É inegável que Inteligência Artificial e Blockchain são duas das principais tecnologias que estão catalisando o ritmo da inovação e introduzindo mudanças radicais em todos os setores. Cada tecnologia tem seu próprio grau de complexidade técnica, bem como implicações de negócios, mas o uso conjunto das duas pode ser capaz de redesenhar todo o paradigma tecnológico (e humano) a partir do zero.

Neste quinto e último artigo da série sobre Blockchain, queremos que você tenha uma ideia das potencialidades na interseção entre IA e Blockchain, discutir os desafios e os benefícios dessa aliança, bem como analisar soluções de empresas que já estão usando as duas tecnologias.

Caso queira revisar os artigos anteriores da série, aqui estão os links:

O Que é a Tecnologia Blockchain

Aplicações da Tecnologia Blockchain

Blockchain e Big Data

Como Aplicações Descentralizadas Vão Transformar o Big Data Analytics

 

Blockchain e Seus Algoritmos

Conforme vimos nos primeiros artigos da série, Blockchain é um banco de dados imutável, distribuído, seguro e compartilhado por todas as partes em uma rede distribuída, onde os dados de transações podem ser gravados e facilmente auditados.

Simplificando (com as palavras do Bank of England), Blockchain é “uma tecnologia que permite que pessoas que não se conhecem confiem em um registro compartilhado de eventos”.

Os dados são armazenados em estruturas rígidas chamadas blocos (blocks), que são conectados uns aos outros em uma cadeia (chain) por meio de um hash (cada bloco também inclui um registro de data e hora e um link para o bloco anterior por meio de seu hash). Os blocos têm um cabeçalho, que inclui metadados e um conteúdo, que inclui os dados reais da transação. Como cada bloco é conectado ao anterior, à medida que o número de participantes e blocos aumenta, é extremamente difícil modificar qualquer informação sem ter o consenso da rede.

A rede pode validar a transação através de diferentes mecanismos, mas principalmente através de algoritmos como uma “proof-of-work” ou uma “proof-of-stake”. Uma “proof-of-work” (Nakamoto, 2008) pede aos participantes (chamados de “mineradores”) para resolver problemas matemáticos complexos, a fim de adicionar um bloco, que por sua vez, exige uma tonelada de energia e capacidade de hardware a ser decodificada. Uma “proof-of-stake” (Vasin, 2014) tenta resolver esse problema de eficiência energética atribuindo (em linhas gerais) mais poder de mineração aos participantes que possuem mais moedas.

Mecanismos adicionais são o algoritmo “Byzantine-fault-tolerant” (Castro e Liskov, 2002), o “Quorum slicing” (Mazieres, 2016), bem como as variações da “proof-of-stake” (Mingxiao et al., 2017).

A característica final que precisa ser explicada é a categoria de Blockchain baseada na permissão de acesso, ou seja, se é livre para qualquer pessoa visualizá-la (sem permissão x com permissão) ou para participar da formação de consenso (pública x privada). No primeiro caso, qualquer um pode acessar e ler ou escrever dados do livro-razão (ledger), enquanto no segundo um participante predeterminado tem o poder de se juntar à rede (e, claro, somente no caso público sem permissão foi projetada uma estrutura de recompensa para mineradores) .

Deve ficar claro que o poder intrínseco dessa tecnologia, não é simplesmente uma inovação disruptiva, mas sim uma tecnologia fundamental que visa “mudar o escopo da intermediação” (Catalini e Gans, 2017). As tecnologias de contabilidade distribuída reduzirão de fato os custos de verificação e de rede, influenciando a estrutura do mercado e, eventualmente, permitindo a criação de novos mercados. Iansiti e Lakhani (2017) também traçaram um brilhante paralelo entre Blockchain e TCP/IP em um trabalho recente (recomendamos a leitura; link no final do artigo), mostrando como Blockchain está passando lentamente pelas quatro fases que identificam tecnologias fundamentais, como o TCP/IP, ou seja: uso único, uso localizado, substituição e transformação. Como eles explicaram, a “novidade” de tal tecnologia torna mais difícil para as pessoas entenderem o domínio da solução, enquanto sua “complexidade” requer uma mudança institucional maior para promover uma adoção fácil.

