AI Blockchain: A Peek into the Future

I dag brøler to nye teknologier i teknologiverden – Kunstig intelligens og Blockchain. Begge disse teknologiene har potensial til å revolusjonere verden. Men det mest diskuterte emnet så langt er at om disse to virkelig kan være gunstige for hverandre.

Vi vet allerede at blockchain har muligheten til å tilby et desentralisert hovedbokssystem, og mange adopterer allerede teknologien. På den annen side begynte også kunstig intelligens å effektivisere prosesser til vår fordel.

Men kan blockchain-basert AI være den neste teknologiske milepælen? Vel, la oss se om blockchain virkelig er i stand til å drive AI eller ikke.

Introduksjon til Blockchain + AI Infographic

Innholdsfortegnelse

Kapittel 1: AI Blockchain – Et blikk inne i kunstig intelligens
Kapittel 2: Hva er dagens landskap av AI?
Kapittel 3: Blockchains Role in AI Technology
Kapittel 4: Merkbar Blockchain AI PAAS
Kapittel 5: For å oppsummere det

 

Kapittel 1: AI Blockchain – Et blikk inne i kunstig intelligens

Kunstig intelligent er simulering av menneskelignende intelligens gjennom datasystemer. Vanligvis er disse datasystemene programmert på en måte å etterligne menneskelignende handlinger. Tilsynelatende er prosessen helt kompleks ettersom menneskelige aktiviteter er kompliserte å simulere.

Men den primære evnen til kunstig intelligens vil være for rasjonalisert som mennesker og ta handlinger basert på intellektuell tenkning. De vil ikke bare utføre programmer, men vil også forstå konseptet bak det.

AI når dette nivået av intelligens gjennom dyp læringsmetode. Hva er dyp læring? La oss finne det ut!

 

Deep Learning: Pathway to Human Intelligence

Denne nye teknikken for læring er faktisk en form for maskinlæring. Her er algoritmemodellen faktisk inspirert av den menneskelige hjerne. Så, her vil maskinen lære av en stor mengde data. Det ligner litt på læringsmetoden vår fra erfaringer.

I denne metoden vil AI utføre en hvilken som helst oppgave gjentatte ganger og se resultatet. Hver gang vil det endre oppgaven litt for å forbedre ytelsen. Utviklere foretrekker faktisk denne metoden fremfor all typisk maskinlæring.

Dyp læring kan hjelpe AI-er til å lære å tenke eller utføre oppgaver som krever tanke på forhånd. Prosessen er faktisk veldig kul.

 

AI som en tjeneste (AIaaS)

Kunstig intelligens som en tjeneste refererer til alle AI-tjenester som kommer fra tredjepartsvisning. Vanligvis, hvis du vil lage noe som en tjeneste, vil det trenge muligheten til å ringe fra et nettverk som bruker skyen.

Derfor er programvaren eller teknologien i mange tilfeller vanligvis tilgjengelig fra en tredjepartsleverandør. Du vil kunne gjøre visse endringer og deretter bruke funksjonene etter det. Noen ganger kan disse produktene tilpasses helt etter dine behov.

Dette kan være en utmerket løsning for de som ikke har råd til å utvikle AI-teknologien alene eller ikke vil kaste bort ressursene sine for det. Å utvikle en AI vil kreve mye finansiering, og deretter teste dem krever mye tid.

Så disse selskapene kan da bruke AI som en tjeneste for å integrere teknologien med deres. Vanligvis tilbyr denne tjenesten:

  • Et alternativ for å fortsette å bruke ressurser for kjernevirksomhetsteknologien og bruke modellen til separate midler.
  • En gjennomsiktig kostnadsbesparende løsning.
  • Senker risikoen for investeringer i tilfelle ting ikke ordner seg.
  • Øker fordelene ved å bruke store mengder data.
  • Sikrer fleksibilitet i virksomheten deres, så AI som en tjenesteløsning er alltid fleksibel.

For øyeblikket, i 2018, er markedsverdien for AIaaS over $ 1,52 milliarder. Eksperter tror imidlertid at hele markedet vil vokse til 10,88 milliarder dollar innen 2023.

