Điều gì sẽ xảy ra khi kết hợp Blockchain và Machine Learning?

Blockchain và Machine Learning (Học máy – Trí tuệ nhân tạo) đã gây ồn ào trong suốt những năm qua, nhưng chúng lại không có sự kết hợp quá nhiều với nhau.

Dẫn chứng không thể bỏ qua là công nghệ cơ bản đằng sau bitcoin của Satoshi Nakamoto, nó đã phát triển để chứng minh rằng những công nghệ này có thể làm được nhiều hơn thế. Vậy điều gì sẽ xảy ra khi hai công nghệ này kết hợp với nhau trên cùng một nền tảng ứng dụng?

Là một sổ cái phân tán, blockchain có thể quản lý hầu hết mọi loại giao dịch tồn tại. Đây là lý do chính đằng sau sự phổ biến và sức mạnh ngày càng tăng nhanh của nó.

Blockchain được thiết kế đặc biệt để tăng tốc và đơn giản hóa quá trình ghi lại các giao dịch. Điều này có nghĩa là bất kỳ loại tài sản nào cũng hoàn toàn có thể được giao dịch bằng cách sử dụng hệ thống phi tập trung này.

Sự khác biệt chính ở đây là thực tế là không có sự tham gia của các trung gian như chính phủ, ngân hàng hay thậm chí các công ty công nghệ. Thay vào đó, đó là một sự hợp tác lớn với một số mã bảo mật tuyệt vời giúp giảm thiểu đáng kể thời gian giải xử lý và rút ngắn thời gian xuống chỉ còn vài giây.

Công nghệ này đột phá đến mức nó thực sự có thể cách mạng hóa cách các chính phủ và công ty hoạt động. Nhưng vẫn còn rất nhiều rào cản phải vượt qua như khả năng  bảo mật và tương tác (vì có nhiều hệ thống blockchain với các quy định khác nhau).

Nhưng bạn có thể đặt cược rằng công nghệ này sẽ tồn tại khi các nhà tiên phong nổi tiếng như IBM và Microsoft đã tham gia vào Blockchain như một Dịch vụ (BaaS). Hơn nữa, nhiều thực thể như EEA, Cisco và MadHive đã tham gia tổ chức hệ thống các tiêu chuẩn nguồn mở.

Vậy Machine Learning sẽ đi tới đâu?

Machine Learning (ML) có thể được mô tả là phần mềm thay đổi khi nó học hỏi từ thông tin mới. Vì là phần mềm tự thích ứng, nên cần thêm các quy tắc mới theo cách thủ công.

Một ví dụ tuyệt vời về cách thức hoạt động của nó là phát hiện thư rác trong đó phần mềm liên tục cải thiện khả năng của chính nó để xác định email rác theo thời gian. Nó thực hiện điều này bằng cách nghiên cứu xây dựng các thuật toán để tìm hiểu và đưa ra dự đoán về dữ liệu.

Khi Trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain hội tụ, những chương trình trên nền tảng Blockchain sau đó có thể được hưởng lợi từ khả năng của AI để tăng tốc phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ. Trong thực tế, đặt hai ứng dụng kết hợp với nhau có thể tạo ra một mô hình hoàn toàn mới.

Bằng cách sử dụng ML và AI để điều hành chuỗi, đó cũng là cơ hội để tăng cường đáng kể về bảo mật. Hơn nữa, đó là một lý tưởng để xây dựng các mô hình tận dụng tính chất phi tập trung của các chuỗi khối (khuyến khích chia sẻ và tối ưu hóa dữ liệu).

Đôi khi, khi dữ liệu hội tụ, bạn có thể kết thúc với một tập dữ liệu mới có định tính là một tập dữ liệu tốt hơn. Kết quả là, nó sẽ dẫn đến việc tạo ra một mô hình mới có chất lượng cao hơn, nơi bạn có thể rút ra những hiểu biết mới, từ đó, có thể cung cấp những cơ hội mới để xây dựng các ứng dụng kinh doanh thế hệ tiếp theo tiên tiến.

Đây có thể là một công cụ thay đổi cuộc chơi cho ngành tài chính và bảo hiểm vì nó có thể được sử dụng như một công cụ để xác định gian lận.

Nó cũng có thể mang lại lợi ích cho các ngành công nghiệp khác vượt xa tài chính và bảo hiểm vì một hệ thống sổ cái chung với hai mẫu trường hợp sử dụng ML:

  • Mô hình chuỗi có thể giải quyết toàn bộ chuỗi hoặc một phân khúc bất kỳ;
  • Silo Machine Learning và các mô hình dự báo  để giải quyết một phân khúc cụ thể của chuỗi.

Mô hình dự đoán hoặc Silo Machine Learning không khác biệt với những gì chúng ta hiện đang làm với dữ liệu có sẵn. Tuy nhiên, chuỗi mô hình phức tạp hơn nhiều và có thể nhanh chóng học hỏi và thích nghi với sự phụ thuộc chuỗi.

Hiện tượng này sẽ được thúc đẩy bởi dữ liệu chất lượng. Blockchain có tiềm năng thực sự bởi vì nó sẽ hoạt động với dữ liệu chất lượng. Ngay bây giờ, khoa học dữ liệu có đang đối mặt rất nhiều vấn đề với dữ liệu xấu.

Còn tiếp…

Nguồn: https://medium.com

 

Nội dung của bài viết này có ích với bạn không? Hãy cho chúng tôi biết bằng cách comment phía dưới bài viết này nhé.

Những đánh giá và đóng góp của bạn sẽ tiếp thêm động lực để chúng tôi phát triển thêm về nội dung và chủ đề liên quan.

Chân thành cám ơn!

 

 

 

 

 

 

 

 

Bài viết liên quan:

Phản hồi

phản hồi

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.