5 главных преимуществ объединения искусственного интеллекта и блокчейна
От расширенной функциональности и снижения затрат до ускорения предоставления услуг — сочетание блокчейна и искусственного интеллекта по отдельности дает огромные преимущества. Сочетание этих двух технологий приводит к созданию функциональной системы, которая позволяет пользователям добиться высокой производительности.
Интеграция этих технологий приводит к появлению интеллектуальных устройств расширения и человеко-машинного интерфейса, облегчающих прямую связь с человеческим мозгом для сбора обширной информации. Благодаря операциям глубокого машинного обучения можно получить ценную информацию из повседневных транзакций, смарт-контрактов, Интернета вещей и погодных условий, хранящихся в блокчейне.
1. Операционная эффективность и удобные цены.
Блокчейн обеспечивает прозрачную и общедоступную систему хранения информации посредством процесса оплаты. Сохраняемая информация варьируется от статического контента, такого как новости и литература, до программных кодов. Доступ к этим программам можно свободно получить как часть неизменяемых данных. Однако важно учитывать аспект стоимости, поскольку каждая транзакция, публикующая данные в блокчейне, взимает комиссию. Следовательно, непрерывно публиковать программы нецелесообразно и экономически нецелесообразно, если нет потока доходов.
Такие платформы, как Agora, позволяют просматривать онлайн-приложения, создавая независимые рынки, позволяющие осуществлять прямые платежи, устраняя необходимость в посредниках. Это развитие может иметь значительные преимущества в различных областях, таких как финансы, искусство, музыка и погода, где затраты могут быть значительно снижены.
Интеллектуальный анализ данных известен своим высоким энергопотреблением. Однако Google добилась успехов в обеспечении энергоэффективности, снизив требования на 40%. Эта оптимизация достигается за счет обучения DeepMindAI с использованием исторических данных от нескольких датчиков в центре обработки данных. Подобные принципы можно применять во время операций по майнингу, чтобы минимизировать затраты на оборудование.
2. Повышение доверия
Блокчейн, как передовая технология хранения данных, предлагает множество преимуществ по сравнению с внутренними базами данных и Интернетом.
Одной из основных проблем в области науки о данных сегодня является получение надежных и специализированных наборов данных для обучения нейронных сетей. Несмотря на то, что в Интернете размещено огромное количество данных, качество и точность этих данных остаются под вопросом. Отсутствие контроля приводит к распространению ложной информации, превосходящей подробную и проверенную информацию, о чем свидетельствует распространенность «фейковых новостей» в последние годы.
Технологические гиганты Google и Facebook, используют различные вычислительные методы для борьбы с вводящей в заблуждение информацией, но, несмотря на теоретический анализ, предполагающий существование существенной базы знаний, которая может отличить подлинный контент от шума, дезинформация по-прежнему доминирует в Интернете.
Внутренние базы данных и Интернет также подвержены состязательным атакам. Например, система автопилота Tesla уязвима для атак, которые могут манипулировать ее рулевым управлением или нарушать ее функциональность, например, автоматические дворники. Вводя в систему ложную информацию, например, незначительные изменения в дорожной разметке, можно ввести транспортное средство в заблуждение при перестроении, что создает значительный риск аварий и гибели людей.
Интеграция блокчейна с ИИ может помочь смягчить эти проблемы, обеспечив целостность, тройную запись, безопасность и проверку происхождения.
Передовые криптографические методы, такие как хэши и цифровые подписи, обеспечивают надежность данных в рамках ограничений и контекста технологии. Это позволяет нам с уверенностью утверждать, что конкретный набор данных существовал в определенное время и остается неизменным.
Криптография вместе со специализированным программным обеспечением обеспечивает надежную информационную безопасность. Временная метка включает в себя создание хеша данных и включение его в цепочку хешей, которая сохраняется в течение неопределенного периода времени. Поскольку криптографические хеши практически невозможно подделать, не учитывая их происхождение, это обеспечивает безопасную временную метку.
Цифровая подпись еще больше усиливает подлинность хеша, связывая его с личностью человека, ответственного за временную метку. Закрытые ключи используются для создания цифровых подписей и впоследствии проверяются открытыми ключами, которые служат идентификаторами частных ключей.
Использование механизмов открытого ключа гарантирует, что только законный псевдонимный объект может выполнять новые транзакции. Финансовому сектору, на который сильно влияют проблемы доверия, требуется надежная система безопасности для дальнейшего развития. Цифровая подпись полезна не только для финансовых транзакций, но и для других приложений. Интернет опирается на протоколы с низким уровнем безопасности, а критически важные приложения, такие как автономные транспортные средства и онлайн-банкинг, с трудом обеспечивают адекватную безопасность потребителям. Благодаря использованию цифровой подписи и временных меток данных можно значительно уменьшить количество уязвимостей, что приведет к повышению безопасности.
Тройная запись, обеспечивающая целостность, позволяет создавать надежные записи, среди которых квитанции, счета-фактуры и платежи, которые могут быть доступны всем участвующим сторонам и которым можно доверять. Это позволяет программным системам работать на основе достоверных данных из нескольких источников. Независимость от малоценной информации предотвращает непредсказуемые результаты и расходящиеся наборы данных, обеспечивая большую согласованность и надежность.
3. Квантовое компьютерное моделирование и решение физических задач
Глубокие нейронные сети можно обучить делать точные прогнозы для конкретных наборов данных. Они широко используются для таких задач, как распознавание речи и прогнозирование видео. Один из подходов — обучать нейронные сети в автономном режиме и хранить их в блокчейне с использованием системы оплаты по факту использования. Это позволяет пользователям отправлять данные и увеличивать емкость хранилища объекта, обеспечивая комплексное хранение данных для будущего использования.
