楊振：ビッグデータとAI技術の発展の観点から、クロスチェーン技術は必要かつ不可避である

著者: 楊振、上級ソフトウェアエンジニア、アーキテクト、独立講師。ソフトウェア開発経験18年。『Ethereum Yellow Paper』、『Solidity Official Documentation』、『Mastering Ethereum』を翻訳。『In-depth Ethereum Smart Contract Development』、『Ethereum Smart Contract Advanced Development Course』、『Bitcoin and Ethereum in the Eyes of Engineers』を執筆。

この記事では、まず、小さなポピュラーサイエンスとも言えるビッグデータと AI 技術に関する基礎知識を紹介します。また、これらの技術を本質から理解するのに役立つと思われる重要なポイントについても触れます。実は、私は長い間、これらのトピックについてお話ししたいと思っていました。なぜなら、これらの最も基本的な概念を正確に理解しておらず、流行に追随したり、多くのメディアや大企業の商業的な誇大宣伝に惑わされているだけの人や企業をあまりにも多く見てきたからです。したがって、この記事の内容の多くは、一般の人々がこれらの技術的概念について抱いている誤解を解明するものと見ることができます。

[[272483]]

もちろん、この記事では、私が個人的に「少し知っている」ブロックチェーンや、現在話題の「クロスチェーン」についても触れますが、これがこの記事を書いた主な目的でもあります。この記事が、専門家と非専門家の両方の友人にとって役立つ情報やインスピレーションを提供できれば幸いです。

この記事は思いつきで書きました。「クロスチェーン」に関する内容は、主に数日前に Gavin Wood 博士が指摘した点に触発されたものです。

ビッグデータとはどのようなデータでしょうか？

近年、「ビッグデータ」という言葉を喧伝する企業やメディアが増えています。プロの技術者も一般の人も、まずは「ビッグデータ」と呼べるほどの大きなデータとは、一体どのくらいの規模なのかという概念を明確にすべきだと思います。

私はかつて、中国人ならほぼ全員が知っている製造会社で働いていました。その会社でも、ビッグデータの概念の中で、ビッグデータ分析や技術ツールやインフラの導入について話し合いました。その理由は、業務データの量が100TB（1TBはおよそ1兆バイト）を超えていたからです。しかし、これは明らかに重要な要素を見落としています。それは、これらの 100 TB を超えるデータは、すべて会社設立以来のデータ (20 年以上の履歴データ) であるということです。 Facebookが毎日生成するデータ量はすでに10TBを超えています。毎日のことなのでご注意を。これは桁違いですか? 比較できますか?

したがって、「ビッグ データ」について話すとき、最も重要な指標は実際には「大規模なデータの増加」、つまり「大規模なデータの増加率」です。単に大量の履歴データがあるだけでは「ビッグデータ」にはなりません。履歴データがどれだけあっても、それらはすべて「履歴データ」であり、再度変更されることはないため、一度分析するだけで済みます。また、「データ増加率が高い」場合、データの絶対量は当然非常に大きくなり、それに応じてデータ分析ツールや関連技術に対する要件も高まります。

「データ増加率の速さ」をスクリーニングの重要な指標としてみると、実は、市場で企業が行っているいわゆる「ビッグデータ」分析の99.9％は、20年以上前に登場したBI（ビジネスインテリジェンス、スペースの都合上ここでは紹介しません）ビジネスの新しい名前にすぎないことがわかります。本当に「ビッグデータ」と呼べるビジネスは、グローバルなデータ情報サービス、あるいは情報に基づく社会公共基盤サービスだけでしょう。前者は、世界的なソーシャルメディア/コンテンツプラットフォーム（Facebook、Twitter、WeChat、初期のWeibo）、検索エンジン（Google、Baidu）、高トラフィックの電子商取引プラットフォーム（Amazon、Taobao）、高トラフィックの支払い取引ゲートウェイ、非常にアクティブなモバイルスマートデバイスシステムサービス、およびその他のインターネットアプリケーションによって代表されます。後者は、オペレーターや公共インフラサービス（交通やエネルギーなど）など、一般的に政府によって管理されている社会公共基本サービスによって代表されます。