Så ser du AIaaS ville være en av de ledende teknologiene i nær fremtid, så hvorfor ikke begynne å investere i det? Imidlertid mangler utviklingen av AI fortsatt på mange måter. For å håndtere det kan Blockchain hjelpe, og sammen kan AI blockchain-selskaper være drivstoff for neste generasjons teknologi.

 

Kapittel 2: Hva er dagens landskap av AI?

Problemet er at enhver AI-teknologi vil vokse når den kan bruke et stort antall data. Jo mer data det vil få for læring, desto bedre blir resultatet. Dette vil imidlertid kreve mange dyre ressurser, og det er klart at små selskaper ikke vil kunne følge med.

Store selskaper har ledelsen nå. De har budsjett eller ressurser for å utvikle opplæringsprosedyrer som er nødvendige for AI-en. Dessuten kan de også ansette toppeksperter for å hjelpe videre med å lage ny teknologi.

Per i dag har store selskaper som Amazon, Google, Facebook topplasseringene. Så ethvert nytt selskap som ønsker å spille i feltet, må i det minste toppe disse kraftige konkurrentene. Denne situasjonen er ikke så lett.

Modellen vil kreve en enorm database, og viktigst av alt har den vært kostnadseffektiv.

Det andre problemet med dagens AI-teknologier er at de alle er sentraliserte. Alle selskapene har informasjonen og beskytter algoritmene sine i stedet for å lage åpen kildekode.

 

Er sentralisert AI pålitelig?

Bruken av en sentralisert database for undervisning i AI er svært tvilsom. Mange eksperter antar nå om disse teknologiene eller enhetene kan være pålitelige eller ikke. Fordi AI-er skal være en upartisk kilde til informasjon der de vil kunne bestemme uten side.

Imidlertid ser mange av dagens AI ut til å være litt partisk mot utviklerne. La oss for eksempel anta at et selskap “X” opprettet en ny AI-teknologi. Imidlertid, når AI forventes å ta avgjørelser til fordel for det bedre, ser det ut til å gå for den som gagner “X” -firmaet mest.

Vi har allerede sett mange studier for å bevise dette, og hvis dette fortsetter, ville vi aldri være i stand til å oppnå den ideelle AI som vi trenger.

I et sentralisert felt gir de ledende selskapene oss ikke tilgang til å se hvordan de trener sine AI-er, så vi kan ikke helt stole på dem.

Dette øker også en sikkerhetstrussel. Algoritmer blir også handlet i hemmelighet, så man vet hva AI blir trent for. Du vet aldri hvordan en AI kan påvirke systemet og om andre konkurranser vil betale for det eller ikke.

Det er derfor å bli kvitt disse feilene og å herske rettferdighet i markedet AI-blockchain-selskaper kan være den eneste løsningen. Så et desentralisert nettverk kan virkelig endre scenariet, og med AI-blockchain-selskaper kan mange investere i AI.

 

Kostnadene er for høye

AI-teknologi er veldig fascinerende og kan åpne mange dører for oss. Men etter en stund innser hvert selskap eller individ som ønsker å følge denne teknologien at de trenger en enorm mengde beregningskraft for å gjøre det.

Og det er her maskinvarespesifikasjonene kommer inn. Å bygge en hvilken som helst teknologi med dyp læring vil kreve at du bruker mye penger. Du må takle mange faktorer her. Først kommer den superraske og kraftige CPU, GPU, SSD og kraftige hovedkort. Det virker ikke så mye i starten, men for å bygge så mye høyteknologisk må du få tak i det beste av den beste maskinvaren på markedet.

Unødvendig å si at disse ikke er billige. Men AI tech handler ikke bare om maskinvareutstyr. Du må også vurdere de enorme regningene for strømforsyning, vedlikehold og klimaanlegg som følger med det.

Du må også vurdere skade på komponenter fordi ikke alt utstyr kan ta så mye kraft for lenge. Men det er ikke det verste.

Hver teknologi fortsetter å utvikle seg etter hvert som tiden går. Så hvis du vil være med på konkurransen, må du holde deg oppdatert med de nyeste maskinvarespesifikasjonene. Derfor blir AI-teknologi en virkelig kostnadskrevende industri gjennom tidene.

