Tại sao một sự thông minh phân quyền có thể ảnh hưởng đến tương lai của chúng ta ?
Không thể phủ nhận rằng AI và blockchain là hai trong số những công nghệ chính đang thúc đẩy tốc độ đổi mới và đưa ra những thay đổi cơ bản trong mọi ngành. Mỗi công nghệ có mức độ phức tạp về kỹ thuật cũng như các ý nghĩa kinh doanh, nhưng việc sử dụng chung của cả hai có thể thiết kế lại toàn bộ mô hình công nghệ (và con người) từ đầu.
Bài viết này ICOVN.NET sưu tầm từ Medium, muốn đưa ra một cách nhìn tổng quan của những tiềm năng thực hiện tại giao điểm của AI và Blockchain và thảo luận về định nghĩa tiêu chuẩn, thử thách, và lợi ích của liên minh này.
Blockchain
Trước khi đi sâu hơn vào vấn đề , chúng ta cùng nhau xem xét lại một số vấn đề cơ bản của Blockchain.
Một blockchain là một cơ sở dữ liệu không thay đổi an toàn được chia sẻ bởi tất cả các bên trong một mạng lưới phân phối , nơi có thể ghi lại dữ liệu giao dịch ( trên chuỗi thông tin cơ bản hoặc off-chain trong trường hợp có file đính kèm) và dễ dàng kiểm tra.
Nói một cách đơn giản (với các từ của Ngân hàng Anh), blockchain là ” công nghệ cho phép những người không biết lẫn nhau tin tưởng vào bản ghi sự kiện chung”.
Dữ liệu được lưu trữ trong các cấu trúc cứng gọi là khối , được kết nối với nhau trong một chuỗi thông qua một hash (mỗi khối cũng bao gồm một dấu thời gian và một liên kết đến khối trước đó thông qua băm của nó ). Các khối có tiêu đề bao gồm siêu dữ liệu và nội dung bao gồm dữ liệu giao dịch thực. Vì mỗi khối được kết nối với khối lượng trước đó, khi số lượng người tham gia và khối phát triển, rất khó để sửa đổi bất kỳ thông tin nào mà không có sự đồng thuận của mạng lưới.
Mạng lưới có thể xác thực giao dịch thông qua các cơ chế khác nhau, nhưng chủ yếu thông qua hoặc là ” bằng chứng của việc làm ” hoặc ” bằng chứng-cổ phần “. Một bằng chứng của tác phẩm (Nakamoto, 2008) yêu cầu những người tham gia (gọi là ” thợ mỏ “) giải quyết các vấn đề toán học phức tạp để thêm một khối, do đó đòi hỏi nhiều năng lượng và công suất phần cứng được giải mã. Một bằng chứng của cổ phần (Vasin, 2014) thay vì cố gắng giải quyết vấn đề hiệu quả năng lượng này gán quyền khai thác khoáng sản (xấp xỉ) hơn để những người tham gia sở hữu nhiều coin (có rất nhiều biến thể của nó và một số hoài nghi xung quanh nổi tiếng của nó “ không có gì bị đe dọa ” vấn đề – xem bài đăng blog của Buterin để biết thêm về điều này).
Bây giờ rõ ràng là sức mạnh nội tại của công nghệ này, không chỉ đơn giản là một sự đổi mới đột phá mà là một công nghệ nền tảng nhằm mục đích ” thay đổi phạm vi của trung gian” (Catalini và Gans, 2017). Các công nghệ sổ cái phân tán thực sự sẽ làm giảm cả chi phí xác minh và mạng lưới, ảnh hưởng đến cấu trúc thị trường và cuối cùng cho phép tạo ra các thị trường mới. Iansiti và Lakhani (2017) cũng đã đưa ra một sự tương đồng tuyệt vời giữa blockchain và TCP / IP trong một nghiên cứu gần đây, cho thấy blockchain đang dần dần đi qua bốn giai đoạn xác định các công nghệ nền tảng như TCP / IP, tức là sử dụng, sử dụng, thay thế, và chuyển đổi sử dụng đơn lẻ. Như họ đã giải thích, ” tính mới”của một công nghệ như vậy làm cho mọi người hiểu rõ hơn về miền giải pháp, trong khi “sự phức tạp” của nó đòi hỏi một sự thay đổi lớn hơn về thể chế để thúc đẩy việc áp dụng dễ dàng.
