Flare innowacyjne podejście do sztucznej inteligencji
W najnowszym artykule Flare Research zaprezentowało innowacyjne podejście do sztucznej inteligencji (AI), w którym połączenie AI z technologią blockchain prowadzi do bezpieczniejszej i dokładniejszej AI. Użyta metoda, zwaną konsensusowym uczeniem (CL), umożliwia współpracę AI w różnych zastosowaniach, co prowadzi do rozwoju bardziej dokładnych i odpornych modeli AI. CL jest szczególnie odpowiednie do integracji AI w sektorach wrażliwych na dane, takich jak opieka zdrowotna czy finanse, poprawiając procesy podejmowania decyzji i zwiększając ogólną wydajność operacyjną, co może skutkować niższymi kosztami usług dla końcowego klienta. Jest to szczególnie ważne dla lepszych wyników opieki pacjenta, dokładniejszej analizy finansowej czy lepszego wykrywania oszustw, między innymi.
W motywacjach autorzy podkreślają rosnące znaczenie rozproszonych środowisk, gdzie dane i zasoby obliczeniowe rozproszone są na wiele urządzeń. W obliczu tego decentralizacja staje się fundamentalną potrzebą, wynikającą z kilku kluczowych motywacji, takich jak ryzyko związane z centralizacją oraz brak elastyczności w dostosowywaniu modeli AI do indywidualnych potrzeb użytkowników. W tym kontekście konsensusowe uczenie wyłania się jako rozwiązanie decentralizowane oferujące większą odporność, prywatność i elastyczność, jednocześnie ograniczając ryzyka związane z centralizacją.
Korzyści wynikające z konsensusowego uczenia obejmują zwiększoną wydajność, bezpieczeństwo, prywatność danych, pełną decentralizację oraz efektywność procesu uczenia. Metoda ta opiera się na współpracy wielu modeli AI, bez konieczności udostępniania wrażliwych informacji czy danych, co pozwala na skuteczne łączenie wiedzy z różnych źródeł przy minimalizacji ryzyka ataków złośliwych.
W praktyce konsensusowe uczenie umożliwia rozwój indywidualnych modeli AI przez uczestników sieci, którzy następnie wymieniają się swoimi predykcjami poprzez konsensusowy protokół. Proces ten pozwala na osiągnięcie porozumienia co do optymalnej decyzji, wykorzystując wiedzę i przewidywania wszystkich uczestników.
Podsumowując, konsensusowe uczenie stanowi przełomową możliwość implementacji uczenia maszynowego bezpośrednio na zdecentralizowanych księgach takich jak blockchain. Ta inicjatywa otwiera nowe możliwości dla innowacji i bezpiecznej współpracy w sektorach tradycyjnie wrażliwych na dane, takich jak opieka zdrowotna, ustanawiając podstawy dla przyjęcia technik współpracującego uczenia maszynowego. Dodatkowo, odporność metody CL na czynniki złośliwe wzmacnia zaufanie do systemów AI, wzmacniając ich niezawodność i integralność.