No entanto, também é verdade que Blockchain está mudando os modelos de negócios tradicionais distribuindo valor de forma oposta em relação às pilhas anteriores: se fazia mais sentido investir em aplicativos do que em tecnologias de protocolo há quinze anos, em um mundo Blockchain o valor está concentrado na camada de protocolo compartilhado e apenas marginalmente no nível do aplicativo.

 

Sinergia Entre Inteligência Artificial e Blockchain

Inteligência Artificial e Blockchain são os dois componentes do novo mundo dos negócios digitais. Enquanto as Blockchains podem nos ajudar a verificar, executar e registrar, a IA ajuda na tomada de decisões, avaliação, compreensão e reconhecimento. Embora os métodos de aprendizado de máquina que fazem parte da IA nos ajudem a encontrar oportunidades e melhorar a tomada de decisões, os contratos inteligentes e Blockchains podem automatizar a verificação das partes transacionais do processo.

Blockchains são muito mais do que o escopo já extraordinário de atividade potencial que foi idealizado para sua implantação na reinvenção da moeda com lançamento do Bitcoin e hoje pode ser aplicado em soluções para finanças, economia, governos, serviços jurídicos, ciência e saúde. Além disso, Blockchains são um substrato básico para a própria computação.

A tecnologia Blockchain pode ser empregada como um mecanismo seguro de gerenciamento de dados em grande escala para coordenar as informações de milhões ou bilhões de indivíduos.

 

Blockchain pode nos ajudar a rastrear, entender e explicar decisões tomadas pela IA

Decisões tomadas por aplicações de Inteligência Artificial podem às vezes ser difíceis para os humanos entenderem. Isso ocorre porque essas aplicações são capazes de avaliar um grande número de variáveis ​​independentemente umas das outras e “aprender” quais são importantes para a tarefa geral que estão tentando alcançar.

Como exemplo, espera-se que os algoritmos de IA sejam cada vez mais usados ​​na tomada de decisões sobre se as transações financeiras são fraudulentas e devem ser bloqueadas ou investigadas.

Por algum tempo, porém, ainda será necessário ter essas decisões auditadas com precisão pelos seres humanos. E dada a enorme quantidade de dados que podem ser levados em consideração, isso pode ser uma tarefa complexa. O Walmart, por exemplo, alimenta um mês de dados transacionais de todas as suas lojas em seus sistemas de Inteligência Artificial, que tomam decisões sobre quais produtos devem ser armazenados e onde.

Se as decisões forem registradas, em uma base de dados por ponto de dados, em uma Blockchain, será muito mais fácil para elas serem auditadas, com a confiança de que o registro não foi adulterado entre as informações sendo gravadas e o início da gravação, sendo uma ótima opção para um processo de auditoria.

Não importa quão claramente possamos ver que a IA ofereça enormes vantagens em muitos campos, se não for confiável para o público, sua utilidade será seriamente limitada. Registrar o processo de tomada de decisão em Blockchains pode ser um passo para alcançar o nível de transparência e percepção das mentes dos robôs que serão necessárias para ganhar a confiança do público.

 

Benefícios da Inteligência Artificial Descentralizada

Devido à sua natureza descentralizada, Blockchain pode potencialmente neutralizar o risco do monopólio da IA de uma das partes e sua capacidade de controlar uma das tecnologias mais poderosas e perigosas conhecidas pelo homem.

Se fôssemos descentralizar a IA, os algoritmos de IA poderiam se tornar Organizações Autônomas Descentralizadas (DAO – Decentralized Autonomous Organizations)). DAOs são organizações que são capazes de operar de forma autônoma e de forma descentralizada através de contratos inteligentes, sem ter uma parte central puxando as cordas e tomando decisões. Os usuários de DAOs, que constituem sua rede, decidirão como um DAO funciona e opera.

Os participantes de uma rede Blockchain estão diretamente conectados uns aos outros, sem passar por um terceiro. Imagine o Airbnb como um DAO. O contato entre proprietários de casas e viajantes seria baseado em contratos inteligentes pelos quais eles podem fazer transações diretamente entre si.

Esse mesmo modelo se aplicaria a programas de IA em execução como DAOs. Seus algoritmos de aprendizado seriam informados pelo seu projeto de contrato inteligente e o DAO terá que comprar sua entrada de dados do mercado. Um projeto que já está trabalhando em um DAO é chamado SingularityNET, um projeto altamente ambicioso que vale a pena conferir.