AI – Trí tuệ nhân tạo là gì ?
Trong giai đoạn thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo thường được nhắc đến như một thành phần cốt lõi trong các công nghệ thành phần. Vì thế chúng ta có thể điểm lại một chút về khái niệm của trí tuệ nhân tạo từ các góc nhìn khác nhau của giới khoa học và nghiên cứu để hình dung rõ ràng hơn về công nghệ này.
Trí tuệ nhân tạo (thường được dùng với từ viết tắt là AI – Artificial Intelligence) trước hết được định nghĩa trên Wikipedia là trí tuệ phát sinh bởi máy móc, đối lập với trí tuệ tự nhiên phát sinh bởi con người và các loài vật. Theo đó khái niệm trí tuệ nhân tạo được áp dụng khi máy móc bắt chước được các chức năng lý trí gắn với trí tuệ con người, ví dụ như học hỏi hay giải quyết vấn đề.
 |
Trí tuệ nhân tạo trước hết được định nghĩa trên Wikipedia là trí tuệ phát sinh bởi máy móc, đối lập với trí tuệ tự nhiên phát sinh bởi con người và các loài vật (ảnh minh họa trên mạng). |
Bên cạnh đó trong cuốn sách nổi tiếng “Trí tuệ nhân tạo: Hướng tiếp cận mới nhất” (Artificial Intelligence: A modern Approach) tái bản lần 3 của 2 tác giả Stuart Russel và Peter Norvig có tổng hợp một số định nghĩa khác nhau về AI như sau:
- Trí tuệ nhân tạo là nỗ lực thú vị nhằm khiến suy nghĩ của máy tính có thêm nhận thức, tư duy.
- Trí tuệ nhân tạo là những hành động của máy móc gắn liền với tư duy của con người, ví dụ như ra quyết định hay giải quyết vấn đề.
- Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu về năng lực trí tuệ vận hành vào các mô hình tính toán.
- Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu để máy tính có khả năng nhận thức, nhận định và hành động.
- Trí tuệ nhân tạo là nghệ thuật tạo ra các cỗ máy có thể thực hiện những chức năng yêu cầu trí tuệ khi thực hiện bởi con người.
- Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu cách khiến máy tính làm được điều mà ở thời điểm hiện tại con người vẫn đang làm tốt hơn.
Mặt khác phạm vi của AI cũng là vấn đề gây tranh luận khi mà máy móc càng được nâng cao khả năng thì những nhiệm vụ được coi là đòi hỏi trí thông minh cũng bị lọc bớt, điều này dẫn đến câu nói vui rằng “AI là bất kỳ thứ gì máy móc chưa làm được”. Ví dụ, chức năng quét nhận dạng chữ viết từ trang giấy đang bị bỏ ra khỏi phạm vi trí tuệ nhân tạo, và trở thành công nghệ thường.
Những chức năng được xếp vào danh mục AI cho đến năm 2017 này có thể kể đến khả năng nhận dạng giọng nói, đấu game chiến thuật ví dụ như cờ vua hay cờ vây, xe tự lái, giả lập chiến trường…
Một trong các ví dụ về trí tuệ thông minh được biết đến nhiều nhất hiện nay là AlphaGo, chương trình máy tính đã đánh bại kỳ thủ cờ vây số 1 Lee Sedol vào tháng 3/2016. Trong trận đấu này AlphaGo có những nước đi sáng tạo đảo ngược những kinh nghiệm trước đây về môn cờ này.
Trước đó vào tháng 5/1997 trong môn cờ vua, chiếc máy tính Deep Blue đã giành chiến thắng sát sao trước kỳ thủ vô địch thế giới Garry Kasparov. Hay mới đây là việc người máy Sophia nổi tiếng vì khả năng trò chuyện tâm sự với con người và đã được Saudi Arabia công nhận là công dân nước mình.
