Di Matvii Diadkov, fondatore di Bitmedia.io Web3 AD Network e game NFT di prossima generazione.
La convergenza della blockchain e dell'IA non è solo una parola d'ordine; È una rivoluzione che sta rimodellando le industrie unendo la natura sicura, decentralizzata e senza fiducia della blockchain con le capacità avanzate di elaborazione dei dati dell'intelligenza artificiale. Questa fusione sta creando sistemi più intelligenti e più efficienti che stanno trasformando campi come l'assistenza sanitaria e la finanza.
La tecnologia blockchain affronta sfide come la privacy, la trasparenza e la sicurezza, mentre i modelli di intelligenza artificiale consentono ai sistemi di diventare più intelligenti ed efficienti. Insieme, democratizzano l'accesso a modelli avanzati ed eliminano singoli punti di fallimento, promuovendo l'innovazione e la resilienza. Questa sinergia consente alle startup e alle imprese a migliorare la produttività e la creatività, beneficiando della natura decentralizzata di Blockchain.
In questo articolo, Matvii Diadkov , Bitmedia.io Founder descrive la convergenza di Blockchain e AI ed esplora i fondamenti di ogni tecnologia, le loro potenziali applicazioni, benefici, sfide, casi studio e prospettive future. Iniziamo!
I fondamenti della blockchain e dell'IA
Prima di immergerti nella convergenza, esploriamo la blockchain e l'IA individualmente per comprendere il loro scopo, struttura, funzionalità e caratteristiche chiave.
- Blockchain: la spina dorsale del decentramento
Blockchain è un libro mastro distribuito progettato per registrare, archiviare e verificare in modo sicuro i dati attraverso una rete di partecipanti. Mantiene una registrazione immutabile di transazioni convalidate attraverso meccanismi di consenso come la prova del lavoro (POW) o la prova della partecipazione (POS). Sfruttando le transazioni di crittografia a chiave pubblica e Transazioni peer-to-peer (P2P), la blockchain elimina la necessità di intermediari affidabili.
Una blockchain è costituita da una serie di blocchi, ciascuno contenente un elenco di transazioni, un timestamp e un hash crittografico che lo collega al blocco precedente. Questa struttura crea una catena immutabile di record in cui l'alterazione dei dati è impossibile senza consenso dalla maggior parte dei validatori. Su una blockchain senza permesso, chiunque può unirsi alla rete per diventare un validatore, aiutando a garantire l'ecosistema e guadagnare premi in cambio.
Invece di un server centralizzato, la rete viene mantenuta dai nodi: computer individuali che conservano la stessa copia della blockchain sui loro dispositivi, garantendo ridondanza e trasparenza dei dati. Ciò consente a chiunque di visualizzare e verificare le transazioni elaborate in un blocco dai validatori. Le blockchain mancano di un'autorità centrale e sono governate in modo decentralizzato dalle loro comunità.
La programmabilità tramite Contraction Smarttracconsente transazioni automatizzate e auto-esecutive, consentendo alle catene di supportare una vasta gamma di applicazioni, da token non fissibili (NFT) e protocolli di finanza decentralizzata (DeFi) per le soluzioni digitalidente la catena di approvvigionamento. Inoltre, la natura decentralizzata e distribuita di Blockchain elimina i singoli punti di fallimento, fornendo una maggiore sicurezza e resilienza alla rete.
I ricercatori stimano che il mercato globale della blockchain cresca da 4,8 miliardi nel 2022 a 69 miliardi entro il 2032 con un tasso di crescita annuale composto del 68% (CAGR). La capitalizzazione di mercato del settore della criptovaluta basata sulla blockchain è aumentata da 218 miliardi nel gennaio 2020 a 3,64 trilioni di trilioni entro dicembre 2024, con un aumento di quasi 1.570%.
- AI: trasformare i dati in soluzioni del mondo reale
L'intelligenza artificiale (AI) mira a creare sistemi in grado di svolgere compiti che richiedono un'intelligenza umana, come la risoluzione dei problemi, il processo decisionale, la comprensione del linguaggio e la percezione. Impiega metodi che vanno dai sistemi basati sulle regole alle reti neurali avanzate, simulando la cognizione umana per consentire alle macchine di elaborare dati, apprendere e adattarsi.
Machine Learning (ML), un sottoinsieme di intelligenza artificiale, sviluppa algoritmi che consentono ai computer didenti modelli Ify e fare previsioni. Include l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo, ciascuno adatto a problemi specifici. Deep Learning, una filiale di ML, utilizza reti neurali per analizzare set di dati di grandi dimensioni, eccellendo nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella sintesi del parlato.
Deep Learning ha consentito scoperte in medicina personalizzata, sistemi di raccomandazione e veicoli autonomi. ML e Deep Learning stanno rapidamente avanzando le applicazioni del mondo reale.
Una delle innovazioni più importanti nell'intelligenza artificiale è l'IA generativa. Alimenta strumenti come Opens's Chatgpt e Dall-E, Google's Gemini e Microsoft's Copilot, generando testo, audio, immagini e altri contenuti utilizzando modelli per apprendere strutture e motivi sottostanti . L'intelligenza artificiale generativa produce risultati altamente realistici e contestualmente rilevanti, migliorando la creatività e la produttività tra i settori.
Si prevede che crescerà da 184,05 miliardi nel 2024 a 826,76 miliardi entro il 2030 a un CAGR del 28,46%, l'IA oggi funge da base per tecnologie innovative in una vasta gamma di settori. Alimenta numerose applicazioni in sicurezza informatica, sanità, fintech, giochi e altri settori.
