پیوند بلاکچین و هوش مصنوعی چیست؟

تعدادی از صنایع می توانند با پیوند پویا و هم افزایی بین بلاک چین و هوش مصنوعی (AI) متحول شوند . فناوری بلاک چین به دلیل ماهیت غیرمتمرکز و شفاف می تواند برخی از مسائل مربوط به هوش مصنوعی مانند حریم خصوصی داده ها، امنیت و اعتماد را کاهش دهد.

یکی از مزایای کلیدی بلاک چین برای هوش مصنوعی در حوزه اشتراک داده و حفظ حریم خصوصی است. مجموعه داده‌های عظیم برای سیستم‌های هوش مصنوعی ضروری هستند، با این حال اشتراک‌گذاری داده‌ها گاهی اوقات به دلیل نگرانی‌های حفظ حریم خصوصی محدود می‌شود. بدون تکیه بر یک مرجع متمرکز، معماری غیرمتمرکز فناوری بلاک چین، همکاری و به اشتراک گذاری امن داده ها را بین طرف های متعدد امکان پذیر می کند. اعتماد را ترویج می کند و به اشتراک گذاری داده ها را تشویق می کند و در عین حال به افراد اجازه می دهد تا کنترل روی داده های خود را حفظ کنند و الگوریتم های هوش مصنوعی را فقط دسترسی مورد نیاز خود را ارائه می دهد.

علاوه بر این، تغییرناپذیری و مقاومت در برابر دستکاری بلاک چین، قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد. شفافیت بلاک چین می‌تواند یک مسیر حسابرسی قابل تأیید را ارائه دهد و اطمینان دهد که داده‌های مورد استفاده برای آموزش هوش مصنوعی واقعی و بدون تغییر هستند. این می تواند به ویژه در صنایعی که کیفیت و قابلیت اطمینان داده ها بسیار مهم است، مانند مراقبت های بهداشتی یا مالی مفید باشد.

بلاک چین همچنین می‌تواند استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی را به صورت غیرمتمرکز، با استفاده از قدرت شبکه‌های توزیع‌شده ، ممکن کند . به عنوان مثال، کاربران می توانند عملکرد و دقت مدل های هوش مصنوعی را با مشاهده تاریخچه تراکنش ها و بازخورد سایر کاربران بررسی کنند که شفافیت و تغییر ناپذیری را ارائه می دهد. در نتیجه، مقیاس‌پذیری، نقاط شکست منفرد، و اثربخشی و استحکام کلی سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است همگی بهبود یابند.

بسیار مهم است که به یاد داشته باشید که موانع و محدودیت هایی در رابطه بین بلاک چین و هوش مصنوعی وجود دارد. به دلیل نرخ تراکنش های کندتر و مصرف انرژی بیشتر در مقایسه با سیستم های متمرکز مرسوم، فناوری بلاک چین در حال حاضر مقیاس پذیر نیست. علاوه بر این، به دلیل ماهیت محاسباتی این الگوریتم‌ها، استقرار الگوریتم‌های هوش مصنوعی در شبکه‌های بلاک چین می‌تواند دشوار باشد.

با این وجود، تحقیق و توسعه مداوم در بلاک چین و هوش مصنوعی به دنبال راه حل هایی برای این مسائل و به حداکثر رساندن مزایای تعامل آنها است. می‌توان ظهور راه‌حل‌های خلاقانه‌ای را پیش‌بینی کرد که از بلاک‌چین و هوش مصنوعی برای تحریک تغییرات دگرگونی در طیف وسیعی از صنایع با ادامه پیشرفت فناوری استفاده می‌کنند.

هم افزایی بین بلاک چین و هوش مصنوعی

فناوری بلاک چین می‌تواند یکپارچگی داده‌ها را بهبود بخشد، امکان همکاری و به اشتراک‌گذاری امن داده‌ها را فراهم کند، توکن‌سازی و مشوق‌ها را آسان‌تر کند، و از حکمرانی غیرمتمرکز AI پشتیبانی کند، همه این‌ها می‌توانند سیستم‌های هوش مصنوعی را قابل اعتمادتر و بازتر کنند.

یکپارچگی داده های پیشرفته

تغییرناپذیری و شفافیتی که فناوری بلاک چین به دلیل ماهیت خود دارد می تواند یکپارچگی داده های مورد استفاده در سیستم های هوش مصنوعی را بهبود بخشد. فناوری بلاک چین، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به داده‌های ضد دستکاری و قابل تأیید دسترسی داشته باشند و از دقت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌ها و بینش‌ها اطمینان حاصل کنند. 

بلاک چین را می توان به عنوان مثال در مدیریت زنجیره تامین برای ردیابی و مستندسازی حرکت اقلام استفاده کرد. سپس داده‌ها را می‌توان توسط سیستم‌های هوش مصنوعی برای یافتن الگوها، تشخیص ناهنجاری‌ها و بهبود روش‌های لجستیک تجزیه و تحلیل کرد.