I denne forbindelse er det bare high-end bedrifter som Google eller Facebook som kan tenke seg å fortsette AI-prosjektet i lang tid. Men hva vil skje med små og mellomstore bedrifter? Er det ingen måte å redusere kostnadene?

Vel, det er her Blockchain spiller inn.

 

Blockchain kan optimalisere GPU for bedre AI-tjenester

Vi vet alle at AI krever mye datakraft. Dette blir et problem ettersom datakrefter blir en knapphet nå. På den annen side kan blockchain bruke GPU-bruk annerledes. Utenfor gruvedrift er disse to en flott koblingsressurs.

Hvis noen utviklere kan utnytte denne datakraften, kan de lage superdatamaskiner veldig enkelt. Noen selskaper tilbyr også GPU som en tjeneste, men de er stort sett sentraliserte, så det hjelper ikke til slutt.

Google Cloud eller Amazon tilbyr ikke GPU-tjenester, men de er også sentraliserte. Så i dette tilfellet prøver mange AI-blockchain-selskaper å endre scenen. De vil introdusere den desentraliserte modellen og bruke blockchain sammen med AI. Siden blockchain allerede utnytter datakraften til brukerne, kan dette virkelig være kostnadseffektivt i det lange løp.

Vi vil dekke disse selskapene om kort tid.

Som du kan se, kommer blockchain-teknologi med en annen teknologi. Den distribuerte hovedboken til denne nye teknologien kan virkelig bidra til å bygge en superdatamaskin til billigere priser. Å introdusere AI blockchain kan redusere kostnadene opptil 10 faktorer! Med blockchain vil du kunne løse alle tekniske problemer med stor effektivitet.

Så la oss først se hvordan konvergensen mellom blockchain og AI kan hjelpe hverandre til å nå AI-blockchain-spekteret.

 

Kapittel 3: Blockchains Role in AI Technology

Nå som du vet hvordan AI vil påvirke den blockchain-baserte AI-teknologien, er det på tide å se på blockchain-rollen i dette. La oss se hvordan blockchain kan forbedre AI og sikre en bedre AI blockchain-løsning for deg.

  • Hjelp oss å bygge en distribuert superdatamaskin:

AI-teknologien lider av en enorm mengde uforklarlige dataverdier. Hvorfor? Vel, det er fordi vi for det meste ikke alltid kan forstå hver AIs kommunikasjon med oss. AI kommuniserer eller gir utdata i verdier eller datastrømmer.

Feilsøking av disse datastrømmene tar mye tid, og mange ganger blir prosessen altfor kompleks for oss å forstå og krever for mye kraft. Hva AI blockchain kan gjøre her er å hjelpe deg med å bygge en distribuert superdatamaskin.

Brukere på nettverket kan låne ut datakraften, og ved å koble dem til kan den bli en superdatamaskin på kort tid.

Med den distribuerte naturen vil du kunne spore maskinlæringsprosessen ettersom alle data i blockchain blir lagt til hverandre. Så de ville være i stand til å komme opp med en klar rute om hvordan AI lærer ny informasjon.

AI og blockchain sammen som en modell ville være i stand til å øke den generelle opplevelsen av AI. Du vil være i stand til å få bedre løsninger, bedre handlinger, mer kreative resultater og smartere kunstig intelligens. Å ha utsikt over nettverket vil hjelpe AI å lære raskere enn før, og derfor vil utviklingen av AI være mye mer strømlinjeformet.

 

  • Koble til forskjellige markedsplasser:

Ikke bare blockchain ville være i stand til å koble sammen alle markedsplassene samtidig, men det vil også gi nye virksomheter. Jeg mener, du kan lagre all informasjonen din trygt på nettverket, og jeg sa tidligere, at du også kunne selge den.

Dette starter en ny markedsplass for data. Lagring av informasjon på blockchain vil også gjøre utviklingen av enhver AI desentralisert. Så hemmeligholdet av enhver AI-operasjon vil bli fjernet, og hvem som helst vil kunne ha nytte av det.

Det vil også gi opphav til AI-markedsplass hvor du vil kunne få AI-utviklingsverktøy fra andre selskaper som selger det.

