区块链会怎样改变人工智能

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  作者:杨薇

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  区块链被视为有望颠覆各行各业的新兴技术之一,其去中心化系统与当今在用的集中化系统相对立。通过采用去中心化的数据库架构,特定操作的记录和身份验证取决于多方协议,而非单一权威。

  与其他集中化技术相比,区块链技术让操作变得更安全、更快速、更透明。

  目前区块链已经对金融领域产生了影响,比特币、以太坊和莱特币等加密货币不断有新闻传来。此外,该技术的应用业还延伸到了广告、医疗保健、商业物流、安全等其他领域。

  目前,研究人员正在进行更加深入的探索,试图将区块链融入更加复杂的技术领域,如大数据、物联网,还有格外引人瞩目的——人工智能。

  人工智能(AI)是涉及让机器更独立、更高效地工作的领域中多项先进技术的总称。从语音模式识别到自动驾驶汽车,AI的目标是让机器能够学习并应用从大数据流中收获的知识,从而使其变得更加智能化。

  基本上来说,区块链与保持准确的记录、身份验证和执行有关,而AI有助于制定决策、评估和理解特定模式和数据集、最终产生自主交互。AI和区块链有多项共性,这将确保它们在不久的将来实现无缝交互。

  以下列出了三项主要特征:

  I. AI和区块链需要数据共享

  去中心化数据库强调了特定网络上多个客户端之间共享数据的重要性。类似地,AI十分依赖大数据,并且更加依赖数据共享。有了更多可供分析的开放数据,机器做出的预测和评估就被认为更加正确,生成的算法也更加可靠。

  II. 安全性

  处理区块链网络上的高价值交易时,对安全性的需求非常高。这是通过现有协议实现的。对于人工智能,机器的自主性也需要高度的安全性,以减少发生灾难性事件的可能性。

  III. 需要信任

  对于任何先进技术来说,缺乏信任都是莫大的威胁,AI和区块链也不例外。机器与机器进行通信需要一个预期的信任等级;在区块链网络上执行特定交易也需要信任。

  用例——以AI为中心的区块链技术用于医疗保健。这样的解决方案为流程带来了透明度和灵活性。

  通过几个展现人工智能和区块链相似之处的例子,我们可以继续了解区块链技术会怎样改变人工智能。

  开放数据市场

  如前文所述,AI技术的进步取决于能否获得来自无数来源的数据。尽管谷歌、Facebook、亚马逊等公司可以访问对许多AI流程非常有用的大数据源,但这些数据是市面上无法访问的。

  区块链旨在通过引入点对点连接的概念来解决这个问题。由于它是一种开放的分布式注册表,该网络上的每个人都可以访问数据。现有的数据寡头垄断即将结束,数据开放、自由的时代正在走来。

  大规模数据管理机制

  即便数据已经可用,对它的管理也是又一个障碍。根据估算,目前可用的数据量约为1.3泽字节。人工智能的一个子领域称为“通用人工智能”,它可以建模为反馈控制系统,有助于自主主体更好地与物理环境进行交互。

  大量数据存储在去中心化系统中,这样与传统中央存储中心相比享有多种优势。发生危机和自然灾害时,数据并未存储于单个位置,因此可以保留下来。此举还可杜绝黑客攻击,从而使数据集不易受到破坏。

  更可靠的人工智能建模和预测

  计算机系统的一个基本原理是“GIGO”,即“垃圾进,垃圾出”。人工智能领域严重依赖于大数据流。某些个人或公司故意篡改提供的数据,以此改变结果。此外,垃圾数据也可能由传感器和其他数据源的意外故障引起。

  通过对已验证数据库进行段的创建,可以成功构建模型并仅在已验证的数据集上实现。这样可以检测数据供应链中的任何故障或异常情况。由于数据流分段可用,这样还有助于减轻故障排除和查找异常数据集的压力。最后,区块链技术与不可变同义,这意味着数据是可追溯和可审计的。

  对数据使用和模型的控制

  整合区块链技术与人工智能时,这是一个非常重要的方面。例如,登录Facebook和Twitter时,您会交出对上传至其平台的任何内容的权利。歌手进行唱片签约时也会发生同样的事情。相同的概念可以应用于AI数据和模型。

  为了建立模型而创建数据时,您可以指定导致限制或权限的许可证。然后,区块链技术可让这一过程变得相对容易。

  在区块链网络中,查看或使用这些数据的权限被视为一项资产。与加密货币在加密货币平台上进行转移的方式一样,这些访问网络信息的权限也可转移。

  用例:SingularityNET开发的AI市场,它是一种开源协议,也是一个协调AI服务去中心化市场智能合约的集合。该团队称,区块链技术凭借其交易和账本记录优势,为管理SingularityNET上的网络交易提供了理想的工具。该平台允许添加AI服务供网络使用,以及在交易所接收网络支付代币。但是首先必须设计基于区块链的框架,以允许AI主体在彼此之间以及与外部客户进行交互。以下是它的高级网络架构图。

  通过这种方式,您可以控制您所拥有的任何数据集中的数据使用方式。 对于需要私密性的行业来说,这项技术将会派上用场。

  现在,几乎所有行业都用得上这两项技术,这两个领域的协同作用将会带来更多益处。在未来大势所趋的去中心化系统中,机器将会更好地进行交互,对人类活动的理解也能更好地建模。

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