کاربرد فناوری بلاک چین در هوش مصنوعی چیست؟

ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین، ترکیب قدرتمندی بوده که با اجرایی کردن این دو نوع سیستم در کنار یکدیگر، عملکرد هر دو بهتر خواهد شد. با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین، برای ارتقا همه چیز همچون زنجیره تامین غذا و به اشتراک گذاری سوابق بهداشتی

و امنیت مالی استفاده می شود.برای چند لحظه به فناوری هایی فکر کنید که آینده جهان را رقم خواهند زد؛ بلاک چین و هوش مصنوعی از اولین نام‌هایی هستند که به ذهن می‌آیند. همکاری میان این دو فناوری اجتناب‌ناپذیر است چون هر دو با داده و ارزش سروکار دارند. بلاک چین امکان ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری ایمن داده یا هر چیز با ارزش دیگری را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی هم می‌تواند برای خلق ارزش، داده‌ها را آنالیز کرده و برمبنای آنها دیدگاه‌ها و برنامه‌های مدون بسازد.

در این مطلب قصد داریم زمینه‌های همکاری و ادغام این دو تکنولوژی را بررسی کنیم. ابتدا تعریف کوتاهی از مفاهیم هوش مصنوعی و بلاک چین ارائه می‌کنیم و سپس به مهمترین کاربردهای هر فناوری در حوزه دیگر اشاره خواهیم کرد. اما قبل از آن باید به نکته‌ای اشاره کنیم که برای سرمایه گذاری روی ارزهای دیجیتال و بلاک چین بسیار حائز اهمیت است.

اکثر هیاهوی مربوط به استارت‌آپ‌های ادغام‌کننده هوش مصنوعی و بلاک چین، تا حد زیادی تبلیغاتی و هایپ است. این شرکت‎ها خیلی جوان هستند، مشتریان کمی دارند و هنوز به قدر کافی تجاری‌سازی نشده‌اند. سرمایه اکثرشان هم از طریق عرضه اولیه سکه (ICO) تأمین شده که یعنی راهکارهایشان به اندازه شرکت‌هایی که سرمایه اولیه‌شان از نوع سرمایه خطرپذیر بوده، مورد بررسی قرار نگرفته است. البته برخی از کمپانی‌ها در آينده بسیار موفق خواهند بود و شکی نیست که در حوزه بسیار مهمی فعالیت می‌کنند. اما اگر قصد سرمایه گذاری در این حوزه را دارید، باید درباره شرکت و راهکارهای ارائه شده به خوبی تحقیق کنید.

بلاک چین چیست؟

منظور از بلاک چین، بستری از دفتر کل توزیع شده غیر قابل تغییر است که برای تبادل دارایی های رمزنگاری شده استفاده می شود. با استفاده از شبکه بلاک چین می توان سفارشات و پرداخت ها را پردازش کرد. از طریق بلاک چین می توان برای حذف باگ ها و داده های تقلبی استفاده کرد. ساختار شبکه بلاک چین کاملا غیرمتمرکز بوده که وابسته به هیچ مرکز رسمی یا دولتی نیست. بلاک چین (Blockchain) یک دفترکل دیجیتالی است که می‌تواند نه تنها تراکنش‌های اقتصادی بلکه هر نوع داده ارزشمند دیگری را ثبت و ذخیره کند. بلاک چین های عمومی مثل اتریوم برای عموم در دسترس هستند. اما بلاک‌چین های خصوصی فقط با دعوت‌نامه قابل استفاده هستند و معمولاً در محیط‌های شرکتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. بلاک چین های خصوصی نسبت به نوع عمومی سرعت بیشتری دارند چون اعضای آنها شناخته شده و مورد اعتمادند و تراکنش‌های سریع‌تر تأیید می‌شوند.

