人工知能はブロックチェーンにどのような影響を与えるのでしょうか?

人工知能 (AI) の開発には、機械による継続的な学習が伴います。コンピュータが「スマート」になるためには、大量のデータ、大量のメモリ、そして多くのことを学習できる強力なプロセッサを処理する必要があります。このようなプロセッサは、すでに個々の人間のニューロンよりも桁違いに高速であり、世界的に見ると、人間の脳のニューロンの数と同じくらいの数になっています。動作モデリング アルゴリズムは絶えず改善されており、プロセッサ メモリは人間の潜在能力を超えています。

AIトレーニングに必要なデータ自体が問題として残っています。ここでブロックチェーン技術が前面に出てきます。つまり、国境を越えて、あるいは世界中でトレーニング用のデータを収集し蓄積するためのピアツーピア ネットワークの可能性です。

ピアツーピア ネットワーキングは、複数のデバイスがリソースを共有し、仲介者なしで直接通信できるようにするサーバーレス ネットワーキング テクノロジーです。ピアツーピア システムのメンバーである各コンピューターは、そこに保存されているファイルのサーバーとして機能します。ブロックチェーンを使用して機械学習用のデータを収集すると、そのデータの信頼性が高まり、暗号通貨を使用すると、個人や企業がそのデータを収集する動機付けになります。

AIがブロックチェーンに与える影響

マイニングプロセスには大量の計算能力と電力が必要です。分散型台帳は、不変性や検閲耐性などの特性を実現するために効率性を犠牲にしなければなりません。この場合、AI はエネルギー消費の最適化に役立つツールになります。 AI を使用するもう 1 つの利点は、マイニング アルゴリズム自体の改善です。

膨大なエネルギー消費はブロックチェーン システムの主な問題の 1 つです。計算プロセスにはエネルギーが必要であり、これはセキュリティなどのブロックチェーン システムの重要な機能にとって重要です。しかし、ブロックチェーンが人工知能と連携して動作すれば、プルーフ・オブ・ワークの原理に基づいて動作するブロックチェーン システムの電力消費が最適化されます。将来的には、業界全体に良い影響を与え、企業が新しいテクノロジーに適応するのに役立つでしょう。

AIとブロックチェーンの「コラボレーション」が成功する可能性があるもう1つの分野は、データストレージです。ブロックチェーン システム内のトランザクション履歴はすべてのノードに保存されます。その結果、分散型台帳の規模は拡大し続けています。ストレージ自体の要件が高く、ノードとしてそこに到達したい人にとって困難になると、ネットワーク自体の分散化が低下し、参加者の数が制限される可能性があります。この場合、AI は新しいデータベース配布方法を導入し、それを使用してブロックチェーンのサイズを縮小し、データストレージをより効率的に管理することができます。

分散型データ交換

データは貴重な資産であり、その保存だけでなく交換のプロセスも重要になっています。この AI システムの有効性は、データがブロックチェーン上に安全に保存されているかどうかにさらに依存します。

分散型データ交換の目標は、ブロックチェーン ネットワークに基づく新しいデータ経済を創造することです。この交換により、情報の保存が簡素化され、よりシンプルで安全になります。このようなシステムでは、大量の入力データを使用して AI アルゴリズムをトレーニングできます。さらに、アルゴリズム自体もさまざまな取引プラットフォーム上で交換することができます。これにより、より幅広いユーザーがアクセスしやすくなり、開発が加速します。

このような分散型サービス上のデータ量を実用的な観点から想像すると、その見通しは簡単に計算できます。このような市場の参加者は誰でも、支払いトークンと引き換えにデータストレージスペースを貸し出すことができます。既存のサービスプロバイダーは、競争力を維持するために、継続的に品質の向上や範囲の拡大に努める必要があります。

ブロックチェーンは人工知能の力を高める

AI が成功するには、ブロックチェーンで検証されたデータの安定したストリームに加えて、膨大な量の計算能力も必要です。通常、これらの目的に使用されるアルゴリズムは ANN (人工ニューラル ネットワーク) です。人工ニューラルネットワークは、多くの例を見てタスクの実行方法を学習するため、何百万もの値を迅速に処理するには多くのパワーが必要です。

ブロックチェーンがネットワークを介してデータを送信できる場合、その計算能力は理論的には他の目的に使用できます。ブロックチェーンのいくつかのバリエーションでは、ユーザーは、複雑な計算作業を実行する必要がある人に、ピアツーピア (P2P) マーケットプレイスで自分のマシンの計算能力を提供できます。容量の提供に対して、ユーザーはトークンの形で報酬を受け取ります。

AI 自体は、このようなコンピューティング プラットフォーム上でより効率的に学習できるようになります。この共生により、アルゴリズムのトレーニングコストも削減されます。

AI ソリューションをテストするにはどうすればいいですか?

人工知能は人間が認識するのが難しい決定を下すでしょう。意思決定を行うには、アルゴリズムが大量のデータを処理し、プロセス自体を分析、監査、または繰り返す必要がありますが、これは 1 人の人間には不可能な作業です。

この場合もブロックチェーンが役立ちます。各データ ポイントに基づいて決定に関する情報が記録されると、明確な監査証跡が作成されます。これにより、AI アルゴリズムによる決定に対する信頼性が高まります。

人工知能の開発の背後にある世界的な考え方は、複雑な自動化プロセスを高速な自己学習マシンに移行することで、人間の生活をより容易にすることです。明らかに、ユーザーと企業にとって能動的かつ受動的な収益源を生み出す機会がここにはたくさん存在します。実施されているプロジェクトの 1 つは、人間の代わりに取引所で暗号通貨を取引する暗号ボットです。証券の価値に大きな変化が見られると感情的になり、パニックに陥りがちな人間とは異なり、AI ベースの暗号ボットは恐れることなく、状況と収集したデータに集中します。

もう 1 つの例は、ブロックチェーン技術を使用して、ユーザーが音楽を聴いたときにスマート コントラクトを通じて著者に支払いを行う Musiclife プラットフォームです。この場合、AI の役割は視聴者の好みを分析することです。その結果、曲の人気が高まれば高まるほど、その歌手はより多くのお金を稼ぐことができるのです。

ブロックチェーンを人工知能と組み合わせて使用​​することの世界的な見通しを評価することは依然として困難ですが、それが現代経済の多くの側面を変革することは明らかです。