Понимание функционирования нейронных сетей и извлечение значимых результатов может оказаться непростой задачей. Различные исследования направлены на то, чтобы разгадать внутреннюю работу сверточных нейронных сетей (CNN). Однако анализ решений и моделирование физических концепций могут предложить лучший подход к решению этой проблемы.
Региональные CNN можно обучить решать проблемы, используя доступные данные, имитируя функциональность человеческого мозга. Рекурсивное обучение этих сетей дает очень точные прогнозы. Нейронные сети, такие как Sci-Net, используют этот подход, передавая наблюдения в кодировщик, который сжимает данные в скрытое представление. Закодированная информация затем декодируется для получения решения путем сопоставления его с реальными параметрами и представлениями.
Интеграция нейронных сетей с технологией блокчейна может значительно расширить их вычислительные возможности. Используя механизм генератора псевдослучайных чисел (PRNG), созданный на основе процедур Proof of Work (PoW), можно значительно повысить производительность нейронных сетей.
Сочетание технологий блокчейна и искусственного интеллекта может обеспечить решения сложных проблем, таких как анализ хаотических систем и детерминированные вычисления. Эта интеграция открывает возможности для расширения вычислительных возможностей и решения сложных вычислительных задач.
4. Развитие мегаэкономики и умных городов
Агенты искусственного интеллекта (AИИ) превосходят предварительно обученные платформы, постоянно добавляя новые данные для улучшения нейронной сети в новые эпохи. Цель состоит в том, чтобы достичь уровня пригодности, при котором дальнейшие изменения минимальны или вообще не требуются для представляемой в будущем информации.
В последние годы в репозиториях формата GitHub наблюдается значительный рост объема хранения авторского кода на различных языках программирования. Разработка сложных алгоритмов может оказаться дорогостоящим и трудоемким занятием, требующим от программистов сильных технических навыков, приобретенных за годы обучения. Сложные задачи часто требуют месяцев совместной работы перед завершением.
Блокчейны играют решающую роль в обеспечении хранения кода, а АИИ, закодированные в блокчейнах, предлагают преимущества оптимизации программирования во многих отношениях. К ним относятся преобразования межъязыкового кода, поиск алгоритмов с соответствующими шаблонами, создание новых алгоритмов, проверка требований и предоставление документации. Используя обширные методы обучения и интеллектуальный анализ данных, AИИ обеспечивают надежность и повышенную безопасность.
AИИ имеют разные уровни сложности, но все они функционируют как исполнительные механизмы, отслеживая и оценивая параметры, используя несколько входных источников для достижения желаемых целей. В рамках этой интеграции стоит рассмотреть четыре архитектуры АИИ: агенты на основе логики, реактивные агенты, агенты убеждения-желания-намерения и многоуровневые архитектуры. Ключевые категории включают агентов, основанных на полезности, агентов, основанных на целях, агентов-рефлекторов, основанных на моделях, агентов обучения и простых агентов-рефлекторов.
Все АИИ учатся на вновь представленных данных либо в соответствии с разрешительными лицензиями, такими как MIT и Opensource, либо для получения дохода. Кроме того, AIA могут компенсировать датчикам данные или другие AIA за оказанные услуги.
Неизменяемое хранилище в сочетании с подачей данных в реальном времени обеспечивает основу для различных приложений, таких как децентрализованная логистика, управление цепочками поставок в сельском хозяйстве и обрабатывающей промышленности, а также крупномасштабные городские операции.
Умные города могут использовать электронные датчики Интернета вещей для эффективного управления ресурсами и активами. Включив блокчейн в качестве неизменяемого реестра, «умные города» могут облегчить глубокое обучение, обеспечить целостность данных и сохранить исторические записи. Примером может служить Zweispace в Японии, которая использует блокчейн для хранения информации датчиков землетрясений по всей стране.
Используя правильный AИИ и сверточные нейронные сети (CNN) с доступными данными, можно достичь продуктивных результатов, ведущих к улучшению экономики и развитию умных городов. AИИ также могут способствовать анализу финансового рынка, визуализации звездных тел в высоком разрешении для прогнозирования столкновений, аудиту, сетевой безопасности от хакеров и многому другому.
5. Простой поиск информации
Объединив эти технологии, мы сможем хранить программы и коды в блокчейнах вместе с обученными нейронными сетями. Используя обученный механизм сверточной нейронной сети (CNN), мы можем выполнять новые транзакции для проверки отправляемых нами данных. Сложные алгоритмы, такие как Sci-kit, обеспечивают расширенную классификацию информации, улучшая общую функциональность.
В этом контексте слова можно представить как векторы внедрения. Словам со схожим значением присваиваются векторы, указывающие в одном направлении, в то время как тесно связанные понятия представлены векторами, расположенными близко друг к другу, а слова со значительными различиями имеют векторы, которые находятся далеко друг от друга. Например, если мы возьмем слова «девочка», «мальчик» и «тарелка», то векторы первых двух будут иметь одинаковое направление, а вектор слова «тарелка» — противоположное.
Если предположить, что переносчики «Короны» и «Эболы» находятся близко друг к другу, алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети, обученные на этой теме, могут выявить сходство между документами, охватывающими эти два заболевания. В результате это упрощает использование соответствующих репозиториев кода для программистов.
Заключение
Интеграция искусственного интеллекта и блокчейна позволяет нам обеспечить целостность наборов данных. Делая информацию неуязвимой, она повышает безопасность и позволяет быстро обнаружить любые нарушения. Кроме того, он обеспечивает прозрачность, которая позволяет нам лучше понять функциональность ИИ и способствует ускорению операций при одновременном снижении затрат.
Комментарии
Комментарии для сайта Cackle
Интересно? Поделись с друзьями!