BTC 102295$
ETH 3235.66$
Tether (USDT) 1$
Toncoin (TON) 4.98$
telegram vk
telegram vk Х
Russian English

Основы децентрализованного ИИ

Дата публикации: 21.01.2025
91
Поделись с друзьями!
1

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) быстро превратился из новой темы в крупный инновационный двигатель в различных секторах. Он широко распространен среди беспилотных автомобилей и голосовых помощников, повышая их возможности и понимание многих рабочих мест. По мере развития ИИ появляется новая технология, известная как децентрализованный ИИ. Эта технология контрастирует с традиционным централизованным ИИ, который полагается на одну сущность для управления данными и обработки задач.

Вместо этого децентрализованный ИИ распределяет эти обязанности среди сети связанных узлов, улучшая конфиденциальность, безопасность и возможность управления большими объемами данных.

Здесь мы рассмотрим, как работает децентрализованный ИИ, выделив его основные концепции и преимущества по сравнению с традиционными моделями ИИ.

2

Что такое децентрализованный ИИ?

Децентрализованный ИИ — это парадигма, в которой фреймворки искусственного интеллекта разрабатываются, управляются и внедряются в распределенной сети, а не контролируются одной сущностью или инфраструктурой. Этот метод обеспечивает большую автономность, безопасность и масштабируемость за счет распределения данных, обработки и моделей ИИ среди нескольких сетевых узлов (компьютерных единиц).

Децентрализованный ИИ расширяет возможности сотрудничества и обмена активами между различными группами, избегая сосредоточения власти только в одной организации или структуре. В отличие от централизованного ИИ, который помещает весь контроль и активы в одно место, децентрализованный ИИ делает сеть более адаптивной и лучше справляется со сбоями и кибератаками. Такая настройка делает структуру более открытой и менее зависимой от центрального контроля.

3

Отличия от централизованного ИИ

Основное различие между децентрализованным и централизованным ИИ заключается в структуре и обработке моделей ИИ, данных и вычислительных ресурсов. В централизованном ИИ данные хранятся и обрабатываются на централизованных серверах, при этом одно учреждение или организация управляет всем жизненным циклом ИИ, от сбора данных до развертывания модели. Эта централизованная модель может влиять на неэффективность, повышенную уязвимость к кибератакам и проблемы, связанные с безопасностью данных. Масштабируемость также становится ограничивающим элементом, когда потребность в вычислительной мощности возрастает.

С другой стороны, децентрализованный ИИ распределяет данные и обязанности по обработке между различными узлами, обычно используя технологию блокчейна или распределенного реестра. Эта децентрализованная стратегия снижает опасность отдельных точек отказа, повышает конфиденциальность данных (поскольку конфиденциальные данные могут оставаться локальными) и расширяет возможности масштабируемых фреймворков ИИ за счет использования ресурсов по всей сети. Децентрализованный ИИ поддерживает инновации и сотрудничество, демократизируя доступ к ИИ, позволяя различным компаниям или отдельным лицам обучать и улучшать модели ИИ, не завися от центрального органа.

Основные компоненты

  • Распределенные данные: в децентрализованном ИИ данные не хранятся на центральном сервере, а распределяются по нескольким узлам. Каждый узел может хранить часть данных или работать со своим локальным набором данных, гарантируя, что ни одна сущность не имеет полного доступа ко всей информации. Такой подход повышает безопасность и конфиденциальность данных, поскольку пользователи могут сохранять контроль над своими данными, а конфиденциальную информацию никогда не нужно объединять в одну централизованную базу данных.
  • Децентрализованные сети: децентрализованная сеть состоит из связанных узлов, которые взаимодействуют друг с другом для обработки данных и торговли ресурсами, а также сотрудничают в обучении моделей ИИ. Эти сети используют такие технологии, как блокчейн, для обеспечения безопасной, прозрачной и эффективной передачи и обработки данных. В децентрализованных системах ни один человек не контролирует всю сеть, что способствует доверию и снижает угрозу цензуры или злонамеренных манипуляций.
  • Коллаборативные модели ИИ: децентрализованный ИИ часто обучает модели машинного обучения вместе, при этом каждый узел вносит свой вклад в общую модель, не делясь необработанными данными. Это может быть выполнено с помощью федеративного обучения, где узлы обучают исходные модели с помощью своих данных и обмениваются обновлениями модели (а не необработанными данными) с центральным сервером или другими узлами для изменения глобальной модели. Этот совместный подход гарантирует, что модели ИИ извлекают выгоду из различных источников данных, учитывая конфиденциальность пользователей и избегая изолированности данных.
4

