Microsoft nutzt die Ethereum-Blockchain, um maschinelles Lernen und KI zu demokratisieren

Autor

Patrik Eberle

Experte für Kryptowährungen

Aktualisiert: 5 Okt 2021

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Microsoft-Ingenieure verwenden die Ethereum-Blockchain, um KI und maschinelles Lernen zu „demokratisieren“”und diese typischerweise zentralisierten und teuren Systeme für jedermann zugänglich zu machen.

Smart Contracts haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Daten verwaltet werden, erheblich zu beeinflussen. Sie sind unveränderlich und ermöglichen es Entwicklern, User für Teilnahme und Beiträge zu belohnen. Und für eine Blockchain wie Ethereum sorgen Tausende von dezentralen Nodes auf der ganzen Welt dafür, dass der Code immer verfügbar ist, wodurch Probleme mit Ausfallzeiten praktisch ausgeschlossen sind.

Inhaltsverzeichnis

Smart Contracts und KI

Justin Harris, Senior Software Development Engineer bei Microsoft, hat erkannt, dass Ethereum Smart Contracts das Potenzial haben, maschinelles Lernen und KI-Modelle grundlegend zu verändern.

Der Zugang zu gut durchdachten maschinellen Lernalgorithmen kann laut Harris problematisch sein. Diese Algorithmen werden in der Regel zentralisiert, auf Anfragebasis verkauft und mit proprietären und teuren Daten gefüttert, schreibt er.

Er stellt sich ein neues Paradigma vor.

„Eines, in der die Menschen in der Lage sein werden, maschinelle Lernmodelle mit bereits vorhandener Technologie, wie etwa Browsern und Apps auf ihren Telefonen und anderen Geräten, einfach und kostengünstig auszuführen.“

Im „Geist der Demokratisierung der KI“ startete Harris eine neue Open-Source-Initiative von Microsoft: dezentrale & kollaborative KI auf der Blockchain.

Das neue Paradigma

Im neuen Paradigma stellt sich Harris Anreize und Belohnungen für Menschen vor, die mit diesen maschinellen Lernalgorithmen arbeiten und sie verbessern. Diese Algorithmen wären frei verwendbar für die Auswertung von Vorhersagen. Das ist ideal für Dinge wie den Aufbau von persönlichen Assistenten oder die Erstellung von Systemen, die Benutzerempfehlungen erzeugen.

Harris schlägt vor, dass ein solches System z.B. per Gamifikation entstehen kann – Reddit macht es vor. Oder mit dem Aufbau Aufbau von Prognosemärkten, ähnlich wie bei Augur. Oder sogar die Erstellung einer „Selbstbewertung“, bei der die Nutzer eine Kaution zahlen und diejenigen, die gute Beiträge leisten, auf Kosten schlechter Beiträge belohnt werden.

Zum Test haben die Microsoft-Entwickler ein Modell aufgebaut, das die Stimmung einer Filmkritik (entweder positiv oder negativ) einstufen konnte. Damals kostete die Aktualisierung des Modells nur 0,25 $ Gebühren auf der Ethereum-Blockchain.

Überwindung der Blockchain-Einschränkungen

Das heißt nicht, dass die Blockchain keine Einschränkungen hat. Transaktionsgeschwindigkeiten (Durchsatz) sind ein großer Engpass. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind bekanntlich rechenhungrig. Das müssen Entwickler umgehen, indem sie Modelle verwenden, die man effizient trainieren kann, oder indem sie den Kern der Datenverarbeitung außerhalb der Chain durchführen. Sie könnten sogar mit Orakeln über einen Dienst wie Chainlink integriert werden.

Dennoch ist Harris optimistisch, was die Zukunft der Rolle der Blockchain in der künstlichen Intelligenz angeht, sagt:

Mit dem Fortschritt der Blockchain-Technologie erwarten wir, dass mehr Anwendungen für die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Modellen des maschinellen Lernens verfügbar sind – und wir hoffen, dass zukünftige Forschungsarbeiten zur Skalierung auf komplexere Modelle zusammen mit neuen Anreizmechanismen durchgeführt werden.

Textnachweis: cryptoslate

Zuletzt aktualisiert am 5. Oktober 2021

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