Kunstmatige intelligentie is het vermogen om van een programma te leren. Het is ook de wetenschap en techniek van intelligente computerprogramma’s. Deze algoritmen kunnen patronen begrijpen en problemen oplossen met behulp van grote reeksen gegevens zonder menselijke opdrachten. Deze zelflerende systemen analyseren externe invoergegevens en gebruiken die kennis om specifieke doelen te bereiken door taken uit te voeren.
In de basis zijn er twee types AI – beperkte AI en krachtige AI. Beperkte AI richt zich op specifieke of beperkte taken zoals gezichtsherkenning of spamfiltering. Krachtige AI daarentegen zou in staat zijn een breed scala aan taken uit te voeren in plaats van één taak. Het zou mogelijk cognitie op menselijk niveau kunnen hebben en elke intellectuele taak kunnen uitvoeren die een mens kan uitvoeren. Beperkte AI bestaat vandaag de dag, terwijl krachtige AI nog moet ontstaan – veel deskundigen vragen zich zelfs af of het wel mogelijk is.
Het is onmogelijk om de potentiële effecten van krachtige AI te voorspellen, maar vele geloven dat de toekomst van blockchain en AI waarschijnlijk met elkaar verweven zal zijn. Men zou kunnen stellen dat ze tot de belangrijkste technologieën van de komende decennia zullen behoren. Daarom is het belangrijk nader te bekijken hoe zij in de toekomst op elkaar kunnen inwerken.
AI-verbeteringen voor blockchain
Mining vergt veel rekenkracht en energie. Gedistribueerde grootboeken offeren efficiëntie op voor eigenschappen als onveranderlijkheid en censuurbestendigheid. AI kan zeer efficiënt zijn in het optimaliseren van het energieverbruik, wat van pas kan komen bij het verbeteren van mining algoritmen. Een van de belangrijkste tegenargumenten tegen het gebruik van blockchain-systemen is de extreem hoge energiebehoefte. De gewenste crypto-economische en veiligheidseigenschappen introduceren rekentaken die anders niet nodig zouden zijn.
Vermindering van het verbruik van Proof of Work blockchains zou de gehele industrie ten goede komen en zou de adoptie van blockchains kunnen bevorderen. AI zou ook de opslagbehoeften van blockchains kunnen optimaliseren. Aangezien de transactiegeschiedenis in alle knooppunten wordt opgeslagen, kan de omvang van het gedistribueerde grootboek snel oplopen tot een grote hoeveelheid. Als de opslagvereisten hoog zijn, is de toetredingsdrempel ook hoger, waardoor de decentralisatie van het netwerk mogelijk afneemt. AI zou nieuwe database sharding technieken kunnen introduceren die de omvang van de blockchain kleiner maken en de opslag van gegevens erop efficiënter.
De gedecentraliseerde data-economie
Gegevens zijn een steeds waardevoller goed dat niet alleen veilig moet worden opgeslagen maar ook moet worden uitgewisseld. Effectieve AI-systemen zijn sterk afhankelijk van gegevens, iets wat blockchains met een extreem hoge mate van betrouwbaarheid kunnen opslaan. Een blockchain is in wezen een veilige, gedistribueerde database die door alle deelnemers aan het netwerk wordt gedeeld. De gegevens worden opgeslagen in blokken, en elk blok is cryptografisch verbonden met het vorige. Dit maakt het ongelooflijk moeilijk om opgeslagen informatie te wijzigen zonder de netwerkconsensus op een of andere manier te kapen, bijvoorbeeld via een 51%-aanval.
Gedecentraliseerde gegevensuitwisselingen hebben tot doel een nieuwe gegevenseconomie te creëren die draait op blockchains. Deze uitwisselingen zouden gegevens en opslag beschikbaar maken voor iedereen (of alles) om gemakkelijk en veilig toegang te krijgen. Door zich te verbinden met deze data-economie zouden AI-algoritmen een grotere reeks externe inputs kunnen gebruiken en sneller kunnen leren. Bovendien zouden de algoritmen zelf ook kunnen worden uitgewisseld op deze marktplaatsen. Dit zou ze toegankelijker maken voor een breder publiek en hun ontwikkeling kunnen versnellen.
