Potensialet til AI-drevne dApps 

Med kunstig intelligens (AI) markedsstørrelsen som allerede er verdsatt til $ 93.5 milliarder i 2021 er AI utvilsomt i ferd med å bli et av århundrets viktigste teknologiske gjennombrudd.

AI refererer til en datamaskins eller maskins evne til å etterligne menneskelig intelligens, ved å utføre oppgaver og lære seg selv å bli bedre til å utføre deres, under prosessen.

Allsidighet er et av hovedaspektene som gjør AI så lovende, siden den kan brukes til å komplementere nesten enhver bransje – noe som gjør dets forstyrrende potensial nesten uendelig. Og en av AIs kraftigste synergier ligger i kombinasjonen med blokkjedeteknologi.

Denne artikkelen vil utforske potensialet som åpnes i skjæringspunktet mellom blokkjede og kunstig intelligens, og det fremtidige potensialet til deres symbiotiske forhold.

Hvordan AI låser opp mer avanserte dApps

I tilfelle du har gått glipp av notatet, er blockchain – den underliggende teknologien bak kryptovalutaer – et system for å registrere data på en delt, uforanderlig hovedbok. Siden den distribuerte hovedboken er lagret over tusenvis av desentraliserte noder over hele verden, gjør dette det nesten umulig å endre, hacke eller sensurere.

Mens både blokkjede og kunstig intelligens fortsatt er i sin spede begynnelse, gir deres kombinerte verdi et mylder av interessante, synergistiske brukssaker. Stadig flere blokkjedeutviklere utforsker kraften til AI og bruker den på sine blokkjedebaserte desentraliserte applikasjoner (dApps).

Faktisk ble den første AI-baserte dApp allerede lansert tilbake i 2018 på The Cortex blockchain, som hevder å være verdens første nettverk som implementerer kunstig intelligens-drevne dApps, med maskinlæringsevner.

Digital sammenstøt var den første AI-aktiverte dApp på Cortex Network, som er et forenklet pikselspill som baserte sin trente modell for mulige scenarier på kunstig intelligens. Ettersom både AI-algoritmer og blokkjedenettverk siden har utviklet seg, har mer komplekse dApps begynt å utnytte dem.

Desentralisert AI er et annet interessant eksempel, som kombinerer begge nye teknologiene. I et nøtteskall er desentralisert AI en semantisk segmenteringsoppgave som opererer på en desentralisert måte. Brukere kan sende inn bilder til protokollen for semantisk segmentering, som utføres på en desentralisert sky.

Blockchain-baserte dApps så nok et innovasjonssprang med fremveksten av smarte kontrakter, som er selvutførende dataprogrammer som kjører på det uforanderlige blokkjedenettverket.

Eksempelvis VIA's Trusted Analytics Chain™ kombinerer de enorme databehandlingsevnene til AI med smarte kontrakter, for å samle informasjon fra verdens største energiselskaper og bruker den til å generere avansert innsikt i den globale energiindustrien.

En annen protokoll som bruker AI-algoritmer på smarte kontrakter er Arbeidet som er gjort. Prosjektets nettleserutvidelse bruker smarte kontrakter og maskinlæring for å samle kunde- og oppgavespesifikke egenskaper fra online SaaS (software-as-a-service)-plattformer, som transformeres til innsikt for å automatisere forretningsprosesser og hjelpe folk med å strømlinjeforme repeterende oppgaver. WorkDones AI-algoritmer lager også bedriftsspesifikke intelligenssystemer, som også kan utnyttes på et institusjonelt nivå.

Likevel er suverene AI-algoritmer fortsatt hovedsakelig begrenset til repeterende, dataadministrasjonsorienterte oppgaver, og det er grunnen til at selskaper implementerer menneskelig tilsyn for å fremme kunstig intelligens-protokoller.

Et bemerkelsesverdig prosjekt som streber etter å fremme feltet er AIWORK — en protokoll som kombinerer effektiviteten til smarte kontrakter på en desentralisert blokkjedeplattform med et konsensusnettverk av AI, styrt av et fellesskap av menneskelige eksperter. AIWORK tar sikte på å løse noen av de største problemene med online videoinnhold, som mangel på metadata og inkonsekvent sikkerhetsindeksering av innhold.

Protokollens AI-algoritmer brukes til å generere videometadata, samt maskinoversettelser og transkripsjon, som verifiseres av et nettverk av menneskelige eksperter og valideres via blockchain-konsensus, før de brukes til å gjøre maskinlæringsalgoritmene deres smartere.

Eksemplene ovenfor skraper bare i overflaten av potensialet som er låst opp av AI-drevne desentraliserte applikasjoner som allerede brukes i dag. De illustrerer også viktigheten av AI-algoritmer for å samle og behandle massive sett med data for å generere bransjespesifikk innsikt.

Fremtiden til AI-drevne dApps

På samme måte som kunstig intelligens, er AI-infunderte dApps fortsatt i deres teknologiske vugge, noe som gjør det vanskelig å spekulere i potensielle brukstilfeller vi vil se i fremtiden. Likevel, siden blockchain gir et desentralisert, transparent og uforanderlig medium for AI-applikasjoner, er konvergensen av mer avanserte desentraliserte applikasjoner uunngåelig.

I nær fremtid kommer vi sannsynligvis til å se AI og dyplæringsalgoritmer implementert i DeFi (desentralisert økonomi) for å fremme brukerbeskyttelse og smart kontraktseffektivitet. For eksempel kan AI-algoritmer brukes på historiske markedsdata for å lage mer intelligente prediktive modeller for store markedsbevegelser eller mer avanserte protokoller for avkastningsoppdrett.

AI-aktiverte prediksjonsmodeller kan også bli mer fremtredende i energi-, helse- og sportsbettingindustrien, takket være deres bransjeledende kapasitet til å analysere enorme mengder data.

Til slutt vil metaverset være et annet sannsynlig sted for AI-drevne dApps, ettersom kunstig intelligens-algoritmer vil være nødvendig for å administrere den enestående mengden brukerdata. AI-baserte dApps vil sannsynligvis få nytte av å skape datatillit, generere personlige brukeranbefalinger og opprettholde personvernet for enkeltpersoner.

Med tanke på det symbiotiske forholdet mellom de to teknologiene, er bransjeeksperter enige om det blockchain og AI er en match made in tech-heaven. Likevel vil de virkelige brukstilfellene som vil oppstå fra deres konvergens – etter hvert som både blokkjede- og AI-algoritmer utvikles – bare bli bestemt i fremtiden.