Com uma presença crescente em produtos e serviços para o consumidor, inteligência artificial e blockchain tornaram-se sinônimos de inovação. Mas as duas palavras raramente são 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 inteligência artificial.
“Podemos fazer tudo o que o Bitcoin e o Ethereum podem fazer e, além disso, também podemos fazer o aprendizado de máquina.”, disse Gary Lai, gerente de operações globais da Cortex.
“A IA na blockchain não é 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 cenários de jogos.
As regras do Digital Clash são simples. Duas equipes, vermelha e azul, disputam colocar uma determinada sequência de números em uma linha em uma tela. As equipes empregam várias estratégias 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 é inicialmente definido como CTXC (token nativo do Cortex) e seu preço aumenta com base no número de transações. Assim, quanto mais transações um pixel estiver envolvido, mais caro ele se tornará.
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Os parâmetros e a execução do jogo mudam com base nos movimentos do jogador. É aqui que o modelo de treinamento de IA desempenha um papel importante. Por exemplo, a dificuldade do jogo é ajustada com base na dinâmica da equipe. Os pixels também podem se tornar mais baratos se houver um grande desequilíbrio entre o número de jogadores de ambas as equipes.
Por que IA e blockchain é com conjunto difícil?
A Microsoft anunciou no início deste ano que estava “alavancando” a blockchain para tornar acessíveis os modelos de aprendizado de máquina. Mas esses anúncios não se traduzem automaticamente na integração de aprendizado de máquina.
“É importante não confundir o treinamento de aprendizado de máquina (escrevendo o programa) com a interface de aprendizado de máquina (executando o programa)”, explicou Lai. O diabo, segundo ele, está nos detalhes. “Outros blockchains podem ser capazes de armazenar modelos de aprendizado de máquina, mas não podem executar modelos de IA da mesma maneira que você 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 distribuído e descentralizado.
O problema é ainda mais complicado pelo fato de que cadeias de blocos populares existentes como a Ethereum não podem executar modelos de aprendizado de máquina. Lai diz que é impossível rodar o Digital Clash na Ethereum.
Parte do problema se deve aos problemas de dimensionamento bem documentados da Ethereum. Os aplicativos de aprendizado de máquina 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 cálculos para fora da cadeia para executá-los.
As nuances dos programas de aprendizado de máquina também são um obstáculo à execução adequada do software de IA.
Segundo Lai, é difícil inferir resultados usando a IA nos sistemas distribuídos da Ethereum. Isso ocorre principalmente porque, diferentemente da programação típica baseada em regras, o aprendizado de máquina é baseado em probabilidade e estatística. “Cada nó na rede de uma blockchain provavelmente terá a mesma resposta, mas um pouco diferente”, ele explica como o motivo pelo qual o modelo de consenso da Ethereum não é a solução ideal para a IA.
O Córtex usa técnicas de quantização para reduzir o número de cenários prováveis e chegar a uma resposta definitiva, diz Lai. Tais técnicas 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 inúmeras aplicações. Como exemplos, Lai aponta para a crescente rede de aplicativos de finanças descentralizadas (DeFi). Ele diz que a inteligência artificial pode ser usada para criar aplicativos que realizam negócios ou conectam compradores com vendedores no mercado de ações.
Até o CryptoKitties, o jogo de sucesso na blockchain da Ethereum, há dois anos, poderia ter uma pitada de inteligência artificial, disse Lai. “Eles teriam muito mais graus de liberdade e se tornariam muito mais realistas”, disse ele, referindo-se às possibilidades de gatinhos cripto com IA imitando seus colegas da vida real.