Hva er kunstig intelligens (AI/KI)?
Kunstig intelligens er et programs evne til å lære. Det er også vitenskapen for og byggingen av intelligente dataprogrammer. Disse algoritmene kan forstå mønstre og løse problemer ved hjelp av store sett med data og uten menneskelige kommandoer. De analyserer eksterne inndata, lærer av dem og bruker denne kunnskapen til å oppnå spesifikke mål ved å utføre oppgaver.
På et grunnleggende nivå finnes det to hovedtyper AI – smal AI og kraftig AI.
Smal AI retter seg mot spesifikke eller begrensede oppgaver som ansiktsgjenkjenning, spamfiltrering eller sjakkspilling. Kraftig AI kan derimot håndtere mange forskjellige typer oppgaver, ikke bare én bestemt oppgave. Det kognitive kan potensielt være på menneskelig nivå og kunne fullføre alle intellektuelle oppgaver som et menneske kan. Smal AI eksisterer i dag, mens kraftig AI ennå ikke har dukket opp – faktisk er mange eksperter i tvil om det er mulig.
Det er umulig å forutsi de potensielle effektene av kraftig AI, men mange tror at fremtiden til blokkjede og AI sannsynligvis vil være sammenflettet. Mange mener at de blir blant de viktigste teknologiene i de kommende tiårene.
Derfor er det viktig å se nærmere på hvordan de kan samhandle i fremtiden.
Synergien mellom AI og blokkjede
AI-forbedringer for blokkjede
Mining krever mye datakraft og energi. Distribuerte hovedbøker ofrer effektiviteten for å få egenskaper som uforanderlighet og sensurmotstand. AI kan være veldig effektivt for å optimalisere energiforbruket, noe som kan være nyttig for å forbedre mining-algoritmene.
Et av de viktigste motargumentene mot bruk av blokkjedesystemer er det ekstremt høye energiforbruket. De ønskede kryptoøkonomiske og sikkerhetsrelaterte egenskapene lanserer beregningsoppgaver som ellers ikke ville vært nødvendige. En reduksjon av forbruket til Proof of Work-blokkjeder vil være til fordel for hele bransjen og kunne fremme masseinnføring av blokkjeder.
AI kan også optimalisere lagringsbehovene til blokkjeder. Ettersom transaksjonshistorikken blir lagret på alle noder, kan den distribuerte hovedboken raskt bli enormt stor. Hvis lagringskravene er høye, blir også inngangsbarrieren høyere, noe som potensielt reduserer desentraliseringen av nettverket. AI kan introdusere nye database-sharding-teknikker som gjør størrelsen på blokkjeden mindre, og som lagrer data på den mer effektivt.
Den desentraliserte dataøkonomien
Data er en stadig mer verdifull ressurs som ikke bare må lagres sikkert, men også må kunne utveksles. Effektive AI-systemer er veldig avhengig av data, og det kan blokkjeder lagre med ekstremt høy grad av pålitelighet.
En blokkjede er egentlig en sikker, distribuert database som deles av alle deltakerne i nettverket. Dataene lagres i blokker, og hver blokk er kryptografisk knyttet til den forrige. Dette gjør det utrolig vanskelig å endre informasjon som er lagret, uten å kapre nettverkskonsensus på en eller annen måte, for eksempel gjennom et 51 %-angrep.
Desentralisert datautveksling har som mål å skape en ny dataøkonomi som kjører på blokkjeder. Slik utveksling vil gjøre data og lagring tilgjengelig for alle (eller alt) og gi dem enkel og sikker tilgang. Ved å koble seg til denne dataøkonomien kan AI-algoritmer bruke et større sett med eksterne inndata og lære raskere. I tillegg kan selve algoritmene også utveksles på disse markedsplassene. Da ville de bli tilgjengelige for et bredere publikum og kunne fremskynde utviklingen.
Desentralisert datautveksling har potensial til å revolusjonere datalagring. Kort sagt vil alle få muligheten til å leie ut sin lokale lagringsplass mot et gebyr (betalt i tokener). Det innebærer at eksisterende leverandører av datalagringstjenester vil måtte forbedre tjenestene sine for å holde seg konkurransedyktige.
Noen av disse datamarkedsplassene er allerede oppe og går, selv om de ikke er helt modne ennå. Det at data- og lagringsleverandører oppmuntres til å opprettholde høy dataintegritet, er noe AI-systemer også vil ha nytte av.
Desentraliserte supermaskiner
Opplæring av AI krever ikke bare kvalitetsdata som algoritmene kan lære av, men også mye datakraft. AI-algoritmer bruker ofte en type datasystem som er kjent som et kunstig nevralt nettverk (ANN). ANN lærer å utføre oppgaver ved å se på mange eksempler. En ANN krever ofte store mengder datakraft for å gå gjennom millioner av parametere som kreves for å utføre en bestemt oppgave.
Hvis dataene kan deles på tvers av et blokkjedenettverk, hvorfor kan ikke datakraften det? I noen blokkjedeimplementeringer kan brukerne effektivt låne ut maskinenes datakraft på en peer-to-peer (P2P)-markedsplass for de som ønsker å utføre komplekse beregninger. Brukerne motiveres til å tilby datakraft mot å få tokener i retur.
AI-systemer kan læres opp på disse dataplattformene mye mer effektivt og med reduserte kostnader. Mens tidlige bruksområder først og fremst dreier seg om gjengivelse av 3D-datagrafikk, kan fokuset sakte skifte over mot AI.
Etter hvert som disse desentraliserte applikasjonene (DAppene) utvikler seg, kan selskaper som leverer datakraft, oppleve økt konkurranse. Ved å la brukere få inntekt på å leie ut ledig datakraft kan store mengder bli brukt mer effektivt. I teorien blir det slik at når en CPU eller GPU ikke er i bruk, kan hver av dem verden over fungere som en node i en desentralisert superdatamaskin.
Bedre revideringsmuligheter for AI-beslutninger
Avgjørelser som tas av AI-systemer kan være vanskelige for mennesker å forstå. Disse algoritmene kan jobbe med en så stor overflod av data at det er praktisk talt umulig for noe menneske å revidere og kopiere beslutningsprosessen.
Hvis beslutningene registreres basert på hvert datapunkt, finnes det et klart revisjonsspor som mennesker kan sjekke, noe som kan øke tilliten til beslutninger som tas av AI-algoritmer.
Avsluttende tanker
Hvis disse to teknologiene kan nå sitt fulle potensial, kan de utvilsomt skape varige endringer. Mange selskaper benytter dem separat, men det finnes noen interessante bruksområder der de kan kombineres.
Etter hvert som begge teknologiene utvikler seg videre, kan det oppdages mer innovasjon gjennom bruk av blokkjedeteknologi og AI samtidig. De potensielle resultatene er vanskelige å vurdere, men det er ganske sikkert at de vil føre til forbedringer i mange sider ved økonomien vår.