Gedecentraliseerde gegevensuitwisseling heeft het potentieel om de gegevensopslagruimte te revolutioneren. In wezen zou iedereen de mogelijkheid hebben om tegen betaling (betaald in tokens) zijn lokale opslagruimte te verhuren. Op hun beurt zouden bestaande aanbieders van gegevensopslagdiensten hun diensten moeten verbeteren om concurrerend te blijven. Sommige van deze datamarkten zijn al operationeel, hoewel ze nog in een vroeg stadium van volwassenheid verkeren. Door aanbieders van gegevens en opslag te stimuleren tot een hoge gegevensintegriteit, zullen ook AI-systemen hiervan profiteren.
Gedecentraliseerde supercomputers
Voor het trainen van AI zijn niet alleen kwaliteitsgegevens nodig waaruit de algoritmen kunnen leren, maar ook veel rekenkracht. AI-algoritmen maken vaak gebruik van een type computersysteem dat bekend staat als een kunstmatig neuraal netwerk (ANN). ANN’s leren taken uit te voeren door veel voorbeelden te bekijken. Voor deze ANN’s is vaak veel rekenkracht nodig om miljoenen parameters te verwerken om een bepaalde taak uit te voeren.
Als gegevens kunnen worden gedeeld in een blockchainnetwerk, waarom dan niet de rekenkracht? In sommige blockchain implementaties kunnen gebruikers de rekenkracht van hun machines effectief uitlenen in een peer-to-peer (P2P) marktplaats voor wie complexe berekeningen wil uitvoeren. De gebruikers worden gestimuleerd om rekenkracht te leveren door er tokens voor terug te krijgen.
AI-systemen kunnen op deze computerplatforms veel doeltreffender en goedkoper worden getraind. Terwijl de eerste gebruikssituaties voornamelijk betrekking hebben op het renderen van grafische 3D modellen, zou de nadruk langzaam kunnen verschuiven naar AI. Naarmate deze gedecentraliseerde toepassingen (DApps) zich ontwikkelen, kunnen bedrijven die rekenkracht leveren een toevloed van concurrentie zien. Door gebruikers in staat te stellen inkomsten te verdienen door hun ongebruikte rekenkracht te verhuren, zullen grote hoeveelheden ervan efficiënter worden gebruikt. In theorie zou elke processor in de wereld, wanneer hij niet wordt gebruikt, kunnen werken als een knooppunt in een gedecentraliseerde supercomputer.
Betere controleerbaarheid van AI-beslissingen
Beslissingen van AI-systemen kunnen voor mensen moeilijk te begrijpen zijn. Deze algoritmen kunnen werken met zo’n overvloed aan gegevens dat het voor een mens praktisch onmogelijk is om hun besluitvormingsproces te controleren en te repliceren. Als beslissingen worden vastgelegd op basis van elk gegevenspunt, is er een duidelijk controlespoor voor mensen, wat het vertrouwen in beslissingen van AI-algoritmen kan vergroten.
Als deze twee technologieën hun potentieel kunnen waarmaken, zullen ze ongetwijfeld een blijvende impact hebben. Hoewel veel bedrijven ze afzonderlijk gebruiken, zijn er enkele interessante gebruikssituaties waarin ze kunnen worden gecombineerd. Naarmate beide technologieën zich verder ontwikkelen, kan er meer innovatie aan het licht komen door blockchaintechnologie en AI tegelijkertijd in te zetten. De potentiële resultaten zijn moeilijk in te schatten, maar het is vrij zeker dat ze zullen leiden tot verbeteringen in vele aspecten van onze economie.
