تحديات دمج تقنيات البلوك تشين blockchain و الذكاء الاصطناعي AI
تم وصف تقنية البلوك تشين لأول مرة في عام 2008 من قبل مخترع Bitcoin مجهول Satoshi Nakamoto. لا أحد يعرف أي شيء عن هذا الشخص أو هذه المجموعة من الأشخاص. وقد ترك السيد ناكاموتو المشروع في عام 2010. ومع ذلك لا تزال أفكاره (أو أفكارهم) على قيد الحياة ويتم تنفيذها في مشاريع مبتكرة في جميع أنحاء العالم.
في الوقت الحاضر نواجه عصر تطوير تقنيتين البلوك تشين والذكاء الاصطناعي. لقد غيّرت البلوك تشين بالفعل تصورنا لقدرات الإنترنت وزادت بشكل كبير من سرعة المعاملات على الإنترنت وجعلتها أكثر شفافية. لقد فتح الذكاء الاصطناعي بالفعل آفاقًا جديدة لمجالات مختلفة من النشاط. مما يجعل من الممكن تحسين العمل الروتيني وتحويل انتباه العاملين البشريين إلى مهام أكثر أهمية وتعقيدًا.
اليوم في في هذا المقال من موقع شغف. سنخبرك بإمكانيات و تحديات دمج تقنيات البلوك تشين blockchain و الذكاء الاصطناعي AI. سنبين أيضًا كيف تم تنفيذ هذه الفكرة في مشروع حقيقي.
فكرة عامة عن الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين
يستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع للإشارة إلى أجهزة الكمبيوتر التي يمكنها العمل في المشاريع التي تتطلب عمل الذكاء البشري. تجعل التقنيات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم الآلي والتعلم العميق هذا ممكنًا.
البلوك تشين هو نظام جديد لتخزين المعلومات الرقمية بطريقة مشفرة وموزعة. يسمح بإنشاء قاعدة بيانات آمنة للغاية حيث يمكن تخزين جميع المعلومات بطريقة منظمة ويمكن للجمهور الوصول إليها. دعونا نرى كيف يمكننا الاستفادة من استخدام البلوك تشين blockchain و الذكاء الصطناعي AI معًا.
تشرح البلوك تشين إجراءات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل
يمكن للبشر إنشاء شبكات عصبية اصطناعية وتعليم خوارزميات الكمبيوتر لتوسيع قدراتهم بناءً على الخبرة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. ومع ذلك ، فحتى مطورو الذكاء الاصطناعي غير قادرين على التنبؤ بأفعاله أو شرح طريقة تفكيره. أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستغل أشجار القرار المعقدة تشبه الصناديق السوداء للذكاء البشري. نحن غير قادرين على فهم الطريقة التي يفكر بها الذكاء الاصطناعي.
هذا يرجع إلى قدرة الكمبيوتر على تحليل مثل هذه الكميات من البيانات التي لا يمكننا حتى تخيلها. تحتوي ذاكرة الجهاز على معلومات أكثر من أدمغة الأشخاص الأكثر ذكاءً في العالم. ويجب أن تحدد أي المعلومات أكثر أو أقل أهمية. يمكننا إنشاء خوارزمية من شأنها تعليم الكمبيوتر القيام بذلك ، لكن لا يمكننا التنبؤ بكيفية تطور هذه الخوارزمية.
إذا تم تسجيل جميع قرارات نظام الذكاء الاصطناعي في البلوك تشين فسنحصل على قاعدة بيانات ضخمة ويمكننا التحقق من القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي وشرح منطقها. علاوة على ذلك سيضمن أمان البيانات نظرًا لأنه لا يمكن التلاعب بالمعلومات المخزنة في البلوك تشين.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي زيادة كفاءة البلوك تشين؟
يتم التحقق من صحة معاملات البلوك تشين من قبل عمال المناجم الذين يكرسون قوتهم الحاسوبية لتجربة مجموعات مختلفة من الشخصيات من أجل تخمين النوع الصحيح والحصول على مكافأة. ومع ذلك يتم منح المال فقط لمن هو أول من وجد المجموعة. وتضيع الطاقة التي ينفقها عمال المناجم الآخرون.
