Com uma presença crescente em produtos e serviços para o consumidor, inteligĂȘncia artificial e blockchain tornaram-se sinĂŽnimos de inovação. Mas as duas palavras raramente sĂŁo usadas juntas na mesma frase.
A blockchain Cortex, lançada em junho deste ano, tem como objetivo mudar esse discurso. A plataforma se autodenomina a primeira blockchain a integrar aplicativos descentralizados que usam inteligĂȘncia artificial.
“Podemos fazer tudo o que o Bitcoin e o Ethereum podem fazer e, alĂ©m disso, tambĂ©m podemos fazer o aprendizado de mĂĄquina.”, disse Gary Lai, gerente de operaçÔes globais da Cortex.
“A IA na blockchain nĂŁo Ă© mais um conceito abstrato”, disse ele. Na semana passada, o Cortex lançou seu primeiro aplicativo descentralizado (dapp), Digital Clash, que incorpora a IA na forma de um modelo de treinamento para cenĂĄrios de jogos.
As regras do Digital Clash sĂŁo simples. Duas equipes, vermelha e azul, disputam colocar uma determinada sequĂȘncia de nĂșmeros em uma linha em uma tela. As equipes empregam vĂĄrias estratĂ©gias para atingir seu objetivo. Por exemplo, eles podem organizar seus tokens no formato desejado ou comprar pixels um do outro usando o token nativo do Cortex. O preço do pixel Ă© inicialmente definido como CTXC (token nativo do Cortex) e seu preço aumenta com base no nĂșmero de transaçÔes. Assim, quanto mais transaçÔes um pixel estiver envolvido, mais caro ele se tornarĂĄ.
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Os parĂąmetros e a execução do jogo mudam com base nos movimentos do jogador. Ă aqui que o modelo de treinamento de IA desempenha um papel importante. Por exemplo, a dificuldade do jogo Ă© ajustada com base na dinĂąmica da equipe. Os pixels tambĂ©m podem se tornar mais baratos se houver um grande desequilĂbrio entre o nĂșmero de jogadores de ambas as equipes.
Por que IA e blockchain Ă© com conjunto difĂcil?
A Microsoft anunciou no inĂcio deste ano que estava “alavancando” a blockchain para tornar acessĂveis os modelos de aprendizado de mĂĄquina. Mas esses anĂșncios nĂŁo se traduzem automaticamente na integração de aprendizado de mĂĄquina.
âĂ importante nĂŁo confundir o treinamento de aprendizado de mĂĄquina (escrevendo o programa) com a interface de aprendizado de mĂĄquina (executando o programa)â, explicou Lai. O diabo, segundo ele, estĂĄ nos detalhes. “Outros blockchains podem ser capazes de armazenar modelos de aprendizado de mĂĄquina, mas nĂŁo podem executar modelos de IA da mesma maneira que vocĂȘ executa um aplicativo descentralizado.”
Em palavras simples, isso significa que a execução do programa de IA ocorre em um dispositivo local em vez de em um sistema distribuĂdo e descentralizado.
O problema Ă© ainda mais complicado pelo fato de que cadeias de blocos populares existentes como a Ethereum nĂŁo podem executar modelos de aprendizado de mĂĄquina. Lai diz que Ă© impossĂvel rodar o Digital Clash na Ethereum.
Parte do problema se deve aos problemas de dimensionamento bem documentados da Ethereum. Os aplicativos de aprendizado de måquina consomem mais energia e bandwidth porque são intensivos em computação. Dada a capacidade limitada da Ethereum de lidar com aumentos no tamanho e na complexidade da transação, ela precisaria mover esses cålculos para fora da cadeia para executå-los.
As nuances dos programas de aprendizado de måquina também são um obståculo à execução adequada do software de IA.
Segundo Lai, Ă© difĂcil inferir resultados usando a IA nos sistemas distribuĂdos da Ethereum. Isso ocorre principalmente porque, diferentemente da programação tĂpica baseada em regras, o aprendizado de mĂĄquina Ă© baseado em probabilidade e estatĂstica. “Cada nĂł na rede de uma blockchain provavelmente terĂĄ a mesma resposta, mas um pouco diferente”, ele explica como o motivo pelo qual o modelo de consenso da Ethereum nĂŁo Ă© a solução ideal para a IA.
O CĂłrtex usa tĂ©cnicas de quantização para reduzir o nĂșmero de cenĂĄrios provĂĄveis e chegar a uma resposta definitiva, diz Lai. Tais tĂ©cnicas reduzem o espaço da solução para um problema, chegando a uma resposta definida em vez de uma variedade de probabilidades.
No futuro, o Cortex planeja usar seu blockchain habilitado para IA para inĂșmeras aplicaçÔes. Como exemplos, Lai aponta para a crescente rede de aplicativos de finanças descentralizadas (DeFi). Ele diz que a inteligĂȘncia artificial pode ser usada para criar aplicativos que realizam negĂłcios ou conectam compradores com vendedores no mercado de açÔes.
AtĂ© o CryptoKitties, o jogo de sucesso na blockchain da Ethereum, hĂĄ dois anos, poderia ter uma pitada de inteligĂȘncia artificial, disse Lai. “Eles teriam muito mais graus de liberdade e se tornariam muito mais realistas”, disse ele, referindo-se Ă s possibilidades de gatinhos cripto com IA imitando seus colegas da vida real.