به اشتراک گذاری و همکاری امن داده ها

سیستم‌های هوش مصنوعی نیاز به دسترسی به مجموعه‌های داده‌های متنوع و عظیم دارند و بلاک چین می‌تواند یک پلتفرم امن و غیرمتمرکز برای اشتراک‌گذاری داده‌ها ارائه دهد. بلاک چین امکان به اشتراک گذاری داده ها را بین طرف های متعدد بدون تکیه بر یک طرف واحد، حفظ حریم خصوصی و کنترل داده های حساس فراهم می کند. 

به عنوان مثال، در صنعت مراقبت های بهداشتی، سوابق بیمار که در یک بلاک چین نگهداری می شود را می توان به طور ایمن با مدل های هوش مصنوعی برای تحقیق یا تشخیص به اشتراک گذاشت و در عین حال از حریم خصوصی اطلاعات حساس محافظت کرد.

توکن سازی و مشوق ها

فناوری بلاک چین می‌تواند ایجاد توکن‌ها یا سکه‌هایی را که انگیزه‌دهی و کسب درآمد از محیط‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کنند ، ممکن کند . این توکن‌ها را می‌توان به عنوان غرامت به افرادی که منابع محاسباتی، مدل‌های قطار یا داده‌ها را ارائه می‌کنند، ارائه کرد. چنین جوایزی می تواند کار تیمی را ارتقا دهد و مشارکت در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را تشویق کند. 

یک مثال قابل توجه SingularityNET است، پلتفرمی که زنجیره بلوکی و هوش مصنوعی را برای ایجاد یک بازار غیرمتمرکز ادغام می‌کند که در آن عوامل هوش مصنوعی می‌توانند خدمات ارائه دهند و با توکن‌هایی برای تلاش‌های خود جبران شوند.

حکمرانی غیرمتمرکز هوش مصنوعی

فناوری بلاک چین می تواند به فرآیندهای غیرمتمرکز حکمرانی و تصمیم گیری برای سیستم های هوش مصنوعی کمک کند. مشارکت ذینفعان در تصمیم‌گیری را می‌توان از طریق استفاده از قراردادهای هوشمند و سازمان‌های مستقل غیرمتمرکز (DAO) تضمین کرد و از عدالت و شفافیت اطمینان حاصل کرد.

این می تواند به ویژه در زمینه هایی مانند اجرای سیاست یا انتخاب مدل های هوش مصنوعی مفید باشد. به عنوان مثال، بلاک چین توسط پروتکل اقیانوس برای ایجاد بازارهای داده غیرمتمرکز و چارچوب‌های حاکمیتی استفاده می‌شود و شرکت‌کنندگان را قادر می‌سازد در مورد دسترسی و اشتراک‌گذاری داده‌ها به صورت گروهی تصمیم بگیرند.

چگونه بلاک چین و هوش مصنوعی در صنایع مختلف ترکیب می‌شوند؟

با به ارمغان آوردن سطوح جدیدی از شفافیت، امنیت و کارایی، ازدواج بلاک چین و هوش مصنوعی، بسیاری از صنایع مختلف را متحول می کند. 

فناوری بلاک چین تغییرناپذیری و شفافیت داده ها را در مدیریت زنجیره تامین تضمین می کند و الگوریتم های هوش مصنوعی ممکن است این داده ها را برای بهبود لجستیک و تشخیص ناهنجاری ها تجزیه و تحلیل کنند. به عنوان مثال، برای اطمینان از ایمنی و اصالت مواد غذایی، Walmart و IBM با یکدیگر همکاری کرده اند تا آنها را با استفاده از بلاک چین و هوش مصنوعی ردیابی کنند.

بلاک چین در مراقبت های بهداشتی حفاظت از اطلاعات خصوصی بیمار و به اشتراک گذاری ایمن سوابق پزشکی را ارائه می دهد. این داده‌ها می‌تواند توسط هوش مصنوعی برای توسعه رژیم‌های درمانی شخصی‌شده و افزایش تشخیص استفاده شود. یکی از نمونه‌های پلتفرم مبتنی بر بلاک چین، Medicalchain است که تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را قادر می‌سازد و در عین حال به کاربران امکان دسترسی و کنترل داده‌های پزشکی خود را می‌دهد.

بلاک چین و هوش مصنوعی برای بهبود تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک و شناسایی مشتری در صنعت خدمات مالی با یکدیگر همکاری می کنند. ترکیب الگوریتم‌های هوش مصنوعی با شفافیت و تغییرناپذیری بلاک چین، دقت شناسایی فعالیت‌های مشکوک را افزایش می‌دهد. بلاک چین و هوش مصنوعی توسط ابتکاراتی مانند Quantstamp برای افزایش امنیت قراردادهای هوشمند در بخش مالی استفاده می شود.

