Dirbtinio intelekto valdomų dApps potencialas 

Dirbtinio intelekto (DI) rinkos dydis jau vertinamas $ 93.5 mlrd 2021 m. dirbtinis intelektas neabejotinai tampa vienu svarbiausių šimtmečio technologinių proveržių.

AI reiškia kompiuterio ar mašinos gebėjimą imituoti žmogaus intelektą, atliekant užduotis ir mokantis geriau jas atlikti proceso metu.

Universalumas yra vienas iš pagrindinių aspektų, dėl kurio dirbtinis intelektas yra toks daug žadantis, nes jis gali būti pritaikytas papildyti beveik bet kurią pramonės šaką, todėl jos žlugdymo potencialas yra beveik begalinis. Ir viena iš galingiausių AI sinergijų slypi jos derinyje su „blockchain“ technologija.

Šiame straipsnyje bus nagrinėjamas potencialas, atsirakintas blokų grandinės ir dirbtinio intelekto sankirtoje, ir ateities simbiotinių santykių potencialas.

Kaip AI atrakina pažangesnes dApps

Jei praleidote atmintinę, „blockchain“ – pagrindinė kriptovaliutų technologija – yra duomenų įrašymo į bendrą, nekintamą knygą sistema. Kadangi paskirstyta knyga yra saugoma tūkstančiuose decentralizuotų mazgų visame pasaulyje, tai beveik neįmanoma pakeisti, nulaužti ar cenzūruoti.

Nors tiek blokų grandinė, tiek dirbtinis intelektas dar tik pradeda kurtis, jų bendra vertė sukuria daugybę įdomių, sinergetiškų naudojimo atvejų. Vis daugiau „blockchain“ kūrėjų tyrinėja AI galią ir taiko ją savo blokų grandinėmis pagrįstose decentralizuotose programose (dApps).

Tiesą sakant, pirmoji dirbtiniu intelektu pagrįsta dApp jau buvo paleista 2018 m. „The Cortex blockchain“, kuri, kaip teigiama, yra pirmasis pasaulyje tinklas, kuriame įdiegtos dirbtinio intelekto valdomos dApps su mašininio mokymosi galimybėmis.

Skaitmeninis susidūrimas buvo pirmoji DI įgalinta dApp Cortex tinkle, kuris yra supaprastintas pikselių žaidimas, kurio parengtas modelis galimiems scenarijams buvo pagrįstas dirbtiniu intelektu. Kadangi AI algoritmai ir blokų grandinės tinklai nuo to laiko pažengė į priekį, sudėtingesnės dApps pradėjo juos naudoti.

Decentralizuotas AI yra dar vienas įdomus pavyzdys, apjungiantis abi naujas technologijas. Trumpai tariant, decentralizuotas AI yra semantinio segmentavimo užduotis, kuri veikia decentralizuotai. Vartotojai gali pateikti vaizdus į protokolą semantiniam segmentavimui, kuris atliekamas decentralizuotame debesyje.

„Blockchain“ pagrindu veikiančios „dApps“ pamatė dar vieną naujovių šuolį, kai atsirado išmaniosios sutartys, kurios yra savaime vykdomos kompiuterinės programos, veikiančios nekintamame „blockchain“ tinkle.

Pavyzdžiui, VIA„Trusted Analytics Chain™“ sujungia didžiules dirbtinio intelekto duomenų apdorojimo galimybes su išmaniosiomis sutartimis, kad surinktų informaciją iš didžiausių pasaulio energetikos įmonių ir panaudotų ją pažangioms įžvalgoms apie pasaulinę energetikos pramonę kurti.

Kitas protokolas, taikantis AI algoritmus išmaniosioms sutartims, yra Darbas pabaigtas. Projekto naršyklės plėtinys naudoja išmaniąsias sutartis ir mašininį mokymąsi, kad iš internetinių SaaS (software-as-a-service) platformų surinktų specifines klientų ir užduočių charakteristikas, kurios paverčiamos įžvalgomis, leidžiančiomis automatizuoti verslo procesus ir padėti žmonėms supaprastinti pasikartojančias užduotis. WorkDone AI algoritmai taip pat sukuria konkrečiai įmonei skirtas žvalgybos sistemas, kurias galima panaudoti ir instituciniu lygmeniu.

