Decentralizált mesterséges intelligenciát épít a Microsoft
A Microsoft fejlesztői az Ethereum blokkláncának segítségével szeretnék decentralizálni a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát. Ezzel a mesterséges intelligencia elérhetőségén szeretnének javítani. Sajnos a gépi tanulással és mesterséges intelligenciával kapcsolatos rendszerek általában centralizáltak és rendkívül költségesek ahhoz, hogy mindenki számára elérhetőek legyenek. Az okos szerződések azonban lehetővé tennék, hogy a fejlesztők megjutalmazzák a felhasználókat, ha hozzájárulnak egy adott rendszer fejlesztéséhez. A mesterséges intelligencia decentralizálása rendkívül ígéretes területnek tűnik. Úgy tűnik a Microsoft nem áll meg az Azure-nál, ami a blokklánc technológiát illeti.
A mesterséges intelligencia decentralizálása okosszerződések segítségével
Justin Harris, a Microsoft egyik szoftver fejlesztő főmérnöke szerint az Ethereum okos szerződései képesek arra, hogy megváltoztassák a gépi tanulás és mesterséges intelligencia (MI) modellek megtervezésének módját. Harris szerint, a MI terén jelentős előrelepéseknek lehetünk tanúi, azonban a gépi tanulási rendszerekhez való hozzáférés és az általuk kínált lehetőségek kihasználása korlátozott. Ez hatványozottan igaz azok számára, akik limitált forrásokkal rendelkeznek, hiszen az ilyen rendszerek megalkotásához szükséges adatállomány általában szabadalmaztatott és költséges. A probléma megoldását Harris a blokklánc technológia és az okos szerződések alkalmazásában látja. Ebből kiindulva, a Microsoft egy új nyílt-forráskódú kezdeményezést indít, amely a “Decentralizált együttműködésen alapuló mesterséges intelligencia a blokkláncon” elnevezést kapta.
Mit kínál az új rendszer?
Harris meglátása szerint, az okosszerződéseken alapuló rendszer segítene a felhasználók motiválásában, hogy hozzájáruljanak a gépi tanulási algoritmusok fejlesztéséhez. Az okos szerződések segítségével egy olyan rendszert lehet létrehozni, amely megjutalmazza a pozitív hozzájárulásokat. A mesterséges intelligencia decentralizálása egy ilyen rendszer segítségével minden résztvevő számára hasznos lenne.
A hozzájárulások megjutalmazására Harris több rendszert is felvetett. Az egyik alapján a felhasználók minden pozitív hozzájárulás után pontokat szerezhetnének, ha a többi felhasználó pozitívan értékeli fejlesztési javaslatukat. Egy másik rendszer minden felhasználótól egy apró letétet követelne, és azok, akik javítani tudnak az algoritmuson visszakapják a letétjüket és egy kis jutalmat is kapnak azoktól, akik nem járultak hozzá a rendszer fejlődéséhez és elvesztették letétjüket. Ez persze önkéntes alapon működne.
Azonban a blokklánc használatának hátrányairól is szó esett a Microsoft fejlesztő javaslatában. Harris megemlítette, hogy a legnagyobb probléma a tranzakciók sebességéből ered, ami jelenleg nem elég gyors. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű számítást igényel. A fejlesztők ezt a hátrányt olyan modellek használatával tudnák kiküszöbölni, amelyeket hatékonyan lehet fejleszteni, vagy az adatkezelés egy részét a blokkláncon kívül bonyolítanák le. Ettől eltekintve Harris optimista a blokklánc technológia és a mesterséges intelligencia decentralizálása közötti kapcsolat jövőjével kapcsolatban.
