Kunstmatige intelligentie en de toekomst van blockchain

Blockchain en kunstmatige intelligentie (AI) worden momenteel in verschillende sectoren gebruikt. Het combineren van beide kan leiden tot aanzienlijke verbeteringen in de economie, waaronder het verminderen van het energieverbruik van Proof of Work-blockchains, het creëren van een nieuwe data-economie met behulp van blockchains en het mogelijk maken dat gebruikers hun ongebruikte rekenkracht verhuren. AI en blockchain kunnen ook de verifieerbaarheid verbeteren en het vertrouwen in beslissingen van AI-algoritmen vergroten.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie is een vakgebied gericht op het ontwikkelen van intelligente computerprogramma's die kunnen leren van externe invoergegevens om problemen op te lossen. Deze programma's gebruiken algoritmen om gegevens te analyseren en specifieke doelen te bereiken zonder menselijke tussenkomst. AI kan worden onderverdeeld in twee hoofdgroepen: smalle AI en sterke AI. Smalle AI is ontworpen om specifieke taken uit te voeren, zoals gezichtsherkenning, spamfiltering of schaken. Sterke AI daarentegen is in staat een breed scala aan intellectuele taken uit te voeren, mogelijk op menselijk niveau.

Op dit moment bestaat alleen smalle AI en wordt deze op grote schaal in veel vakgebieden toegepast, terwijl sterke AI nog theoretisch is en nog niet is verschenen. Het blijft onder experts onderwerp van discussie of sterke AI überhaupt mogelijk is.

Hoewel de mogelijke effecten van sterke AI onvoorspelbaar zijn, geloven sommigen dat het een aanzienlijke impact kan hebben op de toekomst van technologie. De toekomst van blockchain en AI kan verweven zijn, waardoor het belangrijk is te overwegen hoe ze elkaar in de komende decennia kunnen beïnvloeden.

Het combineren van AI en blockchain

De combinatie van blockchaintechnologie en AI heeft het potentieel om verschillende sectoren te revolutioneren. Hoewel deze technologieën momenteel los van elkaar worden gebruikt, zijn er veel veelbelovende toepassingen waarbij ze gecombineerd kunnen worden. Door deze twee innovatieve technologieën te verenigen, kunnen we aanzienlijke verbeteringen in verschillende delen van de economie verwachten.

Verbeteringen aan blockchain

Blockchain-mining staat bekend om zijn hoge energiebehoefte en rekenkracht. Gedistribueerde grootboeken geven prioriteit aan eigenschappen zoals onveranderlijkheid en censuurbestendigheid boven efficiëntie, wat leidt tot computationele taken die veel energie verbruiken. Om mainstream adoptie te vergroten en de sector ten goede te komen, is het essentieel het energieverbruik van Proof of Work-blockchains te verminderen.

AI heeft het potentieel dit probleem aan te pakken door het energieverbruik te optimaliseren. Door mining-algoritmen te verbeteren, kan AI het energiegebruik aanzienlijk verlagen en de opslagbehoeften van blockchains optimaliseren. Omdat de transactiesgeschiedenis op alle nodes wordt opgeslagen, kan de omvang van het gedistribueerde grootboek snel aanzienlijk worden. Dit kan leiden tot hoge opslagvereisten, wat op zijn beurt de decentralisatie van het netwerk kan verminderen. AI kan innovatieve database-shardingtechnieken introduceren die de omvang van de blockchain kleiner en efficiënter voor dataopslag kunnen maken.

De gedecentraliseerde data-economie

In de huidige wereld is data een waardevol bezit dat veilig moet worden opgeslagen en uitgewisseld. Om effectieve AI-systemen mogelijk te maken, bieden blockchains een hoge mate van betrouwbaarheid voor dataopslag. Blockchains zijn veilige, gedistribueerde databases en hun gegevens worden in blokken opgeslagen die cryptografisch aan de vorige zijn gekoppeld. Daarom is het extreem moeilijk om opgeslagen informatie te wijzigen; daar is netwerkconsensus voor nodig.

Gedecentraliseerde data-uitwisselingen streven ernaar een nieuwe data-economie te creëren met behulp van blockchains. Dit zou iedereen in staat stellen om veilig en eenvoudig toegang te krijgen tot data en opslag. AI-algoritmen zouden vervolgens deze grotere set externe inputs kunnen gebruiken, wat leidt tot sneller leren. De marktplaatsen zelf zouden ook algoritmen kunnen uitwisselen, waardoor ze toegankelijker worden voor een breder publiek en hun ontwikkeling wordt versneld.

Deze gedecentraliseerde data-uitwisselingen zouden de dataopslag kunnen revolutioneren door iedereen toe te staan hun lokale opslag tegen betaling in tokens te verhuren. Bestaande dataopslagproviders zouden hun diensten moeten verbeteren om concurrerend te blijven. Sommige van deze marktplaatsen zijn al operationeel, maar bevinden zich nog in een vroeg ontwikkelingsstadium. Door data- en opslagaanbieders te stimuleren om hoge dataintegriteit te handhaven, profiteren AI-systemen van deze gedecentraliseerde data-uitwisselingen.

Gedecentraliseerde supercomputers

AI-algoritmen hebben grote hoeveelheden kwalitatieve data en rekenkracht nodig om te leren en taken uit te voeren. Een type rekensysteem dat wordt gebruikt door AI-algoritmen is het kunstmatig neuraal netwerk (ANN). ANN's vereisen vaak aanzienlijke rekenkracht om miljoenen parameters te verwerken om taken te voltooien.

Blockchain-netwerken maken het delen van data mogelijk, dus waarom niet ook rekenkracht? Sommige blockchain-implementaties stellen gebruikers in staat de verwerkingskracht van hun computer uit te lenen op een peer-to-peer (P2P) marktplaats en tokens te verdienen als stimulans. Deze platforms worden voornamelijk gebruikt voor het renderen van 3D-computergraphics, maar kunnen verschuiven naar AI-training.

Gedecentraliseerde applicaties (DApps) zijn in ontwikkeling en aanbieders van rekenkracht kunnen te maken krijgen met meer concurrentie. Door gebruikers toe te staan hun ongebruikte rekenkracht te verhuren en inkomsten te genereren, kan rekenkracht efficiënter worden benut. Theoretisch kan elke CPU en GPU wereldwijd fungeren als een node in een gedecentraliseerde supercomputer wanneer deze niet in gebruik is.

Verbeterde verifieerbaarheid

Het begrijpen van het besluitvormingsproces van AI-systemen kan moeilijk zijn voor mensen, omdat deze algoritmen met enorme hoeveelheden data werken. Het is praktisch onmogelijk voor mensen om het proces waarmee deze beslissingen worden genomen volledig te auditen en te repliceren. Als beslissingen echter worden vastgelegd op basis van elk datapunt, ontstaat er een duidelijk auditspoor dat door mensen kan worden nagekeken. Dit kan het vertrouwen in de beslissingen van AI-algoritmen vergroten.

Conclusie

Het combineren van blockchain- en AI-technologieën kan een diepgaande impact hebben op verschillende sectoren. Terwijl veel bedrijven ze momenteel onafhankelijk van elkaar gebruiken, zijn er veelbelovende toepassingen waarin ze samenkomen. Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, kunnen er meer innovatieve manieren worden ontdekt om ze gezamenlijk te benutten, wat leidt tot aanzienlijke verbeteringen in diverse delen van de economie. Hoewel de exacte uitkomsten onzeker zijn, zal de combinatie van blockchain en AI waarschijnlijk positieve veranderingen teweegbrengen.