Vis dėlto suvereni AI algoritmai vis dar daugiausia apsiriboja pasikartojančiomis, į duomenų valdymą orientuotomis užduotimis, todėl įmonės įgyvendina žmogaus priežiūrą, siekdamos tobulinti dirbtinio intelekto protokolus.

Vienas žymus projektas, kuriuo siekiama pažangos šioje srityje AIWORK – protokolas, apjungiantis išmaniųjų sutarčių veiksmingumą decentralizuotoje blokų grandinės platformoje su konsensuso AI tinklu, kurį valdo žmonių ekspertų bendruomenė. AIWORK siekia išspręsti kai kurias didžiausias internetinio vaizdo įrašų turinio problemas, pvz., metaduomenų trūkumą ir nenuoseklų turinio saugos indeksavimą.

Protokolo AI algoritmai naudojami vaizdo metaduomenims generuoti, taip pat mašininiams vertimams ir transkripcijai, kuriuos patikrina žmonių ekspertų tinklas ir patvirtina bendru sutarimu dėl blokų grandinės, prieš naudojant mašininio mokymosi algoritmus patobulinti.

Aukščiau pateikti pavyzdžiai tik subraižo potencialą, kurį atrakina AI varomos decentralizuotos programos, kurios jau naudojamos šiandien. Jie taip pat iliustruoja AI algoritmų svarbą renkant ir apdorojant didžiulius duomenų rinkinius, kad būtų galima gauti konkrečios pramonės įžvalgų.

Dirbtinio intelekto valdomų dApps ateitis

Panašiai kaip dirbtinis intelektas, dirbtinio intelekto sukurtos dApps vis dar yra savo technologiniame lopšyje, todėl sunku spėlioti apie galimus naudojimo atvejus, kuriuos matysime ateityje. Tačiau kadangi „blockchain“ yra decentralizuota, skaidri ir nekintanti terpė dirbtinio intelekto programoms, pažangesnių decentralizuotų programų konvergencija yra neišvengiama.

Netolimoje ateityje tikriausiai pamatysime dirbtinio intelekto ir gilaus mokymosi algoritmus, įdiegtus DeFi (decentralizuotuose finansuose), kad pagerintume vartotojų apsaugą ir pažangių sutarčių efektyvumą. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto algoritmai galėtų būti taikomi istoriniams rinkos duomenims, siekiant sukurti protingesnius pagrindinių rinkos pokyčių nuspėjimo modelius arba pažangesnius derliaus auginimo protokolus.

DI palaikantys numatymo modeliai taip pat gali tapti ryškesni energetikos, sveikatos priežiūros ir sporto lažybų sektoriuose, nes jie turi pirmaujančių pajėgumų analizuoti didžiulius duomenų kiekius.

Galiausiai, metaverse bus dar viena tikėtina DI valdomų dApps vieta, nes dirbtinio intelekto algoritmai bus reikalingi norint valdyti precedento neturintį vartotojų duomenų kiekį. Dirbtinio intelekto pagrindu sukurtos dApps greičiausiai bus naudingos kuriant duomenų pasitikėjimą, kuriant asmenines naudotojų rekomendacijas ir užtikrinant asmenų duomenų privatumą.

Atsižvelgiant į simbiotinį ryšį tarp dviejų technologijų, pramonės ekspertai sutinka „Blockchain“ ir „AI“ yra atitikmuo, sukurtas technologijų rojuje. Tačiau realaus naudojimo atvejai, atsirandantys dėl jų konvergencijos (tobulėjant tiek blokų grandinės, tiek AI algoritmams), bus nustatyti tik ateityje.