På denne måten ville AI-markedet være mer flytende. Så AI og blockchain sammen vil kunne skinne på alle måter.

 

  • Løs tillitsproblemet:

Som du allerede vet, kan ikke sentraliserte AI-teknologier være helt klarerte. Så når alt lagres i en desentralisert database, vil du få en klar oversikt over hva AI gjør og hvordan den kommuniserer med andre forekomster..

Det vil gjenoppbygge din tillit til AI, og du vil kunne stole på det trygt. Maskin til maskin-interaksjoner blir også registrert, og du vil bedre forstå deres kommunikasjonsmåter. Dermed, ved å kombinere blockchain og AI, ville det være i stand til å bryte barrierer lett.

 

  • Øk den generelle AI-brukeropplevelsen:

Med AI vil blockchain-brukere kunne få den beste AI-opplevelsen i livet. Blockchain fokuserer allerede på brukeropplevelse og sikkerhet mer enn noe annet. Men når blockchain driver AI, er mulighetene for nyere applikasjoner enorme.

Denne nye AI Blockchain-teknologien kan brukes til å bygge innovative smarte applikasjoner som hovedsakelig fokuserer på brukere. Ikke bare dette, men med blockchain på miksen, vil det endelig være en mulighet til å løse silos av dataproblem.

 

Kapittel 4: Merkbare Blockchain AI PAAS-leverandører

  • ATOZ

Dette selskapet forener og bygger tidenes høyeste AI-plattform. ATOZ er en distribuert hovedboksteknologi som bruker kraften til AI. Det primære målet for ATOZ er å revolusjonere cloud computing-industrien og sikre bedre teknologisk produksjon for AI.

For ditt maktkrevende dyplæringsprosjekt, tilbyr ATOZ et systematisk rammeverk der de vil koble datasentre på forretningsnivå og gi deg den kraften du ønsker. For å hjelpe deg med å utvikle bedre AI-teknologi tilbyr ATOZ deg det mest brukte utstyret i AI-bransjen med rammer som Keras, Tourch, Caffe og Tensorflow.

Det tar ingen tid å sette i gang å sette i gang det nye prosjektet ditt på ATOZs arbeidsplass. Å starte en hvilken som helst GPU-basert virtuell maskin vil ta bare noen sekunder, og du vil kunne jobbe parallelt på forskjellige maskiner.

Det beste med ATOZ er at dette selskapet bruker alle ressursene sine til en kostnadseffektiv løsning. De vet hvordan økosystemet til AI krever kostnadskrevende maskinvarespesifikasjoner. For dette kan mange små og mellomstore selskaper ikke konkurrere med de allerede etablerte virksomhetene. Med ATOZ vil du kunne redusere de totale kostnadene ved dyp læring med x5 faktorer!

Så, for dine AI-utviklingsbehov, kan ATOZ bringe hele pakken på ett sted.

 

  • DeepBrain Chain

Dette er en annen organisasjon som førte AI og Blockchain sammen på samme plattform. De tilbyr en DeepToken Exchange løsning for utvikling av desentraliserte AI-blockchain nevrale nettverksapplikasjoner. Hovedformålet med DeepBrain Chain er å tilby en markedsplass for utviklerne. Her ville hvem som helst kunne få tilgang til datakraft som er nødvendig for AI-er.

Imidlertid vil alle her bli delt inn i kategorier basert på deres datakraft. Gruvearbeidere vil danne de store nodene og kan leie datakraften til selskaper. Mye enklere datamaskinvare vil være middels til små noder.

Ethvert selskap vil da kunne få tilgang til det etter behov. Alle enkeltpersoner som leier beregningskraften får DBC-token som betaling. Dette tokenet blir handlet via den smarte kontrakten til NEO. Annet enn dette opprettholder nettverket all integritet ved hjelp av delegert bevis på innsats og bevis på viktighet.

For tiden ønsker DeepBrain-kjeden å gi utviklere billig og billig beregningskraft. Men de vil utvide den til flere alternativer som en handelsplattform for AI-algoritmer, modeller, data osv.