Tal AI DAO operaria como constituído por seus contratos inteligentes. Ele só poderá executar as ações especificadas nesses contratos inteligentes. Projetar esses contratos inteligentes é extremamente complexo e o sucesso de um AI DAO dependerá completamente desse projeto arquitetônico. Quando conduzido de forma otimizada, um AI DAO seria capaz de assumir o desenvolvimento em algum momento, porque ele é projetado para aprender através de dados para se otimizar muito mais efetivamente do que poderia ser feito através do design humano.

Uma nota importante para isso é que esses contratos inteligentes devem ser projetados com a máxima precaução e precisão para garantir que a rede permaneça no controle e não a IA. Como é o caso dos aplicativos Blockchain, não há um plug para puxar, mas uma rede inteira mantendo as correntes funcionando.

Afinal, não queremos um Blockchain AI, que não pode ser desligado, no melhor estilo Skynet, rodando de forma autônoma, programando-se de forma automática.

 

Como a Inteligência Artificial Pode Transformar a Blockchain

Embora extremamente poderosa, a tecnologia Blockchain tem suas próprias limitações também. Algumas delas são relacionados à tecnologia, enquanto outras vêm da cultura antiquada herdada do setor de serviços financeiros, mas todos elas podem ser afetados pela IA de uma forma ou de outra:

Consumo de energia: a mineração é uma tarefa incrivelmente difícil que requer uma tonelada de energia (e depois dinheiro) para ser concluída (O’Dwyer e David Malone, 2014). A IA já provou ser muito eficiente na otimização do consumo de energia, por isso acredito que resultados semelhantes podem ser alcançados para Blockchain também. Isso provavelmente também resultaria em menores investimentos em hardware de mineração;

Escalabilidade: Blockchain está crescendo a um ritmo constante de 1MB a cada 10 minutos e já soma 85GB. Satoshi (2008) mencionou pela primeira vez a “remoção de blockchain” (ou seja, excluindo dados desnecessários sobre transações totalmente gastas para não manter a Blockchain inteira em um único laptop) como uma solução possível, mas a IA pode introduzir novos sistemas de aprendizado descentralizados, como aprendizado federado, por exemplo, ou novas técnicas de sharding de dados para tornar o sistema mais eficiente;

Segurança: mesmo que Blockchain seja quase impossível de ser hackeado, suas camadas e aplicações adicionais não são tão seguras (por exemplo, o DAO, Mt Gox, Bitfinex, etc.). O incrível progresso alcançado pelo aprendizado de máquina nos últimos dois anos faz da AI um aliado fantástico para Blockchain para garantir uma implantação segura de aplicativos, especialmente dada a estrutura fixa do sistema;

Privacidade: a questão da privacidade de possuir dados pessoais gera preocupações regulatórias e estratégicas para vantagens competitivas (Unicredit, 2016). Homomorphic encryption (realizando operações diretamente em dados criptografados), o projeto Enigma (Zyskind et al., 2015) ou o projeto Zerocash (Sasson et al., 2014), são definitivamente possíveis soluções, mas que estão intimamente ligado ao dois anteriores, ou seja, escalabilidade e segurança;

Eficiência: Deloitte (2016) estimou que os custos totais de operação associados à validação e compartilhamento de transações na Blockchain chegam a US $ 600 milhões por ano. Um sistema inteligente pode eventualmente ser capaz de calcular rapidamente a probabilidade de que nós específicos sejam os primeiros a executar uma determinada tarefa, dando a possibilidade a outros mineradores de encerrar seus esforços para essa transação específica e reduzir os custos totais. Além disso, mesmo que algumas restrições estruturais estejam presentes, uma melhor eficiência e um menor consumo de energia podem reduzir a latência da rede, permitindo transações mais rápidas;

Hardware: mineradores (e não necessariamente empresas, mas também indivíduos) despejaram uma quantia incrível de dinheiro em componentes de hardware especializados. Como o consumo de energia sempre foi uma questão-chave, muitas soluções foram propostas e muito mais será introduzido no futuro. Assim que o sistema se torna mais eficiente, alguma peça de hardware pode ser convertida (às vezes parcialmente) para uso de redes neurais (o colosso de mineração Bitmain está fazendo exatamente isso);

Data gates: em um futuro onde todos os nossos dados estarão disponíveis em uma Blockchain e as empresas poderão comprá-los diretamente de nós, precisaremos de ajuda para conceder acesso, rastrear o uso de dados e, geralmente, entender o que acontece com nossos dados pessoais. Este é um trabalho para máquinas (inteligentes).