یکی از مهمترین ویژگی‌های بلاک چین این است که امکان انتقال و اشتراک‌گذاری داده در یک دفتر کل مشترک را برای افراد غیرمرتبط و غیروابسته فراهم می‎‌کند. در این فناوری، تراکنش‌ها به صورت رمزنگاری شده و از طریق الگوریتم‌های اجماع (مثل اثبات کار) اعتبارسنجی می‌شوند. این ویژگی بسیار مهمی است چون مشارکت‌کنندگان برای معامله با یکدیگر مجبور نخواهند بود به طرف مقابل یا یک تأییدکننده شخص ثالث اعتماد کنند.

فناوری Blockchain دستاوردهای مهمی در زمینه تراکنش‌های مالی و حتی اشتراک‌گذاری داده‌های حساس بین سازمان‌ها داشته است. هرکسی می‌تواند مطمئن باشد داده‌های بلاک چین قابل اطمینان هستند؛ حتی اگر نتواند داده‌های پایه را ببیند. بلاک چین با استفاده از رمزنگاری تضمین می‌کند که این داده‌ها، تراکنش‌ها و هویت‌ها:

به‌طور ایمن، غیرقابل بازگشت و تغییرناپذیر ثبت و ذخیره شوند. ضمن حفظ حریم خصوصی و به روشی قابل اطمینان تأیید شوند. مشارکت‌کنندگان بلاک چین می‌توانند بدون بررسی داده، اعتبارش را تأیید کنند و فقط آنچه که مجاز باشد را می‌بینند. به سادگی اشتراک‌گذاری شوند تا هرکسی در شبکه بلاک چین کپی یکسانی از دفتر کل (از جمله آپدیت‌های آن) داشته باشد.

هوش مصنوعی چیست؟

منظور از هوش مصنوعی (Artificial inteligence) همان قدرتی است که از رایانه برای حل مسائل و تصمیم گیری ذهن انسان استفاده می کند. A1 حوزه های فرعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در برمی گیرد که برای پیش بینی و یا طبقه بندی استفاده می شود و در طی زمان هوشمندتر خواهد شد. از جمله مزایایی که می توان برای هوش مصنوعی بیان کرد شامل:

اتوماسیون کارهای تکراری بهبود تصمیم گیری بهبود تجربه مشتری با استفاده از A1 از طریق یک مجموعه، می توان کلان داده ها را استخراج کرد که در نهایت سناریوهای جدیدی ایجاد می شود و بدین روش، الگوهایی بر اساس رفتار داده ها ایجاد خواهد شد.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence‌) یا AI به معنای توانایی یادگیری یک برنامه کامپیوتری است. در واقع هوش مصنوعی شامل استفاده از کامپیوتر برای انجام کارهایی است که هوش انسانی نیاز دارد. الگوریتم‌های AI می‌توانند با استفاده از مجموعه بزرگ داده‌ها و بدون فرمان‌های انسانی، الگوها را درک کرده و مسائل را حل کنند. این الگوریتم‌ها داده‌های ورودی خارجی را آنالیز می‌کنند، از آنها یاد می‌گیرند و از این دانش برای دستیابی به اهداف از پیش تعیین‌شده استفاده می‎‌کنند. مدل‎‌های هوش مصنوعی برخلاف نرم‌افزارهای سنتی می‌توانند به مرور زمان و با دریافت داده‌های بیشتر، بهبود یافته و چیزهای بیشتری یاد بگیرند.

در نگاه کلی، دو نوع هوش مصنوعی اصلی داریم: هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI) و هوش مصنوعی قوی (Strong AI). نوع ضعیف برای وظایف خاص یا محدود مثل تشخیص چهره، فیلتر اسپم یا شطرنج بازی کردن استفاده می‌شود. نوع قوی به جای یک وظیفه خاص، قادر به انجام طیف گسترده‌ای از وظایف است. هوش مصنوعی قوی به‌طور بالقوه می‌تواند شناخت انسانی داشته باشد و هر عملیات ذهنی که توسط انسان انجام می‌شود را اجرا کند. هوش مصنوعی ضعیف امروز هم وجود دارد اما نوع قوی هنوز متولد نشده و برخی کارشناسان به امکان ساخت آن شک دارند.

