AIにおけるブロックチェーンの包括的なレビュー

AIとブロックチェーンの包括的なレビュー

人工知能（AI）とブロックチェーンは、最近の最も画期的な技術革新の2つとして浮上しています。

• 人工知能（AI）：機械やコンピューターが人間の思考や意思決定プロセスをエミュレートすることを可能にします。
• ブロックチェーン：分散型で変更不可能な台帳であり、データと情報を分散化された信頼性のある方法で安全に保管します。

最近、科学者たちはこれらの技術のさまざまなセクターへの潜在的な応用を探求しています。この記事では、ブロックチェーンとAIを統合する方法の概要を簡単に紹介します。これは「分散型AI」と呼ばれる概念かもしれません。さあ、始めましょう。

分散型AI：ブロックチェーンとAIの紹介

過去10年ほどの間、ブロックチェーンは最も話題になっている革新の1つであり、他の分野での応用が見つかったときに勢いを増しました。2008年の発端以来、ブロックチェーンはデータや情報の保管や交換方法を革新し、トランザクションの追跡や自動化方法を革新する可能性を持つ破壊的な技術として浮上し続けています。

ブロックチェーンの最も話題になっているポイントの1つは、ブロックチェーンのトランザクションが暗号的に署名され、全トランザクションのチェーンブロックのコピーを保持するマイニングノードが各トランザクションを検証することで、同期化された安全で共有されたタイムスタンプ付きレコードが作成されることです。これは変更不可能です。その結果、ブロックチェーンは、ネットワーク上のユーザー間のトランザクションと相互作用を検証および管理するための中央機関の必要性を排除するための効果的なオプションとなります。

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さらに、技術業界はIoTデバイス、スマートフォン、ソーシャルメディア、Webアプリケーションなどの技術革新により、膨大な量のデータを生成し続けています。AIシステムは、効果的かつ効率的に動作するために、ディープラーニングや機械学習の手法を使用して大量のデータを利用することがよくあります。

今日でも、多くの機械学習や深層学習の技術は、特定のモデルをトレーニングする一群のサーバーでトレーニングされ、検証またはトレーニングデータセットを使用して学習を検証します。AIモデルを効果的にトレーニングするための高い要件は、主要なテック企業や開発チームがしばしば最高の結果とパフォーマンスを得るために大量のデータを保存する理由です。

今日のほとんどのAIモデルとプラクティスは中央集権化されており、中央集権化されたデータストレージの欠点があります。データが中央集権的に保存されている場合、データの改竄やデータの破損の可能性が増加します。中央集権化されたデータストレージは常にマルウェアやサイバーセキュリティ攻撃の対象となります。さらに、大量のデータを扱う場合、データソースの正当性と起源の検証は保証されていないため、モデルの誤ったトレーニングや望ましくない、正確でさえ危険な結果を引き起こす可能性があります。

AIモデルのデータストレージに関する課題は、ブロックチェーンをAIに使用し、分散型AIの開発の主な理由です。分散型AIの主な目的は、外部の第三者リソースを使用せずに、ブロックチェーンネットワークで分散または分散された方法で保管およびトランザクションされたデジタル署名された安全で信頼性のある共有データを使用してプロセスを可能にし、意思決定や分析を行うことです。

AIモデルは通常、大量のデータを扱うという評判があり、ブロックチェーンがデータストレージの未来であると予想されています。さらに、ブロックチェーンにはスマートコントラクトがあり、ユーザーはブロックチェーンネットワークをプログラムしてデータの生成やアクセス、または意思決定に関与する参加者間のトランザクションを管理することができます。ブロックチェーンスマートコントラクトに基づいた自律型のアプリケーションや機械は、時間の経過とともに変化に適応し、正確で信頼性のある意思決定を行うことができます。これらの結果はブロックチェーンネットワークのマイニングノードによって検証および承認されます。

ブロックチェーンが人工知能を変革する方法

人工知能とブロックチェーン業界のいくつかの課題は、両方の技術システムを組み合わせることで効率的に解決できます。ブロックチェーンは、データを暗号的に署名された方法で保存および送信する分散型台帳として機能し、ネットワークのマイニングノードによって同意され、検証されます。ブロックチェーンネットワークは、ほとんど改ざんできない高い強度と整合性でデータを保存します。そのため、ブロックチェーンスマートコントラクトを使用して意思決定を行う機械学習アルゴリズムの結果は論争の余地がなく、信頼できます。ブロックチェーンをAI技術と組み合わせることにより、高度に機密性の高いデータのための分散型で不変で安全なシステムを作成するのに役立ちます。これらのセキュリティと安全性は、特にヘルスケアや病院、金融、防衛などのより敏感な産業において、ブロックチェーンをAIと組み合わせることによって革命的な応用が可能です。

