人工智能與區(qū)塊鏈結(jié)合所面臨的四大挑戰(zhàn)

責(zé)任編輯:zsheng

2019-01-14 15:00:11

摘自:巴比特

AI與區(qū)塊鏈的結(jié)合

這就是區(qū)塊鏈進(jìn)入其中的突破口,因?yàn)樗梢杂脕砜朔芏嗳斯ぶ悄艿娜秉c(diǎn)。我在我們的業(yè)務(wù)當(dāng)中,已經(jīng)親眼所見,我們利用了很多AI和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)能力,以便更好地識別和驗(yàn)證用戶的區(qū)塊鏈身份。

目前,該領(lǐng)域的專家們正在探索如何部署區(qū)塊鏈,以創(chuàng)建去中心化的市場來增強(qiáng)AI。麻省理工學(xué)院的提供的這門課程只是這個行業(yè)運(yùn)動的一個指示器。這將允許人們舒適地分享他們的個人可識別信息(PII),同時通過區(qū)塊鏈提供的去中心化安全計算,保證其數(shù)據(jù)仍然是安全的、隱私的。實(shí)際上,用戶可以容易地共享他們的敏感細(xì)節(jié)(例如健康和財務(wù)數(shù)據(jù)),并且系統(tǒng)將確保只有預(yù)期的服務(wù)提供者才有能力在用戶明確同意的情況下解密用戶的PII。隨著時間的流逝,我相信這個行業(yè)將積累大量的數(shù)據(jù),而這也是大型組織能夠保持競爭力的核心所在。

一篇來自Hacker noon的文章列出來一些最新的結(jié)合區(qū)塊鏈和AI技術(shù)的項(xiàng)目,其中一些值得關(guān)注的包括AI市場SingularityNET,全球范圍的企業(yè)可以通過它訪問人工智能能力(算法等),以促進(jìn)這個行業(yè)的成長。另一個項(xiàng)目是Namahe AI平臺,其旨在通過集成人工智能和區(qū)塊鏈來提供供應(yīng)鏈的效率,從而能夠?qū)崟r無縫地監(jiān)控流程,并標(biāo)記異常和欺詐以供審查。最后,還有Numerai,一個基于人工智能的對沖基金,其通過贊助行業(yè)愛好者進(jìn)行互相競爭,開發(fā)和提交預(yù)測模型和解決方案。

AI與區(qū)塊鏈結(jié)合所面臨的挑戰(zhàn)

顯然,人工智能解決方案不同于傳統(tǒng)的解決方案,因?yàn)樗鼈冏裱烁怕誓P?。換言之,傳統(tǒng)的程序遵循了“如果A發(fā)生,然后跟隨B”的方法。相反,人工智能(深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí))使用概率回答來跟隨后續(xù)步驟。AI的這一特性,使得該技術(shù)成為創(chuàng)建靈活解決方案的理想選擇。然而,權(quán)衡點(diǎn)在于,一些人工智能程序是會出錯的。

到目前為止,AI代理在某些情況下仍然是會出錯的,并且用戶仍然很難知道何時出錯,或者當(dāng)出錯時應(yīng)該做什么。一些令人難忘的例子包括微軟的聊天機(jī)器人變成了流氓,維基百科的編輯機(jī)器人之間發(fā)生了爭執(zhí),優(yōu)步(Uber)的自動駕駛汽車忽視了紅燈,俄羅斯機(jī)器人Promobot IR77逃離了實(shí)驗(yàn)室……

另一個問題是合規(guī)性。防止人工智能解決方案淪為流氓或造成損害,仍然是我們主要去解決的問題。而AI和區(qū)塊鏈解決方案實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合,這會是一項(xiàng)真正的挑戰(zhàn)。然而,物聯(lián)網(wǎng)(IOT)在提供人工智能訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)方面,將是至關(guān)重要的。實(shí)際上,私有數(shù)據(jù)的安全性和保密性,也將在這個領(lǐng)域扮演至關(guān)重要的角色;

人才是區(qū)塊鏈和AI結(jié)合所面臨的另一大挑戰(zhàn)。雖然數(shù)據(jù)是訓(xùn)練AI模型的主要因素,它們可以通過IoT設(shè)備來收集,但是這需要專業(yè)人員來開發(fā)算法,這些算法需按照區(qū)塊鏈技術(shù)的要求,以去中心化或分布式的方式運(yùn)行。

幸運(yùn)的是,諸如DeepBrain Chain和 SingularityNET這類組織正在不斷研究和創(chuàng)建創(chuàng)新的人工智能算法。

計算資源則是結(jié)合AI和區(qū)塊鏈的另一大問題。幸運(yùn)的是,有可能利用全局空閑計算能力來運(yùn)行與區(qū)塊鏈集成的資源密集型人工智能訓(xùn)練。

結(jié)論

一些專家現(xiàn)在認(rèn)為,區(qū)塊鏈具有將去中心化屬性傳遞給AI 的能力,以實(shí)現(xiàn)為大眾提供去中心化的人工智能。為了從結(jié)合這兩大技術(shù)中,獲得真正的好處,我認(rèn)為必須要解決幾個主要的問題:如何確定AI解決方案何時操作錯誤,如何培訓(xùn)該領(lǐng)域的專業(yè)人員,以及需要提出適當(dāng)?shù)淖駨男砸?,來指?dǎo)產(chǎn)品的開發(fā)和部署。為了取得真正的進(jìn)步,這個領(lǐng)域的參與者應(yīng)該努力打破這些障礙,鼓勵在現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)展區(qū)塊鏈和人工智能。

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