「ビッグデータ」という概念が初めて提唱されたのは、今から約10年前です。業界で広く認知されている3V指標は、ビッグデータを計測する上で最も重要な指標です。Volume（データ量）、Variety（多様性）、Velocity（成長率）などです。その後、業界関係者は3V指標にVeracity（真正性）、Value（価値）を加え、5V指標へと拡張しました。ビッグデータの多様化と急速な成長の影響を受けて、非リレーショナルデータベース（Nosql データベース）も広く使用され、急速に進化しました。

また、近年急速に発展しているモノのインターネット（IoT）企業についても言及する価値があります。多数の端末・センサーが収集・送信するデータは「ビッグデータ」のレベルに達する可能性がありますが、現時点で「数億」台の端末をサポートできる企業は多くありません。しかし、これはすでに予測可能な将来の方向性です。

明らかに、ビッグデータは一般の企業が扱えるものではありません。結局のところ、それは資本とリソースのゲームです。もちろん、ここには技術的な内容があり、技術的な才能に対する需要がありますが、この方向はおそらくビジネスを始めるのにはあまり適していません。

大量かつ異種で急速に生成されるデータを処理するには、分散データ ウェアハウス、データ クリーニング ツール、データ モデリング ツール、データ分析ツールなどの関連する技術製品とテクノロジ スタックのサポートが必要です。これは簡単な作業ではありません。従来の BI テクノロジ スタックだけを考えても、技術的な仕事であり、市場の需要に問題はありません。しかし、これらはこの記事の焦点では​​ないので、詳しく説明しません。

AIとは何ですか?

AIは人工知能の略称で、ほとんどの人が知っていると思います。そこで、ここでさらに 2 つの用語、「ニューラル ネットワーク」と「エキスパート システム」を紹介したいと思います。

現在普及しているディープラーニングは、実は人工ニューラルネットワークの理論に基づいて開発・進化したアルゴリズムシステムです。では、ニューラル ネットワークは何か新しいものでしょうか? 実際のところ、そうではありません。機械を使用して人間の神経活動をシミュレートする最も古い研究は 19 世紀後半に始まり、現代の人工ニューラル ネットワークの最初の起源は 1948 年にチューリングが発表した論文にあります。 1980 年代から 1990 年代にかけて、ニューラル ネットワークのエンジニアリング実装はある程度進歩し、いくつかのプロトタイプが登場しました。近年の Google が主導するディープラーニングの流行は、人工ニューラル ネットワークを実用化に近づける最初の試みですが、まだ比較的成熟したアルゴリズムの一部にすぎません。

現在最もよく知られているディープラーニングプロジェクトは、GoogleのAlpha Goです。このプロジェクトは、囲碁の分野で独自の「AIフロー」を生み出し、いくつかの基本的な囲碁理論の発展と進化を引き起こしました。しかし、このプロジェクトは実際には医療分野への応用を目的とした「エキスパートシステム」です。いわゆる「エキスパートシステム」とは、機械を使用して特定の分野における人間の専門家をシミュレートし、意思決定や判断を下すシステムのことです。エキスパートシステムも新しいものではありません。最も初期のエキスパート システムは 1970 年代と 1980 年代に登場しました。通常、エキスパート システムは推論エンジンと知識ベースの 2 つの部分で構成されます。つまり、大量の経験的情報/データ/指標とそれに対応する結果に基づいて、アルゴリズム エンジンを使用して、新しい入力データを参照して、ドメインの専門家が経験に基づいて行った判断と同様の判断をシミュレートします。現在、医療分野における一部のディープラーニングプロジェクトの推論精度は、特にグラフィックの検査（人間の目では認識しにくいさまざまな物理的特性の判断）や比較的明確な指標への依存度が高い一部のサブセクターにおいて、一般の医師の精度を超えています。

現在の AI ブームは、古いワインを新しいボトルに入れただけのものに過ぎないことを認識する必要があります。意味認識など、真に「知性」を反映できる分野では、アプリケーション レベルのものはまだあまり登場しておらず、「創造性」を必要とする分野ではなおさらです。場合によっては、音声ロボットやディープラーニング エンジンを搭載した物理ロボットは「スマート」に聞こえ、見えるものの、十分な数の「専門家」によってトレーニングされているだけであり、正しい応答を返すことができるのは「理解」しているからではなく、実際の入力が特定の既知の条件を満たしているからであり、これは確かに真の「インテリジェンス」ではありません。これは、上で述べた BI が「スマート」ではないのと同様であり、後述する「スマート コントラクト」が「スマート」ではないのと同様であり、名前に騙されないでください。