 

Como a Blockchain Pode Transformar a Inteligência Artificial

Na seção anterior, nós rapidamente citamos alguns efeitos que a IA poderia eventualmente ter na Blockchain. Agora, em vez disso, faremos o exercício oposto, entendendo o impacto que Blockchain pode ter no desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina. Mais em detalhes, Blockchain poderia:

Ajudar a IA a explicar-se (e a fazer-nos acreditar): a caixa preta da IA sofre de um problema de explicabilidade. Ter uma trilha de auditoria clara pode não apenas melhorar a confiabilidade dos dados, bem como dos modelos, mas também fornecer uma rota clara para rastrear o processo de decisão da máquina;

Aumentar a eficácia da IA: um compartilhamento seguro de dados significa mais dados (e mais dados de treinamento) e, em seguida, melhores modelos, melhores ações, melhores resultados … e melhores novos dados. Efeito de rede é tudo o que importa no fim das contas;

Reduzir as barreiras de entrada no mercado: vamos passo a passo. As tecnologias Blockchain podem proteger seus dados. Então, por que você não armazena todos os seus dados em particular e talvez os venda? Bem, você provavelmente irá. Então, primeiro de tudo, Blockchain irá promover a criação de dados pessoais mais limpos e organizados. Em segundo lugar, permitirá o surgimento de novos mercados: um mercado de dados; um mercado de modelos (muito mais interessante); e finalmente até um mercado de IA (veja o que Ben Goertzel está tentando fazer com SingularityNET). Assim, a fácil partilha de dados e novos mercados, juntamente com a verificação de dados Blockchain, proporcionará uma integração mais fluida que reduz a barreira à entrada de players menores e reduz a vantagem competitiva dos gigantes da tecnologia. No esforço de reduzir as barreiras à entrada, estamos, na verdade, resolvendo dois problemas, ou seja, fornecendo um acesso mais amplo aos dados e um mecanismo de monetização de dados mais eficiente;

Aumentar a confiança artificial: assim que parte de nossas tarefas for gerenciada por agentes virtuais autônomos, ter uma trilha de auditoria clara ajudará os robôs a confiar uns nos outros (e a confiar neles). Ele também aumentará cada interação máquina-máquina (Outlier Ventures, 2017) e transações fornecendo uma maneira segura de compartilhar dados e coordenar decisões, bem como um mecanismo robusto para atingir um quorum (extremamente relevante para Swarm Robotics e vários agentes cenários);

Reduzir o cenário de riscos catastróficos: uma AI codificada em um DAO com contratos inteligentes específicos só poderá executar essas ações e nada mais (então, terá um espaço de ação limitado).

 

Empresas Que Já Estão Trabalhando com Inteligência Artificial e Blockchain

Há muitas startups de Blockchain e Cryptocurrencies por aí. Mas estamos interessado apenas nas empresas que trabalham no cruzamento (ou na convergência) de IA e Blockchain, que aparentemente não são muitas. Elas estão concentrados principalmente no Vale do Silício em São Francisco e Londres, mas há exemplos em Nova York, Austrália, China, bem como em alguns países europeus.

E essas empresas super inovadoras são realmente tão poucas que é bastante difícil classificá-las em clusters, mas aqui vai uma categorização que pode ser útil:

Inteligência Descentralizada: Neureal (supercomputação AI peer-to-peer); SingularityNET (marketplace da AI); Neuromation (geração de conjuntos de dados sintéticos e plataforma de treinamento de algoritmos); AI Blockchain (inteligência multi-aplicação); BurstIQ (marketplace de dados de saúde); AtMatrix (bots descentralizados); Projeto OpenMined (mercado de dados para treinar aprendizado de máquina localmente); Synapse.ai (dados e mercado de AI); Dopamine.ai (plataforma de monetização B2B AI); Effect.ai (força de trabalho descentralizada de AI e mercado de serviços);

Plataforma de Conversação: Green Running (assistente virtual de energia doméstica); Talla (chatbot); doc.ai (biologia quantificada e insights de saúde);

Plataforma de Previsão: Augur (inteligência coletiva); Sharpe Capital (previsões do sentimento da fonte da multidão);

Propriedade Intelectual: Loci.io (descoberta e mineração de IP);

Proveniência dos dados: KapeIQ (detecção de fraudes em entidades de saúde); Data Quarks (verificação de fatos); Signzy (KYC).

