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区块链对人工智能的变革

发布:中币网   时间:2018-02-13 16:29:41   加入收藏 打赏

区块链技术可以辅助人工智能,可以帮助实现人工智能和数据团体长期以来的一些梦想,并打开一些机会。

      近年来,随着AiphaGo和语音识别走入人们的眼球,人工智能取得了重大突破。其最关键的一点是研究者们可以收集并学习巨量的数据,从而降低错误率到可接受范围以内,大数据使人工智能的发展大为改观,并不断壮大。

  虽然目前区块链用于人工智能方式还很单一,比如在人工智能模型上进行审计跟踪,但区块链技术能够给人工智能带来很大的影响。有些应用,比如拥有自己的人工智能——人工智能去中心化自治组织。这几乎是难以置信的,但这些都是发展的机会。

  首先,我们来了解一下区块链与传统大数据的分布式数据库之间的差异。

  我们可以将区块链视为蓝海数据库:它们逃离了现有市场上有鲨鱼竞争的红海,而是没有市场竞争的蓝海。蓝海的着名例子是视频游戏主机Wii,它添加了新的互动模式。

  根据传统的数据库标准,传统的区块链是糟糕的:低吞吐量、低容量、高延迟、糟糕的查询支持等。但在蓝海思维中,这是可以接受的,因为区块链引入了三点好处:去中心化/共享控制、不变性/审计跟踪和本地资产/交换。受比特币启发的人们乐于忽视传统的以数据库为主的缺点,因为这些新的好处有可能以全新的方式影响整个行业和社会。

  这三个新的区块链数据库特征对于人工智能应用也有潜在的借鉴意义。但是大多数实际的人工智能工作涉及大量的数据,如大数据集训练或高吞吐量流处理。因此,对于区块链在人工智能领域的应用,需要具有大数据可扩展性和查询的区块链技术,譬如BigchainDB这样的技术及其公共网络IPDB。这使得在不需要舍弃传统的大数据数据库时获得区块链的好处。

区块链对人工智能的变革

  人工智能区块链

  大规模的区块链技术解锁了其在人工智能应用上的潜力。从区块链的三点好处开始,我们来探讨一下这些潜力。

  这些区块链的好处为人工智能实践者带来了以下机会:

  1.去中心化/共享控制激励了数据共享:

  (1)带来更多的数据,因此可以训练出更好的模型。

  (2)带来新的定性数据,因此新的定性模型。

  (3)允许共享控制人工智能的训练数据和模型

  2.不变性/审计跟踪:

  为训练/测试数据和模型提供了保证,提高数据和模型的可信度。数据也需要声誉。

  3.本地资产/交换:

  使训练/测试数据和模型成为知识产权(Intellectual Property/IP)资产,这可以带来去中心化的数据和模型交换。能更好地控制数据的上游使用。

  区块链还可以以更多的方式帮助人工智能。反过来,人工智能可以有许多方法帮助区块链,如挖掘区块链数据等。

 

      关于区块链能帮人工智能打开的机会:

  1:数据共享→更好的模型

  去中心化/共享控制能促进数据共享,这反过来又带来更好的模型、更高的利润/更低的成本/等。

  人工智能热衷数据。数据越多,模型越好。然而,数据往往是孤立的,尤其是在这个新世界里,数据可能是难以逾越的鸿沟。

  但是如果有足够的正面效益,区块链鼓励传统的独立体间数据共享。区块链的去中心化本质鼓励数据共享:如果没有单一的实体控制存储数据的基础设施,共享就会有更少的冲突。之后我会举出更多好处。

  数据共享可能发生在一个企业中、一个生态系统内或整个星球(即公开区块链)。

  企业内:使用区块链技术来合并来自不同区域办公室的数据,因为它能降低企业审核自己数据的成本,并和审计员共享数据。随着新的数据到位,企业可以建立人工智能模型,例如,相比以前只建立在区域办公室水平的模型,新模型能更好地预测客户流失的模型。

      生态系统内:竞争对手过去永远不会分享他们的数据。但现在可能坦率地展示,结合几个银行的数据,可以做更好的模型以预防信用卡欺诈。或者供应链机构通过区块链共享数据,对供应链中更早地数据使用人工智能,可以更好地确定在供应链中导致失败的根本原因。

  在整个星球范围内(公共区块链数据库):考虑不同生态系统之间的数据共享,或个人参与者在一个行星尺度的生态系统。更多的数据来源可以改善模型。

 

  2:训练数据 & 模型全球共享注册系统

  如果我们有一个可以方便管理另一个数据集或数据馈送的全球数据库,这包括一系列出自各种机器学习比赛的 Kaggle 数据集、斯坦福 ImageNet 数据集及其他不计其数的数据集。

  这正是 IPDB 可以做到的。人们可以提交数据集并使用其他人的数据。数据本身会在一个去中心化的文件系统中,就像IPFS ;而元数据将会在IPDB中。我们会获得一个人工智能数据集的全局共享空间。这有助于实现打造数据开放社区的梦想。

  我们无需停留在数据集层面;我们也可以包括从这些数据集中建立起来的模型。抓取和运行他人的模型并提交自己的模型应该很容易。一个全球性的数据库可以大大方便这一过程。我们可以得到行星所拥有的模型。

       综上所述,区块链技术可以帮助实现人工智能和数据团体长期以来的一些梦想,并打开一些机会。

 

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