Blockchain en kunstmatige intelligentie - de toekomst van technologie uitgelegd
Inhoud
Wat is kunstmatige intelligentie (AI)?
Kunstmatige intelligentie is het vermogen van een programma om te leren. Het is ook de wetenschap en techniek van intelligente computerprogramma's. Deze algoritmen kunnen patronen begrijpen en problemen oplossen met grote hoeveelheden gegevens en zonder menselijke commando's. Ze analyseren externe invoergegevens, leren ervan en gebruiken die kennis om specifieke doelen te bereiken door taken uit te voeren.
Op basisniveau zijn er twee hoofdtypen van AI - narrow AI en strong AI.
Narrow AI richt zich op specifieke of beperkte taken zoals gezichtsherkenning, spam-filtering of het spel schaken. Strong AI daarentegen zou in staat zijn om een breed scala aan taken uit te voeren in plaats van een bepaalde taak. Het zou potentieel menselijke kennis kunnen hebben en zou in staat zijn om elke intellectuele taak die een persoon zou kunnen voltooien. Narrow AI bestaat vandaag, terwijl strong AI eigenlijk nog niet is verschenen, veel experts vragen zich af of het zelfs mogelijk is.
Het is onmogelijk om de potentiële effecten van een strong AI te voorspellen, maar velen denken dat de toekomst van blockchain en AI waarschijnlijk met elkaar verweven zullen zijn. Je zou kunnen stellen dat ze tot de belangrijkste technologieën van de komende decennia behoren.
Om deze reden is het belangrijk om nader te bekijken hoe ze in de toekomst met elkaar kunnen omgaan.
De synergie van AI en blockchain
AI-verbeteringen voor blockchain
Mining vereist veel rekenkracht en energie. Gedistribueerde grootboeken offeren efficiëntie op voor eigenschappen zoals onveranderlijkheid en censuurbestendigheid. AI kan zeer efficiënt zijn in het optimaliseren van het energieverbruik, wat handig kan zijn voor het verbeteren van mijnalgoritmen.
Een van de belangrijkste tegenargumenten tegen het gebruik van blockchain-systemen is de extreem hoge energiebehoefte. De gewenste crypto-economische en beveiligende eigenschappen introduceren computertaken die anders niet nodig zouden zijn. Het verminderen van het verbruik van Proof of Work blockchains zou de hele industrie ten goede komen en zou de reguliere toepassing van blockchains kunnen bevorderen.
AI zou de opslagbehoeften van blockchains kunnen optimaliseren. Aangezien de transactiegeschiedenis wordt opgeslagen in alle nodes, kan de grootte van het gedistribueerde grootboek snel oplopen tot een groot bedrag. Als de opslagvereisten hoog zijn, is de toetredingsdrempel ook hoger, wat mogelijk de decentralisatie van het netwerk vermindert. AI zou nieuwe database sharding-technieken kunnen introduceren die de grootte van de blockchain kleiner zouden maken en gegevens daarop efficiënter opslaan.
De gedecentraliseerde data-economie
Data is een steeds waardevoller activum dat niet alleen veilig moet worden opgeslagen, maar ook moet worden uitgewisseld. Effectieve AI-systemen zijn sterk afhankelijk van gegevens, iets dat blockchains kunnen opslaan met een extreem hoge mate van betrouwbaarheid.
Een blockchain is in wezen een veilige, gedistribueerde database die wordt gedeeld door alle deelnemers in het netwerk. De gegevens worden opgeslagen in blokken en elk blok is cryptografisch gekoppeld aan het vorige. Dit maakt het ongelooflijk moeilijk om opgeslagen informatie te wijzigen zonder netwerkconsensus op een of andere manier te kapen, bijvoorbeeld via een 51% aanval.
