک و شناسایی مشتری در صنعت خدمات مالی با یکدیگر همکاری می کنند. ترکیب الگوریتم های هوش مصنوعی با شفافیت و تغییر ناپذیری بلاک چین، دقت شناسایی فعالیت های مشکوک را افزایش میدهد. بلاک چین و هوش مصنوعی توسط ابتکاراتی مانند Quantstamp برای افزایش امنیت قراردادهای هوشمند در بخش مالی استفاده می شود.
بلاک چین را می توان توسط وسایل نقلیه مستقل استفاده کرد تا امکان اشتراک گذاری غیرمتمرکز و ایمن داده در بین وسایل نقلیه را فراهم کند و تصمیم گیری گروهی را تسهیل کند. برای بهبود مدیریت ترافیک، ایمنی و ناوبری، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند داده های مشترک را تجزیه و تحلیل کنند. پروژه MOBI در آرزوی ساخت یک اکوسیستم تحرک خودکار خودرو بر اساس فناوری بلاک چین است.
چالش ها و محدودیت های بالقوه ترکیب بلاک چین و هوش مصنوعی
ترکیب بلاکچین و هوش مصنوعی چالش هایی را در مورد مقیاس پذیری، استفاده از انرژی، قابلیت همکاری، حریم خصوصی داده ها و پیچیدگی پیاده سازی ایجاد میکند.
مقیاس پذیری یک مسئله مهم است زیرا شبکه های بلاک چین می توانند برای مقابله با کلان داده ها و نیازهای محاسباتی سیستم های هوش مصنوعی در زمان واقعی مشکل پیدا کنند. مسائل زیست محیطی نیز توسط هر دو سیستم که از نظر محاسباتی فشرده هستند مطرح می شوند. برای دستیابی به یکپارچگی روان بین شبکه های مختلف بلاک چین و مدل های هوش مصنوعی، چالش های مربوط به قابلیت همکاری و استاندارد سازی باید حل شود.
امنیت داده ها و حریم خصوصی نیز ملاحظات ضروری هستند. الگوریتم های هوش مصنوعی ممکن است اطلاعات حساسی را که نیاز به محافظت دارند پردازش کنند. در حالی که بلاک چین یک ساختار داده ایمن و تغییرناپذیر ارائه میکند. ایجاد مصالحه بین حریم خصوصی داده ها و مزایای تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی، به ویژه در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی که در آن قوانین سختگیرانه حفظ حریم خصوصی اعمال می شود، می تواند دشوار باشد.
پذیرش ممکن است به دلیل پیچیدگی اجرایی و اداری، به ویژه برای سازمان های کوچکتر، با مشکل مواجه شود. با وجود این موانع، همچنان تلاش ها برای دور زدن آنها ادامه دارد. برای درک کامل پتانسیل ادغام بلاک چین با هوش مصنوعی در مشاغل مختلف، رسیدگی به این چالش ها ضروری است.
روندها و احتمالات در حال ظهور برای آینده پیوند بلاک چین و هوش مصنوعی
پتانسیل آینده برای رابطه بین بلاک چین و هوش مصنوعی بسیار زیاد است. ممکن است پیشرفت های بیشتری در الگوریتم های یادگیری ماشینی حفظ حریم خصوصی، گسترش بازارهای غیر متمرکز هوش مصنوعی و افزایش مسئولیت پذیری و شفافیت در سیستم های هوش مصنوعی با توسعه فناوری پیش بینی شود.
ادغام فناوری بلاک چین و یادگیری فدرال یکی از این روند است. با این راه اندازی، آموزش مدل های هوش مصنوعی بر روی داده های غیرمتمرکز بدون به خطر انداختن حریم خصوصی امکان پذیر است. سازمان ها میتوانند با هم کار کنند و مدل های هوش مصنوعی را بهبود بخشند. و در عین حال کنترل بر اطلاعات حساس را با حفظ محلی و ایمن دادهها حفظ کنند.
ظهور بازار های غیر متمرکز هوش مصنوعی یکی دیگر از پیشرفت های دلگرم کننده است. توسعه بازارهای باز و شفاف که در آن توسعه دهندگان میتوانند مدل ها، الگوریتم ها و داده های هوش مصنوعی خود را به اشتراک بگذارند و درآمد کسب کنند، توسط پلتفرم های مبتنی بر بلاک چین امکان پذیر شده است. پیشرفت تحقیق و توسعه هوش مصنوعی در نهایت توسط این استراتژی غیر متمرکز تسهیل میشود، که همچنین همکاری را ترویج میکند، خلاقیت را تشویق میکند و پرداخت منصفانه را برای مشارکت کنندگان تضمین میکند.
علاوه بر این، هنگامی که بلاک چین و هوش مصنوعی ترکیب می شوند، فرصت هایی برای بهبود توضیح و قابلیت حسابرسی وجود دارد. فرآیند تصمیم گیری با مستند سازی اقدامات مربوط به آموزش مدل هوش مصنوعی و استنتاج بر روی بلاک چین قابل مشاهده و ردیابی میشود. این می تواند به بهبود درک نتایج ناشی از هوش مصنوعی کمک کند، انطباق با قوانین را فعال کند. و اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی را افزایش دهد.
منبع: cointelegraph