ここで強調しておきたいのは、ディープラーニングには確かに価値があり、エキスパートシステムやその他の関連ビジネス分野にも確かに価値があり、私は AI を軽視するつもりはないということです。ディープラーニングは、まだ人工知能技術の画期的な進歩ではないことを指摘しておきたいと思います。ディープラーニングは、真の「知能」にはまだほど遠いものです。これは、現在の AI 理論に実質的な進歩がないためです。エキスパート システム (ディープラーニング) の限界は明らかです。つまり、大量の経験的データ (トレーニング データ) に基づく必要があり、これは一般の企業や起業家にとって乗り越えられない大きな壁です。

現在のAI（エキスパートシステム）の本質を理解した上で、AIとビッグデータ（BI）の組み合わせを検討するのは、非常に論理的かつ自然なことです。膨大なデータがあるからこそ、そこから有用な情報を得て傾向を分析し、意思決定や判断を下す必要があります。これがBIの本来の目的であり、最も本質的な目的でもあります。エキスパート システムには大量の経験的データ (トレーニング データ) が必要なため、大量の有用なデータを持つ企業だけが高度な「エキスパート」をトレーニングできます。 「データは王様」というのはまさに真実です。データは将来の大企業の基盤であり、その中核となるリソースです。

この時点で、ビッグデータとAIに関するリテラシー研修は基本的に終了です。 「あなたの言ったことはすべてわかっているけど、ビッグデータと AI はクロスチェーン (ブロックチェーン) とどう関係しているの?」と疑問に思うかもしれません。心配しないでください。まずはブロックチェーンに関する基本的な概念について話す必要があります。

ブロックチェーンはどのような問題を解決しますか?

「ブロックチェーンとは何か」と聞かれたら、あなたはどう答えますか？ 近年、さまざまなメディアでブロックチェーンについて取り上げられ、皆さんもブロックチェーンに対する印象は形成されてきたと思いますが、いざこの質問に正式に答えなければならないとなると、多くの人が明確に説明できないのではないでしょうか。

私自身もテクノロジーに携わっているので、テクノロジーの本質という観点から改めてこの問題について説明したいと思います。私の考えでは、ブロックチェーンは、一方向の無限非ループ状態マシンを分散型（ピアツーピア）ネットワークに配置し、冗長コピーでデータを保存および検証するコンピュータ システムです。ここで、技術の専門家ではない友人たちに申し訳なく思います。これは私が考えられる最も正確な（技術的な）定義ですが、残念ながら皆さんには理解できないと思います。

よく使われる用語をいくつか説明しましょう。

• トランザクション:このステート マシンの状態変化の原動力となります。トランザクションは、各ブロックチェーン システムの特定の設計に応じて、転送または (カスタム) データの変更になります。さらに、トランザクションは、より一般的には、ネットワーク参加者間のデータのやり取りまたはデータ所有権の移転として理解することができます。
• ブロック:ステートマシン内の状態変化を記録する単位です。 Bitcoin と Ethereum では、ブロックに複数のトランザクションを含めることができます。ステート マシンの全体的な状態の変化は、ブロック実行の終了時の状態に基づきます (つまり、複数のトランザクション実行の結果が全体的な状態識別子として使用されます)。 Facebookが先日公開したLibraシステムでは、各トランザクションごとに状態バージョン（バージョン）が生成されます。ステートマシン全体の状態は各トランザクションの実行結果によって決定され、バージョン管理されたデータベース（Versioned Database）に保存されます。
• コンセンサス:分散型 (ピアツーピア) ネットワーク内のすべての参加者 (ノード) によるステート マシンの全体的な状態の認識を意味します。前提として、ネットワークのほとんどの参加者がこのステート マシンの状態識別を検証します。つまり、参加者は、その状態に至るすべてのトランザクションを個別に (独立して) 完全に実行し、自身の実行によって得られた状態がネットワーク内の他のノードによる実行結果と一致しているかどうかを確認する必要があります。ネットワーク内の大多数の参加者によって確認された状態 (つまり、ほとんどの参加者によってローカルに計算された状態結果が一貫している) が、ステート マシン全体の最終状態として使用されます。このプロセスは「ファイナリティ」とも呼ばれます。