 

  • SingularityNET

En annen desentralisert markedsplass for AI-baserte prosjekter er SingularityNET. De er mest for AI-algoritmer. Her vil leverandører kunne tilby programvare og maskinvaretjenester til kundene i bytte mot kryptovaluta eller hvilken som helst AI-tjeneste. Jeg tror du allerede vet hvor vanskelig det kan være å finne relevante AI-tjenester på markedet, for ikke å nevne prisene.

Med SingularityNET vil du kunne bruke den desentraliserte plattformen og få AI-tjenesten din etter behov.

Enhver utvikler som vil legge til en AI-tjeneste i nettverket, vil få betalt via smarte kontrakter og få betalt i tokens. Matchmaking prosessen med å kjøpe og selge fasiliteter for smarte kontrakter. Det er en relativt enkel markedsplass hvor de ønsker å bringe kjøper og selger på ett sted.

For tiden tilbyr dette selskapet et AGI-token, som er et ERC20-token. Alle på nettverket bruker hovedsakelig agenter dette symbolet til å betale for AI-tjenestene. Men disse tokens gir også agent stemmerett på nettverket.

 

  • Golem

Dette er en ganske unik desentralisert AI blockchain nevrale nettverksplattform. De er et desentralisert nettverk der de tilbyr en datakrafttjeneste. Alle kan være en del av nettverket enten de er en organisasjon eller en individuell enhet.

Systemet ligner på Uber. Hvis du har beregningskraften til overs, kan du selge den her til andre organisasjoner. Nettverket er tilgjengelig over hele verden, noe som betyr at alle kan bruke dem og tjene ekstra penger.

Bedrifter som jobber med AI eller blockchain trenger en enorm mengde beregningskraft som de kan leie herfra.

Golem tilbyr et bredt spekter av prosessorkraft fra brukerne; vil du kunne bruke strømmen fra en personlig datamaskin til store datasentre. Derfor kan denne plattformen være det beste eksemplet eller AI-blockchain som helhet.

Men hvordan blir brukerne som leier beregningskraften deres betalt? Det er enkelt. Blockchain-nettverket er basert på Ethereum slik at de kan bidra til å gjøre opp alle former for betaling sammen med å levere databehandlingsressurser.

Nettverkstoken GNT brukes til enhver form for betaling. Hvis du vil kjøpe litt beregningskraft, må du be om det, og deretter angir du automatisk en smart kontrakt. Den smarte kontrakten behandler betalingen når du er ferdig med å leie eller kjøpe beregningskraften.

Så det er superenkelt.

 

  • Cortex

Cortex er en desentralisert plattform med kunstig intelligens som driver nettverket. Enhver AI-utvikler vil være i stand til å laste opp modellen sin, og andre kan få tilgang til de betalende innfødte Cortex-tokens.

De er åpne og tilbyr bare AI-modeller for nå. I motsetning til andre selskaper, gir de ikke noen form for beregningskraft for å utvikle eller trene AI. Ethvert selskap som kjøper modellen vil få en maskinlæring AI-applikasjon og vil trenge å utvikle den videre etter deres behov. Cortex er mer egnet for desentraliserte applikasjoner med kunstig intelligens.

Et annet plusspoeng er at dette selskapet vil tillate brukere å laste opp sine desentraliserte AI-applikasjoner og selge dem på nettverket.

 

  • SONM

Dette er en annen blockchain-basert plattform som tilbyr desentralisert tåkeberegning. Ved å bruke SONM vil du kunne bruke beregningskraft som en tåkelignende natur. Tåkeberegning er faktisk forskjellig fra nettsky.

Hovedforskjellen er den desentraliserte naturen. I typiske skytjenester får du beregningskraft fra en sentral kilde eller datasentre. Men i tåkeberegning vil du kunne få de samme fordelene, men ikke bare fra en kilde. I stedet bruker du individuelle enheter for å få tjenesten.

Denne strukturen løser virkelig skalerbarhetsproblemet og gjør systemet distribuert. Tåkeberegning gir større effektivitet og ytelse sammenlignet med tradisjonell skyarkitektur.

Så hovedformålet med SONM er å skape en åpen markedsplass for beregningsressurser. SONM bruker ERC20-token – et Ethereum-basert token for å gjøre opp betalingene. Token SNM driver SONM-nettverket.