それでは、AIとブロックチェーンを統合することの主な利点を以下にリストアップします。

• 強化されたデータセキュリティ

ブロックチェーンの非常に人気がある理由の1つは、ウェブ上で情報を安全で確実な方法で保存する手段を提供していることです。ブロックチェーンは、ディスク上に情報を保存する代わりに、デジタルに署名されたデータをプライベートキーを使用してのみアクセスできるようにすることで、機密性の高い重要な情報を保存する代替手段を提供します。したがって、AIアルゴリズムのためにデータをブロックチェーンに保存することで、AIモデルが機密データで作業できるようになり、より正確で信頼性の高い情報が得られます。

• 集団的な意思決定

技術エコシステムでは、関連するアプリケーションやツールがお互いと協力して最大の効率で目標を達成する必要があります。ブロックチェーンシステムは、中央機関の要件を置き換えることができる分散型の意思決定アルゴリズムのための分散型のソリューションを提供します。中央機関を排除することで、ロボットは内部で問題を議論し、問題に投票し、多数決で問題を解決することができます。

• ロボットの意思決定への信頼性の向上

ブロックチェーンはデータを非常に安全な方法で保存するため、データの品質を訓練プロセスの開発中に変更することはありません。その結果、モデルは高精度のデータで訓練されるため、モデルの精度が向上します。

• 高い効率

株主や利害関係者、政府機関、ビジネス企業など、複数のユーザーが関与するビジネスプロセスが効率的でない場合があるのは、ビジネストランザクションの多数の承認が必要だからです。ブロックチェーンとスマートコントラクトを使用すると、データや資産の移転を自動的かつ効率的に異なる利害関係者の間で検証することができます。

AIにおけるブロックチェーンの分類

このセクションでは、AIアプリケーションにおけるブロックチェーン技術の応用に関連するいくつかのキーコンセプトについて説明します。

分散型AIアプリケーション

現在のAIアプリケーションは、異なる計画、探索、最適化、学習、知識の回復と管理戦略を使用して、自律的な方法で情報の処理や意思決定を行います。しかし、AIアプリケーションを分散することは、さまざまな理由から困難であり、挑戦的なタスクです。

• 自律コンピューティング

AIアプリケーションの主要な目標の1つは、部分的にまたは完全に自律的な操作を可能にすることです。多くの知能エージェントや小さなコンピュータプログラムが、それぞれの環境を認識し、分析し、内部の状態を保持し、指定されたアクションを実行することができるようになります。

• 最適化

AIアプリケーションの主な特徴の1つは、最適化によって可能な限り効果的で効率的な意思決定を行うことです。最適化技術は、制約または制約のない環境で問題の最適解を見つけることを目指しています。分散型最適化は効率性とパフォーマンスの向上につながります。

• 計画

AIアプリケーションは、他のアプリケーションやシステムと協力して新しい環境や複雑な問題を解決する際に計画戦略を使用します。計画戦略は、AIモデルの弾力性と効率性を維持するために重要な役割を果たします。ブロックチェーンを計画戦略に使用することで、ミッションクリティカルなシステムや戦略的なアプリケーションに使用される変更不可能で重要な戦略を開発することができます。

• 知識の発見と知識管理

AIアプリケーションは大量のデータと、集中型のデータ処理システムとの連携を通じて動作することが一般的です。分散化の利用により、知識の発見と知識管理のプロセスは、関与するすべての利害関係者のニーズを考慮した個別化された知識パターンを提供することができます。

• 学習

AIアプリケーションの中核には、知識の発見や自動化プロセスを可能にする学習アルゴリズムがあります。教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、アンサンブル、ディープラーニングモデルなど、さまざまな種類の学習アルゴリズムが異なる機械学習の問題を解決します。分散型学習モデルの使用により、AIシステムの異なる領域でのローカルインテリジェンスをサポートする高度に自律的な学習システムが実現できます。

分散型AI操作

AIモデルとアルゴリズムは、より優れたかつ多様な意思決定を行うために、しばしば大量のデータでトレーニング、テスト、検証を行います。しかし、データセンターやクラウド、クラスターなどの集中型データストレージソリューションを使用することは、ユーザーのプライバシーを保護する高度に安全なAIアプリケーションの開発において大きな障害となります。以下は、多くのAIアプリケーションで採用できるトップのブロックチェーンの実装例です。

• 分散型ストレージ

集中型のデータストレージソリューションは、ユーザーの個人情報や機密データ、場所情報、健康記録、活動情報、金融情報など、ユーザーの個人情報や機密データを含む場合に、セキュリティとプライバシーの観点から非常に脆弱です。ブロックチェーンは、参加するアプリケーションやネットワーク全体に分散化され、暗号化された安全なストレージソリューションを提供します。分散型データストレージソリューションでは、各ノードがクライアント中心の暗号化されたデータベースのコピーを保持し、クライアントのデータの可用性を確保します。クライアントは、必要に応じてデータを使用し、マイニングすることができます。