Mentre esploriamo la convergenza della blockchain e dell'IA, diventa chiaro che queste tecnologie non sono solo complementari, ma sono trasformative. Hanno il potenziale per rivoluzionare le industrie, potenziare le persone e creare un futuro in cui la tecnologia serve l'umanità in modi nondent.
Come la tecnologia blockchain eleva l'IA: privacy, accessibilità e decentralizzazione
L'integrazione della blockchain con l'IA è un punto di svolta, che affronta molte delle limitazioni affrontate dai tradizionali modelli di AI. In genere operando su server centrali gestiti da grandi aziende, questi modelli sono soggetti a censura, accessibilità limitata e singoli punti di fallimento. La tecnologia blockchain offre una soluzione decentralizzando l'IA, democratizzando l'accesso alle risorse ed eliminando le vulnerabilità.
L'integrazione della blockchain con l'IA elimina i singoli punti di fallimento e democratizza l'accesso all'intelligenza artificiale e alle risorse di apprendimento automatico (ad esempio, dati, modelli, potenza di calcolo). Un'integrazione di contabilità distribuita rende anche i modelli resistenti alla censura migliorando al contempo l'accuratezza attraverso la verifica pubblica dei dati di formazione.
Ancora più importante, le soluzioni di intelligenza artificiale basate sulla blockchain consentono l'uso di dati sensibili senza esporre informazioni personali, dando al controllo degli utenti i propri dati e offrendo una compensazione per il suo utilizzo.
L'intelligenza artificiale decentralizzata riduce anche le barriere per i nuovi attori che entrano nel mercato. Invece di gestire i propri server, le startup AI possono adottare un approccio guidato dalla comunità, in cui i validatori contribuiscono alla potenza di calcolo alla rete. Questo modello consente prezzi flessibili, come si vede con la rete di rendering, una piattaforma di rendering GPU decentralizzata che addebita gli utenti solo per il tempo di rendering che utilizzano. Quelli con GPU inattivi possono unirsi come operatori di nodi e guadagnare token RNDR.
L'intelligenza artificiale può anche migliorare le reti blockchain. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale possono verificare l'accuratezza dei dati off-chain, migliorando l'affidabilità delle applicazioni decentralizzate (DAPPS) e deitracdi smart, specialmente nei protocolli DeFi dipendenti dagli oracoli. L'intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello di sicurezza alle blockchain, con aziende come Certik che utilizzano AI per audit contracdi intelligenza, monitorano l'attività di rete e rilevano anomalie.
Potenziali barriere e sfide
Nonostante la promessa di modelli di intelligenza artificiale basati sulla blockchain, è necessario affrontare diverse sfide:
- L'aumento della complessità: l'integrazione dell'IA con i registri distribuiti rende i sistemi più complessi, intrecciando la curva di apprendimento.
- Speed ed efficienza: la maggiore sicurezza e decentralizzazione di Blockchain spesso limitano la scalabilità e il throughput, riducendo l'efficienza.
- Costi potenziali-Le spese di gas elevate su blockchain a basso rendimento come Ethereum possono rendere finanziariamente non vitali calcoli di intelligenza artificiale.
- Sfide di interoperabilità: la mancanza di protocolli standardizzati per l'integrazione di intelligenza artificiale e blockchain ostacola la comunicazione e la compatibilità.
- Prontoie e preoccupazioni etiche: i modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati distorti possono produrre risultati sleali e l'immutabilità di Blockchain rende impegnativo questi pregiudizi.
- Questioni normative - Le sfere blockchain e AI pongono sfide di conformità, aumentando potenzialmente i rischi legali per le organizzazioni.
Casi di studio su applicazioni di intelligenza artificiale blockchain di successo
Diverse integrazioni del mondo reale illustrano il potenziale di blockchain e AI:
- trac T (moneta) di JPMorgan : questo sistema utilizza AI per interpretare gli accordi di prestito commerciale tramite un libro mastro con sede a blockchain, salvando il team legale 360.000 ore di revisione.
- Finanza composta : il DeFi utilizza l'intelligenza artificiale per ottimizzare le strategie di rendimento, gestire i rischi e analizzare le tendenze del mercato per l'agricoltura di rendimento ottimale.
- Propy : questa piattaforma immobiliare basata sulla blockchain utilizza AI per automatizzare le attività di gestione della proprietà, ridurre le spese operative e migliorare l'efficienza.
Blockchain e AI Impact Industries attraverso la sinergia
La convergenza della blockchain e dell'IA ha un potenziale immenso per rivoluzionare le industrie, guidare l'innovazione, l'efficienza e l'accessibilità. Con l'infrastruttura decentralizzata e sicura di Blockchain, le applicazioni AI possono affrontare sfide critiche come la privacy dei dati e la trasparenza del modello.
Man mano che si stanno sviluppando le soluzioni di intelligenza artificiale basata sulla blockchain, è probabile che democratizzano l'accesso a nuovi modelli e tecnologie, consentendo a startup e piccole imprese di competere su un campo di gioco più livellato. Questa sinergia potrebbe accelerare i progressi nelle industrie sanitarie, finanziarie e creative, aprendo nuove strade per le iniziative AI guidate dalla comunità.
Mentre rimangono sfide, innovazioni come soluzioni di livello 2 e protocolli incrociati possono mitigare i problemi di scalabilità e interoperabilità. La natura immutabile e trasparente di Blockchain può anche affrontare le preoccupazioni etiche sui pregiudizi di intelligenza artificiale e sulla sicurezza dei dati.
Per finalizzare, dirò che la collaborazione tra blockchain e AI sarà defidefigestione dei dati, interazione tecnologica e costruzione di ecosistemi decentralizzati. Nonostante gli ostacoli, il rapido ritmo dell'innovazione suggerisce che queste tecnologie continueranno a crescere insieme, aprendo nuove possibilità e trasformando sempre più settori.