では、このようなステートマシン システムはどのような問題を解決するのでしょうか? ここでは、ブロックチェーンに関するいくつかの基本的な事実を理解する必要があります。

ブロックチェーン上のトランザクションにはデジタル署名が必要です。デジタル署名とは何かについてはここでは詳しく説明しません。その機能は手書きの署名と同じで、データ/コンテンツの承認を示す確認メッセージです。

ブロックチェーン上の参加者（人物またはプログラム）の識別は、トランザクションのデジタル署名と一意に対応する関係を持つ、いわゆる「アドレス」を通じて行われます。ここでは暗号学の基本的な概念がいくつか関係しているので、詳しく説明しません。「デジタル署名」と「アドレス」は、個人の名前や住所など、個人に属する公開情報であると簡単に理解できます。

ブロックチェーン上のすべての取引情報は公開されています。隠されているのは、デジタル署名と実際の署名者との対応関係だけです。つまり、誰かが特定のアドレスに特定の金額を送金するトランザクションに署名したことは誰でも確認できますが、誰が署名したのか、誰がそのアドレスに住んでいるのか（つまり、誰がお金を受け取ったのか）はわかりません。

さて、これで「ブロックチェーンはどのような問題を解決するのか」という質問に答えることができます。ブロックチェーンは実際に、第三者を介さずに取引を安全に完了するための技術的手段を提供します。

ここで言う「トランザクション」とは、先ほど紹介したように、価値の移転（転送）やユーザーデータの変更（カスタムデータ）を指します。また、より一般的には、ネットワーク参加者間のデータのやり取りや、データの所有権の移転とも言えます。この概念を理解することは、ブロックチェーンの応用を理解し、考える上で非常に重要です。

これを見ると、技術に詳しくない友人の多くは、ブロックチェーンで何ができるのかまだ理解できないかもしれません。それは問題ではありません。最も代表的で影響力のある 2 つのブロックチェーン プロジェクト、ビットコインとイーサリアムが何をしてきたかを詳しく見てみましょう。

ビットコインはどんな問題を解決しますか?

ビットコインのホワイトペーパーのタイトルにあるように、ビットコインはピアツーピアの電子キャッシュシステムです (Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System)。つまり、ポイントツーポイント（取引の両当事者の参加のみを必要とする）の安全な転送機能を提供できます。

ビットコインの設計は実は非常にシンプルですが、このシンプルさは慎重な検討から生まれた素晴らしい設計であり、決して他の多くのプロジェクトの「粗雑な」設計ではありません。ことわざにあるように、シンプルさこそが最善の方法です。ビットコインは、これまでに登場したいくつかの類似プロジェクトの最良の部分を統合し、世界的な合意を得た世界初の電子キャッシュ システムを構築しました。その先駆的な意義は称賛に値します。ビットコインの背景やその重要な影響については皆さんもよく読んでいると思いますので、ここでは詳しく紹介しません。

現在、世界中で普及している「ブロックチェーン」という用語は、ビットコインのホワイトペーパーでは明示的に言及されていませんが、これは確かに「ブロックチェーン」技術を定義する最初の成功したブロックチェーンアプリケーションシステムです。このプロジェクトが実現するのは、第三者に頼ることなく完結できる安全な電子マネー所有権移転システムです。

ここで、ブロックチェーン初心者にとって必読の資料である「Mastering Bitcoin」をお勧めしたいと思います。特に技術的な基礎を持つ友人にとっては、この本を徹底的に読んで理解する必要があります。信じてください、がっかりすることはありませんよ！

Ethereum はどのような問題を解決したいのでしょうか?

