Узнайте, как работает искусственный интеллект в блокчейне: от интеграции ИИ и блокчейна до обучения моделированию блокчейна и децентрализованного вывода искусственного интеллекта. Объяснение будущего децентрализованного интеллекта.
Конвергенция искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейна создает новый технологический рубеж. В то время как криптовалюты решили проблему ненадежных транзакций, искусственный интеллект обеспечивает прогнозирование и адаптивное обучение. В совокупности они порождают искусственный интеллект в блокчейне — парадигму, в которой модели машинного обучения живут, обучаются и работают непосредственно в децентрализованных сетях.
В этой статье рассказывается о том, как сегодня происходит интеграция искусственного интеллекта и блокчейна, каковы возможности обучения моделям на блокчейне и почему децентрализованный вывод ИИ может изменить будущее систем, управляемых данными.
Что такое искусственный интеллект в сети?
Под искусственным интеллектом в блокчейне понимается развертывание моделей искусственного интеллекта непосредственно в блокчейн-средах. Вместо того чтобы полагаться на централизованные облачные сервисы, модели хранятся, обучаются или выполняются с помощью децентрализованной инфраструктуры.
Ключевые преимущества включают в себя:
- Прозрачность — каждый этап обучения и вывода можно проверить в блокчейне.
- Безопасность — неизменяемые бухгалтерские книги предотвращают вмешательство в выходные данные модели.
- Децентрализация — услуги искусственного интеллекта распределяются между узлами, а не контролируются одним субъектом.
Это делает сетевой искусственный интеллект очень актуальным в таких секторах, как финансы, здравоохранение, цепочки поставок и децентрализованное управление.
Интеграция блокчейна с искусственным интеллектом: современные подходы
Разработчики экспериментируют с интеграцией блокчейна с искусственным интеллектом несколькими способами:
- Смарт-контракты и API искусственного интеллекта — смарт-контракты обращаются к внешним службам искусственного интеллекта (например, с помощью оракулов), чтобы обогатить процесс принятия решений.
- Торговые площадки данных — Блокчейн обеспечивает прозрачный обмен данными, способствуя обучению моделей искусственного интеллекта, обучению моделям ИИ.
- Вычислительные сети — децентрализованные сети графических процессоров обеспечивают экономичное обучение и вывод для моделей искусственного интеллекта.
- Нативные токены искусственного интеллекта — стимулируйте участие в обучении, выводе выводов и управлении проектами в области искусственного интеллекта.
Такие проекты, как Fetch.ai, SingularityNET и Ocean Protocol, уже демонстрируют эти интеграции.
Модельное обучение блокчейну
Важнейшей инновацией является обучение моделям на блокчейне. Вместо загрузки моделей искусственного интеллекта на централизованные серверы обучение проводится в децентрализованных сетях, поддерживаемых распределенными вычислительными мощностями.
Преимущества:
- Стимулированное сотрудничество — участники могут предоставлять вычислительные ресурсы или наборы данных и получать вознаграждение.
- Проверяемость — этапы обучения и обновления регистрируются в цепочке, что обеспечивает прозрачность и подотчетность.
- Устойчивость — распределенное обучение снижает риск возникновения отдельных точек отказа.
В то время как обучение полностью сетевой модели все еще требует больших вычислительных затрат, гибридные подходы (часть вне цепочки, часть в блокчейне) получают все большее распространение.
Децентрализованный вывод ИИ
Если обучение — это этап «обучения», то умозаключение — это «применение». Децентрализованный искусственный интеллект позволяет запускать модели в инфраструктуре на основе блокчейна, обеспечивая следующее:
- Надежные результаты — результаты можно проверить в блокчейне.
- Справедливый доступ — любой пользователь может использовать модели искусственного интеллекта без привратников.
- Новые бизнес-модели — искусственный интеллект можно токенизировать, когда пользователи платят криптовалютой за прогнозы или аналитические данные.
Это особенно эффективно в DeFi, IoT и аналитике в реальном времени, где прозрачность и доступность имеют решающее значение.
Проблемы и ограничения
Несмотря на обещания, искусственный интеллект в блокчейне по-прежнему сталкивается с серьезными препятствиями:
- Масштабируемость — обучение больших моделей непосредственно на блокчейне остается ресурсоемким.
- Конфиденциальность. Защита конфиденциальных учебных данных и обеспечение их прозрачности — сложная задача.
- Стандартизация — протоколы для интеграции блокчейна с искусственным интеллектом все еще разрабатываются.
Такие решения, как доказательства с нулевым уровнем знаний, безопасные многосторонние вычисления и сети уровня 2, могут помочь решить эти проблемы.
Заключение
Развитие искусственного интеллекта в блокчейне знаменует собой новую эволюцию блокчейна и искусственного интеллекта. Обеспечивая интеграцию искусственного интеллекта с блокчейном, поддерживая обучение моделям на блокчейне и предоставляя возможность децентрализованного анализа ИИ, разработчики закладывают основу будущего, в котором интеллект сам по себе станет децентрализованным ресурсом.
Итог: будущее децентрализованного искусственного интеллекта будет прозрачным, проверяемым и ненадежным, а блокчейн — ключ к его раскрытию.
.png)