Как работает децентрализованный ИИ

Главное различие между централизованным и децентрализованным ИИ заключается в том, как структурированы и управляются модели ИИ, данные и вычислительные активы. Централизованный ИИ подразумевает, что одна организация управляет всем жизненным циклом ИИ, от сбора данных до развертывания модели, и что все данные регулярно обрабатываются и хранятся на централизованных серверах. Такая концентрация управления может привести к неэффективности, большей уязвимости к кибератакам и угрозам безопасности данных. Кроме того, масштабируемость становится ограничением, когда потребность в вычислительной мощности возрастает.

Напротив, децентрализованный ИИ распределяет данные и обрабатывает обязанности по различным узлам, часто используя технологии блокчейна или распределенного реестра. Используя активы из более крупной сети, этот децентрализованный подход снижает риски, связанные с отдельными точками отказа, улучшает конфиденциальность данных (базовая информация может оставаться поблизости) и способствует созданию более масштабируемых систем ИИ. Предоставляя более полный доступ к ИИ, децентрализованный ИИ способствует инновациям и сотрудничеству, позволяя нескольким организациям или отдельным лицам участвовать в обучении и совершенствовании моделей ИИ без опоры на центральный орган.

Преимущества децентрализованного ИИ

Улучшенная конфиденциальность и безопасность данных

Децентрализованный ИИ повышает безопасность данных и конфиденциальность, устраняя централизованное хранение конфиденциальных данных. В централизованной структуре большие объемы пользовательских данных накапливаются и хранятся в одном месте, что делает их уязвимыми для хакеров и нелегального доступа. С децентрализованным ИИ данные хранятся локально на каждом участвующем узле, что означает, что конфиденциальная информация не должна перемещаться по сети или храниться в одном месте.

Это локальное хранилище снижает риск утечки данных и гарантирует, что отдельные лица или организации сохранят контроль над своими данными. Система DcentAI иллюстрирует это преимущество, предоставляя децентрализованную сеть, которая гарантирует пользователям возможность безопасно хранить и обрабатывать свои данные без риска раскрытия их центральным органам власти, используя зашифрованные соединения и надежные протоколы сетевой безопасности для защиты конфиденциальности.

Повышенная устойчивость

Децентрализованный искусственный интеллект повышает устойчивость фреймворка, уменьшая зависимость от единой точки отказа. Сбой центрального сервера или базы данных в традиционных централизованных архитектурах может привести к полному отключению фреймворка, что приведет к сбоям в обслуживании или потере данных. Напротив, в децентрализованной сети обязанности распределены между несколькими узлами, что позволяет фреймворку продолжать работу даже в случае отказа одного узла, что обеспечивает непрерывное обслуживание.

Кроме того, децентрализованная структура затрудняет попытки злоумышленников парализовать всю сеть. DcentA I обеспечивает повышенную устойчивость за счет развертывания своей сети ИИ в нескольких странах, предлагая 99,9% времени безотказной работы и гарантируя, что распределенная система останется надежной даже в случае сбоев узлов или региональных проблем, обеспечивая бесперебойный доступ и непрерывную работу для своих пользователей.

Масштабируемость

Децентрализованный ИИ обеспечивает лучшую чем у централизованные систем масштабируемость, расширяя операции по многочисленным узлам, местоположениям и участникам. В то время как емкость их централизованной инфраструктуры ограничивает централизованные системы, децентрализованные модели могут динамически расти по мере добавления новых узлов в сеть. Это позволяет системам ИИ масштабироваться более эффективно и справляться с растущими объемами данных и вычислительными требованиями, не ограничиваясь мощностями централизованных серверов.

DcentAI предлагает масштабируемое решение, позволяя компаниям, работающим в сфере ИИ, подключаться к децентрализованной вычислительной мощности и сети хранения данных, используя ресурсы более 40 партнеров в сфере ИИ из более чем 20 стран. Подобный глобальный охват позволяет компаниям беспрепятственно масштабировать свои операции в сфере ИИ, обеспечивая постоянную производительность по мере роста спроса.

