Sztuczna inteligencja w branży kryptograficznej — ile jeszcze mocy?

Kluczem do sztucznej inteligencji zawsze była reprezentacja.

Jeff Hawkins

Prawdziwe implikacje i przypadki użycia sztucznej inteligencji (AI) są jednak znacznie mniejsze niż w świecie fintech. Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji, ludzie zazwyczaj kojarzą ją z wszechmocnymi „cyberosobowościami”, które wiedzą dosłownie wszystko i mają wyjątkową moc, lub z utopijnym światem, w którym maszyny rządzą ludzkością. Cóż, wystarczy powiedzieć, że to trochę przesada technologii.

Zasadniczo sztuczna inteligencja to metodologia, dzięki której można wyszkolić maszyny, aby naśladowały i wykonywały określone zadania, które mają największe szanse na osiągnięcie określonego celu. Biorąc pod uwagę, że sztuczna inteligencja ma dostęp do wystarczającej ilości danych historycznych, z których może się uczyć.

Na przykład obserwujemy rozwój sztucznej inteligencji w autonomicznych samochodach. W takim przypadku maszyna jest przeszkolona, aby potwierdzać wszystkie dane zewnętrzne za pomocą szeregu czujników i kamer oraz przetwarzać je w taki sposób, aby uniknąć kolizji. W ten sposób mierzy konsekwencje każdego podjętego działania, ponieważ każde działanie będzie miało wpływ na wynik końcowy — aby uniknąć kolizji.

Teraz, gdy ustaliliśmy, że sztuczna inteligencja nie stanie się władcą maszyn dla ludzi (przynajmniej w przewidywalnej przyszłości), przejdźmy do znaczenia AI w kryptowalutach. Podobnie jak sztuczna inteligencja, technologia blockchain i kryptowaluta mają szansę zrewolucjonizować zarówno finanse, jak i przestrzeń technologiczną. Obecnie istnieje ponad 90 projektów kryptowalut, które są powiązane z branżą AI, a ich kapitalizacja rynkowa wynosi łącznie ponad 740 milionów dolarów. Przy tak dużej ilości pieniędzy napływających do tego ekosystemu, spójrzmy na rzeczywiste przypadki użycia sztucznej inteligencji w technologii blockchain.

Interakcja węzłów w sieci blockchain

W sieci blockchain, takiej jak Bitcoin lub Litecoin, wszystkie węzły stale współdziałają ze sobą i wykorzystują model konsensusu Proof of Work (PoW) do walidacji nowych bloków. Jednak ten model konsensusu ma poważne wady, takie jak wysokie zużycie energii i podatność na 51% ataków. Ostatnio widzieliśmy dwa takie ataki na Ethereum Classic sieć — obie w ciągu jednego tygodnia. Chociaż żaden system ani technologia nie może twierdzić, że jest w 100% bezpieczna, z pomocą sztucznej inteligencji system można wytrenować w przewidywaniu autentyczności transakcji poprzez ocenę przeszłego zachowania systemu.

Na przykład ambitny projekt o nazwie Pobierz.AI opracował unikalny algorytm konsensusu o nazwie Useful Proof of Work (uPoW). Oferuje kilka korzyści w porównaniu z tradycyjnymi algorytmami Proof of Work wykorzystującymi sztuczną inteligencję. W przeciwieństwie do tradycyjnego modelu PoW, w którym węzły muszą pobierać każdy blok i kolejno dodawać je do łańcucha, Fetch.AI z uPoW uzna każdą transakcję za ważną po jej potwierdzeniu przez dwa węzły, pozostawiając wolne zasoby obliczeniowe do trenowania AI. Feth.AI wykorzystuje również algorytmy przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, aby wyszkolić sieć przed manipulacją przez oszustów w celu przeprowadzania nieuczciwych transakcji.

Przetwarzanie Big Data

Podobnie jak Fetch.AI, kolejny obiecujący projekt o nazwie DxChain stara się również wykorzystywać uczenie maszynowe i big data do przechowywania, handlu i przetwarzania dużych zbiorów danych w zdecentralizowanych ramach. W przypadku modelu konsensusu wykorzystuje protokół Proof of Spacetime (PoSt) i ma na celu zaprojektowanie platformy do rozwiązywania problemów związanych z obliczaniem dużych zbiorów danych w sposób zdecentralizowany za pomocą sztucznej inteligencji.

