Künstliche Intelligenz hat die menschliche Phantasie fasziniert, seit dieser Begriff in Science-Fiction-Büchern auftaucht. Die Informatik entwickelt sich rasant, und intelligente Computer sind heute keine Fiktion mehr, sondern Realität.
Die Blockchain-Technologie wurde erstmals 2008 von einem anonymen Erfinder von Bitcoin, Satoshi Nakamoto, beschrieben. Niemand weiß etwas über diese Person oder Gruppe von Personen, und Herr Nakamoto verließ das Projekt im Jahr 2010. Dennoch ist sein (oder ihr) Geistesprodukt immer noch lebendig und wird in innovativen Projekten auf der ganzen Welt eingesetzt.
Heutzutage befinden wir uns im Zeitalter der Entwicklung zweier fortschrittlicher Technologien – Blockchain und künstliche Intelligenz. Blockchain hat bereits unsere Vorstellung von den Möglichkeiten des Internets verändert und die Geschwindigkeit von Internettransaktionen drastisch erhöht, um sie transparenter zu machen. Die künstliche Intelligenz hat bereits neue Horizonte für verschiedene Geschäftsbereiche eröffnet, indem sie die Optimierung von Routinearbeiten ermöglicht und die Aufmerksamkeit der menschlichen Arbeitskräfte auf Aufgaben von größerer Bedeutung und Komplexität lenkt.
In diesem Artikel informieren wir Sie über die Möglichkeiten und Herausforderungen der Integration von Blockchain und KI-Technologien. Wir werden auch zeigen, wie diese Idee in einem realen Projekt umgesetzt wurde.
Die Perspektiven der Integration
Der Begriff der künstlichen Intelligenz wird weithin verwendet, um Computer zu bezeichnen, die in Projekten arbeiten können, in denen die Arbeit menschlicher Intelligenz erforderlich ist. Technologien wie künstliche neuronale Netze, maschinelles Lernen und Deep Learning machen dies möglich.
Blockchain ist ein neues System zur verschlüsselten und verteilten Speicherung digitaler Informationen. Es ermöglicht die Schaffung einer hochgradig gesicherten Datenbank, in der alle Informationen strukturiert gespeichert und öffentlich zugänglich gemacht werden können.
Lassen Sie uns sehen, wie wir von der gemeinsamen Nutzung von Blockchain und KI profitieren können.
Blockchain erklärt die Aktionen der KI besser als Menschen
Der Mensch kann künstliche neuronale Netze schaffen und den Computeralgorithmen beibringen, ihre Fähigkeiten mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens auf der Grundlage von Erfahrungen zu erweitern. Doch selbst die Entwickler von künstlicher Intelligenz sind nicht in der Lage, deren Handlungen vorherzusagen oder ihre Denkweise zu erklären. Die KI-Systeme, die die komplexen Entscheidungsbäume bedienen, sind eine Art Blackbox für die menschliche Intelligenz. Wir sind nicht in der Lage, die Denkweise der künstlichen Intelligenz zu verstehen.
Das liegt an der Fähigkeit des Computers, Datenmengen zu analysieren, die wir uns nicht einmal vorstellen können. Der Speicher der Maschine enthält mehr Informationen als die Gehirne der intelligentesten Menschen der Welt, und sie muss festlegen, welche der Informationen mehr oder weniger wichtig sind. Wir können einen Algorithmus erstellen, der dem Computer beibringt, dies zu tun, aber wir können nicht vorhersagen, wie sich dieser Algorithmus entwickeln wird.
Wenn alle Entscheidungen des KI-Systems in der Blockchain aufgezeichnet werden, erhalten wir eine umfangreiche Datenbank und können die von der KI getroffenen Entscheidungen überprüfen und ihre Logik erklären. Außerdem wird die Sicherheit der Daten gewährleistet, da die in der Blockchain gespeicherten Informationen nicht verfälscht werden können.
KI kann die Effizienz der Blockchain erhöhen
Blockchain-Transaktionen werden von den Minern validiert, die ihre Rechenleistung darauf verwenden, verschiedene Zeichenkombinationen auszuprobieren, um die richtige zu erraten und eine Belohnung zu erhalten. Das Geld erhält jedoch nur derjenige, der die Kombination als Erster findet, und die von den anderen Minern aufgewendete Rechenleistung ist vergeudet. In Zukunft wird die durch maschinelle Lernalgorithmen geschulte KI in der Lage sein, den Code auf intelligente Weise zu erraten, anstatt Zeit und Energie für das Ausprobieren jeder einzelnen Variante zu verschwenden. Dies wird den Prozess der Validierung beschleunigen und verbilligen.
