Plokiahel ja tehisintellekt – tehnoloogia tuleviku tutvustus
Avaleht
Artiklid
Plokiahel ja tehisintellekt – tehnoloogia tuleviku tutvustus

Plokiahel ja tehisintellekt – tehnoloogia tuleviku tutvustus

Keskmine
Avaldatud Feb 14, 2020Värskendatud Feb 1, 2023
5m

Mis on tehisintellekt (AI)?

Tehisintellekt on programmi võime õppida. See on ka intelligentsete arvutiprogrammide teadus ja projekteerimine. Need algoritmid suudavad mõista mustreid ja lahendada probleeme, kasutades suuri andmekogumeid ilma inimese antud käskudeta. Nad analüüsivad väliseid sisendandmeid, õpivad neist ning kasutavad neid teadmisi konkreetsete eesmärkide saavutamiseks, täites ülesandeid.

Põhimõtteliselt on olemas kaks peamist tehisintellekti tüüpi: kitsas tehisintellekt ja tugev tehisintellekt.

Kitsas tehisintellekt on suunatud konkreetsetele või piiratud ülesannetele, näiteks näotuvastusele, rämpsposti filtreerimisele või malemängule. Tugev tehisintellekt seevastu oleks võimeline tegelema ühe konkreetse ülesande asemel paljude erinevate ülesannetega. See võiks potentsiaalselt omada inimtasemel tunnetust ja oleks võimeline täitma mis tahes intellektuaalset ülesannet, mida suudab inimene. Kitsas tehisintellekt on olemas juba täna, kuid tugev tehisintellekt ei ole veel välja kujunenud – tegelikult kahtlevad paljud eksperdid, kas see on üldse võimalik.

Tugeva tehisintellekti võimalikke mõjusid on võimatu ette ennustada, kuid paljud usuvad, et plokiahela ja tehisintellekti tulevik on tõenäoliselt omavahel seotud. Võib väita, et need on järgmiste aastakümnete kõige olulisemad tehnoloogiad. 

Seetõttu on oluline lähemalt uurida, kuidas nad võivad tulevikus omavahel suhelda.


Tehisintellekti ja plokiahela sünergia

Tehisintellekti täiustused plokiahela jaoks

Kaevandamine nõuab palju arvutusvõimsust ja energiat. Hajusraamatud ohverdavad tõhususe selliste omaduste nimel nagu muutumatus ja tsensuurikindlus. Tehisintellekt võib olla väga tõhus energiatarbimise optimeerimisel, mis võib tulla kasuks kaevandamisalgoritmide täiustamisel. 

Üks peamisi vastuargumente plokiahelasüsteemide kasutamise vastu on äärmiselt suur energiavajadus. Soovitud krüptomajanduslikud ja turvaomadused toovad kaasa arvutusülesandeid, mis muidu ei oleks vajalikud. Töötõenduse plokiahelate tarbimise vähendamine tooks kasu kogu tööstusele ja võiks soodustada plokiahelate tavapärast kasutuselevõttu.

Tehisintellekt võib optimeerida ka plokiahelate salvestusvajadusi. Kuna tehingute ajalugu salvestatakse kõikidesse sõlmedesse, võib hajusraamatu suurus kiiresti kokku saada suure summa. Kui salvestusnõuded on kõrged, on ka sisenemisbarjäär kõrgem, mis potentsiaalselt vähendab võrgu detsentraliseeritust. Tehisintellekt võib kasutusele võtta uusi andmebaasi jagamise tehnikaid, mis muudaks plokiahela suuruse väiksemaks ja andmete salvestamise selles tõhusamaks. 


Detsentraliseeritud andmemajandus

Andmed on üha väärtuslikum vara, mida tuleb mitte ainult turvaliselt säilitada, vaid ka vahetada. Tõhusad tehisintellekti süsteemid sõltuvad suurel määral andmetest, mida plokiahelad suudavad äärmiselt usaldusväärselt salvestada. 

Plokiahel on sisuliselt turvaline hajutatud andmebaas, mida jagavad kõik võrgus osalejad. Selle andmed salvestatakse plokkidena ning iga plokk on eelmisega krüptograafiliselt seotud. See muudab salvestatud info muutmise uskumatult keeruliseks ilma võrgu konsensust mingil viisil kaaperdamata, näiteks 51% rünnaku abil.

