Una revisione completa di Blockchain in AI

Blockchain in AI a comprehensive review

Intelligenza Artificiale (AI) e Blockchain sono emerse come due delle innovazioni tecniche più rivoluzionarie degli ultimi tempi.

  • Intelligenza Artificiale (AI): Consente alle macchine e ai computer di emulare il pensiero umano e i processi decisionali.
  • Blockchain: Un registro distribuito e immutabile che archivia in modo sicuro dati e informazioni in modo decentralizzato e affidabile.

Recentemente, gli scienziati si sono dedicati all’esplorazione delle potenziali applicazioni di queste tecnologie in vari settori. In questo articolo, forniremo una breve panoramica di come la blockchain può essere integrata con l’AI, un concetto che potrebbe essere definito “AI decentralizzata”. Vediamo.

AI decentralizzata: un’introduzione alla blockchain nell’AI

Nell’ultimo decennio circa, la blockchain è stata una delle innovazioni più pubblicizzate e ha iniziato a guadagnare slancio quando ha trovato applicazione in altri campi. Sin dalla sua creazione nel 2008, ha continuato a emergere come una tecnologia rivoluzionaria in grado di cambiare il modo in cui archiviamo o scambiamo dati o informazioni, e rivoluzionare il modo in cui tracciamo e monitoriamo transazioni o le automatizziamo.

Uno dei punti più discussi della blockchain è che ogni transazione blockchain è firmata criptograficamente e i nodi di mining che detengono una replica dell’intero registro di blocchi concatenati di tutte le transazioni verificano ogni transazione che porta alla creazione di record sincronizzati, sicuri e con timestamp condivisi che sono impossibili da alterare. Di conseguenza, la blockchain può rappresentare un’opzione efficace per eliminare la necessità di un’autorità centrale per verificare e governare le transazioni e le interazioni tra gli utenti nella rete.

Inoltre, l’industria tecnica ha prodotto e generato una grande quantità di dati grazie a innovazioni tecniche come dispositivi IoT, smartphone, social media e applicazioni web che hanno contribuito in modo significativo all’aumento dell’AI perché per funzionare in modo efficace ed efficiente, i sistemi di AI spesso utilizzano una grande quantità di dati mediante pratiche di deep learning e machine learning per eseguire diverse analisi.

Anche oggi, una vasta parte delle tecniche di machine learning e deep learning per i modelli di AI si basa su un modello centralizzato che addestra un gruppo di server che eseguono o addestrano un modello specifico utilizzando dati di addestramento, per poi verificare l’apprendimento utilizzando un dataset di convalida o addestramento. L’elevato requisito per addestrare efficacemente un modello di AI è il motivo per cui le principali organizzazioni tecnologiche e i team di sviluppo spesso archiviano una grande quantità di dati per addestrare i loro modelli per ottenere i migliori risultati e prestazioni possibili.

La maggior parte dei modelli e delle pratiche di AI oggi sono centralizzati e, sebbene la centralizzazione abbia portato molto successo all’industria dell’AI, c’è un grosso svantaggio con la memorizzazione dei dati centralizzata per i modelli di AI. Quando tutti i dati sono archiviati in modo centralizzato, aumenta la possibilità di manomissione dei dati o di corruzione dei dati poiché la memorizzazione dei dati centralizzata è sempre soggetta a malware e attacchi informatici. Inoltre, quando si lavora con una grande quantità di dati, è una sfida verificare l’autenticità e la provenienza della fonte dati, il che può portare ad un addestramento errato del modello che può portare a risultati indesiderati, inaccurati e persino pericolosi.

Le sfide legate alla memorizzazione dei dati per i modelli di AI sono la ragione principale dell’uso della blockchain nell’AI e dello sviluppo di AI decentralizzata. Lo scopo principale dell’AI decentralizzata è consentire un processo e prendere decisioni o analisi utilizzando dati condivisi digitalmente firmati, sicuri e affidabili che sono stati archiviati e transati sulla rete blockchain in modo decentralizzato o distribuito senza utilizzare risorse esterne di terze parti.