یادگیری ماشین (Machine learning) هم یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که برای کشف ایده‌ها و دیدگاه‌ها از بین داده‌ها استفاده می‌شود. به‌‎طور کلی، پایگاه‌های داده بزرگ به ساخت یادگیری ماشین بهتر کمک می‌کنند. کیفیت داده نیز به اندازه کمیت آن مهم است؛ پایگاه‌های داده باید با داده‌های جدید و مرتبط به‌روز بمانند تا مدل‌های یادگیری ماشین همچنان کارآمد و کاربردی باشند.

داده مهمترین نقش را در کارایی هوش مصنوعی دارد و بلاک چین نیز اشتراک‌گذاری تعاملی و ایمن داده‌ها را ممکن می‌سازد. بلاک چین موثق بودن داده‌ها را تضمین می‌کند و می‌تواند قبل از استخراج ایده از داده‌ها توسط هوش مصنوعی، امکان اشتراک‌گذاری داده‌های بیشتر را فراهم کند.

مزایای ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین

همان طور که گفته شد با هوش مصنوعی در بلاک چین، دستاورهای فوق العاده ای ایجاد خواهد شد که در این قسمت می خواهیم به بررسی دقیق تر این مزایا بپردازیم.

• برقراری امنیت بالاتر با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین، می توان امنیت استقرار برنامه های کاربردی تر را در آینده تضمین کرد. با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی می توان از تقلبی بودن تراکنش های مالی جلوگیری کرد که نشان دهنده نمونه خوبی از این موضع خواهد بود. با استفاده از بلاک چین می توان برای ذخیره سازی داده ها و توزیع مدل های هوش مصنوعی برای بررسی حسابرسی امن استفاده کرد که در نهایت داده ها را با امنیت بیشتری ایجاد کرد. • مدیریت بهتر زمانی که نوبت به شکستن داده ها می رسد، تجربه متخصصان در طی زمان با تمرین بهتر خواهند شد. با استفاده از فرمول های مبتنی بر یادگیری ماشینی، نیازی به تجربه انسانی نیست و در صورتی که به درستی ساختار آن ایجاد شده باشد، به راحتی می توان مهارت های مورد نیاز را تشخیص داده و تقویت کرد. پس با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین می توان مدیریت بهتری در سیستم های بلاک چین داشت.

• یکپارچگی بهتر داده ها با توجه به سوابق دیجیتالی بلاک چین، دیدگاه بهتری در مورد ساختار هوش مصنوعی و منشا داده هایی ایجاد می شود که کمک بسیاری به افزایش اعتماد و ایجاد یکپارچگی داده ها ایجاد خواهد شد.

• افزایش سرعت و شفافیت در کارها با ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین می توان داده ها را درک کرده و از این طریق سطح جدیدی از هوش مصنوعی را به شبکه های تجاری مبتنی بر بلاک چین اضافه کرد. با ایجاد دسترسی به حجم بالایی از داده ها از داخل و خارج از سازمان، بلاک چین به گسترده شدن هوش مصنوعی کمک کرد تا از این طریق بینش های عملی تر ارائه کرده و از این طریق داده ها را مدیریت کرده و داده های قابل اعتمادی را ایجاد کرد.

• کارایی بیشتر در بلاک چین با ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین، می توان محاسبات بهینه ای ایجاد کرد تا بار ماینرها کم شده که این در نهایت منجر به تاخیر شبکه در پردازش تراکنش ها خواهد شد. اگر ماشین‌های هوش مصنوعی جایگزین ماینرها شوند، هزینه اعمال شده برای آنها به نسبت انرژی مصرف شده کاهش می‌یابد. همانطور که داده‌های بلاک چین لحظه به لحظه رشد می‌کنند، الگوریتم‌های داده هوش مصنوعی نیز می‌توانند روی داده‌های بلاک چین اعمال شوند تا به طور خودکار داده‌های غیر ضروری را برای استفاده در آینده حذف کنند. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند سیستم‌های یادگیری غیرمتمرکز جدیدی مانند یادگیری فدرال یا تکنیک‌های جدید اشتراک‌گذاری داده را معرفی کند که در نهایت منجر به کارایی بیشتر سیستم خواهد شد.

