Künstliches Lernen (KI) gilt als der größte Disruptor der Informationstechnologiebranche, der die Welt, wie wir sie kennen, verändert und zum Fortschritt menschlicher Bemühungen beiträgt.
KI – eine bahnbrechende Technologie ist überall und alle großen Tech-Player wollen ein Stück von diesem Kuchen haben, solange er noch frisch auf dem Teller serviert wird.
Von der Spieltheorie bis hin zu militärischen Strategien, von Newslettern bis hin zu Videospielen, von Stadtplanung bis hin zu digitalen Finanzen – KI-Tools definieren neu, wie wir reale Probleme wahrnehmen und an ihre Lösungen herangehen.
KI ist in der Tat die Zukunft und wir befinden uns mitten in einem gewaltigen Wandel.
Daher ist es keine Überraschung, dass die Preise für KI-bezogene Kryptowährungen in extrem kurzer Zeit exponentiell gestiegen sind.
Die Blockchain-Technologie – eine Open-Source-Bewegung – ist ein natürlicher Partner der KI. Es hat Lösungen für Probleme der Kosteneffizienz, Voreingenommenheit, Unordnung und extremen Datenabhängigkeit in der KI-Welt bereitgestellt.
Daher muss unbedingt gesagt werden, dass die Zukunft einer Zusammenarbeit von KI und Blockchain-Technologie gehören und massive Wellen erzeugen wird.
Blockchain x KI
Wir erleben bereits zahlreiche Fälle, in denen Unternehmen Blockchain- und KI-Technologien kombinieren.
0G behauptet, die erste modulare KI-Kette zu sein, da es gerade eine Finanzierungsrunde in Höhe von 35 Millionen US-Dollar angekündigt hat, um den Aufbau einer Datenverfügbarkeitslösung fortzusetzen, die speziell auf generative KI zugeschnitten ist.
Dies erleichtert den Aufbau von On-Chain-KI-Integrationen.
In ähnlicher Weise baut HyperCycle ein KI-zu-KI-Kommunikationsnetzwerk auf. Es wird oft als „AirBNB für KI-Computing“ bezeichnet. Es handelt sich um ein Peer-to-Peer-Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, kostengünstigere und besser zugängliche Rechenleistung anzubieten. Ende Februar 2024 wurde berichtet, dass sie mehr als hatten 347.000 Knoten in ihrem Rechennetzwerk. Sie schaffen eine weltweit zugängliche Plattform für die KI-Zusammenarbeit.
Consensus Learning (CL) – die Zukunft des dezentralen maschinellen Lernens
Kürzlich hat das Flare-Forschungsteam ein Papier veröffentlicht, in dem Consensus Learning (CL) vorgestellt wird. Dieser innovative Ansatz zielt darauf ab, dezentrales maschinelles Lernen effizienter und sicherer zu machen. Werfen wir einen Blick darauf, was Consensus Learning (CL) ist und warum es wichtig ist.
Was ist Konsenslernen (CL)?
Im Wesentlichen nutzt CL die Blockchain-Technologie, um dezentrale KI-Modelle zu erstellen. Blockchains sind darauf angewiesen, dass Knoten oder Teilnehmer in einem Netzwerk zu einem Konsens gelangen.
Bei CL erfolgt der Konsens in zwei Phasen.
Bühne eins ist die individuelle Lernphase. In dieser Phase erstellt jeder Teilnehmer des Netzwerks sein eigenes Modell, das entweder von Grund auf trainiert oder mit neuen Daten verfeinert werden kann. Sobald das Modell fertig ist, wird es verwendet, um Vorhersagen für einen Satz Testdaten zu erstellen.
Stufe zwei Hier erreicht das Netzwerk einen Konsens. Wir können diese Phase als Kommunikationsphase bezeichnen, in der die Teilnehmer des Netzwerks ihre ersten Vorhersagen abgeben. Ein Konsens-/Klatschprotokoll koordiniert dies und während dieses Prozesses aktualisieren die Teilnehmer ihre Vorhersagen kontinuierlich. Der Prozess ermöglicht es den Teilnehmern nicht nur, ihre Einschätzungen zu reflektieren, sondern auch ihr Vertrauen in die eigenen Vorhersagen zu zeigen.
Wenn sich die Knoten im Netzwerk auf die beste Ausgabe oder Entscheidung einigen, wird ein Konsens erzielt.
Warum Konsenslernen nutzen?
Der Datenschutz ist das wichtigste Merkmal des CL-Frameworks, da das zugrunde liegende Modell jedes Knotens oder Teilnehmers im Netzwerk privat bleibt und daher keine der zugrunde liegenden Daten gemeinsam genutzt werden. Eine solche Struktur ermöglicht es Benutzern, sensible Daten für maschinelles Lernen zu implementieren.
CL erleichtert und ermutigt auch viele verschiedene Teilnehmer, was zur Schaffung eines Pools unterschiedlicher Daten führt, die dann kombiniert werden, um das Endergebnis zu erstellen. Dies erhöht die Leistung und macht die Ausgabe dieses Prozesses zuverlässiger. Es reduziert Verzerrungen und verbessert die Fähigkeit von Modellen, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern. CL erschwert die Eingabe unzuverlässiger Daten in das Modell.
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Die Straße entlang
Konsenslernen ist eine Verschmelzung von Blockchain- und KI-Technologien – eine natürliche Kombination zur Lösung bevorstehender Herausforderungen in der Branche. In naher Zukunft werden wir mit Sicherheit eine zunehmende Zusammenarbeit zwischen den beiden Technologien erleben.