まず、イーサリアム プロジェクトのホワイト ペーパーのタイトル「次世代スマート コントラクトおよび分散型アプリケーション プラットフォーム」を見てみましょう。これにより、Ethereum の設計目標も明確に定義されます。しかし、この定義では、「スマート コントラクト」と「分散型アプリケーション」という 2 つの重要な用語が導入されています。私のグラフィックとオーディオのコース「エンジニアの目から見たビットコインとイーサリアム」から内容を引用して、これら 2 つの用語を個別に説明しましょう。なぜなら、それらは私が後で行いたい議論にとって非常に重要だからです。

スマート コントラクトという用語は、1997 年に発表された論文の中で、アメリカのコンピューター サイエンスの博士である Nick Szabo 氏によって初めて提案されました。スマート コントラクトとは、コンピュータ テクノロジに基づいて実装され、人間の介入なしに自動的に実行され、自動的に検証され、外部の指示に自動的に応答できる対話型または相互運用可能なコントラクトを指します。その本質はコンピュータ プログラムです。この概念自体は比較的抽象的であるため、ニック・サボ自身も後のインタビューでスマート コントラクトの物理的な例として ATM や自動販売機を使用しました。これらは、特定の公開されたよく知られたルールに基づいたアプリケーションであり、ユーザーの指示と実際のビジネス データの状態に基づいて予測可能な応答を返すことができます。

......

もちろん、このプロセスは実際には「インテリジェント」ではなく、ある意味では「契約」でもありません。そのため、この言葉は誕生以来、特に意味を理解していない一部のユーザーに誤解を招く可能性があるため、議論の的となってきました。本質的には、いわゆる「スマート コントラクト」は、特定のステータス データに基づいて自動的に応答できるアプリケーションにすぎません。しかし、歴史的な理由から、「スマート コントラクト」という用語は今でも業界で受け入れられており、使用され続けています。

......

現在、ほとんどの Web アプリケーションのユーザー データは、企業、組織、または個人によって管理される「サーバー」または「サーバー グループ」に保存されています。これらのアプリケーションでのビジネス計算のほとんども、これらのサーバーまたはサーバー グループによって提供されるため、このモデルは「集中型」モデルと見なすことができます。

「分散型アプリケーション」とは、中央集権的な企業や組織によって制御されないピアツーピアのタイムスタンプ サーバー (ブロックチェーンなど) に似たサービスにデータを保存し、そのような「分散型」サービスを使用して特定のビジネス データ コンピューティング機能を提供するアプリケーションです。 「分散型アプリケーション」は、スマートコントラクトに基づいてステータスを追跡および計算するアプリケーションとして簡単に理解することもできます。

第三者に頼ることなく安全に完了できる電子マネー取引と同様に、スマートコントラクトや分散型アプリケーションも「ブロックチェーン」に基づいており、第三者を介さずに安全かつ自動的に、カスタマイズして完了できるコンピュータプログラムです。電子マネー取引と比較すると、スマートコントラクトは明らかに私たちに想像の余地を与え、より多くの可能性を提供します。また、分散型アプリケーションも大きな可能性を秘めた技術的方向性であると考えられています。

ここでは、分散型アプリケーションの現在の苦境についてあまり議論したくありません。この点については、皆さんが多くの情報や分析記事を読んでいると思います。いかなるエコシステムの構築にも時間と、特定の革新的な条件が必要であるため、私たちはただ待って見守るだけでよく、あまりに早く過剰に誇張したり悲観したりすべきではありません。

注意深い読者は、私がサブタイトルで使用した言葉の違いに気づいたと思います。「ビットコインはどんな問題を解決するのか」と「イーサリアムはどんな問題を解決したいのか」は明らかに異なる意味を表現しています。

ビットコインシステムは世界初のピアツーピア電子マネーシステムとして10年以上安定的に稼働しており、その価値が世界的に認められているため、「グローバルな分散型経済システムをどのように構築するか」という問題を解決したと考えられます。

イーサリアムは、世界初の成功したパブリックスマートコントラクトプラットフォームですが、技術的に言えば、実際には単なる「実験的」プロジェクトです。処理パフォーマンスの問題、コントラクトのアップグレードの問題（コントラクトの脆弱性）、ストレージ爆発の問題、乱数の問題、外部との相互作用の問題など、Ethereum プロジェクトで露出しているパブリック スマート コントラクトの基本サービス レベルの主な問題は、まだ十分に解決されていません。イーサリアムは世界最大の開発者技術コミュニティと最も活発なエコシステムを持ち、バージョン 2.0 がすでに議題に上がっていますが、実際の結果はまだ不明です。この観点からすると、イーサリアムが解決しようとしている問題、つまり「グローバルで安全なパブリック スマート コントラクト プラットフォームをいかに提供するか」は、実際には完全には解決されておらず、おそらくその方向性は間違っていると思います。