I modelli di AI sono noti per lavorare spesso con una grande quantità di dati e gli scienziati hanno già previsto che la blockchain sarà il futuro della memorizzazione dei dati. Inoltre, la blockchain ha contratti intelligenti che consentono agli utenti di programmare la rete blockchain per governare le transazioni tra i partecipanti coinvolti nella generazione o accesso dei dati o nella presa di decisioni. Le applicazioni e le macchine autonome basate su contratti intelligenti blockchain possono imparare e adattarsi ai cambiamenti nel tempo e possono anche prendere decisioni accurate e affidabili, con risultati verificati e convalidati dai nodi di mining della rete blockchain.

Come la blockchain può trasformare l’Intelligenza Artificiale?

Diversi problemi dell’industria dell’intelligenza artificiale e della blockchain possono essere affrontati in modo efficiente combinando entrambi i sistemi tecnici. La blockchain agisce come un registro distribuito che archivia e trasmette dati in un modo firmato criptograficamente che è concordato e verificato dai nodi di mining della rete. Le reti blockchain archiviano dati con elevata resilienza e integrità, il che rende praticamente impossibile manomettere i dati. Questo è il motivo principale per cui l’esito degli algoritmi di machine learning quando prendono decisioni utilizzando contratti intelligenti blockchain non può essere contestato e può essere considerato affidabile. L’uso di reti blockchain con tecnologie di AI può contribuire a creare sistemi decentralizzati, immutabili e sicuri per dati altamente sensibili che possono essere raccolti, elaborati e utilizzati da applicazioni alimentate da AI. La sicurezza e l’affidabilità offerte dall’uso della blockchain nell’AI possono avere applicazioni rivoluzionarie in vari settori, specialmente quelli più sensibili come la sanità e gli ospedali, le finanze, la difesa e altro ancora.

Procedendo, di seguito sono elencati alcuni dei principali vantaggi dell’integrazione tra intelligenza artificiale e blockchain.

  • Sicurezza dei dati potenziata

Una delle principali ragioni dietro l’immensa popolarità della blockchain è che offre un metodo altamente sicuro per memorizzare informazioni sul web. Le blockchain offrono un’alternativa per memorizzare informazioni sensibili e critiche su dischi, ovvero memorizzando dati firmati digitalmente che possono essere accessibili solo utilizzando chiavi private. Pertanto, l’utilizzo della blockchain per memorizzare dati per algoritmi di intelligenza artificiale può consentire ai modelli di intelligenza artificiale di lavorare con dati sensibili, risultando così in informazioni più accurate e affidabili.

  • Processo decisionale collettivo

In un ecosistema tecnico, le applicazioni o gli strumenti coinvolti devono lavorare in coordinazione l’uno con l’altro per raggiungere l’obiettivo con la massima efficienza. I sistemi blockchain offrono soluzioni decentralizzate e distribuite per algoritmi di processo decisionale che possono sostituire la necessità di un’autorità centrale. L’eliminazione dell’autorità centrale consentirà ai robot di discutere il problema internamente, votare su qualsiasi questione e risolvere la questione con la maggioranza fino a quando non si raggiunge una conclusione concordata.

  • Aumento della fiducia nelle decisioni robotiche

La blockchain memorizza i dati in modo altamente sicuro e non modificabile, garantendo la qualità dei dati durante lo sviluppo del processo di formazione. Di conseguenza, il modello si allenerà su dati estremamente accurati che alla fine contribuiranno ad aumentare l’accuratezza del modello.