分散型データストレージソリューションでよく使用される2つのストレージ技術は、ShardingとSwarmingです。Shardingは、データベースの論理的なパーティションである「シャード」を作成し、各パーティションにアクセスするために使用できる一意のキーが割り当てられるプロセスです。一方、Swarmingは、「スワーム」を使用してネットワーク内の複数のノードから並列データアクセスを可能にし、AIアプリケーションのレイテンシを低減し、より効率的かつスムーズなパフォーマンスを実現します。シャードはグループ化され、スワームの形でネットワークによってサポートされるまとめられたストレージを形成します。

分散型ストレージソリューションの利用は、分散型ストレージソリューションが提供する多地点の地理的分布による信頼性とスケーラビリティの向上につながります。新興の分散型ストレージソリューションには、Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFSなどがあります。

• データ管理

AIアプリケーションを開発する上での主要な要件の1つは、正確で関連性の高い完全なデータセットを、信頼性のあるデータソースから収集するためのデータの管理です。従来のAIアプリケーションとアルゴリズムは、データセグメンテーション、データフィルタリング、コンテンツに対する意識のあるデータストレージなどの集中型データ管理方法を使用しており、これらはネットワーク内のすべてのノードで実行されます。一方、ブロックチェーンネットワークが提供する分散型データストレージと比較すると、集中型データ管理はデータにわずかな変更があった場合でもデータの重複率が高くなるだけでなく、類似のデータセットを繰り返し転送する必要性も高くなります。

一方、分散型データ管理手法は、データの時空属性を考慮してネットワークのノードレベルに展開されるように設計されています。さらに、データの起源とセキュリティを維持するために、分散型管理スキームではメタデータをブロックチェーン上に配置することができます。

AIアプリケーション向けのブロックチェーンの種類

ブロックチェーンテクノロジーは、2つのカテゴリに分類することができます。1つは許可型であり、クラウドベース、コンソーシアム、またはプライベート設定でのみ認可されたユーザーがブロックチェーンアプリケーションにアクセスできる場合です。もう1つは非許可型であり、誰でもインターネットを介してシステムに公開的にアクセスできる場合です。

• パブリックブロックチェーン

パブリックブロックチェーンは、ブロックチェーンネットワークの非許可型カテゴリに属し、ユーザーはブロックチェーンコードを自身のシステムにダウンロードし、コードを変更し、自身のニーズに合わせてコードを使用する自由があります。さらに、パブリックブロックチェーンは、読み取りおよび書き込み操作のためにオープンソースであり、簡単にアクセスできます。パブリックブロックチェーンは誰でもアクセスできるため、これらのシステムは安全性のために複雑なプロトコルを使用し、ユーザーのアイデンティティとトランザクションのプライバシー情報は、ネットワーク上の擬似匿名または匿名データを使用して管理されます。データや資産の転送には、各パブリックブロックチェーンネットワークがネイティブトークン（バリューポインターまたは暗号通貨とも呼ばれる）を使用します。

• プライベートブロックチェーン

パブリックブロックチェーンとは異なり、プライベートブロックチェーンネットワークは、単一の組織によって管理される許可型システムであり、参加者は常にネットワーク内で既知であり、ネットワーク上での読み書き操作の事前承認を持っています。プライベートブロックチェーンは、訪問者のアイデンティティがわかっており、ネットワークの事前承認された参加者であるため、トランザクションの検証に複雑なアルゴリズムや数学的操作が必要ないため、高い効率を提供します。さらに、プライベートブロックチェーンネットワークは、ネットワーク内でさまざまな種類の資産、価値、または固有データを転送することができます。

公共ブロックチェーンネットワークと同様に、プライベートブロックチェーンネットワークでのトランザクションと資産の移動の承認は、マルチパーティの合意アルゴリズムまたは投票によって行われます。これにより、トランザクションが高速化されるだけでなく、エネルギーの消費も低減されます。驚くべきことに、プライベートブロックチェーンネットワーク上の平均トランザクション承認時間は1秒以下です。

• コンソーシアムブロックチェーンネットワーク

コンソーシアムブロックチェーン、または連邦ブロックチェーンとしても知られるものは、一連の組織によって運営されます。これらのグループは通常、それらの組織が共有する相互の利益に基づいて形成されます。コンソーシアムブロックチェーンネットワークは、一般的には政府機関や組織、銀行、一部のプライベートブロックチェーン企業によって提供されます。