業界の多くの人々が、すべてのユーザー（契約）データとすべての契約計算を（1 つのチェーンまたは 1 つのシステムに）まとめるべきかどうかという疑問を提起しています。コンピューター ソフトウェアとハ​​ードウェア開発の歴史の中で試行錯誤されてきた階層化思考は、ブロックチェーン分野で役割を果たすことができるのでしょうか。

クロスチェーンはどのような問題を解決しますか?

「クロスチェーン」という用語は、2015年から2016年にかけて初めて提案され、2017年に業界内でますます多くの人々によって議論されるようになりました。私もこの用語を初めて聞いたときは混乱し、「クロスチェーン」が何を意味するのか分かりませんでした。異なるチェーン上の資産をどのように取引するかという問題を解決するためだけのことでしょうか? これは、さまざまな集中型および分散型の取引所を通じて解決されています。なぜまだクロスチェーンについて言及する必要があるのでしょうか?

最近まで、ギャビン・ウッド博士がブロックチェーンの将来の発展方向についての見解を語るのを聞いて、クロスチェーン技術に対する私のこれまでの理解と合わせて、私は突然、実は「クロスチェーン」技術が解決しなければならないのは、ブロックチェーンの階層化拡張をいかに柔軟にサポートするかということだと気づきました。これを理解すると、「クロスチェーン」技術は実は、過去2年間のイーサリアムの急速な発展によって露呈したブロックチェーンシステムの最大の課題である「容量拡張」問題に対する究極の解決策であると考えられるようになるはずです。

Ethereum 2.0 の技術的ソリューションを、現在の 2 つの主要な「クロスチェーン」技術フレームワークである Cosmos と Polkadot と比較すると、実際にはブロックチェーンを階層的に拡張する方法という問題が解決されていることがわかります。ただ、彼らが選択した技術的な方向性が異なっているだけです。 (スペースの制約により、ここではこれら 3 つのプロジェクトをこれ以上比較しません。興味のある読者は、詳細な説明については、Liu Yi 氏の「Polkadot アーキテクチャを説明する 10,000 語の記事」を参照してください。)

クロスチェーン テクノロジー フレームワークの最も魅力的な点は、異種のサブチェーン (一部のプロジェクトではゾーン、パラチェーンなど他の名前で呼ばれることもあります) をサポートできることです。サブチェーンは本質的に、メイン チェーンと安全に通信できる補助的なブロックチェーンです (技術的に保証された安全なメッセージ インタラクション)。サブチェーン自体は独自のサブチェーンを派生させることができ、サブチェーンのサブチェーンも何らかの形の「メッセージ」を通じてそれぞれのメインチェーンと通信できるため、理論上は無制限の拡張が可能になります。

異種のサブチェーンをサポートするこの設計により、サブチェーンが分離され、チェーン間のメッセージがメインチェーンの標準と一致している限り、サブチェーンが独立して進化およびアップグレードできるようになります。サブチェーン内のコンセンサスは、他のサブチェーンやメインチェーンのコンセンサスと異なる場合もあります。これにより、ブロックチェーン インフラストラクチャに最大限の柔軟性とスケーラビリティがもたらされます。この意味で、「クロスチェーン」技術こそが、ブロックチェーンエコシステムの将来の発展を真にリードする重要な基盤であると信じています。

クロスチェーン技術により、「1 つのサブチェーンに 1 つのアプリケーション」または「1 つのサブチェーンに 1 つのビジネス」モデルが可能になります。 (分散型) アプリケーションは、高価で制限のあるパブリック コンピューティング リソースとストレージ リソースをめぐって互いに競合する必要がなくなり、独自のビジネス ニーズに応じて最も適切なデータ構造、コンセンサス ソリューション、ストレージ ソリューションを選択できます。各企業（組織）は、メインチェーン標準に準拠したメッセージを提供できれば、自社のビジネスに最適なブロックチェーン インフラストラクチャをカスタマイズできます。これはもちろん非常に重要かつ価値のある技術的特徴であり、クロスチェーン技術の真の意味です。

クロスチェーンテクノロジー - ビッグデータとAIをつなぐ信頼できる架け橋

前回の記事では、ビッグデータ、AI、ブロックチェーン、クロスチェーン技術の基本的な概念を学びました。では、一見無関係に見えるこれらのものはどのように関連しているのでしょうか?