  • Maggiore efficienza

Uno dei principali motivi per cui i processi aziendali che coinvolgono spesso più utenti come azionisti o stakeholder multipli, organizzazioni governative e aziende spesso sono inefficienti è a causa delle numerose autorizzazioni delle transazioni commerciali. Utilizzando la blockchain e i contratti intelligenti sarà possibile abilitare gli agenti autonomi decentralizzati (DAO) che convalideranno automaticamente, efficientemente e rapidamente trasferimenti di dati o asset tra diversi stakeholder.

Tassonomia della blockchain nell’intelligenza artificiale

In questa sezione parleremo di alcuni dei concetti chiave utilizzati nell’applicazione delle tecnologie blockchain per le applicazioni di intelligenza artificiale menzionate nella figura seguente.

Applicazioni di intelligenza artificiale decentralizzate

Le attuali applicazioni di intelligenza artificiale generalmente operano in modo autonomo per prendere decisioni informate utilizzando diverse strategie di pianificazione, ricerca, ottimizzazione, apprendimento, recupero e gestione delle conoscenze. Tuttavia, decentralizzare le applicazioni di intelligenza artificiale è un compito difficile e sfidante per numerose ragioni.

  • Calcolo autonomo

Uno dei principali obiettivi delle applicazioni di intelligenza artificiale è consentire operazioni parzialmente o completamente autonome, in cui numerosi agenti intelligenti o piccoli programmi informatici percepiranno e analizzeranno i loro ambienti locali, preserveranno i loro stati interni ed eseguiranno azioni specificate di conseguenza.

  • Ottimizzazione

Una delle principali caratteristiche delle applicazioni di intelligenza artificiale è la loro capacità di prendere decisioni più efficaci ed efficienti filtrando un insieme di soluzioni ideali tra tutte le possibili soluzioni, e ciò è possibile grazie all’ottimizzazione degli algoritmi e modelli di intelligenza artificiale. Le tecniche di ottimizzazione mirano a trovare la migliore soluzione a un problema operando in un ambiente vincolato o non vincolato a seconda degli obiettivi a livello di sistema e di applicazione. L’ottimizzazione decentralizzata porterà a una maggiore efficienza e prestazioni migliorate.

  • Pianificazione

Le applicazioni di intelligenza artificiale utilizzano strategie di pianificazione quando collaborano con altre applicazioni e sistemi per risolvere problemi complessi in ambienti nuovi o sfidanti. Le strategie di pianificazione svolgono un ruolo importante nel mantenere la resilienza e l’efficienza dei modelli di intelligenza artificiale. L’utilizzo della blockchain per le strategie di pianificazione può portare alla formulazione di strategie più immutabili e critiche utilizzate per sistemi critici per la missione e applicazioni strategiche.

  • Scoperta delle conoscenze e gestione delle conoscenze

Le applicazioni di intelligenza artificiale hanno la reputazione di lavorare con una grande quantità di dati e della loro dipendenza da sistemi centralizzati di elaborazione dei dati. Con l’uso della decentralizzazione, i processi di scoperta delle conoscenze e di gestione delle conoscenze saranno in grado di fornire modelli di conoscenza personalizzati che considerano le esigenze di tutti gli stakeholder coinvolti.

  • Apprendimento

Al centro delle applicazioni di intelligenza artificiale si trovano gli algoritmi di apprendimento che consentono i processi di scoperta delle conoscenze e di automazione. Esistono diversi tipi di algoritmi di apprendimento come l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato, l’apprendimento semi-supervisionato, l’apprendimento per rinforzo, gli ensemble, i modelli di deep learning e molto altro che risolvono diversi problemi di apprendimento automatico. L’uso di modelli di apprendimento decentralizzati può portare a sistemi di apprendimento altamente autonomi che supportano l’intelligenza locale in diversi settori dei sistemi di intelligenza artificiale.