في المستقبل سيكون الذكاء الاصطناعي المدرب من خلال خوارزميات التعلم الآلي قادرًا على تخمين الكود بذكاء. بدلاً من إضاعة الوقت والطاقة في تجربة كل اختلاف. سيؤدي ذلك إلى تسريع وتقليل تكلفة عملية التحقق.
يتمثل التحدي الآخر في إدخال البلوك تشين في حياتنا اليومية في حجم البيانات. يتم تسجيل كل جزء من المعلومات بشكل آمن في البلوك تشين ويتم الاحتفاظ بها على كل كمبيوتر في الشبكة. يزداد عدد الكتل وتصبح السلسلة أثقل بمرور الوقت. يمكن أيضًا تحسين طرق تخزين بيانات االبلوك تشين باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
فوائد دمج البلوك تشين والذكاء الاصطناعي
سيعتمد عمل الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نظام كمبيوتر موازٍ يتكون من العديد من العقد المستقلة الموجودة حول العالم. ستعمل الطبيعة الموزعة للنظام على الاستفادة القصوى من كل قدراته الحاسوبية وتسمح بالتحليل السريع لمجموعات البيانات الضخمة. سيتم تقسيم مجموعة البيانات إلى وحدات أصغر يتم تحليلها بواسطة عقد منفصلة ثم يتم تجميع النتائج معًا في قاعدة بيانات متكاملة.
لن يتم التحكم في قاعدة البيانات العالمية هذه من قبل شركة مهيمنة وستكون المعلومات متاحة لجميع أعضاء الشبكة. سيكون من الممكن أيضًا استخدام هذه البيانات الضخمة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. في الوقت نفسه سيتم أيضًا تسجيل قرارات الذكاء الاصطناعي في قاعدة البيانات ، مما سيجعل عملها أكثر شفافية ومفهومة للبشر.
مزايا اضافة الذكاء الاصطناعي إلى البلوك تشين
ربما يؤدي التقاء الذكاء الاصطناعي في البلوك تشين إلى إنشاء نظام صنع القرار التكنولوجي الأكثر موثوقية في العالم. وهو غير قابل للكسر تقريبًا ويوفر معلومات وقرارات قوية لها العديد من المزايا مثل:
- نماذج بيانات الأعمال المحسنة أنظمة التحقق العالمية.
- أنظمة تدقيق وامتثال مبتكرة.
- تمويل أذكى.
- إدارة شفافة.
- التجزئة الذكية.
- تحليل تنبؤي ذكي.
- حقوق الملكية الفكرية الرقمية.
التحسينات التقنية التي يمكن للذكاء الاصطناعي تفعيلها في البلوك تشين
1. الأمان:
مع تطبيق الذكاء الاصطناعي تصبح تقنية البلوك تشين Blockchain أكثر أمانًا من خلال تأمين عمليات نشر التطبيقات المستقبلية. وخير مثال على ذلك هو خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تقرر بشكل متزايد ما إذا كانت المعاملات المالية احتيالية ويجب حظرها أو التحقيق فيها.
2. الكفاءة:
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين العمليات الحسابية لتقليل حمل عامل التعدين. وتقليل زمن انتقال الشبكة لإجراء معاملات أسرع. يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل البصمة الكربونية لتقنية البلوك تشين. سيتم أيضًا تقليل التكلفة المطبقة على عمال المناجم. بالإضافة إلى الطاقة التي يتم إنفاقها إذا حلت آلات الذكاء الاصطناعي محل العمل الذي يقوم به عمال المناجم.