ブロックチェーンの世界では、人物やプログラムを識別するには、暗号化における非対称の公開鍵と秘密鍵のペアが必要であることは周知の事実です。明らかに、ほとんどの一般ユーザーにとって、深遠な暗号化、秘密鍵の重要性、そして「パスワード取得機能」がない理由を理解することはほぼ不可能な作業です。これは、今日のほとんどのブロックチェーンアプリケーションが直面している主要な障害にもなっています。では、人間を AI に置き換えたらどうなるでしょうか。指紋や顔認証などの生体認証技術を使用して AI を制御し、ブロックチェーンとのやり取りに必要なデジタル ID を AI に管理させたらどうなるでしょうか。AI 自体はコンピューター プログラムでありデジタルであるため、AI のデジタル ID 識別は比較的簡単で自然です。ビッグデータに基づいて十分に訓練された AI（ロボット）を人間の代わりに完全に使用して、ブロックチェーンとやりとりすることができます。

この記事で紹介したように、AIについて語るとき、必然的にビッグデータについて語ることになります。なぜなら、実際の操作や計算プロセスのトレーニング、推論、ログ記録など、あらゆるAIアクティビティはビッグデータのサポートから切り離すことができないからです。したがって、AIとビッグデータは互いに補完し合い、切り離せないものとなります。

さらに、近い将来、AI ができることが増えるにつれて、AI が他の AI と直接やり取りする必要があるシナリオが必然的に発生するでしょう。では、AI と AI の間の情報相互作用が安全で、信頼性が高く、監査可能であることをどのように保証するのでしょうか。異なる企業間にデータ ゲートウェイを確立するのでしょうか。それとも、単にクライアントを介して転送するのでしょうか。本当の答えは、スマート コントラクト + 「クロスチェーン」テクノロジーだと思います。

ブロックチェーン自体の特性に基づいて、各 AI（ロボット）にアイデンティティを追加し、スマートコントラクトを使用して AI の動作を規制、制限、記録することができます。特定のサブチェーン（ビジネスチェーン）には、AI によって制御される複数の「人」が存在し、スマートコントラクトを通じてこのチェーン上で対話することができます。クロスチェーン技術のサポートにより、各ビジネスサブチェーン上の AI は互いに「通信」できます。つまり、AI は他の AI が何をしたかを認識し、必要な応答を返すことができます。これは間違いなく、想像力を働かせる大きな余地のある新しい分野となり、安全で効率的かつ監査可能なデジタルインタラクションを真に実現できる技術的ソリューションとなるでしょう。したがって、クロスチェーン技術は絶対に必要であり、その出現と発展は避けられません。

実は、AIだけではありません。デジタルID（公開鍵と秘密鍵のペア）で簡単に識別できる他のリソースは、ブロックチェーンやクロスチェーン技術と自然に組み合わせることができ、相互に「通信」する機能を獲得して、規模の経済を生み出すことができます。これはおそらくブロックチェーン業界の将来の発展の原動力となるでしょう。

結論

ビッグデータ、AI、ブロックチェーン、クロスチェーン技術は、いずれも自己完結型のシステムであり、詳細を議論する余地が多数あります。この記事では、それらの起源と現状についてごく簡単に紹介し、それらに関する私の個人的な考えもいくつか記録します。そこから何かインスピレーションを得ることができれば、私は満足です。

私の意見では、クロスチェーン技術は、ブロックチェーンの拡張問題を真に解決するための基本的な方法であり、ブロックチェーンを普遍的なインターネットインフラストラクチャにするための必要条件でもあるため、AIと同様に大きな可能性を秘めています。ブロックチェーンの未来には、私たちが発見するのを待っている多くの可能性があると信じています。一緒に働きましょう！