• تاثیر هوش مصنوعی در بلاک چین بر روی اتوماسیون با استفاده از هوش مصنوعی در بلاک چین، می توان ارزش بیشتری برای مراحل کسب و کارها ایجاد کرد، همچون: حذف موانع، افزایش سرعت و بهبود کارایی. به عنوان مثال با ترکیب کردن هوش مصنوعی در قراردادهای هوشمند می توان یک شبکه ای از زنجیره بلوکی ایجاد کرد که از این طریق اختلافات بهتری را حل کرده و پایدارترین روش ها را ایجاد کرد.

• ایجاد حریم خصوصی و بازارهای جدید با تمرکز بر روی داده ها، می توان روشی برای فروش ایجاد کرد که در نهایت بازار داده ها ایجاد خواهد شد. با ترکیب هوش مصنوعی در بلاک چین می توان به شرکت های بزرگ کمک کرد تا حریم خصوصی کاربران را حفظ کنند. در شبکه های بلاک چین از الگوریتم هایی استفاده می شود که می توان پردازش را بر روی داده های بلاک چین به صورت مستقیم انجام داد و از این طریق کنترل کاملی بر روی داده ها انجام داد و از این طریق از فروش داده ها توسط خود شرکت جلوگیری کرد.

• ذخیره سازی داده ها بلاک چین برای ذخیره داده های بسیار شخصی و حساس، ایده آل است. علاوه بر این، هنگامی که داده ها با هوش مصنوعی پردازش می شود، می تواند ارزش و راحتی بیشتری را اضافه کند. یک مثال خوب، سیستم‌های مراقبت بهداشتی هوشمند است که بر اساس اسکن‌ها و سوابق پزشکی، تشخیص‌های دقیقی می‌دهند. طبقه بندی ها و الگوهای جدید ایجاد شده توسط هوش مصنوعی در زیرساخت بلاک چین غیرمتمرکز قابل بررسی و تایید هستند. می توان از آن در هر کسب و کاری که با مصرف کننده مواجه است، مانند معاملات خرده فروشی استفاده کرد. داده های به دست آمده از مشتریان از طریق زیرساخت بلاک چین می تواند برای ایجاد اتوماسیون بازاریابی از طریق هوش مصنوعی استفاده کرد.

کاربردهای هوش مصنوعی در بلاک چین

تکنولوژی هوش مصنوعی چه فواید و کاربردهایی برای بلاک چین دارد؟ این فناوری و مدل‌های پیشرفته آن چطور می‌توانند به بهبود سیستم‌های بلاک چینی که امروز می‌بینیم، کمک کنند؟ در این بخش به برخی از کاربردهای احتمالی هوش مصنوعی در حوزه Blockchain اشاره می‌کنیم.

کاهش حجم و مصرف انرژی سیستم های بلاک چین استخراج ارزهای دیجیتال به انرژی و قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارد. دفاتر کل توزیع شده بهره‌وری را قربانی ویژگی‌هایی مثل ثبات و مقابله با سانسور می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی مصرف انرژی بسیار مؤثر باشد که به نوبه خود در بهبود الگوریتم‌های ماینینگ نیز مفید خواهد بود.

یکی از مهمترین استدلال‌ها علیه استفاده از سیستم‌های بلاک چین، مصرف انرژی بسیار بالای آنهاست. امکانات امنیتی و اقتصاد کریپتو این سیستم‌ها نیازمند انجام وظایف محاسباتی است که در غیر این صورت ضروری نخواهد بود. کاهش مصرف بلاک چین های اثبات کار به سود کل این صنعت خواهد بود و پذیرش جهانی تکنولوژی Blockchain را تسریع خواهد کرد.

هوش مصنوعی می‌تواند ملزومات ذخیره‌سازی بلاک چین ها را نیز بهینه‌سازی کند. چون تاریخچه تراکنش‌ها در تمام نودها ذخیره می‌شود، سایز دفتر کل توزیع شده می‌تواند به سرعت به حجم بالایی برسد. اگر الزامات ذخیره‌سازی و حافظه زیاد باشد، موانع ورود نیز بیشتر خواهد بود که به‌طور بالقوه غیر متمرکز بودن شبکه را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه تکنیک‌های جدید شاردینگ پایگاه داده، اندازه بلاک چین را کوچک‌تر کرده و داده‌ها را به روشی کارآمدتر در آن ذخیره کند.