مع زيادة البيانات الموجودة على البلوك تشين دقيقة بدقيقة. يمكن أيضًا تطبيق خوارزميات تقليم بيانات الذكاء الصطناعي على بيانات البلوك تشين التي تعمل تلقائيًا على تقليم البيانات غير الضرورية للاستخدام في المستقبل. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم أنظمة تعلم لامركزية جديدة مثل التعلم الموحد أو تقنيات مشاركة البيانات الجديدة التي تجعل النظام أكثر كفاءة.
3. الثقة:
تعتبر سجلات الحديد الزهر البلوك تشين واحدة من USPs. عند تطبيقها جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي يكون لدى المستخدمين سجلات واضحة لتتبع عملية تفكير النظام. وهذا بدوره يساعد الروبوتات على الوثوق ببعضها البعض. مما يزيد من التفاعل بين الآلة والآلة والسماح لهم بمشاركة البيانات وتنسيق القرارات بشكل عام.
4. إدارة أفضل:
عندما يتعلق الأمر بتكسير الرموز ، يتحسن الخبراء البشريون بمرور الوقت مع الممارسة. يمكن لصيغة التنقيب عن البيانات القائمة على التعلم الآلي أن تلغي متطلبات الخبرة البشرية. حيث يمكنها تقريبًا صقل مهارات الفرد إذا تم تعزيزها برؤى التدريب الصحيحة. وبالتالي يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على إدارة أنظمة البلوك تشين بشكل أفضل.
5. الخصوصية والأسواق الجديدة:
يؤدي تأمين البيانات الخاصة دائمًا إلى بيعها. مما يؤدي إلى ظهور أسواق البيانات / أسواق النماذج. تحصل الأسواق على مشاركة سهلة وآمنة للبيانات التي تساعد اللاعبين الصغار في الحصول على خصوصية البلوك تشين. ويمكن زيادة ذلك من خلال تشغيل خوارزميات "التشفير المتماثل". الخوارزميات متجانسة الشكل هي تلك التي تسمح بإجراء العمليات مباشرة على البيانات المشفرة.
6. التخزين:
تعتبر البلوك تشين مثالية لتخزين البيانات الشخصية شديدة الحساسية والتي عند معالجتها بذكاء باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تضيف قيمة وراحة. وخير مثال على ذلك هو الأنظمة الصحية الذكية التي تقوم بالتشخيص الدقيق بناءً على عمليات المسح والسجلات الطبية.
تحديات الدمج بين تقنية البلوك تشين blockchain و الذكاء الاصطناعي AI
على الرغم من الوقت والمال الذي يتم إنفاقه في استكشاف تقنيات blockchain و AI. لا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها للاستعداد للانضمام.
1. التحدي الأمني
للعمل والتحسين يجب أن يعالج التطبيق المستند إلى الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات. البلوكتشين هي قاعدة بيانات مشفرة وآمنة عالميًا يمكنها توفير ذكاء اصطناعي بمعلومات غير محدودة وموثوقة.
نظرًا لأن تقنية البلوك تشين تعتمد على خوارزميات التشفير. فمن الصعب على المجرمين اختراق النظام وسرقة المعلومات الحساسة. ومع ذلك من أجل إجراء تغييرات على البيانات المؤمنة من الضروري أولاً فك تشفير الملفات. مما يجعلها عرضة لهجمات القراصنة.
يمكن حل هذا التحدي باستخدام تشفير متماثل الشكل: طريقة تشفير تعالج العمليات الحسابية على البيانات المشفرة وتستقبل النتيجة المشفرة. تم وصف هذه التقنية لأول مرة في عام 2009 بواسطة Craig Gentry متدرب بشركة IBM ودكتوراه. طالب في جامعة ستانفورد.
على الرغم من تقدمه وأمانه إلا أنه من المستحيل حاليًا تحقيق نظام تشفير Gentry لأنه يتطلب استخدام الكثير من قوة الحوسبة. على سبيل المثال قد تستغرق عملية بسيطة مثل بحث Google حوالي تريليون مرة أطول. ومع ذلك يتم تحسين النظام تدريجياً من قبل العلماء وفي المستقبل ستجعل من الذكاء الاصطناعي قوة من الممكن تنفيذه في الحياة الواقعية.
2. التنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي الموزع: GraphGrail
لا يوجد في السوق الحديث خدمة تسمح بتطوير دورة الحياة الكاملة لنماذج اللغة بدون برمجة. عادة يتم تعيين شركات برمجيات أخرى لهذا الغرض. وعملية التطوير طويلة جدًا (حوالي 5 إلى 12 شهرًا) ومكلفة.
حاول مبتكرو GraphGrail AI حل هذه المشكلة من خلال تطوير سوق قائم على البلوك تشين لبناء تطبيقات لامركزية لمعالجة اللغة الطبيعية. تتمثل مهمة المشروع في إنشاء ذكاء اصطناعي عالمي مفتوح يمكن التحكم فيه وتطويره من قبل المبرمجين في جميع أنحاء العالم.
3. يصبح تحليل البيانات أسهل
GraphGrail AI عبارة عن منصة تحليلات تقدمية للشركات والمؤسسات الحكومية لإدارة تحليل وتصنيف كميات كبيرة من البيانات النصية. ترتبط الصناعات التالية ارتباطًا وثيقًا بتحليلات البيانات الضخمة:
- القطاع المالي (تحليل سوق العملات / العقارات / الأوراق المالية ، إنشاء التوقعات ، هيكلة البيانات ، إنشاء المخرجات في شكل رسوم بيانية وتقارير).
- الاتصالات والإعلام (تحليل آخر الأخبار والاتجاهات ، إنشاء المحتوى).
- الاستشارات ، خدمة العملاء ، السياحة ، الطب ، إلخ. (تدريب روبوتات المحادثة لتحسين تجربة المستخدم).
توفر GraphGrain النظام الأساسي لتصميم التطبيقات الموجهة نحو البرمجة اللغوية العصبية بسرعة وسهولة دون تكليف فريق من المطورين. من الممكن أيضًا اختبار التطبيق وتحسينه من أجل زيادة دقته وبيعه مباشرة في السوق. ستعمل المنصة على تبسيط الجوانب التالية لتحليل البيانات:
- تصفية المعلومات غير ذات الصلة (البريد العشوائي والمحتوى الاحتيالي والمقالات ذات الجودة الرديئة).
- استخراج المعرفة (تحليل المعلومات الداخلية للشركات، خدماتومنتجات المنافسين، تصنيف الأخبار، تحليل الأرقام والإحصاءات، إلخ.).
- الميزة الرئيسية لـ GraphGrail هي قدرتها على إجراء تطوير كامل لدورة الحياة. بدءًا من جمع البيانات وتدريب الشبكة العصبية ، وانتهاءً بإخراج النتيجة النهائية في واجهة الويب أو التقارير بالتنسيق اللازم.
4. هيكل المشروع
تتكون بنية GraphGrail AI من وحدتين تؤدي كل منهما وظائف مختلفة:
- الوحدة البراغماتية مسؤولة عن فهم محتوى النص يشمل:
- التحليل الصرفي لكل كلمة منفصلة.
- التحليل النحوي لبنية ومحتوى كل جملة منفصلة.
- تحليل عملي رفيع المستوى للنص بأكمله.
- وحدة الشبكة العصبية مسؤولة عن تدريب الشبكة العصبية بناءً على البيانات الواردة أثناء معالجة البيانات من خلال البراغماتية.
- مزايا العمارة المكونة من وحدتين
- من الممكن إنشاء تطبيقات تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية حتى بالنسبة لشخص بدون تدريب تقني.
- يعمل باستمرار على تحسين جودة تدريب الشبكة العصبية.
- يسمح بتحديد الخصائص اللغوية المعقدة لمنطقة معينة.
