ブロックチェーンと人工知能~テクノロジーの未来を解説~
目次
人工知能(AI)とは?
AIとブロックチェーンの相乗効果
まとめ
ブロックチェーンと人工知能~テクノロジーの未来を解説~
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ブロックチェーンと人工知能~テクノロジーの未来を解説~

中級者
Published Feb 14, 2020Updated Apr 29, 2021
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人工知能(AI)とは?

人工知能(AI)とは、プログラムの学習能力のことです。また、知的コンピュータプログラムの科学と工学でもあり、これらのアルゴリズムは、大規模なデータセットを使用して、人間の指示なしでパターンを理解し、問題を解決することが可能です。AIは外部から入力されたデータの分析を行い、そこから学習し、その知識を使用しタスクを実行して特定の目標を達成します。

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。

強いAIの潜在的な影響を予測することは不可能ですが、多くの人はブロックチェーンとAIの未来はおそらく交錯するだろうと想定しています。これらは今後数十年で最も重要なテクノロジーの1つになると主張することができます。 

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

マイニングには多くの計算能力とエネルギーを必要とします。分散型台帳は、不変性や検閲耐性などの特性のために効率を犠牲にします。AIはエネルギー消費を最適化するのに非常に効率的で、マイニングアルゴリズムを改善するのに役立つ可能性があります。 
ブロックチェーンシステムの使用に対する主な反論の1つは、エネルギー需要が非常に高いことです。必要とされるクリプトエコノミクスセキュリティ特性は、不必要な計算タスクを導入します。プルーフオブワークブロックチェーンの消費量を削減することは、業界全体に利益をもたらし、ブロックチェーンの主流の採用を促進する可能性があります。
また、AIはブロックチェーンのストレージニーズを最適化する可能性もあり、取引履歴は全ノードに保存されるため、分散型台帳のサイズは即座に膨大な量になります。ストレージニーズが高ければ、参入障壁も高くなり、潜在的にネットワークの分散化が低下してしまう場合もあります。AIは、ブロックチェーンのサイズを縮小し、ブロックチェーン上のデータをより効率的に保存する新しいデータベースのシャーディング技術を導入する必要があります。 


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。

ブロックチェーンは、基本的に安全な分散型データベースであり、ネットワーク内のすべてのユーザーが共有します。データはブロック単位で保存され、各ブロックは暗号化されて以前のブロックとリンクされています。そのため、例えば51%攻撃など、何らかの方法でネットワークコンセンサスを乗っ取らずに保存されている情報を変更することは非常に困難となります。

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。

ブロックチェーンネットワーク上でデータ共有が可能であるのに対し、なぜコンピューティングパワーは共有できないのでしょうか?ブロックチェーンの実装によっては、ユーザは自分のマシンの計算能力をピアツーピア(P 2 P)市場で、複雑な計算を実行したい人に効果的に貸し出すことができます。代わりにユーザーは、トークンを得ることで、コンピューティングパワーを提供するインセンティブを得ることができます。

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。

これらの分散型アプリケーション(DApps)が発展するにつれて、コンピューティングパワーを提供する企業は、競争の流入を目にすることになるかもしれません。ユーザーが使用していない計算能力を貸し出して収益を得ることで、大量の計算能力がより効率的に使用されるようになります。理論的に、使用していない場合は、世界中のすべてのCPUやGPUが分散型スーパーコンピュータのノードとして機能する可能性があります。


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。