Operazioni di AI decentralizzate

I modelli e gli algoritmi di intelligenza artificiale spesso vengono allenati, testati e convalidati su una grande quantità di dati per prendere decisioni migliori e più versatili. Tuttavia, l’utilizzo di soluzioni di archiviazione dati centralizzate come data center, cloud e cluster rappresenta un ostacolo importante nello sviluppo di applicazioni AI altamente sicure che preservino la privacy dei propri utenti. Ecco alcune delle migliori implementazioni blockchain che possono essere adottate da numerose applicazioni di AI.

  • Archiviazione decentralizzata

Le soluzioni di archiviazione dati centralizzate sono altamente suscettibili dal punto di vista della sicurezza e della privacy, poiché coinvolgono i dati personali e sensibili degli utenti, insieme alle loro posizioni, registri sanitari, attività e informazioni finanziarie. La blockchain offre soluzioni di archiviazione decentralizzate e crittograficamente sicure attraverso le applicazioni e le reti partecipanti. Le soluzioni di archiviazione dati decentralizzate utilizzano nodi e ciascun nodo nella rete conserva una copia crittografata centrata sul cliente del database per garantire la disponibilità dei dati per i clienti. I clienti sono liberi di utilizzare e gestire i propri dati secondo le proprie esigenze e requisiti.

Due delle tecniche di archiviazione più comuni utilizzate nelle soluzioni di archiviazione dati decentralizzate sono Sharding e Swarming. Lo Sharding è il processo mediante il quale si creano partizioni logiche dei database chiamate “Shards”, dove a ciascuna partizione viene assegnata una chiave univoca che può essere utilizzata per accedere alla partizione. D’altra parte, lo Swarming è un metodo che utilizza “Swarms” per consentire l’accesso parallelo ai dati da parte di più nodi nella rete al fine di ridurre la latenza nelle applicazioni di AI e migliorare le prestazioni. Gli shards vengono raggruppati insieme per formare una memoria di archiviazione collettiva supportata nella rete da un gruppo di nodi sotto forma di swarms.

L’utilizzo di soluzioni di archiviazione decentralizzate può portare a una maggiore affidabilità e scalabilità dello storage grazie alla distribuzione geografica multiparte offerta dalle soluzioni di archiviazione decentralizzate. Alcune delle emergenti soluzioni di archiviazione decentralizzate includono Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS e altre.

  • Gestione dei dati

Uno dei principali requisiti per lo sviluppo di un’applicazione di AI è gestire i dati in modo tale da poter raccogliere set di dati altamente accurati, pertinenti e completi da fonti di dati affidabili e fidate. Convenzionalmente, le applicazioni e gli algoritmi di AI hanno utilizzato metodi centralizzati di gestione dei dati come la segmentazione dei dati, la filtrazione dei dati e l’archiviazione dei dati sensibili che vengono eseguiti su tutti i nodi della rete. Se confrontati con l’archiviazione decentralizzata offerta dalle reti blockchain, i metodi di gestione dei dati centralizzati sono meno efficaci perché non solo aumenta il tasso di duplicazione dei dati anche quando vengono apportate solo piccole modifiche ai dati, ma aumenta anche la necessità di trasferire ripetutamente set di dati simili.

I metodi di gestione dei dati decentralizzati, d’altra parte, sono stati progettati per essere implementati ai livelli dei nodi nella rete, tenendo conto degli attributi spaziali e temporali dei dati. Inoltre, per mantenere la provenienza e la sicurezza dei dati, gli schemi di gestione decentralizzata possono inserire i metadati nella blockchain.

Tipi di Blockchain per le applicazioni di AI

La tecnologia Blockchain può essere suddivisa in due categorie: Permissioned, in cui solo gli utenti autorizzati possono accedere alle applicazioni blockchain in ambienti basati su cloud, consorzio o privati, e Permissionless, in cui chiunque può accedere pubblicamente ai sistemi utilizzando Internet.

