Почему блокчейн? Очень правильный и актуальный вопрос. Тот, который часто ставится перед первопроходцами, пытающимися добавить существующую в настоящее время технологию к неизменной записи данных, защищенных криптографическими принципами, известными как «Блокчейн».
Чтобы помочь ответить на подобный вопрос, полезно взглянуть на него с разных точек зрения. В этом случае мы, во-первых, рассмотрим мнение представителя команды GNY.io, а во-вторых, узнаем мнение представителя команды Microsoft, работающей над исследованием ИИ и машинного обучения.
Космас Вонг, генеральный директор GNY.io, первой компании, которая децентрализовала передовое программное обеспечение для машинного обучения в узлах блокчейна.
«Причина, по которой мы хотели поместить наши уже существующие возможности машинного обучения в блокчейн, заключалась в том, что мы верим, что данные будут децентрализованы, несмотря ни на что. Вскоре мы столкнемся с ситуацией, когда люди больше не будут доверять огромным пулам данных, хранящимся в одном месте, из-за вероятности взлома и опасений по поводу политик защиты данных. Итак, если мы верим в то, что данные станут децентрализованными, то людям и компаниям понадобится способ общения со всеми этими различными децентрализованными частями; учитесь на них, делайте прогнозы и предложения на основе этих данных и отмечайте несоответствия там, где они возникают».
«Другая причина, очевидно, заключается в том, почему бы и нет? Конечно, вы можете возразить и сказать, что нам не нужен Airbnb, потому что у нас уже есть отели, или Uber, потому что мы уже пользуемся такси. Но что произойдет, когда мы децентрализуем нашу платформу машинного обучения на блокчейне, чтобы любой мог получить к ней доступ? Дело в том, что я думаю, что это требовало определенного уровня «вы знаете, мы просто сделаем это, правильно, и посмотрим, что произойдет, когда мы возьмем уже работающий и запатентованный проект и перенесем его в дивный новый мир блокчейна».
Больших выводов из этого много, но выделяются четыре основных.
1. Используя децентрализованную цепочку блоков, он использует эту возможность для безопасной записи и поддержания непротиворечивых данных.
2. Это способствует безопасному обмену данными, поэтому данные не покидают безопасность цепочки.
3. Машинное обучение GNY может реагировать в режиме реального времени и отмечать проблемы.
4. GNY постоянно учится и поэтому идет в ногу с покупателями в своей модели прогнозирования розничной торговли, мошенниками в своих моделях прогнозирования мошенничества, ключевыми словами в своей модели прогнозирования ключевых слов и т. д.
Этому постоянному обучению и реагированию в режиме реального времени помогает GNY, используя наборы данных из удачных и неудачных прошлых сообщений, чтобы построить прогностическую модель для каждого отдельного элемента и каждого действия.
В статье, опубликованной на Investing.com под заголовком «Приближение машинного обучения к клиентам, устранит ли блокчейн барьеры?», Cosmas рассказал Андрею Сергеенкову о дальнейших целях своего проекта машинного обучения на блокчейне. . Он сказал: Мы позволяем компании, группе или консорциуму компаний, которые обычно обмениваются данными, построить боковую цепь, чтобы необходимые данные передавались и безопасно использовались внутри этой группы, а вся обработка выполнялась в сети. Ничто не покидает безопасность цепи. Это чрезвычайно важно для нас, так как способствует использованию технологии и «демократизирует ее, чтобы ее могли использовать не только очень крупные корпорации».
Полностью статью Андрея Сергеенкова можно прочитать ЗДЕСЬ.
Джастин Д. Харрис, старший инженер по разработке программного обеспечения, работающий в области исследований в корпорации Microsoft.
Корпорация Microsoft, американская многонациональная технологическая компания, известна разработкой, производством, лицензированием и поддержкой компьютерного программного обеспечения, бытовой электроники, персональных компьютеров и т. д. 13 января 2017 г. доступным и ценным для всех, они приобрели Maluuba, монреальскую компанию с одной из самых впечатляющих в мире исследовательских лабораторий глубокого обучения для понимания естественного языка. Джастин Д. Харрис был одним из первых сотрудников Maluuba. Когда Малууба была приобретена, Джастин остался разработчиком программного обеспечения, работая вместе с исследователями.
12 июля 2019 г. в разделе «Искусственный интеллект» блога Microsoft Research в статье под названием «Использование блокчейна для повышения доступности моделей машинного обучения» Джастин написал следующее в ответ на вопрос: Почему блокчейн?»
«В области искусственного интеллекта достигнуты значительные успехи, но доступ и использование преимуществ систем машинного обучения, делающих возможными эти разработки, могут быть сложными, особенно для тех, у кого ограниченные ресурсы. Эти системы, как правило, сильно централизованы, их прогнозы часто продаются для каждого запроса, а наборы данных, необходимые для их обучения, как правило, проприетарны и дороги для самостоятельного создания. Кроме того, опубликованные модели рискуют устареть, если для их переобучения не будут регулярно предоставляться новые данные».
«Мы представляем несколько иную парадигму, в которой люди смогут легко и экономично запускать модели машинного обучения с уже имеющимися технологиями, такими как браузеры и приложения на своих телефонах и других устройствах. В духе демократизации ИИ мы представляем децентрализованный и совместный ИИ на блокчейне».
«Благодаря этой новой структуре участники могут совместно и постоянно обучать и поддерживать модели, а также создавать наборы данных в общедоступных блокчейнах, где модели, как правило, можно свободно использовать для оценки прогнозов. Этот фреймворк идеально подходит для сценариев с искусственным интеллектом, с которыми люди сталкиваются ежедневно, таких как взаимодействие с личными помощниками, игры или использование рекомендательных систем».
«Использование технологии блокчейна позволяет нам сделать две вещи, которые являются неотъемлемой частью успеха платформы: предложить участникам уровень доверия и безопасности и надежно реализовать основанную на стимулах систему, чтобы побудить участников вносить данные, которые помогут улучшить производительность модели».
«С текущими веб-сервисами, даже если код с открытым исходным кодом, люди не могут быть на 100 % уверены в том, с чем они взаимодействуют, а для запуска моделей обычно требуются специализированные облачные сервисы. В нашем решении мы помещаем эти общедоступные модели в смарт-контракты, код на блокчейне, который помогает обеспечить соблюдение спецификаций согласованных условий. В нашей структуре модели можно обновлять в сети, то есть в среде блокчейна, за небольшую комиссию за транзакцию или использовать для выводов вне сети, локально на устройстве человека без транзакционных затрат».
«Смарт-контракты не поддаются изменению и оцениваются многими машинами, что помогает гарантировать, что модель делает то, что она должна делать. Неизменный характер и постоянная запись смарт-контрактов также позволяют нам надежно рассчитывать и предоставлять вознаграждение за хорошие данные. Доверие важно при обработке платежей, особенно в такой системе, как наша, которая стремится поощрять позитивное участие с помощью стимулов (подробнее об этом позже). Кроме того, блокчейны, такие как Ethereum, имеют тысячи децентрализованных машин по всему миру, что снижает вероятность того, что смарт-контракт станет полностью недоступным или отключится».
Вы можете прочитать полную статью Джастина в исследовательском блоге Microsoft ЗДЕСЬ.
Заключительные мысли.
Принимая во внимание точку зрения GNY.io и Microsoft на их причины «почему блокчейн», я считаю, что общее основание, которое мы находим, можно обобщить в следующих пяти словах: децентрализованный, безопасный, постоянный, демократизирующий и доступный. Чтобы закончить, я хотел бы добавить еще два моих собственных…. Позитивный и прогрессивный.