Tất nhiên hầu hết trong quá trình phát triển từ khi có khái niệm khoa học ra đời vào năm 1956, nghiên cứu về AI thường tách lẻ ra các mảng nhỏ không có sự kết nối với nhau.
AI cũng tạo ra những tranh cãi luận bàn xung quanh về bản thân trí tuệ và về đạo lý khi tạo ra những cỗ máy được ban cho trí tuệ giống như con người, vấn đề đã được dự báo trong các truyền thuyết, tiểu thuyết và các hệ thống triết học từ xa xưa. Một số ý kiến còn nhận định AI là mối họa của nhân loại nếu như được phát triển không phanh.
Mặc dù vậy trong thế kỷ XXI, kỹ thuật AI càng trỗi dậy mạnh mẽ với những bước tiến của hiệu năng máy tính cũng như của big data; trở thành xu thế quan trọng của các hãng công nghệ trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0.
AI có thể thay đổi Blockchain như thế nào ?
Mặc dù Blockchain là một phát minh mới vượt bậc, nhưng blockchain cũng có những hạn chế riêng của nó. Và tất cả những hạn chế của nó có thể được AI khắc phục, một số ví dụ có thể kể đến như:
- Tiêu thụ năng lượng : khai thác mỏ là một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn đòi hỏi một tấn năng lượng (và sau đó là tiền) để hoàn thành (O’Dwyer và David Malone, 2014). AI đã chứng minh là rất hiệu quả trong việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng , vì vậy chúng ta có thể tin rằng kết quả tương tự cũng có thể đạt được đối với blockchain. Điều này cũng có thể dẫn đến việc giảm đầu tư vào phần cứng khai thác mỏ, giảm thiểu sự tác động đến môi trường.
- Khả năng mở rộng : blockchain đang phát triển với tốc độ ổn định là 1MB mỗi 10 phút và nó đã thêm lên đến 85GB. Satoshi (2008) lần đầu tiên đề cập đến việc ” cắt tỉa blockchain ” (tức là xoá các dữ liệu không cần thiết về các giao dịch đã được sử dụng hoàn toàn để không giữ toàn bộ blockchain trên một máy tính xách tay) như là một giải pháp nhưng AI có thể giới thiệu các hệ thống học tập phân cấp mới như học tập liên kết, ví dụ, hoặc kỹ thuật sharding dữ liệu mới để làm cho hệ thống hiệu quả hơn;
- An ninh : ngay cả khi blockchain hầu như không thể hack, các lớp và ứng dụng thêm của nó không an toàn (ví dụ như DAO, Mt Gox, Bitfinex, vv). Tiến bộ đáng kinh ngạc của máy học trong hai năm qua làm cho AI trở thành đồng minh tuyệt vời của blockchain để đảm bảo triển khai các ứng dụng an toàn, đặc biệt là với cấu trúc cố định của hệ thống;
- Bảo mật : vấn đề riêng tư khi sở hữu dữ liệu cá nhân làm tăng mối quan tâm về quy định và chiến lược đối với lợi thế cạnh tranh (Unicredit, 2016). Mã hóa đồng nhất (thực hiện các hoạt động trực tiếp trên dữ liệu mã hoá), dự án Enigma ( Zyskind và cộng sự, 2015) hoặc dự án Zerocash(Sasson và cộng sự, 2014) chắc chắn là những giải pháp tiềm năng nhưng tôi thấy vấn đề này liên quan chặt chẽ đến trước đó hai, tức là, khả năng mở rộng và bảo mật, và tôi nghĩ rằng họ sẽ đi paru passu ;
- Hiệu quả : Deloitte (2016) ước tính tổng chi phí hoạt động liên quan đến xác nhận và chia sẻ các giao dịch trên blockchain là 600 triệu đô la một năm. Một hệ thống thông minh có thể có thể tính toán theo thời gian để các nút cụ thể có thể thực hiện được một nhiệm vụ nhất định, cho phép các thợ mỏ khác ngừng nỗ lực của họ cho giao dịch cụ thể đó và giảm tổng chi phí. Hơn nữa, ngay cả khi có một số hạn chế cơ cấu, hiệu quả tốt hơn và mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn có thể làm giảm độ trễ mạng cho phép giao dịch nhanh hơn;