W 2017 r. dane przekroczony Ropa naftowa jest najbardziej poszukiwanym towarem i nic dziwnego, że znaczenie kontrolowania danych osobowych znalazło zastosowanie w technologii blockchain. Obecnie tylko duże firmy mogą wykonywać te zadania związane z Big Data, ponieważ wymagają one drogiego sprzętu. Kolejny powód, dla którego firmy te są właścicielami większości istniejących danych konsumentów.

DxChain twierdzi, że zmienia przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą technologii rozproszonej księgi opartej na sztucznej inteligencji. Obecnie dobrze znane sieci blockchain, takie jak Bitcoin czy Ethereum, okazują się wąskim gardłem, ponieważ nie mają zdolności obliczeniowej do przetwarzania dużych zbiorów danych lub świadczenia usług przechowywania. W przeciwieństwie do projektów takich jak Lightning Network, DxChain nie wierzy w budowanie drugiej warstwy na Bitcoin i tylko zwiększanie liczby transakcji na sekundę (TPS). Przyjmuje raczej podejście polegające na tym, aby sieć blockchain funkcjonowała jako jednostka obliczeniowa. Zasadniczo DxChain ma na celu ćwiczenie obu ograniczeń przechowywania & zdolność obliczeniowa obecnych sieci blockchain jednocześnie i ma wizję osadzania technologii blockchain w każdym obszarze zastosowań Internetu.

Handel automatyczny

Handel automatyczny jest prawdopodobnie najbardziej powszechnym przypadkiem użycia sztucznej inteligencji w kryptowalucie. W ciągu ostatnich kilku lat, zwłaszcza w ciągu ostatnich kilku miesięcy z pandemią COVID-19, handel kryptowalutami zyskuje na popularności. Jednak nieprzewidywalność i zmienność kryptowalut nadal narażają inwestycje kryptowalut na wysokie ryzyko. Ponadto, jeśli chodzi o rynki finansowe, praktycznie niemożliwe jest uniemożliwienie ludzkim emocjom wpływania na ważne decyzje handlowe.

A oto boty handlowe oparte na sztucznej inteligencji. Te boty można wyszkolić, aby działały wyłącznie w oparciu o dane historyczne, aby podejmować świadome decyzje handlowe, nie będąc przyćmionymi ludzkimi emocjami. Istnieje wiele fragmenty badań udowodnienie, że sztuczna inteligencja może pomóc modelowi przewidywania cen kryptowalut z precyzyjną dokładnością. Jednak skuteczność sztucznej inteligencji w każdym przypadku zależy od charakteru zaangażowanego modelu uczenia maszynowego i wystarczalności zestawu próbek. Główne giełdy, takie jak Binance i Kraken, pozwalają już traderom korzystać z ich interfejsu API, umożliwiając im korzystanie z botów handlowych innych firm.

Odważny nowy świat

Było to kilka przypadków użycia sztucznej inteligencji w odniesieniu do technologii blockchain i kryptowaluty. Oprócz projektów, które omówiliśmy, są inne — jak

Ocean Protocol — pomaga programistom budować aplikacje Web3 (zdecentralizowany internet).
Velas — samouczący się ekosystem blockchain, który obiecuje poprawić skalowalność i bezpieczeństwo za pomocą mechanizmu konsensusu opartego na sztucznej inteligencji.
Numeraire — fundusz hedgingowy oparty na crowdsourcingu oparty na sztucznej inteligencji.
Project Pai — kolejny ambitny projekt obiecujący stworzenie inteligentnego awatara 3D dla każdego — Personal Artificial Intelligence (PAI),
i wiele więcej.

Niektóre z tych projektów są dość ambitne i ciekawie byłoby zobaczyć ich rzeczywiste konsekwencje dla przyszłych pokoleń. W najbliższej przyszłości spodziewamy się zobaczyć więcej projektów nakładających się na dwie największe idee technologiczne XXI wieku — sztuczną inteligencję & Blockchain.