اقتصاد داده غیر متمرکز داده یک دارایی با ارزش روزافزون است که نه تنها باید به روشی امن ذخیره شود بلکه باید مبادله شود. سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد به شدت به داده وابسته هستند؛ همان چیزی که بلاک چین ها می‌توانند با درصد اطمینان‌پذیری بالایی ذخیره کنند.

بلاک چین در واقع یک پایگاه داده توزیع شده و ایمن است که توسط تمام اعضای شبکه به اشتراک گذاشته می‌شود. داده‌های این شبکه در یک سری بلوک ذخیره می‌شود و هر بلوک به صورت رمزنگاری شده به بلوک قبلی متصل است. این باعث می‌شود دستکاری داده‌های ذخیره‌ شده بدون سرقت اجماع شبکه (با روش‌هایی مثل حمله 51٪) به امری بسیار دشوار تبدیل شود.

پلتفرم‌های انتقال داده غیر متمرکز قصد دارند یک اقتصاد داده جدید را روی بلاک چین ها بسازند. این پلتفرم‌ها دسترسی آسان و ایمن همه افراد به داده‌ها و حافظه سیستم را فراهم می‌کنند. در این اقتصاد داده، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از مجموعه داده‌های خروجی بزرگتری استفاده کنند و سریع‎تر یاد بگیرند. علاوه بر این، خود الگوریتم‌ها را نیز می‌توان در این بازارها معامله کرد. به این ترتیب، در دسترس مخاطبان بیشتری قرار می‌گیرند و توسعه آنها سرعت می‌گیرد.

پلتفرم‌های داده غیر متمرکز این قابلیت متحول کردن فضای ذخیره‌سازی داده را دارند. در واقع، هرکسی در ازای پرداخت کارمزد (به صورت توکن) قادر به اجاره حافظه محلی آنها خواهد بود. در مقابل، ارائه‌دهندگان خدمات ذخیره‌سازی داده فعلی هم برای حفظ مزیت رقابتی مجبور به بهبود خدماتش خواهند شد.

برخی از این بازارهای داده در حال حاضر فعال و مشغول به کار هستند اما هنوز در مراحل اولیه پیشرفت قرار دارند. تشویق ارائه‌دهندگان خدمات داده و ذخیره‌سازی به افزایش یکپارچگی داده‌ها، به سود سیستم‌های هوش مصنوعی هم خواهد بود.

ابرکامپیوترهای غیر متمرکز

آموزش هوش مصنوعی نه تنها به داده‌های باکیفیتی نیاز دارد که الگوریتم‌ها از آن یاد بگیرند، بلکه قدرت محاسباتی زیادی هم می‌خواهد. الگوریتم‌های AI اغلب از نوعی سیستم محاسباتی به نام شبکه عصبی مصنوعی (ANN) استفاده می‌کنند. این شبکه‌های عصبی با مشاهده و بررسی تعداد زیادی مثال، انجام وظایف محوله را یاد می‌گیرند. سیستم‌های ANN اغلب به توان محاسباتی بسیار بالا و قوی نیاز دارند تا میلیون‌ها پارامتر را برای انجام یک وظیفه خاص تحلیل کنند.

اگر می‌توانیم داده‌ها را در یک شبکه بلاک چین به اشتراک بگذاریم، چرا همین کار را برای قدرت محاسباتی انجام ندهیم؟ در برخی از نمونه‌های بلاک چین، کاربران می‌توانند قدرت محاسباتی دستگاه‌هایشان را در یک بازار همتا به همتا (P2P) به کسانی اجازه دهند که قصد انجام محاسبات پیچیده دارند. این کاربران با دریافت توکن به ازای این کار، به ارائه قدرت محاسباتی تشویق می‌شوند.

