Microsoft використовує блокчейн, щоб допомогти компаніям довіряти ШІ

Microsoft пропонує Технології блокчейн як спосіб зробити штучний інтелект менш страшним для своїх корпоративних клієнтів.

Подібно до споживачів, які насторожено ставляться до штучного інтелекту, підприємствам не подобається повністю довіряти «чорній скриньці», де алгоритми машинного навчання без розбору застосовуються до величезних наборів даних. Але Microsoft, яка допомагає тисячам компаній керувати їхніми даними, стверджує, що блокчейн може додати довіри та певної прозорості, знімаючи такі занепокоєння.

В основі цього лежить новий інструмент під назвою Azure Blockchain Data Manager, який програмний гігант випустив на своїй щорічній конференції Ignite в Орландо, штат Флорида, але був затьмарений оголошенням про платформу для створення токени підприємства.

Blockchain Data Manager приймає дані в ланцюжку та підключає їх до інших програм. Таким чином, дані про транзакції з вузлів або всередині смарт-контрактів можна надсилати в інші бази даних або сховища даних. Це місця, де можна розгорнути штучний інтелект, або, у випадку з ланцюгом поставок, де можна використовувати інформацію Інтернету речей (IoT).

«Від виробництва до енергетики та державного сектора до роздрібної торгівлі, штучний інтелект перетворює бізнес у будь-яку галузь у цифровий спосіб», — сказав Марк Меркурі, головний програмний менеджер із розробки блокчейну для Microsoft Azure, бізнесу хмарних обчислень компанії. «Блокчейн може гарантувати, що все, від алгоритмів до даних, що надходять і виходять з них, є надійним».

Виконання ролі довірчого якоря для аналітики даних у нижній частині може здатися досить абстрактним і скромним нововведенням для блокчейну. Але блокчейн сам по собі не показав відчутних переваг серед компаній, які подолали початкову хвилю ажіотажу.

Слід даних

За словами Меркурі, розподілену книгу можна використовувати для визначення походження даних до того, як штучний інтелект їх розбере. "Звідки він узявся? Де він був перетворений? Який код використовувався для цього перетворення? Якими були вхідні та вихідні дані цього перетворення?"

Ця концепція є вірогідною для Авіви Літана, віце-президента та видатного аналітика Gartner Research.

Наприклад, блокчейн, штучний інтелект та Інтернет речей можна поєднати для відстеження поставок органічної яловичини з Аргентини, сказала вона.

У цьому випадку блокчейн дозволить учасникам узгодити всі умови та точне місце доставки, інформуючи про подальшу стратегію розподілу, де може стати місцем штучного інтелекту.

«Тепер ви можете зробити це без блокчейну, — сказав Літан, — але з блокчейном ви отримуєте спільну, єдину версію істини та незмінний контрольний слід, тому це набагато краще джерело даних для ваших моделей ШІ».

Менеджер даних Microsoft розроблений як «незалежний від бухгалтерської книги», тобто його можна використовувати з різними типами блокчейнів, хоча набіги компанії в цьому секторі традиційно пов’язували з Ethereum, включаючи корпоративні версії, такі як Quorum JPMorgan.

Тестовий клієнт

ONE із клієнтів Microsoft, Icertis, хмарна платформа для керування контрактами, випробувала Blockchain Data Manager у «попередній версії» перед випуском на Ignite та створила сценарії використання, що включають етичні контракти на ланцюг поставок і спосіб використання певних субсидованих фармацевтичних препаратів. Icertis використовувала Quorum для збірок Data Manager, але до цього фірма використовувала Corda від R3 як основний блокчейн.

Приклад, який демонструє концепцію довіреного штучного інтелекту, включає контракти, які включають обмеження відповідальності або певний тип положення про аварійне відновлення, наприклад. Вносячи дані в модель ШІ, можна передбачити рівень ризику для кінцевого користувача, якщо він погодиться з умовами контракту.

Моніш Дарда, технічний директор і співзасновник Icertis, сказав, що мета полягала в тому, щоб показати кінцевому користувачеві, що змусило ШІ дійти висновку, довівши, що він не схильний до будь-яких упереджень на основі даних.

«Я можу зайти і подивитися, які дані були використані для прийняття цього рішення», — сказав Дарда.

«Якщо моя модель навчена на цих даних, вона дає мені ID транзакції або хеш транзакції, записаний у блокчейні, і я можу потім заглибитися і сказати: «Привіт, два роки тому я отримав ці 10 точок даних, які я використав у своїй моделі машинного навчання, які вплинули на мій розрахунок ризику», — сказав він.

KPMG теж

Консультаційна компанія «Великої четвірки» KPMG також запланувала на січень випуск довіреного ШІ на основі блокчейну.

Арун Гош, керівник блокчейну США в KPMG, сказав, що значна частина машинного навчання — це не наука про дані, а інженерія даних.

«Це очищення, зіставлення та інтеграція інформації, а потім ви запускаєте алгоритм», — сказав він. «Ми виявили, що ви можете стиснути процес обробки даних, додавши довірений рівень, незмінний за своєю природою».