コンソーシアムブロックチェーンネットワークは、プライベートブロックチェーンと同様に許可制のシステムとして動作しますが、ネットワーク上の一部のユーザーは読み取りと書き込みの権限を持っています。一般的に、コンソーシアムブロックチェーンネットワークのすべてのユーザーは読み取りアクセスを持っていますが、ごくわずかな個人のみがネットワーク上にデータを書き込むことができます。

AIアプリケーションのための分散インフラストラクチャ

ブロックチェーンアーキテクチャは、従来、ハッシュ戦略とリンクリストデータ構造の組み合わせを使用して開発者によってリニアなインフラストラクチャとして設計されていました。しかし、最近では、開発者が非線形インフラストラクチャを開発するために、キューイング情報とグラフ理論を使用しており、これによりビッグデータの処理とリアルタイムAIベースのアプリケーションの要件を対応しています。

ブロックチェーン対応のAIアプリケーション

分散データストレージとAIによるデータ管理

AIとブロックチェーンの組み合わせにより、開発者は安定したシステムの開発に取り組むことができます。これにより、異なる技術革新の相互作用をサポートし、安全なデータ管理、データ転送、データストレージのプラットフォームが提供されます。以下の図は、医療業界向けのブロックチェーンとAI技術の組み合わせによるさまざまなステージ（分析、診断、医学的発見と報告の検証、重要な意思決定など）を示しています。

近年、大量のデータの取り扱い、アルゴリズムとモデルの計算能力の指数関数的な増加、および接続されたシステムとアプリケーションのユーザー受け入れの成長が、AIおよびML業界の最優先課題となっています。人工ニューラルネットワークはしばしばトレーニングのために大量のデータと計算能力を必要とするため、大容量のデータセットを取得するための強力なデータセンターの構築が必要です。監査プロセス中、ブロックチェーンネットワークを使用してデータとクエリ情報を保存することができ、より高いレベルのセキュリティとプライバシーを実現できます。さらに、AIとブロックチェーン技術の統合により、変更不可能で堅牢で分散型のコンセンサスメカニズムが提供されます。

AIのための分散インフラストラクチャ

ブロックチェーンネットワークインフラストラクチャの導入により、従来の分散アーキテクチャに3つの新たな特徴が追加されました。それは、データと資産の分散および共有の制御、ネイティブアセットの交換、および変更不可能な監査トレイルです。ブロックチェーンインフラストラクチャをAI技術と組み合わせることで、インフラストラクチャはユーザーに新しいデータモデルを提供し、AIモデルとトレーニングデータの共有制御を可能にし、データの信頼性を向上させます。より良い効率の高いデータモデルを作成するためには、AIモデルがブロックチェーンネットワークによって提供される大量のデータにアクセスする必要があります。

IPFSやEthereumなどの分散ネットワークは、データの保存と巨大な計算リソースをそれぞれ処理できるため、高いレベルのプライバシーを持つ改ざん防止記録を提供します。ChainIntelのようなオープンソースの分散AIプラットフォームは、大手企業によるAIサービスの独占を排除することを目指しています。

分散AIアプリケーション

集合的な意思決定と分散型インテリジェンスは、多くの応用可能性を持っています。たとえば、以下の図は、ブロックチェーンをIoTおよびAI技術と組み合わせることで、農場の収量を増やすための特徴と利点を示しています。IoTセンサーは土壌の栄養レベルを監視し、時間の経過とともに作物の成長をモニターするための画像をキャプチャできます。AIは、IoTセンサーから受け取ったデータを活用して予測分析を行い、農家がさまざまな条件をモニタリングできるようにします。ブロックチェーンの使用により、ネットワーク上のすべてのユーザーがトランザクションにアクセスできるため、物流にかかる時間を短縮できます。

上記の画像は、海底の無人自動化された知能探査に使用されるブロックチェーンベースのシステムを示しています。

上記の画像は、金融や銀行業務におけるブロックチェーンとAIの利用方法、およびブロックチェーンとAIが金融システムの効率性、安全性、セキュリティを向上させる方法を示しています。

結論

この記事では、AIにおけるブロックチェーンの応用と使用例について説明しました。記事では、分散型ストレージの概要と、ブロックチェーンがAIに関連するいくつかの課題を解決する鍵である方法について概説しています。さらに、ブロックチェーンのAIにおける分類と関連する技術、およびブロックチェーンの種類とインフラ、分散型AI操作、およびプロトコルの実装の比較についても議論しました。最後に、ブロックチェーンのAIへのさまざまな応用についても議論しました。

まとめると、AI業界における既存の問題に対して、ブロックチェーンをAIに導入することで、ユーザーのプライバシー、安全なオラクル、スマートコントラクトのセキュリティ、コンセンサスプロトコル、標準化、およびガバナンスの問題を解決する潜在能力があると言えます。

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