  • Blockchain Pubbliche

La blockchain pubblica appartiene alla categoria delle reti blockchain senza permessi, in cui gli utenti hanno la libertà di scaricare il codice della blockchain sui propri sistemi, modificarlo e utilizzarlo secondo le proprie esigenze e requisiti. Inoltre, le blockchain pubbliche sono spesso open source per le operazioni di lettura e scrittura e facilmente accessibili. Poiché le blockchain pubbliche sono accessibili a tutti, questi sistemi utilizzano protocolli complessi per garantire la sicurezza, e le informazioni sull’identità e sulla privacy delle transazioni degli utenti sulla rete sono gestite utilizzando dati pseudonimi e anonimi sulla rete. Per il trasferimento di dati e asset, ogni rete blockchain pubblica utilizza token nativi, noti anche come puntatori di valore o criptovalute.

  • Blockchain Private

Contrariamente alle blockchain pubbliche, le reti blockchain private sono sistemi con permessi gestiti da un’unica organizzazione e sono progettati come sistemi senza permessi in cui gli utenti o i partecipanti sono sempre noti all’interno della rete e hanno l’approvazione preventiva per le operazioni di lettura e scrittura sulla rete. Le blockchain private offrono spesso una maggiore efficienza perché l’identità dei visitatori è nota e sono partecipanti preapprovati della rete, eliminando la necessità di algoritmi complessi e operazioni matematiche per convalidare qualsiasi transazione sulla rete. Inoltre, le reti blockchain private possono trasferire qualsiasi tipo di asset, valore o dati indigeni all’interno della rete.

Come nelle reti di blockchain pubbliche, l’approvazione di una transazione e il trasferimento di asset nella rete di blockchain privata avviene mediante algoritmi di consenso a più parti o votazioni che consentono non solo transazioni più veloci ma anche un consumo energetico ridotto. Sorprendentemente, il tempo medio di approvazione di una transazione in una rete di blockchain privata è inferiore a un secondo.

  • Reti di Blockchain di Consorzio

Le blockchain di consorzio, anche conosciute come blockchain federate, sono gestite da un gruppo di organizzazioni in cui i gruppi si formano generalmente sulla base di interessi reciproci condivisi da queste organizzazioni. Le reti di blockchain di consorzio sono generalmente offerte da organizzazioni governative, enti, banche e alcune società di blockchain private.

Come i loro omologhi di blockchain privati, la rete di blockchain di consorzio opera come sistemi con permessi, anche se alcuni utenti nella rete hanno sia privilegi di lettura che di scrittura. In generale, tutti gli utenti nella rete di blockchain di consorzio hanno accesso in lettura, ma solo un numero limitato di individui può scrivere dati nella rete.

Infrastruttura decentralizzata per applicazioni di intelligenza artificiale

Le architetture di blockchain sono state tradizionalmente progettate dagli sviluppatori come infrastrutture lineari utilizzando una combinazione di strategie di hashing e strutture dati di liste collegate. Tuttavia, di recente, gli sviluppatori hanno lavorato su infrastrutture non lineari utilizzando informazioni di accodamento e teoria dei grafi per gestire big data e soddisfare i requisiti delle applicazioni basate su intelligenza artificiale in tempo reale.

Applicazioni di intelligenza artificiale abilitate da blockchain

Archiviazione decentralizzata dei dati e gestione dei dati con intelligenza artificiale

L’utilizzo di blockchain con intelligenza artificiale ha consentito agli sviluppatori di lavorare allo sviluppo di sistemi stabili che supportano l’interazione di diverse innovazioni tecniche, fornendo così una piattaforma per la gestione, il trasferimento e l’archiviazione sicura dei dati. La figura sottostante illustra le caratteristiche combinate delle tecnologie blockchain e AI per l’industria medica, che comprendono diverse fasi come analisi, diagnosi, convalida delle scoperte mediche e dei rapporti, e la presa di decisioni critiche.