- Phần cứng : các thợ mỏ (và không nhất thiết là các công ty mà cả cá nhân) đã đổ một lượng tiền đáng kinh ngạc vào các thành phần phần cứng chuyên dụng. Vì tiêu thụ năng lượng luôn là vấn đề then chốt nên nhiều giải pháp đã được đề xuất và sẽ được đưa ra nhiều hơn nữa trong tương lai. Ngay khi hệ thống trở nên hiệu quả hơn, một số phần cứng có thể được chuyển đổi (đôi khi một phần) cho việc sử dụng mạng nơ-ron (BitMain – một đơn vị khai thác mỏ khổng lồ đang làm chính xác điều này);
- Thiếu tính năng : đây là bước nhảy vọt của niềm tin, nhưng cũng giống như cách chúng ta đang cố tự động hoá data science (không thành công, theo kiến thức hiện tại của tôi), tôi không thấy lý do tại sao chúng ta không thể tạo ra các đại lý ảo có thể tạo sổ sách mới bản thân họ (và thậm chí tương tác về nó và duy trì nó);
- Cổng dữ liệu : trong tương lai mà tất cả dữ liệu của chúng tôi sẽ có sẵn trên một blockchain và các công ty sẽ có thể trực tiếp mua chúng từ chúng tôi, chúng tôi sẽ cần trợ giúp để cấp quyền truy cập, theo dõi việc sử dụng dữ liệu và nhìn chung có ý nghĩa về những gì xảy ra với cá nhân của chúng tôi thông tin ở tốc độ máy tính. Đây là một công việc cho (thông minh) máy.
Làm thế nào Blockchain có thể thay đổi AI
Trong phần trước, chúng tôi đã nói những ảnh hưởng mà AI cuối cùng có thể tác động blockchain này. Thay vào đó, chúng ta sẽ nhìn ngược lại để hiểu rõ tác động của blockchain đối với sự phát triển của hệ thống máy học.
- Giúp AI giải thích chính nó (và làm cho chúng ta tin tưởng nó) : hộp đen AI bị một vấn đề về giải thích. Blockchain sẽ giúp kiểm toán rõ ràng, có thể không chỉ nâng cao độ tin cậy của dữ liệu cũng như của các mô hình mà còn cung cấp một lộ trình rõ ràng để theo dõi quá trình quyết định của máy;
- Tăng hiệu quả của AI : chia sẻ dữ liệu an toàn có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn (và nhiều dữ liệu huấn luyện hơn), và sau đó là mô hình tốt hơn, hành động tốt hơn, kết quả tốt hơn … và dữ liệu mới tốt hơn.
- Giảm thiểu các rào cản thị trường để thâm nhập : chúng ta hãy đi từng bước. Công nghệ Blockchain có thể bảo vệ dữ liệu của bạn. Vậy tại sao bạn không lưu trữ tất cả dữ liệu riêng tư và có thể bán nó ? Vâng, có thể bạn sẽ làm thế. Vì vậy, trước hết, blockchain sẽ thúc đẩy việc tạo ra các dữ liệu cá nhân sạch hơn và có tổ chức hơn . Thứ hai, nó sẽ cho phép xuất hiện các thị trường mới : thị trường dữ liệu cơ bản, và cuối cùng là một thị trường mua bán các dữ liệu AI (xem Ben Goertzel đang làm gì với SingularityNET). Do đó, chúng ta dễ dàng chia sẻ dữ liệu và thị trường mới, cùng với việc xác minh dữ liệu của blockchain sẽ cung cấp một sự tích hợp dễ hơn làm giảm rào cản thâm nhập cho những nhà phát triển nhỏ và thu hẹp lợi thế cạnh tranh của những người khổng lồ công nghệ. Trong nỗ lực giảm rào cản thâm nhập thị trường AI, chúng tôi đang thực sự giải quyết hai vấn đề, tức là cung cấp truy cập dữ liệu rộng hơn và cơ chế kiếm tiền hiệu quả hơn ;
- Tăng sự tin tưởng nhân tạo : ngay khi một phần nhiệm vụ của chúng tôi được quản lý bởi các đại lý ảo độc lập, có một đường kiểm toán rõ ràng sẽ giúp các chương trình tin tưởng lẫn nhau (và chúng tôi tin cậy họ). Nó cũng sẽ làm gia tăng sự tương tác giữa máy với nhau (Outlier Ventures, 2017) và giao dịch cung cấp một cách an toàn để chia sẻ dữ liệu và điều phối các quyết định, cũng như cơ chế mạnh mẽ để đạt được một số đại biểu (cực kỳ thích hợp cho robot rập khuôn và nhiều kịch bản).
