Под термином «искусственный интеллект» подразумевается способность программы самообучаться и совершенствовать алгоритм работы без непосредственной помощи человека. Этому посвящена целая наука, разрабатывающая подобные алгоритмы, позволяющие решать разнообразные проблемы без вмешательства оператора. Чаще всего – на основе большого количества внешних входящих данных.
Условно можно выделить два основных типа ИИ – ограниченный (Narrow) и сильный (Strong). Первый вариант предназначен для решения конкретных специализированных задач – фильтрации сообщений, разработка оптимальной тактики настольных игр, распознавание лиц. Но ничего сверх этой задачи. Сильный ИИ, наоборот, способен справиться с практически любой поставленной задачей и не уступает (а то и превосходит) в этом плане возможности человека. Вот только если первые типы существуют, причём – уже довольно долго, то второй тип – всё ещё на стадии разработки. И некоторые исследователи уже даже сомневаются в принципиальной возможности его создания.
И если будущая судьба Strong AI никому не известна, то в возможности совместной работы технологий блокчейна и ИИ специалисты практически не сомневаются. Особенно – по нескольким ключевым направлениям.
Польза для технологий блокчейн?
На данный момент, основной процесс, обеспечивающий адекватное функционирование сетей блокчейн – алгоритм Proof of Work. Он требует больших затрат времени, энергии и вычислительной мощности, а также – начинает работать значительно хуже при увеличении количества активных пользователей сети.
Специалисты полагают, что ИИ сможет оптимизировать эти процессы. Как минимум – снизить затраты энергии и повысить эффективность хранения данных. Последний момент особенно важен, поскольку с увеличением количества пользователей, растёт нагрузка на каждый конкретный узел, а с этим не каждая машина может справиться. Так что происходит некоторая децентрализация системы, что может иметь довольно неприятные последствия. А с помощью ИИ, можно создать новые способы распределённого хранения информации.
Польза для децентрализованной экономики данных
Помимо надёжных систем для хранения данных, необходимы надёжные способы их обмена. А более безопасной, надёжной и устойчивой системы, нежели блокчейн, пока не существует. Это достигается за счёт независимого хранения связанных между собой блоков данных на различных узлах сети.
В контексте данной задачи, алгоритмы ИИ могут как оптимизировать обмен данными, так и использовать эти данные для собственной работы и совершенствования. Кроме того, разные алгоритмы тоже могут стать объектами для торговли на подобных децентрализованных площадках. А это приведёт к конкуренции и более быстрому их совершенствованию.
Что касается отдельных пользователей, то им это тоже может оказаться выгодно. Например – предоставлять свои машины в качестве места для хранения объемов информации. Или – вычислительные мощности для работы алгоритмов ИИ. С компенсацией в виде соответственных токенов. А рост конкуренции между разработчиками и владельцами данных торговых платформ, создаст условия для конкуренции и даст возможность пользователям самим решать – с кем именно им будет выгоднее сотрудничать.
К сожалению, большинство подобных систем находятся на этапах разработки и тестирования, либо – в режиме «раннего доступа». Однако даже на этом этапе виден их значительный потенциал.
Польза для суперкомпьютеров
Самый простой пример «простого» ИИ – самообучающиеся нейросети. Алгоритм обрабатывает большое количество однотипных данных, на основании которых – создаёт оптимальную стратегию действия. Пример – распознавание лиц. Но для эффективного обучения, требуется либо большое количество времени, либо большие вычислительные мощности. И, конечно же, доступ к нужным данным.
А поскольку в некоторых одноранговых сетях пользователи могут предоставлять другим свои вычислительные мощности (за токены, разумеется), данные сети можно использовать для оптимизации работы подобных нейронных сетей. По сути – создание «децентрализованного суперкомпьютера».
И если раньше подобные системы работали преимущественно с рендерингом сложных трёхмерных изображений, то теперь акцент постепенно смещается в сторону обучения нейронных сетей и оптимизации работы ИИ в целом.
Польза для проверяемости решений
Человек не может своими силами проверить результаты работы ИИ, основанные на анализе больших объёмов данных. Вот только ИИ тоже могут ошибаться, так что нужны какие-то способы контролировать их работу. А с помощью децентрализованных сетей, провести аудит подобных процессов станет намного проще. Почти как возможность каждого элемента блокчейна проверить «правильность» высчитывания нового кэша, только ресурсов занимает несколько больше.
Заключение
На данный момент, большинство компаний использует технологии блокчейна и ИИ по-отдельности. Но лишь потому, что пока нет проверенных и эффективных методов их взаимной интеграции. Однако исходя из существующих тенденций, скоро такие методы появятся. Однако крайне сложно предугадать, какие именно изменения в экономике и информационных технологиях это может вызвать.