ブロックチェーンによるAIの改善方法

人工知能（AI）は、幻想的な架空の要素と限定的なゲーム機能から離れました。現在、AIは科学実験から検索エンジンやお気に入りのソーシャルメディアなどの日常的なものまで、あらゆる場所で見られます。しかし、ほとんどすべての家庭で目に見えないように動作するこの新しいテクノロジーは、どのように私たちの生活を変えることができますか？

今日のAI市場

エンジニアは、コンピューターが問題を解決できるようにAIを作成します。基本的に、彼らは直面する新たな困難に対応してプログラムコードを修正します。チェスや他のゲームで世界チャンピオンを破るコンピューターはニュースではありませんが、しばらくの間、AI開発は停滞しているように見えました。GoogleやUberなどの企業によって作成された無人車両が登場するまではそうでした。彼らはまだテスト中ですが、結果は信じられないほどです。無人の車が「道路を走っているドライバーの90％よりもよく、慎重に進んでいる」と主張する目撃者もいます。それは主観的な観点ですが、一般の人々が改善に気づいたとき、それを広い市場に導入するのは時間の問題です。分析会社Tractiaによると、AIの世界市場は80億ドルを超え、2022年までにその数字は776億ドルに達します。比較すると、2017年のクラウドデータストレージ市場は約300億ドルでした。そのため、このような大規模な市場に直面したとき、すぐに現れる考えがあります。AIの制御不能な影響から自分を守る方法—そしてこれを市場に入れていく方法はなんですか？

コインの両面、これらの質問は互いに解決することができます。分散レジストリ（ブロックチェーン）を介して最初のものにアプローチする場合、2番目の答えはすぐそこにあります。

AIとブロックチェーンの組み合わせ

機械学習をするには、人々と同様に、大量のデータを分析する必要があります。違いは、人々がデータを受動的に、しばしば無意識に分析することです。私たちは世界を理解するために、5つの感情（時には欠陥がある）を使用します。次に、このデータをニューラル接続に保存します。情報の収集、保存、処理に関する同じタスクは、機械学習アルゴリズムの開発者にとっての課題です。

例として教師による学習（教師あり学習）を使用して、AI学習の段階を見てみましょう。それらの4つがあります：データ収集、データラベリング、機械学習アルゴリズムトレーニング、実際のデータのアルゴリズム操作。

データ収集

この段階では、大量の関連データを取得するのが最も困難です。特に、いわゆる個人データ（プライベートデータ）。一部のプロジェクトは、透明な収益化を目的として個人データを分離することを目的としています。 Googleが現在すべてのデータを収集および販売する方法とは異なり、送信するデータのタイプを選択する方法があります。たとえば、検索履歴は送信されますが、移動の履歴は送信されません。ブロックチェーンも使用するIoTデータマーケットプレイスがあります。たとえば、IOTA、Streamr、DatabrokerDAOのソリューションです。

データのラベル付け

ペタバイトのデータを収集することと、写真のどこに猫や犬がいるのか、テロリストがどこにいるかを把握することです。 Google ReCaptchaは輝かしい例です。巨大企業の子会社であるWaymoが、無料のキャプチャを通じて私たちを認識するように車を教えていることが確認されています。しかし、ブロックチェーンを使用して透過的なデータラベリングマーケットを作成するより安全な独立したオプションがある場合、この企業リソースを使用しないことをお勧めします。

アルゴリズムのテストと指導

アナリストは、クラウドコンピューティング市場を2,500億ドルと見積もっています。マインドはすぐにデータセンターにジャンプします。ただし、この業界の民主化を目的としたプロジェクトがあります。シンプルなパソコンの低電力でも、注入でパルサーの検索に参加できるプロジェクトがあります。プライベートマイナーに基づく、コンピューティング用のサービスとしてのインフラストラクチャ（IaaS）を提供する企業があります。

実際のデータでのアルゴリズム操作

データが収集されマークされると、アルゴリズムがトレーニングされます。現在、AIは人類に利益をもたらすために世界を探索しています。また、重要な計算リソースについても同様に必要です。この段階で、コミュニティは作品の一部を譲渡し、トークンで作品に報酬を与えることもできます。 AIを開発するときにブロックチェーンがどのように役立つか。つまり、ブロックチェーンには次の3つの主要な特性があります。

•       分散/集合制御
• 　  不変/監査記録
• 　 ネイティブ資産/分散市場と取引所。

したがって、ブロックチェーンはAIに対する集合的な透明な制御を提供できます。たとえば、独立監査人（ホワイトハットデータサイエンティストと呼びましょう）が特定のマシンインテリジェンスアルゴリズムの内部を見ることができるようになります。たとえば、中国人は、PRCのソーシャルレーティングの背後にあるものを正確に知りたいと思うでしょう。特定のアルゴリズムがブロックチェーンに根ざしている場合、現在実行中のバージョンを自信を持って言うことができます。そして、公開監査に合格したものが機能していることを確認するために、データサイエンティストにとって、最後のポイントはグローバルなAI市場への扉を開きます。専門家は、業績、アルゴリズム、モデルを販売し、透明に収益化することができます。私たちは多くの方法で私たちの生活を楽にするためにAIを開発しているので、人々は通常、それに対してお金を払ってもかまいません。明らかに、ここには能動的および受動的収入の流れを作り出す多くの機会があります。これはすべて、知識の収益化とアプリケーションのビジネスモデルの新しい波に対応しています。

アナリティクスがAI採用の道を開く方法

データストレージ、分析、ガバナンス、構造化および非構造化データの管理機能、視覚化ツールおよび技術を含む、深いビジネスインテリジェンス（BI）スタックを持つ組織は、構築のためのツールを備えています。効果的なAI戦略Fractal Analyticsのレポートによると、ビッグデータアーキテクチャへの投資は、特にCRMやERPシステムなどのレガシー構造化データソースと並んで存在する構造化データと非構造化データを組み合わせは成功するために不可欠です。取り込み、保存、発見、モデリング、分析/ ML、視覚化からテクノロジーの「BIスタック」を強化するための全体的な戦略の一部とみなされます。企業規模のビジネス管理システムを構築することにより、企業は堅牢なビッグデータプラットフォームを作成できます。記述的な分析とレポートだけでなく、大規模なソリューション、ML、AIなどの予測分析を実装する方法も見つけます。

未来の垣間見る

過去15年間の発展は、ソーシャルネットワーク、モバイル、クラウドサービスによって決定されてきました。専門家は、AI、ブロックチェーン、およびモノのインターネットが新しいソーシャルネットワーク、モバイル、クラウドサービスであると想定するのが合理的であると主張しています。これらのトレンドはまだ形成の非常に初期の段階にありますが、その潜在的な影響は大です。ソーシャルネットワーク、モバイル、クラウドの開発により、Spotify、Airbnb、Uberなどの大企業が誕生しました。今後10〜15年で新しい「ユニコーン」が登場し、人工知能、ブロックチェーン、IoTに焦点を当てると想定できます。現在、私たちは変化の瀬戸際にいます。それは私たちの生活に大規模な革新をもたらす可能性があります。