Eine weitere Herausforderung bei der Einführung der Blockchain in unser tägliches Leben ist der Umfang der Daten. Jede Information wird sicher in der Blockchain aufgezeichnet und auf jedem Computer des Netzwerks gespeichert. Die Anzahl der Blöcke nimmt zu, und die Kette wird mit der Zeit immer umfangreicher. Die Datenspeicherungsmethoden der Blockchain können auch mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens optimiert werden.
Die Vorteile der Integration
Die Arbeit der dezentralen künstlichen Intelligenz wird auf einem parallelen Rechensystem basieren, das aus zahlreichen unabhängigen, über die ganze Welt verteilten Knotenpunkten besteht.
Der verteilte Charakter des Systems wird es ermöglichen, seine gesamte Rechenleistung voll auszuschöpfen und große Datenmengen schnell zu analysieren. Der Datensatz wird in kleinere Einheiten aufgeteilt, die von einzelnen Knoten analysiert werden, und die Ergebnisse werden dann in einer integralen Datenbank zusammengeführt.
Diese weltweite Datenbank wird nicht von einem marktbeherrschenden Unternehmen kontrolliert werden, und die Informationen werden jedem Mitglied des Netzes zur Verfügung stehen. Es wird auch möglich sein, diese immensen Daten für das Training der fortgeschrittenen KI-Algorithmen zu verwenden.
Gleichzeitig werden auch die Entscheidungen der künstlichen Intelligenz in der Datenbank protokolliert, was ihre Arbeit für den Menschen transparenter und nachvollziehbarer macht.
Die Herausforderungen der Integration
Trotz der Zeit und des Geldes, die in die Erforschung von Blockchain- und KI-Technologien investiert wurden, gibt es noch einige Herausforderungen zu bewältigen, um für eine Integration bereit zu sein.
Herausforderung Sicherheit
Um zu funktionieren und sich zu perfektionieren, muss die KI-basierte Anwendung riesige Datenmengen verarbeiten. Blockchain ist eine sicher verschlüsselte, weltweit verteilte Datenbank, die künstliche Intelligenz mit unbegrenzten und zuverlässigen Informationen versorgen kann.
Da die Blockchain-Technologie auf Kryptographie-Algorithmen basiert, ist es für Kriminelle schwierig, das System zu hacken und sensible Informationen zu stehlen. Um jedoch Änderungen an den gesicherten Daten vorzunehmen, müssen die Dateien zunächst entschlüsselt werden, wodurch sie anfällig für Hackerangriffe sind.
Diese Herausforderung kann mit Hilfe der homomorphen Verschlüsselunggelöst werden : eine Verschlüsselungsmethode, die es ermöglicht, mathematische Operationen mit den verschlüsselten Daten durchzuführen und das verschlüsselte Ergebnis zu erhalten. Diese Technik wurde erstmals 2009 von Craig Gentry beschrieben, einem IBM-Praktikanten und Doktoranden an der Stanford University.
Trotz seiner Fortschrittlichkeit und Sicherheit ist das Verschlüsselungssystem von Gentry derzeit nicht realisierbar, da es sehr viel Rechenleistung erfordert. Ein einfacher Vorgang wie die Google-Suche würde zum Beispiel etwa eine Billion Mal mehr Zeit in Anspruch nehmen. Dennoch wird das System von den Wissenschaftlern schrittweise optimiert, und in Zukunft wird es dank der Leistungsfähigkeit der KI möglich sein, es in die Praxis umzusetzen.
Praktische Umsetzung der verteilten künstlichen Intelligenz: GraphGrail
Auf dem heutigen Markt gibt es keinen Dienst, der die Entwicklung linguistischer Modelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg ohne Programmierung ermöglicht. Normalerweise werden dafür andere Softwareunternehmen beauftragt, und der Entwicklungsprozess ist sehr langwierig (etwa 5-12 Monate) und teuer.
Die Macher von GraphGrail AI haben versucht, dieses Problem zu lösen, indem sie einen Blockchain-basierten Marktplatz für den Aufbau dezentraler Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt haben. Die Mission des Projekts ist es, eine weltweit offene künstliche Intelligenz zu schaffen, die von Programmierern auf der ganzen Welt kontrolliert und entwickelt wird.
Datenanalyse wird einfacher
GraphGrail AI Designer ist eine fortschrittliche Analyseplattform, die es Unternehmen und staatlichen Einrichtungen ermöglicht, große Mengen von Textdaten zu analysieren und zu klassifizieren.