بلاک چین را می توان توسط وسایل نقلیه مستقل استفاده کرد تا امکان اشتراک گذاری غیرمتمرکز و ایمن داده در بین وسایل نقلیه را فراهم کند و تصمیم گیری گروهی را تسهیل کند. برای بهبود مدیریت ترافیک، ایمنی و ناوبری، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند داده های مشترک را تجزیه و تحلیل کنند. پروژه MOBI در آرزوی ساخت یک اکوسیستم تحرک خودکار خودرو بر اساس فناوری بلاک چین است.

چالش‌ها و محدودیت‌های بالقوه ترکیب بلاک چین و هوش مصنوعی

ترکیب بلاک چین و هوش مصنوعی چالش‌هایی را در مورد مقیاس‌پذیری، استفاده از انرژی، قابلیت همکاری، حریم خصوصی داده‌ها و پیچیدگی پیاده‌سازی ایجاد می‌کند. 

مقیاس پذیری یک مسئله مهم است زیرا شبکه های بلاک چین می توانند برای مقابله با کلان داده ها و نیازهای محاسباتی سیستم های هوش مصنوعی در زمان واقعی مشکل پیدا کنند. مسائل زیست محیطی نیز توسط هر دو سیستم که از نظر محاسباتی فشرده هستند مطرح می شوند. برای دستیابی به یکپارچگی روان بین شبکه‌های مختلف بلاک چین و مدل‌های هوش مصنوعی، چالش‌های مربوط به قابلیت همکاری و استانداردسازی باید حل شود.

امنیت داده ها و حریم خصوصی نیز ملاحظات ضروری هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است اطلاعات حساسی را که نیاز به محافظت دارند پردازش کنند، در حالی که بلاک چین یک ساختار داده ایمن و تغییرناپذیر ارائه می‌کند. ایجاد مصالحه بین حریم خصوصی داده ها و مزایای تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی، به ویژه در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی که در آن قوانین سختگیرانه حفظ حریم خصوصی اعمال می شود، می تواند دشوار باشد.

پذیرش ممکن است به دلیل پیچیدگی اجرایی و اداری، به ویژه برای سازمان های کوچکتر، با مشکل مواجه شود. با وجود این موانع، همچنان تلاش ها برای دور زدن آنها ادامه دارد. برای درک کامل پتانسیل ادغام بلاک چین با هوش مصنوعی در مشاغل مختلف، رسیدگی به این چالش ها ضروری است.

روندها و احتمالات در حال ظهور برای آینده پیوند زنجیره بلوکی و هوش مصنوعی

پتانسیل آینده برای رابطه بین بلاک چین و هوش مصنوعی بسیار زیاد است. ممکن است پیشرفت‌های بیشتری در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی حفظ حریم خصوصی، گسترش بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی و افزایش مسئولیت‌پذیری و شفافیت در سیستم‌های هوش مصنوعی با توسعه فناوری پیش‌بینی شود.

ادغام فناوری بلاک چین و یادگیری فدرال یکی از این روند است. با این راه‌اندازی، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های غیرمتمرکز بدون به خطر انداختن حریم خصوصی امکان‌پذیر است. سازمان‌ها می‌توانند با هم کار کنند و مدل‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشند و در عین حال کنترل اطلاعات حساس را با حفظ محلی و ایمن نگه داشتن داده‌ها حفظ کنند.

ظهور بازارهای غیرمتمرکز هوش مصنوعی یکی دیگر از پیشرفت‌های دلگرم کننده است. توسعه بازارهای باز و شفاف که در آن توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌ها، الگوریتم‌ها و داده‌های هوش مصنوعی خود را به اشتراک بگذارند و درآمد کسب کنند، توسط پلتفرم‌های مبتنی بر بلاک چین امکان‌پذیر شده است. پیشرفت تحقیق و توسعه هوش مصنوعی در نهایت توسط این استراتژی غیرمتمرکز تسهیل می‌شود، که همچنین همکاری را ترویج می‌کند، خلاقیت را تشویق می‌کند و پرداخت منصفانه را برای مشارکت‌کنندگان تضمین می‌کند.

علاوه بر این، هنگامی که بلاک چین و هوش مصنوعی ترکیب می شوند، فرصت هایی برای بهبود توضیح و قابلیت حسابرسی وجود دارد. فرآیند تصمیم گیری با مستندسازی اقدامات مربوط به آموزش مدل هوش مصنوعی و استنتاج در بلاک چین قابل مشاهده و ردیابی می شود. این می تواند به بهبود درک نتایج ناشی از هوش مصنوعی کمک کند، انطباق با قوانین را فعال کند و اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی را افزایش دهد.