O que é inteligência artificial (IA)?
Inteligência artificial é a capacidade de aprendizado de um programa. É também a ciência e a engenharia de programas de computador inteligentes. Esses algoritmos podem entender padrões e resolver problemas usando grandes conjuntos de dados, sem a necessidade de comandos humanos. Eles analisam dados de entrada externos, aprendem com eles e usam esse conhecimento para atingir objetivos específicos executando tarefas. No nível básico, há dois tipos principais de IA – IA fraca e IA forte. A IA fraca tem como alvo tarefas específicas ou limitadas, como reconhecimento facial, filtragem de spam ou jogar xadrez. A IA forte, por outro lado, seria capaz de lidar com uma ampla gama de tarefas, em vez de uma única tarefa específica. Possivelmente poderia ter cognição de nível humano e seria capaz de concluir qualquer tarefa intelectual que uma pessoa pudesse. Atualmente, a IA fraca já é utilizada, mas a IA forte ainda não foi implementada – na verdade, muitos especialistas questionam se isso é possível. É impossível prever os potenciais efeitos da IA forte, mas muitos acreditam que os futuros da blockchain e da IA provavelmente estarão interligados. Pode-se afirmar que elas estarão entre as tecnologias mais importantes das próximas décadas. Por este motivo, é importante fazer uma análise mais detalhada de como a interação dessas tecnologias pode acontecer no futuro.
Melhorias em IA para blockchain
Mineração requer muita potência e energia computacional. Os ledgers distribuídos sacrificam a eficiência por propriedades como imutabilidade e resistência à censura. A IA pode ser muito eficiente na otimização do consumo de energia, o que pode ser útil para melhorar os algoritmos de mineração. Um dos principais contra-argumentos contra o uso de sistemas blockchain é o consumo de energia extremamente alto. As propriedades de criptoeconomia e segurança desejadas requerem tarefas computacionais que de outra forma não seriam necessárias. A redução do consumo de blockchains Proof of Work beneficiaria toda a indústria e poderia promover a adoção geral de blockchains. A IA também pode otimizar as necessidades de armazenamento de blockchains. Como o histórico da transações é armazenado em todos os nós, o tamanho do ledger distribuído pode aumentar muito rapidamente. Se os requisitos de armazenamento forem altos, seria uma barreira de entrada maior, o que potencialmente reduziria a descentralização da rede. A IA poderia introduzir novas técnicas de fragmentação de banco de dados que tornariam o tamanho da blockchain menor e armazenariam dados de forma mais eficiente.
A economia descentralizada de dados
Os dados são ativos cada vez mais valioso que não só precisa ser armazenados com segurança, mas também intercambiados. Sistemas eficazes de IA dependem muito dos dados, algo que as blockchains podem armazenar com um grau de confiabilidade extremamente alto. Uma blockchain é essencialmente um banco de dados distribuído e seguro, compartilhado por todos os participantes da rede. Seus dados são armazenados em blocos e cada bloco é criptograficamente vinculado ao anterior. Isso torna incrivelmente difícil modificar as informações armazenadas sem invadir o consenso de rede de alguma forma, por exemplo, através de um ataque de 51%. As exchanges de dados descentralizados visam criar uma nova economia de dados rodando no topo de blockchains. Essas exchanges disponibilizariam dados e armazenamento para acesso fácil e seguro de qualquer pessoa (ou qualquer coisa). Ao se conectar a essa economia de dados, os algoritmos de IA podem usar um conjunto maior de entradas externas e aprender mais rapidamente. Além disso, os próprios algoritmos também podem ser trocados nesses mercados. Isso os tornaria mais acessíveis a um público mais amplo e poderia acelerar seu desenvolvimento. Exchanges de dados descentralizados têm o potencial de revolucionar o armazenamento de dados. Essencialmente, qualquer pessoa teria a capacidade de alugar seu armazenamento local por uma taxa (paga em tokens). Além disso, os provedores de serviços de armazenamento de dados precisariam melhorar seus serviços para se manterem competitivos no mercado. Alguns desses mercados de dados já estão em funcionamento, embora estejam em seus estágios iniciais. Ao incentivar os fornecedores de dados e armazenamento a manter alta integridade dos dados, os sistemas de IA também serão beneficiados.
Supercomputadores descentralizados
O treinamento de IA não exige apenas dados de qualidade para aprendizado dos algoritmos, mas também muita capacidade computacional. Os algoritmos de IA geralmente usam um tipo de sistema computacional conhecido como rede neural artificial (RNA). As RNAs aprendem a executar tarefas considerando vários exemplos. Essas RNAs geralmente exigem um grande poder computacional para analisar milhões de parâmetros e executar uma tarefa específica. Se os dados podem ser compartilhados em uma rede blockchain, por que o poder computacional não pode? Em algumas implementações de blockchain, os usuários podem efetivamente emprestar o poder computacional de suas máquinas em um mercado peer-to-peer (P2P) para aqueles que desejam executar cálculos mais complexos. Os usuários podem fornecer poder computacional, recebendo tokens em troca. Os sistemas de IA podem ser treinados nessas plataformas de computação com muito mais eficácia e com custo reduzido. Embora os casos de uso iniciais tratem principalmente da renderização de gráficos de computador em 3D, o foco pode, aos poucos, mudar para a IA. À medida que esses Aplicativos Descentralizados (DApps) são criados, as empresas que fornecem poder computacional podem ver um influxo de concorrência. Ao permitir que os usuários obtenham lucros alugando seu poder de computação ocioso, muito poder computacional seria usado com mais eficiência. Teoricamente, quando não estiver em uso, cada CPU ou GPU do mundo poderia estar funcionando como um nó em um supercomputador descentralizado.
Melhorias em processos de auditoria das decisões de IA
As decisões tomadas pelos sistemas de IA podem ser difíceis de entender para os seres humanos. Esses algoritmos podem trabalhar com uma quantidade de dados que seria praticamente impossível para qualquer humano auditar e repetir o processo de tomada de decisão. Se as decisões são registradas com base em todos os pontos de dados, existe uma clara sequência a ser seguida na auditoria verificada pelos humanos, o que poderia aumentar a confiança nas decisões tomadas pelos algoritmos de IA.
Se essas duas tecnologias puderem atingir seu potencial, elas sem dúvida criarão um impacto duradouro. Enquanto muitas empresas estão fazendo uso dessas tecnologias separadamente, existem alguns casos de uso interessantes em que eles podem ser combinadas. À medida que as duas tecnologias se desenvolvem, mais inovações podem ser descobertas através do uso simultâneo das tecnologias de blockchain e IA. Os resultados são difíceis de prever, mas elas com certeza irão proporcionar muitas melhorias em aspectos da nossa economia.