Negli ultimi anni, gestire una grande quantità di dati, aumentare la potenza di calcolo degli algoritmi e dei modelli in modo esponenziale e aumentare l’accettazione degli utenti dei sistemi e delle applicazioni connesse sono state le priorità principali nell’industria dell’IA e del machine learning. Poiché le reti neurali artificiali richiedono spesso una grande quantità di dati e potenza di calcolo per scopi di addestramento, è essenziale creare potenti data center per acquisire grandi set di dati. Durante un processo di audit, le reti blockchain possono essere utilizzate per archiviare i dati e le informazioni di query garantendo un livello superiore di sicurezza e privacy. Inoltre, l’integrazione delle tecnologie AI e blockchain fornirà un forte meccanismo di consenso che è immutabile, robusto e decentralizzato.

Infrastruttura decentralizzata per l’IA

L’introduzione dell’infrastruttura di rete blockchain ha aggiunto tre nuove caratteristiche alle architetture distribuite tradizionali: controllo decentralizzato e condiviso dei dati e degli asset, scambi di asset nativi e registri di controllo immutabili. Quando l’infrastruttura blockchain è stata combinata con tecnologie di intelligenza artificiale, l’infrastruttura ha fornito agli utenti nuovi modelli di dati e offerto un controllo condiviso dei modelli di intelligenza artificiale e dei dati di addestramento, aumentando la fiducia nei dati. Per produrre modelli di dati migliori e più efficienti, i modelli di intelligenza artificiale hanno bisogno di accesso a una grande quantità di dati forniti dalle reti blockchain.

Le reti decentralizzate come IPFS ed Ethereum possono gestire rispettivamente lo storage dei dati e le risorse computazionali enormi, garantendo così registri immutabili con un alto livello di privacy. Piattaforme di intelligenza artificiale decentralizzate open-source come ChainIntel mirano a eliminare la monopolizzazione dei servizi di intelligenza artificiale da parte delle grandi aziende.

Applicazioni di intelligenza artificiale decentralizzate

La presa di decisioni collettive e l’intelligenza decentralizzata possono avere numerose applicazioni. Ad esempio, la figura sottostante illustra le caratteristiche e i vantaggi della combinazione di blockchain con le tecnologie IoT e AI per aumentare il rendimento nei campi agricoli. I sensori IoT possono monitorare i livelli di nutrienti del terreno e acquisire immagini che possono aiutare nel monitoraggio della crescita delle colture nel tempo. L’IA può utilizzare i dati ricevuti dai sensori IoT per fornire analisi predittive che consentono agli agricoltori di monitorare diverse condizioni. L’uso di blockchain garantisce che ogni utente nella rete abbia accesso alle transazioni, riducendo così il tempo dedicato alla logistica.

L’immagine sopra dimostra sistemi basati su blockchain utilizzati per l’esplorazione automatica e intelligente dei fondali oceanici.

L’immagine sopra dimostra l’uso di Blockchain e AI per scopi finanziari e bancari e come blockchain e AI possano migliorare l’efficienza, la sicurezza e la protezione del sistema finanziario.

Conclusioni

In questo articolo abbiamo parlato dell’applicazione e dei casi d’uso di blockchain in AI. L’articolo fornisce una panoramica dello storage decentralizzato e di come la blockchain possa essere la chiave per risolvere diversi problemi con l’AI. Procedendo, abbiamo discusso anche la tassonomia di blockchain in AI e le tecnologie correlate, nonché il confronto delle implementazioni di blockchain in termini di tipi e infrastrutture di blockchain, operazioni AI decentralizzate e protocolli. Infine, discutiamo le varie applicazioni di blockchain in AI.

Per riassumere, è sicuro affermare che l’implementazione di blockchain in AI ha il potenziale per affrontare e risolvere le problematiche esistenti nell’industria dell’AI legate alla privacy dell’utente, agli oracoli sicuri, alla sicurezza dei contratti intelligenti, ai protocolli di consenso, alla standardizzazione e alla governance.