På markedet er individer delt inn i grupper – leverandører og kunder. Leverandører vil levere beregningskraften, og kundene vil kjøpe dem.

SONM bruker Ethereum smarte kontraktsfunksjoner for å etablere en kontrakt mellom disse to gruppene.

 

  • Tatau

Dette er et annet distribuert datanettverk, men hovedfokuset er på bedriftene. Tatau er en blockchain-basert plattform og bruker AI for å få tak i underutnyttede beregningsressurser fra hele verden.

Utviklerne av Tatau mener at moderne CPU-baserte datasentre ikke er nok til å fremme innovative oppfinnelser i fremtiden. Disse sentrene kan ikke gi den nødvendige sikkerhetskopien for kunstig intelligens, streaming-analyse og videogjengivelse. Derfor vil Tatau løse problemet ved å fokusere på beregningskraft som kan ta på seg den moderne komplekse arkitekturen.

Du vil kunne behandle tjenester gjennom deres blockchain-baserte nettverk. Tatau designet plattformen deres på en annen måte – prosess kunstig intelligens, videogjengivelse og utnytt GPU-kraften. De vil også kombinere GPU med bærekraftige energikilder for et bredt spekter av industriell sikkerhetskopiering.

Så store bedrifter kan bruke plattformen til å sikkerhetskopiere sine høyere beregningsteknologier uten problemer.

For å få tak i beregningskraften, må kjøperen kjøpe TATAU-token og deretter bruke det til å betale leverandørene.

 

  • iExec

Et annet godt eksempel på AI-blockchain er iExec – en blockchain-plattform med en markedsplass for beregningskraft. iExec ønsker å lage en ny arkitektur for cloud computing. For å jobbe på nettverket, tilbyr dette selskapet sin egen kryptovaluta kalt “RLC.” RLC står for “Runs on Lots of Computers” som praktisk talt definerer hele ordningen deres.

Token er ERC20-token, så det er basert på Ethreums blockchain-plattform. I nettverket vil enhver bruker bli delt inn i tre hovedtyper – utvikler, leverandør og tokenholder. Her er utviklere kunder og vil leie ut beregningskraft fra leverandørene. Utviklerne måtte betale leverandøren med RLC-token.

På den annen side vil leverandørene kunne lease ut beregningskraften til utviklerne og få betalt i bytte. Token-innehavere i nettverket vil kunne bruke iExecs betalingskanal til å sende eller motta penger.

Men det er litt forskjell med andre AI-blockchain-markedsplasser. Her kan leverandøren bli tre typer forskjellige strømleiere – applikasjon, data og server. På toppen av dette vil utviklerne også kunne utvikle CLI og JS på nettverket. Men for å sikre at systemet ikke har noen skalerbarhetsproblemer, gjøres hver utvikling off-chain i den desentraliserte skyen.

Et annet morsomt faktum er at utviklere kan legge til sin desentraliserte applikasjon i iExec-butikken for å markedsføre sine nye oppfinnelser. Så du ser at denne plattformen gir mange muligheter for både utviklere og ikke-utviklere.

 

Kapittel 5: For å oppsummere det,

Kunstig intelligens og blockchain er to av de ledende teknologiene så langt. Og så er AI Blockchain ganske enkelt en kombinasjon av Blockchain og AI.

Med disse mange hindringene på banen til AI-evolusjon kan blockchain definitivt forbedre scenariet i stor grad. Med blockchain vil utviklere kunne utføre dyp læringsmekanisme uten å bekymre seg for kostnadene.

AI blockchain kan akselerere utviklingen av superdatamaskiner. Med blockchain i blandingen er innovasjoner sikkert på vei.

AI-blockchain kan være neste generasjons pioner i teknologiverden. Det er vanskelig å si hvordan de faktisk ville bli, men for nå, la oss håpe på det beste.

* Ansvarsfraskrivelse: Artikkelen skal ikke tas som, og er ikke ment å gi noen investeringsråd. Krav i denne artikkelen utgjør ikke investeringsråd og bør ikke tas som sådan. Gjør din egen forskning!

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
map