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Microsoft utiliza Blockchain de Ethereum para democratizar aprendizaje automático e Inteligencia Artificial


Justin Harris, ingeniero senior de software en Microsoft, es el desarrollador.

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El blockchain de Ethereum está siendo utilizado por los ingenieros de Microsoft para «democratizar» la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje de máquinas, haciendo que estos sistemas típicamente centralizados y costosos sean más accesibles para todos.

Los contratos inteligentes tienen el potencial de tener un impacto profundo en la forma en que se gestionan los datos. Son inmutables y permiten a los desarrolladores recompensar a los usuarios por su participación y contribuciones. Y, para una cadena de bloques como la de Ethereum, miles de nodos descentralizados en todo el mundo aseguran que el código esté siempre disponible, eliminando prácticamente los problemas de tiempo de inactividad.

Contratos inteligentes e IA

Justin Harris, ingeniero senior de desarrollo de software en Microsoft, vio que los contratos inteligentes de Ethereum tienen el potencial de cambiar fundamentalmente la forma en que se diseñan los modelos de aprendizaje de máquina y de IA.

El acceso a algoritmos de aprendizaje de máquinas bien diseñados puede ser problemático, según Harris. Estos algoritmos tienden a ser centralizados, vendidos por consultoría y entrenados usando expertos, y datos propietarios  costosos, según escribió.

Él visualiza un nuevo paradigma.

Uno en el que las personas podrán ejecutar modelos de aprendizaje de máquinas de manera fácil y rentable con la tecnología que ya tienen, como navegadores y aplicaciones en sus teléfonos y otros dispositivos.

En el «espíritu de democratizar la IA«, Harris introdujo una nueva iniciativa de código abierto de «Microsoft: IA descentralizada y colaborativa en Blockchain».

El nuevo paradigma

En el nuevo paradigma, Harris prevé incentivos y recompensas para las personas que interactúan con estos algoritmos de aprendizaje automático y los mejoran. Estos algoritmos se podrían usar libremente para evaluar predicciones, lo cual es ideal para cosas como la construcción de asistentes personales o la creación de sistemas que produzcan recomendaciones para el usuario.

Harris sugiere que algunas formas potenciales de generar tal sistema incluyen la gamificación, como lo que se ve en Reddit, o bien construir en mercados de predicción similares a los que Augur es pionero. O, incluso, crear una «autoevaluación«, donde los usuarios pagan un depósito y los que hacen buenas contribuciones son recompensados a expensas de las malas contribuciones.

Como prueba, los desarrolladores de Microsoft configuraron con éxito un modelo que podría clasificar el sentimiento de una crítica cinematográfica (ya sea como positivo o negativo). En ese momento, actualizar el modelo sólo costaba USD $0.25 en la cadena de bloques de Ethereum.

Superar las limitaciones de Blockchain

Esto no quiere decir que la cadena de bloques no tenga limitaciones. La velocidad de las transacciones es un obstáculo importante. El aprendizaje de máquina y la inteligencia artificial son notoriamente ávidos de computación. Los desarrolladores necesitan trabajar en este sentido utilizando modelos que sean eficientes para entrenar, o haciendo el crunching (análisis) de datos duros fuera de la cadena; incluso podrían integrarse utilizando oráculos a través de un servicio como el de la criptomoneda Chainlink.

Sin embargo, Harris es optimista sobre el futuro del papel de la cadena de bloques en la inteligencia artificial.

A medida que avanza la tecnología de la cadena de bloques, prevemos que habrá más aplicaciones disponibles para la colaboración entre las personas y los modelos de aprendizaje de máquinas, y esperamos ver investigaciones futuras sobre la escalabilidad a modelos más complejos junto con nuevos mecanismos de incentivo.

Fuente: CryptoSlate

Traducción de Andrés Martínez / DiarioBitcoin
Imagen de Pixabay

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