ブロックチェーンが人工知能に力を与える方法

現在、データはデジタル環境に残っており、共有する動機はほとんどありません。これにより、Google、Facebook、Alibaba、Baiduなどの企業が消費者データを蓄積するようになった。現在、人工知能 (AI) プラットフォームは、大量のデータを処理する組織を支えています。 IoT に接続された自動車やデバイスにはセンサーが組み込まれており、消費データが飛躍的に増加してデータベースに保存されます。そして、このデータを取得する行為はプライバシーに関する疑問を引き起こします。

ブロックチェーンは、暗号通貨の取引を時系列で追跡する分散型の公開デジタル台帳です。ブロックチェーンは、取引を完全に制御できる個人や組織が存在しないため、金融業界にとって破壊的なテクノロジーであると考えられています。そのため、多くの人は、銀行などの実店舗型金融機関よりも誠実な代替手段だと考えています。

ブロックチェーン技術プロトコルは、サトシ・ナカモトによって初めて構築されました。このテクノロジーは透過的に動作し、意図的にすべての関係者に情報を配布します。

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このブロックチェーン ネットワークでは、トランザクション用の情報ブロックが作成され、これらのブロックにアクセスできる人なら誰でもこの情報を変更できます。

この技術プロトコルは現在、人工知能の分野で使用されています。これにより、AI エンジニアは他の AI モジュールを開いて連携する AI モジュールを作成できるようになります。テクノロジー自体は今のところ抽象的ですが、その潜在能力はおそらく、グローバル インターネットが初めて導入されたときと匹敵するでしょう。

ブロックチェーンにより、ユーザーは情報を共有し、匿名で取引を完了することができます。この技術は誇大宣伝の真っ最中です。ブロックチェーンは、すべての関係者がデータにアクセスできるようにする、オープンで共有された分散型データレイヤーを提供します。これらの利害関係者には、このテクノロジーを使用して交通パターンを評価する市政府、運転体験を向上させる自動車メーカー、リアルタイムで問題を解決するアプリ開発者、人口統計プロファイルと使用パターンに基づいてパーソナライズされたサービスを提供する医療提供者などの組織が含まれます。

ブロックチェーンは最近になってようやく人気が出てきましたが、AI に精通したグループの大多数は分析の一貫性を保つためにブロックチェーンを採用しています。専門家はブロックチェーンの何が特別なのかを知りたがっているので、AI 認定コースを受講してその点について学んでください。

ブロックチェーンの人工知能への統合

人工知能と機械学習の違いを知っている人は多くありません。この曖昧さにもかかわらず、両方の分野については多くのことが知られており、書かれています。しかし、ブロックチェーンでも同じことが言えます。この地域についてほとんど知られていないのは驚くべきことです。ブロックチェーンの本質を見てみましょう。

• 不変性: これは、AI がより多くのデータとモデルを評価し、それによってそれらのモデルの価値を高める能力を指します。この点ではディープラーニングが間違いなく役立ちます。潜在変数の結果だけでなく、相互作用を捕捉し始めるために、詳細なデータセットをいつ、どのように提供するかを見つけることです。
• 分散化: 分散型デバイスを使用すると、より多くのデータを処理でき、より効率的な AI ネットワークを構築できます。

たとえば、ネットワークなどのエコシステムの参加者間でデータを共有する場合などです。データ量が多いほど、モデルは良くなります。

• 透明性: ブロックチェーン プロトコルは、グローバルなパブリック レジストリに改ざん防止機能を提供します。その結果、知的財産資産や著作権の主張などのデータとモデルがテストされます。

最も興味深いのは、変更できない事実データを取得できることです。 AI テクノロジーはデータ ブロックチェーンを活用して情報を取得し、パターンを発見し、そのパターンに基づいて洞察を開発します。

ほとんどの予測とパターンは、ほとんどの場合不完全なデータや欠落データを使用する AI によって実行される知識マイニングよりも正確です。さらに、ブロックチェーンと AI の間には、人間の要素が生まれる可能性もあります。

実例でシームレスな可能性を説明

ここでは、ブロックチェーンと AI を組み合わせることで何ができるかを示す実際の使用例を紹介します。

• 知識マイニング: Neuromation などの新しい学習者は合成データセットを処理して、企業がニューラル ネットワークを習得できるようにし、よりスマートな AI とポータブルな知識マイニングと共有の基盤を築きます。
• より優れた金融サービスと取引: ブロックチェーンのデータを使用して、AI はさまざまな種類のローン商品を評価し、それらの借入パターンに基づいて人口統計を評価すると同時に、金融機関が提供すべき商品の種類を予測できます。
• 実績のある小売業。 AI は、以前の AI 操作では見逃されていた可能性のある類似点を見つけ出すことができます。たとえば、AI は排水資材の消費者取引が夏に増加することを判断できます。

ホームセンターはこれらの資材の在庫を増やすことになります。ここでのブロックチェーンは、排水資材の購入に関連するはしごの需要が高いことを示している可能性があります。

• ブロックチェーン技術は、出生記録が存在しないさまざまな地域で市民権を確認するために使用されます。

同様に、これらの変化に基づいて、人々やグループの移動、テロリストの健康問題の割合を監視することもできます。 AIがこの情報にアクセスできるようになると、予測がより速くなり、政府機関が移民政策や健康問題に関してより適切な決定を下すのに役立ちます。

ブロックチェーンの重要な利点

AI は主にビッグデータ内の隠れたパターンを理解して自律的なマシンを実現することに重点を置きますが、ブロックチェーンは主に正確な記録管理、セキュリティ、関連性に重点を置いています。データ共有は、AI にとってのブロックチェーンの最初の利点です。

AI がデータに接続されるようになると、ブロックチェーンはインターネットを介した安全なデータ転送のゲートウェイになります。処理時間の大部分は、データの進化と評価ポイントの間で節約される時間です。自己動作するデバイスの自律性には、安全なデバイス間通信が必要であり、これはブロックチェーンが解決できるもう 1 つの問題です。

さらに、ブロックチェーンは AI モデルが依存するデータの認証を保証します。機械学習モデルの性質は「ゴミを入れればゴミが出る」というもので、モデルの開発に使用されるデータに何らかの妥協があれば、モデルの結果は好ましくないものになります。

結論は

ブロックチェーン技術は、各人がブロックに移動する前にチェックされた関連データを提供します。変更することはできず、公開されます。これは、エラーが組み込まれた未検証のプラットフォームで配信されたデータに非常に関連しています。

ブロックチェーンは、小売業者、政府、企業、金融機関、非営利団体、医療・教育機関、科学研究者に、情報に基づいた意思決定を可能にする信頼できる情報源を提供します。