Как исследователь, имеющий опыт работы как в области искусственного интеллекта (ИИ), так и технологии блокчейна, я потратил бесчисленное количество часов на изучение пересечений между этими двумя областями. Мой личный опыт показал мне, что, хотя ИИ производит революцию в отраслях, расширяя возможности обработки данных и принятия решений, его растущая сложность вызывает обоснованные опасения по поводу прозрачности, доверия и справедливости.
Технологии искусственного интеллекта трансформируют многие отрасли, расширяя наши возможности обработки данных и принятия более эффективных решений на основе данных. Тем не менее, по мере того, как эти системы искусственного интеллекта усложняются, их внутреннюю работу становится все труднее понять, что приводит к опасениям относительно ясности, надежности и беспристрастности.
Многие люди обеспокоены непрозрачностью работы большинства систем ИИ, которые они называют «черными ящиками», что заставляет их подвергать сомнению источники и точность результатов, полученных с помощью ИИ. Для решения этой проблемы были предложены такие технологии, как объяснимый ИИ (XAI), призванные сделать процессы ИИ более прозрачными. Однако эти решения еще не в полной мере пролили свет на тонкости искусственного интеллекта.
По мере усложнения искусственного интеллекта (ИИ) растет и важность надежных методов, гарантирующих, что эти системы функционируют не только эффективно, но также честно и беспристрастно. Откройте для себя технологию блокчейна, известную своим значительным вкладом в повышение безопасности и прозрачности посредством децентрализованного управления данными.
Возможности блокчейна выходят за рамки обеспечения безопасности финансовых транзакций; он также может добавить уровень проверяемости к процессам ИИ, которые когда-то было трудно обеспечить. Эта функция необходима для решения давних проблем в области искусственного интеллекта, таких как поддержание точности данных и отслеживание процессов принятия решений. Следовательно, интеграция блокчейна в системы искусственного интеллекта имеет решающее значение для создания прозрачных и надежных решений искусственного интеллекта.
В интервью crypto.news Крис Фенг, операционный директор Chainbase, поделился своим взглядом на эту тему. Он отметил, что хотя интеграция блокчейна не затрагивает напрямую все аспекты прозрачности ИИ, она значительно улучшает несколько ключевых областей.
Может ли технология блокчейна повысить прозрачность систем искусственного интеллекта?
Модели глубокого обучения, основанные на технологии блокчейна, не решают фундаментальную проблему — сделать объяснения ИИ ясными и понятными. Очень важно осознавать разницу между интерпретируемостью и прозрачностью. Основная причина необъяснимого поведения моделей ИИ кроется в их характере «черного ящика», который глубоко укоренен в сложных нейронных сетях. Хотя мы можем следить за процессом вывода, мы все равно не можем понять значение вклада каждого параметра.
Как исследователь, изучающий различия между технологией блокчейн и объяснимым искусственным интеллектом IBM (XAI) с точки зрения повышения прозрачности, я бы спросил:
В области объяснимого ИИ (XAI) для понимания работы моделей используется несколько методов, таких как метрики неопределенности или изучение выходных данных и градиентов модели. Однако интеграция технологии блокчейна не меняет то, как модели ИИ рассуждают внутри компании или обучаются. Тем не менее, это значительно повышает прозрачность обучающих данных, методов и причинно-следственных связей. Например, технология блокчейна позволяет отслеживать данные, используемые для разработки моделей, и позволяет вовлекать сообщество в принятие решений. Вся эта информация может быть надежно зарегистрирована в блокчейне, что повышает прозрачность как процессов создания моделей ИИ, так и процессов вывода.
Учитывая широко распространенную обеспокоенность по поводу предвзятости в системах искусственного интеллекта, насколько хорошо технология блокчейн решает эту проблему, гарантируя подлинность и неизменность данных в течение всего процесса разработки ИИ?
Технология блокчейна доказала свою эффективность в обеспечении безопасности и предоставлении обучающих данных для систем искусственного интеллекта (ИИ). Использование сети распределенных узлов повышает конфиденциальность и безопасность. Например, Bittensor реализует децентрализованный подход к обучению модели ИИ, распределяя данные между различными узлами и используя алгоритмы для обеспечения честности внутри сети. Это повышает надежность обучения распределенных моделей ИИ. Более того, защита пользовательских данных во время вывода имеет решающее значение. Примером этого является «Ритуал», шифрующий данные перед отправкой их на узлы вне цепочки для вычисления результатов вывода.