می‌توان آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی را در این پلتفرم‌های محاسباتی با کارایی بیشتر و هزینه کمتر انجام داد. اگرچه کاربردهای اولیه اغلب در زمینه رندر کردن تصاویر گرافیکی سه بعدی بوده اما ممکن است تمرکز این پلتفرم‌ها به تدریج به حوزه هوش مصنوعی تغییر کند.

با رشد این اپلیکیشن‌های غیر متمرکز (DApp)، شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات قدرت محاسباتی شاهد تشدید فضای رقابتی خواهند بود. وقتی کاربران بتوانند از اجاره قدرت محاسباتی بدون استفاده خودشان درآمد کسب کنند، درصد بالایی از آن مورد استفاده بهینه‌تر قرار خواهد گرفت. از لحاظ تئوری، هر CPU یا GPU بدون استفاده در دنیا می‌تواند به عنوان یک نود در یک ابرکامپیوتر غیر متمرکز مورد استفاده قرار بگیرد.

ارزیابی بهتر تصمیمات هوش مصنوعی توسط بلاک چین درک تصمیمات گرفته شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند برای انسان دشوار باشد. این الگوریتم‌ها می‌توانند با چنان حجم داده‌های وسیعی کار کنند که ارزیابی و آزمون فرایند تصمیم‎ گیری آنها را برای هر انسانی غیرممکن می‌سازد. اگر تصمیمات هوش مصنوعی براساس هر نقطه داده (Data Point) ثبت و ذخیره شوند، یک مسیر ارزیابی دقیق برای انسان باقی می‌ماند که قابلیت بررسی دارد و در نهایت موجب اطمینان بیشتر به تصمیمات الگوریتم‌های AI می‌شود.

این چیزی است که به کمک بلاک چین ممکن می‌شود. همانطور که قبلاً اشاره کردیم، هر بلوک بلاک چین به‌طور ایمن و غیرقابل دستکاری به بلوک قبلی خود متصل است. بنابراین با پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در بلاک چین می‌توان مسیر تصمیم‌گیری سیستم را با دقت و به صورت نقطه به نقطه ذخیره کرد. به این ترتیب، به ازای هر تصمیم الگوریتم هوش مصنوعی یک مسیر روشن و قابل بررسی وجود خواهد داشت.

بهبود مدل‌های یادگیری ماشین در بستر بلاک چین محققان مایکروسافت در حال توسعه روش‌های برای بهبود مشارکتی مدل‌های یادگیری ماشین اجرا شده روی بلاک چین های عمومی هستند. این مشارکت و همکاری به‌طور تشویقی عمل می‌کند چون به کمک بلاک چین امکان پاداش‌دهی به افراد سهیم در بهبود مدل‌ها وجود دارد.

اگرچه در سال‌های اخیر پیشرفت‌های بزرگی در حوزه یادگیری ماشین به دست آمده اما فواید آنها چندان در دسترس نیست. افراد با منابع محدود همیشه نمی‌توانند به سیستم‌های یادگیری ماشین پیشرفته‌ای دسترسی داشته باشند که به شدت متمرکز هستند و پایگاه‌های داده اختصاصی دارند که بازسازی آنها بسیار گران است. علاوه بر این،حتی بهترین مدل‌ها هم اگر مرتباً با داده‌های جدید آموزش نبینند، قدیمی و ازکارافتاده خواهند شد.

مایکروسافت تلاش می‌کند به کمک بلاک چین، هوش مصنوعی را غیر متمرکز و مشارکتی کند. در آینده افراد می‌توانند به‌راحتی و با هزینه مناسب مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته را روی دستگاه‌های و برنامه‌های روزمره (مثل لپ‌تاپ، مرورگر، موبایل) اجرا کنند و در جمع‌آوری داده‌ها و بهبود مدل‌ها مشارکت داشته باشند.