Die folgenden Wirtschaftszweige beschäftigen sich intensiv mit der Analyse von Big Data:
- Finanzsektor (Analyse des Währungs-, Wertpapier- und Aktienmarktes, Erstellung von Prognosen, Strukturierung der Daten, Erstellung von Grafiken und Berichten)
- Telekommunikation und Medien (Analyse der neuesten Nachrichten und Trends, Erstellung von Inhalten)
- Beratung, Kundendienst, Tourismus, Medizin usw. (Schulung der Chatbots zur Verbesserung der Benutzererfahrung)
GraphGrain bietet eine Plattform für das Design von NLP-orientierten Anwendungen auf schnelle und bequeme Weise, ohne dass ein Team von Entwicklern engagiert werden muss. Es ist auch möglich, die Anwendung zu testen und zu verbessern, um ihre Präzision zu erhöhen und sie direkt auf einem Marktplatz zu verkaufen. Die Plattform wird die folgenden Aspekte der Datenanalyse vereinfachen:
- Herausfiltern der irrelevanten Informationen (Spam und betrügerische Inhalte, Artikel von geringer Qualität)
- Wissensextraktion (Analyse der internen Informationen der Unternehmen, der Dienstleistungen und Produkte der Konkurrenten, Kategorisierung von Nachrichten, Analyse von Zahlen und Statistiken, usw.)
Der Hauptvorteil von GraphGrail ist seine Fähigkeit, den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung durchzuführen, beginnend mit dem Sammeln der Daten und dem Training des neuronalen Netzes, und endend mit der Ausgabe des Endergebnisses im Web-Interface oder den Berichten im erforderlichen Format.
Die Struktur des Projekts
Die Architektur von GraphGrail AI besteht aus zwei Modulen, von denen jedes unterschiedliche Funktionen erfüllt:
- Das pragmatische Modul ist für das Verstehen des Textinhalts zuständig. Es umfasst:
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- Morphologische Analyse jedes einzelnen Wortes
- Syntaktische Analyse der Struktur und des Inhalts jedes einzelnen Satzes
- pragmatische Analyse des gesamten Textes auf hoher Ebene.
- Das Modul für dasneuronale Netz ist für das Training des neuronalen Netzes auf der Grundlage der Daten zuständig, die bei der Datenverarbeitung durch das pragmatische Modul erhalten wurden.
Die Vorteile der Zwei-Module-Architektur
- Es ist möglich, NLP-basierte Anwendungen auch für Personen ohne technischen Hintergrund zu erstellen
- Sie verbessert ständig die Qualität des Trainings des neuronalen Netzes
- Sie ermöglicht es, die komplexen linguistischen Merkmale eines bestimmten Bereichs zu definieren
Praktische Anwendung des Projekts
GraphGrail AI Designer ermöglicht es seinen Kunden, KI-basierte Lösungen für ein bestimmtes Unternehmen zu erstellen. Die Möglichkeiten der Plattform können auf folgende Weise genutzt werden:
Vorhersage-Analytik
Die mit Hilfe der Plattform entwickelte kundenspezifische Lösung ist in der Lage, kryptowährungsbezogene Beiträge zu sammeln und zu überwachen. Die Ergebnisse werden auf einem beratenden Dashboard ausgegeben, das beim Handel und bei Prognosen für den Markt der digitalen Währung helfen kann.
Filterung der relevanten Nachrichten
Diese Funktion wird von aktiven Nutzern der Messenger sehr geschätzt. Es ist unmöglich, alle Nachrichten in den aktiven Chats zu lesen, und der NLP-basierte Filter wird die Nachrichten mit dem relevanten Inhalt analysieren: Geschäftsangebote, Nachrichten, die Erfahrungen der Teilnehmer.
GraphGrail AI Designer kann auch von Unternehmen aus der Medienbranche eingesetzt werden. Um mehr über die NLP-Technologie im Journalismus zu erfahren, lesen Sie bitte unseren letzten Artikel.
Fazit
Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, sind Sie sich nun der möglichen Vorteile und Herausforderungen der Integration von Blockchain und künstlicher Intelligenz bewusst. Die Vereinigung dieser fortschrittlichen Technologien wird die Art und Weise, wie Geschäfte abgewickelt werden, revolutionieren, und GraphGrail AI-designer beweist dies.
Sloboda Studio hat auch Erfahrung in der dezentralen KI-Entwicklung. In unserem nächsten Artikel werden wir sie gerne mit Ihnen teilen. Bleiben Sie dran, und lassen Sie uns wissen, wenn Sie Fragen haben.