- Giảm thiểu các kịch bản rủi ro do thiên tai .
Các công ty trí tuệ nhân tạo phân quyền
Hiện tại có rất nhiều công ty khởi nghiệp trên mô hình này, ở trong khuôn khổ bài viết chúng tôi chỉ đề cập một số công ty tiêu biểu trong lĩnh vực tiền điện tử và được phân loại như sau :
- Trí tuệ phân quyền : TraneAI (đào tạo AI theo cách phân cấp); Neureal(peer-to-peer AI supercomputing); SingularityNET (thị trường AI); Neuromation (nền tảng đào tạo dữ liệu tổng hợp và đào tạo thuật toán); AI Blockchain (ứng dụng đa ứng dụng); BurstIQ (thị trường dữ liệu về chăm sóc sức khoẻ); AtMatrix (chương trình phân tán); Dự án OpenMined(thị trường dữ liệu để đào tạo máy học tập tại local ); Synapse.ai (thị trường dữ liệu và AI); Dopamine.ai (nền tảng kiếm tiền từ AI AI); Hiệu quả(phân phối lực lượng lao động và thị trường dịch vụ làm việc);
- Nền tảng tương tác : Green Running (trợ lý ảo năng ở nhà); Talla (chatbot); doc.ai (định lượng sinh học và chăm sóc sức khoẻ);
- Nền tảng dự đoán : Augur (trí tuệ tập thể); Sharpe Capital (dự đoán tình hình thị trường vốn); Cindicator (dự đoán giá stock , tiền điện tử )
- Sở hữu trí tuệ : Loci.io (phát hiện và khai thác IP);
- Cơ sở dữ liệu : KapeIQ (phát hiện gian lận trên các thực thể chăm sóc sức khoẻ); Data Quarka (kiểm tra thực tế); Priops (tuân thủ dữ liệu); Signzy(KYC)
- Giao dịch : Euklid (đầu tư bitcoin); EthVentures (đầu tư vào Token kỹ thuật số). Đối với các ứng dụng khác về lý thuyết trong tài chính, xem Lipton (2017);
- Bảo hiểm : Mutual.life (Bảo hiểm P2P), Inari (chung);
- Các khoản khác : Tiền xu xã hội (hệ thống khen thưởng của công dân); HealthyTail (phân tích thú cưng); Crowdz (thương mại điện tử); DeepSee(nền tảng truyền thông); ChainMind ( cybersecurity ).
KẾT LUẬN
Blockchain hay AI đều là những xu thế mới của thời đại công nghệ, và không ngừng thay đổi thế giới.
Mỗi lĩnh vực đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, việc kết hợp cả 2 sẽ thúc đẩy công nghệ tiến nhanh hơn và mang lại hiệu quả hơn như những nhận định phía trên. Cùng với những lợi ích đó chắc chắn công nghệ lai này sẽ mang lại nhiều lợi ích về mặt kinh tế và hiệu suất hoạt động cho con người.
Tuy nhiên do tính chất còn mới nên nhiều công ty, ICO đã “hô hào” rất nhiều điều, điều này gây không ít rủi ro cho nhà đầu tư và làm hỗn loạn thị trường. Đối với nhận định của chúng tôi, việc cần xem xét công ty và đội ngũ đứng phía sau các công ty dạng kết hợp này là điều rất lưu tâm.
Năm 2018 dự đoán sẽ là một năm có nhiều ICO lĩnh vực kết hợp này ra đời, vì vậy chúng tôi cũng đề xuất bạn đọc nên tìm hiểu kỹ hơn trước khi đầu tư vào các ICO này.
Bài viết sưu tầm từ Medium.