Демократизация ИИ

Одним из существенных преимуществ децентрализованного ИИ является демократизация возможностей искусственного интеллекта. Распределяя ресурсы ИИ среди различных участников, децентрализованные фреймворки снижают барьеры для входа для отдельных лиц, малых предприятий и организаций, у которых может не быть финансовых или технических средств для использования централизованных фреймворков ИИ. Такой подход поощряет инновации, предоставляя большему количеству людей возможность участвовать и вносить свой вклад в разработку ИИ.

Система DcentAI играет важную роль в создании открытой и доступной децентрализованной сети, где пользователи — от развивающихся стартапов до устоявшихся корпораций — могут сотрудничать, использовать сервисы на основе ИИ и развивать сложные модели ИИ. 

5

Влияние децентрализованного ИИ на отрасли

Здравоохранение

Децентрализованный искусственный интеллект улучшает здравоохранение, облегчая безопасный обмен данными, настраивая лечение и повышая индивидуальную точность. Информация о пациентах может храниться и обрабатываться локально, обеспечивая конфиденциальность и способствуя безопасному сотрудничеству между специалистами здравоохранения. ИИ может оценивать децентрализованные наборы данных для более точной диагностики и персонализированных стратегий лечения. DcentAI поддерживает здравоохранение, предлагая безопасную, децентрализованную платформу для сотрудничества и исследований, помогая улучшить уход за пациентами, сохраняя при этом конфиденциальность данных.

Финансы

Децентрализованный ИИ улучшает обнаружение мошенничества, безопасность транзакций и понимание потребителей в банковской сфере. Отслеживая транзакции через децентрализованную сеть, модели ИИ могут быстро и безопасно выявлять мошенничество. Он также предоставляет более подробные данные о поведении клиентов, что улучшает настройку и позволяет финансовым учреждениям использовать аналитику на основе ИИ. Подобное  необходимо для выявления мошенничества и улучшения защиты данных, способствуя созданию безопасной финансовой среды.

Цепочка поставок

Децентрализованный ИИ производит революцию в управлении цепочками поставок за счет повышения эффективности, прозрачности и отслеживания в реальном времени. Оптимизируя маршрутизацию, предвидя перебои и совершенствуя операции по поставкам, искусственный интеллект (ИИ) снижает затраты и задержки. DcentAI предлагает децентрализованную сеть, которая позволяет компаниям безопасно изменять данные и улучшать сотрудничество в цепочке поставок, влияя на дальнейшую эффективность операций.

Образование

Децентрализованный ИИ обеспечивает совместные исследования и справедливый доступ к ресурсам ИИ в образовании. Он позволяет учреждениям обмениваться исследовательскими данными и сотрудничать в проектах, способствуя инновациям. Кроме того, децентрализованный ИИ демократизирует доступ к инструментам ИИ для небольших учреждений.

6

Проблемы децентрализованного ИИ

Сложность координации

Координация децентрализованных систем ИИ на нескольких узлах может быть сложной задачей, особенно по мере роста числа участников. Это может привести к трудностям в общении, обновлениях системы и управлении ресурсами. Например, система DcentAI смягчает подобный нюанс, предоставляя оптимизированную децентрализованную сеть, упрощая координацию между различными партнерами и обеспечивая эффективное управление ресурсами и коммуникацию.

Синхронизация данных

Децентрализованные системы ИИ сталкиваются с неэффективностью синхронизации данных, что приводит к задержкам в обновлении моделей и обработке в реальном времени. DcentAI решает эту проблему с помощью оптимизированной сети, обеспечивая высокоэффективную обработку данных и минимальные задержки, подкрепленные 99,9% времени безотказной работы для бесперебойной работы.

Нормативные и правовые препятствия

Обмен данными через границы в децентрализованном ИИ может вызвать правовые и нормативные проблемы, особенно в отношении законов о конфиденциальности,  среди которых GDPR или CCPA. DcentAI решает эту проблему, обеспечивая безопасный и прозрачный обмен данными через блокчейн, соответствие глобальным нормам, а также конфиденциальность и защиту данных через границы.

Децентрализованный ИИ значительно развивает методологии разработки, внедрения и управления искусственным интеллектом. Распределение данных, вычислительных ресурсов и моделей ИИ по всей сети повышает конфиденциальность, безопасность и масштабируемость, одновременно уменьшая зависимость от централизованных субъектов.

91
12
12
Поделись с друзьями!
Другие вопросы