مایکروسافت قصد دارد با توسعه یک هوش مصنوعی غیر متمرکز و مشارکتی در فریم‌ورک بلاک چین، امکان آموزش مشارکتی مدل‌ها و ساخت پایگاه‌ داده در بلاک‌چین های عمومی را به محققان AI بدهد. مهمتر از همه اینکه افراد می‌توانند از مدل‌های یادگیری ماشین به صورت رایگان استفاده کنند. مدل‌های اثبات مفهوم برخی از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی شامل دستیارهای مجازی یا سیستم‌های توصیه‌گر (چیزی که نتفلیکس برای پیشنهاد برنامه استفاده می‌کنند)، با استفاده از اتریوم ساخته شده‌اند.

استفاده از بلاک چین برای این کار منطقی به‌نظر می‌رسد چون اعتماد و امنیت را برای اعضا فراهم می‌کند. شما می‌توانید 100% مطمئن باشید از چه کدی استفاده می‌کنید. فریم‌ورک مایکروسافت به جای استفاده از سرویس‌های ابری خاص، مدل‌های عمومی را در قراردادهای هوشمندی قرار می‌دهد که مشخصات و جزئیات مدل را رمزگذاری می‌کنند. می‌توان این مدل‌ها را در بلاک چین به‌روزرسانی کرد یا بدون هزینه تراکنش، به‌صورت آف‌چین (Off-chain) روی دستگاه محلی کاربر مورد استفاده قرار داد. ماهیت غیرقابل تغییر بلاک چین و قراردادهای هوشمند به این معنی است که مدل هوش مصنوعی همواره مطابق مشخصات عمل خواهد کرد. به محض به‌روزرسانی و تأیید مدل، همه کاربران آن را به صورت یکسان و درقالب «یک نسخه واقعی» مشاهده خواهند کرد.

بلاک چین همچنین می‌تواند یک سیستم تشویقی فراهم کند که کاربران را به ارائه داده‌های بیشتر برای بهبود مدل‌های یادگیری ماشین تشویق می‌کند. توانایی بررسی و تأیید تغییرات ما را قادر می‌سازد پاداش کسانی که به بهبود مدل‌های هوش مصنوعی کمک کرده‌اند را با دقت محاسبه و پرداخت کنیم (به صورت توکن).

به گفته محققان مایکروسافت، هزینه ارتقای یک مدل یادگیری ماشین پرسپترون (Perceptron) در بلاک چین اتریوم فقط 0.25 دلار است. آنها امیدوارند در آینده حتی نیازی به پرداخت این کارمزد هم نباشد. کاربران هم بسته به میزان تأثیر مشارکت‌شان در پیشرفت مدل، پاداش دریافت خواهند کرد. مشارکت‌های مفید پاداش خواهد داشت و مشارکت‌های مضر (مخرب) با برداشت از سپرده‌های کاربران جریمه می‌‎شود.

اگرچه فریم‌ورک یادگیری ماشین مایکروسافت هنوز در مقیاس واقعی کار نمی‌کند اما این ایده خیلی زود می‌تواند به امری عادی تبدیل شود. اینکه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته و پایگاه‌های داده بزرگ امکان اشتراک‌گذاری، به‌روزرسانی و آموزش گسترده داشته باشند، می‌تواند نرخ پذیرش و کارآمدی این فناوری را افزایش دهد.بلاک چین چطور به بهبود هوش مصنوعی کمک می‌کند؟ در این قسمت هم برخی از موارد استفاده فناوری بلاک چین در حوزه هوش مصنوعی را معرفی می‌کنیم. حجم عظیم داده‌های موجود در هر بلاک چین فرصتی استثنایی برای هر مدل هوش مصنوعی است. این پایگاه‌های داده به روش‌های مختلف به پیشرفت و توسعه انواع مدل‌های AI کمک خواهند کرد.

هوش مصنوعی می تواند منجر به کارایی و انعطاف پذیری بلاک چین شود. ترکیب هوش مصنوعی با بلاک چین، مطمئن ترین سیستم تصمیم گیری مبتنی بر فناوری های جهان را ایجاد می کند که قابل دستکاری و تغییر نیست. بنابراین با استفاده از این ترکیب، می توان پیشرفت بیشتری چه در مدل داده های تجاری و امور مالی هوشمندانه داشت و در نهایت موجب ارتقا حقوق مالکیت معنوی دارایی های دیجیتال شد.