Есть ли какие-либо ограничения у этого подхода?
Серьезной проблемой является устранение систематической ошибки модели, полученной на основе обучающих данных. Это относится к часто упускаемой из виду проблеме предвзятых прогнозов моделей ИИ на основе таких факторов, как пол или раса, которые могут возникнуть из данных, используемых для обучения. В настоящее время ни технологии блокчейна, ни методы устранения предвзятости моделей ИИ не особенно эффективны для выявления и исправления этих предвзятостей посредством прозрачности или специализированных методов.
Считаете ли вы, что блокчейн может повысить прозрачность этапов проверки и тестирования модели ИИ?
Такие компании, как Bittensor, Ritual и Santiment, используют возможности технологии блокчейна для связи смарт-контрактов на блокчейне с внешними вычислительными ресурсами. Эта синергия позволяет проводить анализ данных в цепочке, поддерживая полную прозрачность всех задействованных данных, моделей и вычислительных ресурсов, тем самым значительно повышая общую прозрачность процесса.
«Какие механизмы консенсуса, по вашему мнению, наиболее эффективны для проверки решений искусственного интеллекта (ИИ) в сетях блокчейнов?»
Я твердо верю в объединение методов Proof of Stake (PoS) и Proof of Authority (PoA) для оптимальной производительности блокчейна. В то время как традиционные распределенные вычисления могут работать с непостоянными ресурсами, обучение и выводы искусственного интеллекта (ИИ) требуют бесперебойного доступа к согласованным и надежным ресурсам графического процессора. Чтобы обеспечить надежность и надежность этих узлов, крайне важно проверить их эффективность. В настоящее время наиболее надежные вычислительные ресурсы находятся в крупных центрах обработки данных, а не в графических процессорах потребительского уровня, которые могут оказаться неэффективными при предоставлении услуг искусственного интеллекта на блокчейне.
Двигаясь вперед, какие изобретательные методы или достижения в технологии блокчейна, по вашему мнению, будут иметь важное значение для решения нынешних проблем прозрачности в ИИ, и какое потенциальное влияние они могут оказать на будущую среду доверия и подотчетности в ИИ?
С моей нынешней точки зрения я выделяю несколько сложностей при внедрении решений искусственного интеллекта на основе технологии блокчейн. К ним относятся обеспечение справедливости моделей и данных, а также использование возможностей блокчейна для предотвращения и противодействия атакам «черного ящика». Чтобы стимулировать участие сообщества в улучшении интерпретируемости моделей и повышении прозрачности ИИ, я исследую методы стимулирования. Кроме того, я размышляю над тем, как инфраструктура блокчейна может способствовать превращению ИИ в универсальный полезный ресурс. Общественные блага характеризуются своей открытостью, социальными преимуществами и обслуживанием коллективных интересов. Однако многие существующие технологии искусственного интеллекта находятся между стадиями исследовательских прототипов и рыночных продуктов. Создав сеть блокчейнов, которая вознаграждает и распределяет ценность, мы можем ускорить демократизацию, доступность и децентрализацию ИИ. Эта стратегия потенциально может привести к большей подотчетности и укреплению доверия к системам искусственного интеллекта.
Смотрите также
- Будущее Apu Apustaja: прогнозы цены на криптовалюту APU
- Будущее NULS: прогнозы цены на криптовалюту NULS
- Будущее биткоина: прогнозы цены на криптовалюту BTC
- Будущее Matr1x Fire: прогнозы цены на криптовалюту FIRE
- Будущее Neiro: прогнозы цены на криптовалюту NEIRO
- Будущее Harvest Finance: прогнозы цены на криптовалюту FARM
- Будущее Turbo: прогнозы цены на криптовалюту TURBO
- Лидеры роста и падения
- Будущее Fwog: прогнозы цены на криптовалюту FWOG
- Прогноз курса: доллар к вьетнамскому донгу
2024-07-15 14:25