Detsentraliseeritud andmebörside eesmärk on luua uus andmemajandus, mis töötab plokiahelate peal. Need börsid teeksid andmed ja salvestusruumid kättesaadavaks kõigile (või millelegi), et neile oleks lihtne ja turvaline juurdepääs. Sellise andmemajandusega ühendudes võiksid tehisintellekti algoritmid kasutada suuremat hulka väliseid sisendeid ja õppida kiiremini. Lisaks sellele võiks nendel turgudel vahetada ka algoritme. See muudaks need laiemale publikule kättesaadavamaks ja võiks kiirendada nende arengut.

Detsentraliseeritud andmebörsidel on potentsiaali andmete säilitamise ruumi revolutsiooniliseks muutmiseks. Põhimõtteliselt oleks igaühel võimalik teenustasu eest (makstud tokenites) oma kohalikku salvestusruumi välja rentida. Olemasolevad andmesalvestusteenuste pakkujad peaksid omakorda oma teenuseid parandama, et jääda konkurentsivõimeliseks.

Mõned neist andmeturgudest on juba käivitatud ja toimivad, kuigi need on alles algusjärgus. Andmete ja salvestusruumi pakkujate motiveerimine andmete terviklikkuse säilitamiseks toob kasu ka tehisintellekti süsteemidele. 


Detsentraliseeritud superarvutid

Tehisintellekti koolitamiseks ei ole vaja mitte ainult kvaliteetseid andmeid, mille põhjal algoritmid saavad õppida, vaid ka palju arvutusvõimsust. Tehisintellekti algoritmid kasutavad sageli arvutussüsteemi tüüpi, mida nimetatakse tehisneurovõrguks (ANN). ANN-id õpivad ülesandeid täitma, võttes arvesse palju näiteid. Need ANN-id nõuavad sageli suurt arvutusvõimsust, et läbida miljoneid parameetreid, et täita määratud ülesannet. 

Kui andmeid saab jagada kogu plokiahela võrgus, siis miks mitte ka arvutusvõimsust? Mõnes plokiahela rakendustes saavad kasutajad tõhusalt laenata oma masinate arvutusvõimsust P2P (võrdõigusvõrgu) turul neile, kes soovivad teostada keerulisi arvutusi. Kasutajaid motiveeritakse andma arvutusvõimsust, saades vastutasuks tokeneid.

Tehisintellekti süsteeme saaks nendel arvutiplatvormidel koolitada palju tõhusamalt ja väiksemate kuludega. Kuigi esimesed kasutusjuhud tegelevad peamiselt 3D-arvutigraafika renderdamisega, võib fookus aeglaselt nihkuda tehisintellekti suunas.

Nende detsentraliseeritud rakenduste (DAppide) arenedes võivad arvutusvõimsust pakkuvad ettevõtted näha konkurentsi sissevoolu. Võimaldades kasutajatel teenida tulu, rentides oma kasutamata arvutusvõimsust, kasutatakse suurt osa sellest tõhusamalt. Teoreetiliselt võib iga CPU või GPU maailmas, kui seda ei kasutata, töötada detsentraliseeritud superarvuti sõlmena.


Tehisintellekti otsuste parem auditeeritavus

Inimesel võib olla raske mõista tehisintellekti süsteemide tehtud otsuseid. Need algoritmid suudavad töötada sellise andmehulgaga, et inimesel oleks praktiliselt võimatu nende otsustusprotsessi kontrollida ja korrata. 

Kui otsused salvestatakse iga andmepunkti põhjal, on inimestel võimalik kontrollida selget auditeerimisjälge, mis võib suurendada usaldust tehisintellekti algoritmide tehtud otsuste suhtes. 


Lõppmärkused

Kui need kaks tehnoloogiat suudavad oma potentsiaali ära kasutada, avaldavad nad kahtlemata püsivat mõju. Kuigi paljud ettevõtted kasutavad neid eraldi, on mõned huvitavad viisid, kus neid saab kombineerida. 

Kuna mõlemad tehnoloogiad arenevad edasi, võib plokiahela ja tehisintellekti samaaegne kasutamine tuua kaasa rohkem uuendusi. Võimalikke tulemusi on raske hinnata, kuid on üsna kindel, et need toovad kaasa täiustusi paljudes meie majanduse aspektides.