التطبيق العملي للمشروع الدمج بين البلوك تشين والذكاء الاصطناعي
يمكّن مصمم GraphGrail AI عملائه من إنشاء حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي لأعمال معينة. يمكن استخدام إمكانيات المنصة بالطرق التالية:
- تحليل التنبؤ
الحل المخصص الذي تم تطويره بمساعدة النظام الأساسي قادر على جمع ومراقبة الرسائل المتعلقة بالعملات المشفرة. يتم عرض النتائج على لوحة معلومات استشارية مع القدرة على المساعدة في التداول والتنبؤ فيما يتعلق بسوق العملات الرقمية.
- تصفية الرسائل ذات الصلة
سيتم تقدير هذه الميزة من قبل مستخدمي الرسائل النشطين. من المستحيل قراءة جميع الرسائل في المحادثات النشطة. وسيقوم عامل التصفية المستند إلى البرمجة اللغوية العصبية بتحليل الرسائل ذات المحتوى ذي الصلة: العروض التجارية والأخبار وتجربة المشارك. يمكن أيضًا تطبيق مصمم GraphGrail AI من قبل الشركات العاملة في مجال الإعلام.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين
1. قوة الحوسبة الذكية
إذا كنت ستعمل على البلوك تشين مع كل ما لديها من معرفة بالعملات الرقمية. على جهاز كمبيوتر محمول فأنت تريد كميات هائلة من قوة المعالجة. على سبيل المثال تتبع خوارزميات التجزئة المستخدمة لتعدين كتل البيتكوين نهج "القوة الغاشمة" - والتي تتضمن سردًا منهجيًا لجميع المرشحين المحتملين للحل والتحقق مما إذا كان كل مرشح يفي ببيان المشكلة قبل المتابعة.
يوفر الذكاء الاصطناعي للولايات المتحدة الفرصة للابتعاد عن ذلك ومعالجة المهام بطريقة ذكية واقتصادية للغاية. تخيل خوارزمية قائمة على التعلم الآلي. والتي يمكنها فعليًا صقل مهاراتها في "الوقت الفعلي" إذا تم تغذيةها ببيانات التدريب الصحيحة.
2. إنشاء مجموعات البيانات المختلفة
على عكس المشاريع القائمة على الكمبيوتر تنشئ تقنية البلوك تشين شبكات ضواحي شفافة يمكن لأي شخص الوصول إليها في أي مكان في العالم. في حالة شبكة البلوك تشين العامة. من خلال جعل Associate in Nursing API واجهة برمجة تطبيقات على البلوك تشين. فإنه سيمكن الاتصال من A.I. الضباط. وفقًا لذلك يمكن تصميم خوارزميات مختلفة على مجموعات مختلفة من المعرفة.
3. حماية البيانات
من خلال المعرفة يتلقى الذكاء الاصطناعي بيانات حول العالم والأحداث التي تحدث فيه. تُغذي المعرفة الذكاء الاصطناعي.. ومن خلاله سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على التحسين المستمر. في المقابل فإن البلوك تشين هي في الأساس تقنية تتيح التخزين المشفر للبيانات على دفتر الأستاذ الموزع.
يسمح بإنشاء قواعد بيانات آمنة تمامًا يمكن الوصول إليها من قبل الأطراف المصرح لها. البيانات الطبية أو المالية حساسة للغاية بحيث لا يمكن إسنادها إلى شركة واحدة وخوارزمياتها. يمكن أن يمنحنا تخزين هذه البيانات على البلوك تشين الذي يمكن الوصول إليه بواسطة AI. ولكن فقط بإذن وبعد اتباع الإجراءات المناسبة نعم فوائد هائلة للتوصيات الشخصية أثناء تخزين بياناتنا الحساسة بشكل آمن.
4. التحقق من صحة البيانات
الابتكار المضطرب الآخر الذي يمكن تحقيقه من خلال الجمع بين التقنيتين هو التحقق من صحة المعلومات. يعد تسييل البيانات التي تم جمعها مصدر دخل ضخم للشركات الكبيرة مثل Facebook و Google. توضح حقيقة أن الآخرين يقررون كيفية بيع البيانات لتحقيق أرباح للشركات أن البيانات تُستخدم ضدنا.
