人工知能（AI）とは？
基本的なレベルでは、弱いAIと強いAIの2つの種類に分類されています。
弱いAIは、顔認識、スパムフィルタリング、チェスのプレイなど、特定のタスクや限定されたタスクを対象としています。一方、強いAIは、1つの特定のタスクではなく、広範囲のタスクを扱うことが可能です。潜在的に人間レベルの認知能力を持ち、人間が行えるさまざまな知的タスクを完了できる可能性があります。弱いAIは現在、存在していますが、強いAIはまだ出現していません。実際、多くの専門家はそれが可能であるかどうかさえ疑問視しています。
そのため、将来的にこれらがどのように相互作用するかを詳しく見ていくことが重要です。
AIとブロックチェーンの相乗効果
AIがブロックチェーンにもたらす影響
分散型データ経済
データは、安全に保存されるだけでなく、交換する必要があり、ますます貴重な資産になっています。効果的なAIシステムはデータに強く依存しており、ブロックチェーンは非常に高い信頼性で保存することができます。
分散型データエクスチェンジは、ブロックチェーン上で動作する新しいデータ経済の創出を目指しています。これらの取引所は、誰でも（あるいは何でも）簡単かつ安全にデータやストレージにアクセスできるようにします。このデータ経済に接続することで、AIアルゴリズムはより多くの外部入力を使用し、より速く学習することが可能になります。さらに、アルゴリズム自体もこれらのマーケットプレイスで交換することができます。これにより、より多くの人がアクセス可能になり、開発をスピードアップさせる可能性があります。
分散型データエクスチェンジは、データストレージスペースに革命を起こす可能性を秘めています。本質的には、誰もが自分のローカルストレージを有料（トークンで支払う）で貸し出すことが可能になり、その結果、既存のデータストレージサービスプロバイダーは、競争力を維持するためにサービスを改善する必要があります。
これらのデータマーケットプレイスの中には、成熟の初期段階にあるものの、すでに稼働しているものもあります。データとストレージのプロバイダーが高いデータ整合性を維持するようにインセンティブを与えることで、AIシステムも恩恵を受けるでしょう。
分散型スーパーコンピュータ
AIのトレーニングには、アルゴリズムが学習可能な質の高いデータだけでなく、多くの計算能力も必要です。AIアルゴリズムの大半は、人工ニューラルネットワーク（ANN）として認知されるコンピューティングシステムを使用します。ANNは多くの例を考慮し、タスクを実行するために学習します。これらのANNは、指定されたタスクを実行するために何百万ものパラメータを処理するために、度々、深刻な計算能力を必要とします。
AIシステムは、これらのコンピューティングプラットフォーム上でより効果的かつ低コストでトレーニングすることができます。初期のユースケースでは主に3Dコンピュータグラフィックスのレンダリングを扱っていますが、焦点は徐々にAIにシフトしていくかもしれません。
AIによる意思決定の監査可能性の向上
AIシステムによる意思決定は、人間にとって理解し難い場合があります。これらのアルゴリズムは、膨大な量のデータを扱うことが可能なため、人間が意思決定プロセスを監査して再現することは事実上不可能になります。
意思決定がすべてのデータポイントに基づいて記録されていれば、人間が確認できる明確な監査証跡があり、AIアルゴリズムによる意思決定への信頼性が高まる可能性があります。
まとめ
この2つのテクノロジーがその可能性に応えることができれば、間違いなく長期的な影響をもたらすでしょう。多くの企業がこの2つを別々に活用していますが、この2つを組み合わせることができる興味深いユースケースもあります。
両技術がさらに発展し、ブロックチェーン技術とAIを同時に活用することで、より多くのイノベーションが発見されるかもしれません。潜在的な結果を評価するのは困難ですが、経済の多くの側面で改善につながることは間違いありません。