Negociação: Euklid (investimentos em bitcoin); EthVentures (investimentos em tokens digitais). Para outras aplicações (teóricas) em finanças, veja Lipton (2017);

Seguro: Mutual.life (seguro P2P), Inari (geral);

Diversos: Social Coin (sistemas de recompensa dos cidadãos); HealthyTail (pet analytics); Crowdz (e-commerce); DeepSee (plataforma de mídia); ChainMind (segurança cibernética).

Parece interessante que muitas empresas de Blockchain e IA tenham um conselho consultivo maior do que as equipes. Pode ser um sinal precoce de que a convergência ainda não está totalmente concretizada e há mais coisas que não entendemos que aquelas que conhecemos; Talvez os grandes players do mercado financeiro não queiram que as tecnologias cheguem “tão rápido” assim.

Pessoalmente, estou muito entusiasmado em ver o desenvolvimento da primeira categoria (Inteligência Descentralizada), mas vejo também um enorme desenvolvimento em plataformas de conversação e previsão, bem como em propriedade intelectual. Agrupei outros exemplos em “diversos” porque não acho que, nesse estágio, eles representem uma categoria específica, mas sim apenas uma única tentativa de combinar IA e Blockchain.

 

Conclusão

Blockchain e IA são os dois lados extremos do espectro tecnológico: um que promove a inteligência centralizada em plataformas de dados, o outro promove aplicativos descentralizados em um ambiente de dados abertos. No entanto, se encontrarmos uma maneira inteligente de fazê-los trabalhar juntos, as externalidades positivas totais poderiam ser amplificadas em um piscar de olhos.

Existem, é claro, implicações técnicas e éticas decorrentes da interação entre essas duas poderosas tecnologias, como por exemplo, como podemos editar (ou até mesmo esquecer) dados em uma Blockchain? Uma Blockchain editável é a solução? 

O tempo responderá essas e outras perguntas!

Obrigado por acompanhar nosso blog!

 

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Referências:

Castro, M., Liskov, B. (2002). “Practical Byzantine Fault Tolerance and Proactive Recovery”. ACM Transactions on Computer Systems, 20(4): 398–461.

Catalini, C., Gans, J. S. (2017). “Some Simple Economics of the Blockchain”. MIT Sloan School Working Paper: 5191–16.

Deloitte (2016). “Blockchain Enigma. Paradox. Opportunity”. White Paper.

Iansiti, M., Lakhani, K. R. (2017). “The Truth About Blockchain”. Harvard Business Review, January–February 2017: 118–127.

Lipton, A. (2017). “Blockchains and Distributed Ledgers in Retrospective and Perspective”. arXiv:1703.01505.

Mazieres, D. (2016). “The stellar consensus protocol: A federated model for internet-level consensus”. White Paper.

Mingxiao, D., Xiaofeng, M., Zhe, Z., Xiangwei, W., Qijun, C. (2017). “A Review on Consensus Algorithm of Blockchain”. 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) Banff Center, Banff, Canada, October 5–8, 2017

Nakamoto, S. (2008). “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System”. White Paper.

O’Dwyer, K. J., Malone, D. (2014). “Bitcoin mining and its energy footprint”. 25th IET Irish Signals & Systems Conference 2014 and 2014 China-Ireland International Conference on Information and Communications Technologies (ISSC 2014/CIICT 2014), Limerick, pp. 280–285.

Outlier Ventures (2017). “Blockchain-Enabled Convergence”. White Paper.

Sasson, E. B., Chiesa, A., Garman, C., Green, M., Miers, I., Tromer, E., Virza, M. (2014). “Zerocash: Decentralized anonymous payments from bitcoin”. In Security and Privacy (SP), 2014 IEEE Symposium on, pp. 459–474.

Unicredit (2016). “Blockchain Technology and Applications from a Financial Perspective”. Technical Report.

Vasin, P. (2014). “BlackCoin’s Proof-of-Stake Protocol v2”. White Paper.

Zyskind, G., Nathan, O., Pentland, A. (2015). “Enigma: Decentralized computation platform with guaranteed privacy”. arXiv:1506.03471.

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