يسمح البلوك تشين لشركات بالدفاع عن معرفتها دون المساس بمعلوماتنا الشخصية. يعد فهم هذا أمرًا مهمًا لمكافحة الخوارزميات المتحيزة وإنشاء مجموعات بيانات متنوعة في المستقبل. الشيء نفسه ينطبق على برامج الذكاء الاصطناعي التي تتطلب معرفتنا.
لكي تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتنمو ستحتاج شبكات الذكاء الاصطناعي إلى شراء البيانات مباشرة من منشئيها. من خلال أسواق البيانات. سيجعل هذا الطريقة بأكملها أكثر صدقًا مما هي عليه الآن. دون أن يستغل عمالقة التكنولوجيا مستخدميها. سوق المعرفة هذا سيفتح أيضًا الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة. إن تطوير وتقوية الذكاء الاصطناعي مكلف للغاية بالنسبة للشركات التي لا تولد معارفها.
5. الثقة في اتخاذ القرار بشأن الذكاء الاصطناعي
بفضل تقنية البلوك تشين هناك سجلات غير قابلة للتغيير لجميع البيانات والمتغيرات والعمليات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار الخاصة بهم. هذا يجعل من الأسهل بكثير تدقيق العملية برمتها. مع برمجة البلوك تشين المناسبة. يمكن ملاحظة جميع الخطوات من إدخال البيانات إلى الاستنتاجات. وسيتأكد الطرف المراقب من أن هذه البيانات لم يتم العبث بها.
هذا يخلق الثقة في الاستنتاجات التي توصلت إليها برامج الذكاء الاصطناعي. هذه خطوة ضرورية لأن الأشخاص والشركات لن يبدأوا في استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي إذا لم يفهموا كيفية عملهم وما هي المعلومات التي يؤسسون عليها قراراتهم.
التطبيقات الفعلية للذكاء الاصطناعي في البلوك تشين:
1. منصة Finalize
Finalize هي منصة برمجية تستخدم البلوك تشين والتعلم الآلي لبناء تطبيقات لتحسين البنية التحتية المدنية. تعمل أدوات الشركة على أتمتة وتسريع سير العمل في صناعة البناء وعمليات الإدارة والتحقق. كما تتكامل تقنيتها أيضًا مع الأجهزة القابلة للارتداء لتلبية لوائح السلامة. تهدف الصيغة النهائية إلى جعل العمليات الحاسمة أكثر كفاءة مع زيادة عائد الاستثمار إلى أقصى حد في صناعة من المتوقع أن تصل إيراداتها إلى 15.5 تريليون دولار بحلول عام 2028.
2. منظمة العفو الدولية Blackbox AI
يطور Blackbox AI أدوات الذكاء الاصطناعي للتقنيات الناشئة. يقوم مهندسو الشركة بإنشاء بنية معلومات مخصصة تعمل على تشغيل كل شيء بدءًا من التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية إلى أدوات البلوك تشين. إلى جانب تطوير البنية التحتية للبلوك تشين. تقدم الشركة أيضًا خدمات استشارية تركز على كيف يمكن لمنتجاتها تعظيم إمكانات البلوك تشين.
مهندسو Blackbox AI هم من أكبر المؤسسات التقنية في العالم (بما في ذلك Apple و Intel و NVIDIA و MIT). وقد صمموا أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لكل شيء من الواقع الافتراضي إلى معالجة اللغة الطبيعية.
استنتاج اخير
بعد قراءة هذا المقال أصبحت الآن على دراية بالمزايا والتحديات المحتملة لدمج البلوك تشين والذكاء الاصطناعي. سيؤدي اتحاد هذه التقنيات التقدمية إلى إحداث ثورة في الطريقة التي تتم بها الأعمال. ويثبت ذلك مصمم الذكاء الاصطناعي في GraphGrail. وفي الاخير اتمنى ان ينال موضوع اليوم تحديات دمج تقنيات البلوك تشين blockchain و الذكاء الاصطناعي AI اعجابك.
تعليقات
إرسال تعليق