Gedecentraliseerde data-uitwisseling beoogt een nieuwe gegevenseconomie te creëren die op blockchains draait. Deze uitwisselingen zouden gegevens en opslag beschikbaar maken voor iedereen (of wat dan ook) voor gemakkelijke en veilige toegang. Bij het verbinden met deze gegevenseconomie kunnen AI-algoritmen een grotere reeks externe ingangen gebruiken en sneller leren. Bovendien zouden de algoritmen zelf ook op deze markten kunnen worden uitgewisseld. Dit zou hen meer toegankelijk maken voor een breder publiek en hun ontwikkeling kunnen versnellen.
Gedecentraliseerde gegevensuitwisseling kan een revolutie teweegbrengen in de gegevensopslagruimte. In wezen zou iedereen de mogelijkheid hebben om zijn lokale opslag te verhuren voor een vergoeding (betaald in tokens). Op hun beurt zouden bestaande aanbieders van gegevensopslag hun diensten moeten verbeteren om concurrerend te blijven.
Sommige van deze datamarkten zijn al in gebruik, hoewel ze zich nu nog in een vroeg stadium bevinden. Door gegevens- en opslagproviders te stimuleren om een hoge gegevensintegriteit te handhaven, zullen AI-systemen ook profiteren.
Gedecentraliseerde supercomputers
Training AI vereist niet alleen kwaliteitsgegevens waarvan de algoritmen kunnen leren, maar ook veel rekenkracht. AI-algoritmen gebruiken vaak een type computersysteem dat bekend staat als een artificial neural network (ANN). ANNs leren taken uitvoeren door veel voorbeelden te overwegen. Deze ANN's vereisen vaak serieuze rekenkracht om miljoenen parameters te doorlopen om een aangewezen taak uit te voeren.
Als gegevens via een blockchain-netwerk kunnen worden gedeeld, waarom kan rekenkracht dat dan niet? In sommige blockchain-implementaties kunnen gebruikers hun rekenkracht van machines effectief in een peer-to-peer (P2P) marktplaats lenen voor diegenen die complexe berekeningen willen uitvoeren. De gebruikers worden gestimuleerd om de rekenkracht te leveren en in ruil daarvoor tokens te ontvangen.
AI-systemen kunnen op deze computerplatforms veel effectiever en met lagere kosten worden getraind. Hoewel vroege gebruikssituaties voornamelijk betrekking hebben op het weergeven van grafische 3D-computerbeelden, kan de focus langzaam verschuiven naar AI.
Naarmate deze Decentralized Applications (DApps) zich ontwikkelen, kunnen bedrijven die rekenkracht leveren mogelijk een toestroom van concurrentie zien. Door gebruikers in staat te stellen inkomsten te genereren door hun nutteloze rekenkracht te verhuren, zullen grote hoeveelheden hiervan efficiënter worden gebruikt. In theorie zou, wanneer niet in gebruik, elke CPU of GPU ter wereld kunnen werken als een node in een gedecentraliseerde supercomputer.
Betere controle van AI-beslissingen
Beslissingen genomen door AI-systemen kunnen voor mensen moeilijk te begrijpen zijn. Deze algoritmen kunnen met zoveel gegevens werken dat het praktisch onmogelijk is voor mensen om hun besluitvormingsproces te controleren en te repliceren.
Als beslissingen worden vastgelegd op basis van elk gegevenspunt, is er een duidelijk controletraject voor mensen om te controleren, wat het vertrouwen in beslissingen die worden genomen door AI-algoritmen zou kunnen vergroten.
Tot slot
Als deze twee technologieën hun potentieel kunnen waarmaken, zullen ze ongetwijfeld een blijvende impact hebben. Hoewel veel bedrijven ze afzonderlijk gebruiken, zijn er enkele interessante gebruiksscenario's waarin ze kunnen worden gecombineerd.
Naarmate beide technologieën zich verder ontwikkelen, kan meer innovatie worden ontdekt door gelijktijdig blockchain-technologie en AI te benutten. De potentiële resultaten zijn moeilijk te beoordelen, maar het is vrij zeker dat ze zullen leiden tot verbeteringen in veel aspecten van onze economie.