Qu'est-ce que le Deep Learning et comment la blockchain peut-elle améliorer sa portée ?

L'un des problèmes les plus actuels du monde numérique est la apprentissage profond et intelligence artificielle (IA). Ces deux concepts ont un impact profond sur le monde numérique et promettent de transformer à jamais nos vies, y compris notre interaction avec la technologie blockchain.

Mais Qu'est-ce que le Deep Learning exactement ? Comment ce concept est-il lié à la technologie blockchain ? Eh bien, répondons à ces questions.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

Lorsque nous parlons de Deep Learning ou Deep Learning, nous parlons d'une série de méthodes et d'algorithmes de calcul construits sur des réseaux de neurones artificiels (ou ARN) avec le capacité à effectuer un apprentissage représentatif.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur ont une grande utilité dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la traduction automatique, la bioinformatique, la conception de médicaments, l'analyse d'images médicales, la climatologie, l'inspection des matériaux et les programmes de jeux de société, où ils ont produit des résultats comparables et, en certains cas, supérieure à la performance des experts humains. La meilleure chose est que ces algorithmes sont capables de réaliser ces actions d'apprentissage de manière supervisée, semi-supervisée ou non supervisée.

L'ARN, la base de construction du Deep Learning

Les réseaux de neurones artificiels (ARN) se sont inspirés des nœuds de traitement de l'information et de communication distribuée des systèmes biologiques. Cependant, les ARN présentent plusieurs différences par rapport aux cerveaux biologiques.

Cela dit, on peut voir que l'idée principale derrière les RNA est reproduire les fonctions les plus élémentaires qui font fonctionner le cerveau humain. Avec cette approche, les ANN seraient non seulement capables de reproduire les capacités de traitement de données de base que les cerveaux humains font naturellement, mais également d'étendre ces structures pour créer des fonctions plus avancées.

Le résultat de ce rapprochement et de ce développement est explosif puisque les RNA sont devenus un élément clé de la construction du intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (Machine Learning) et l'apprentissage profond (Deep Learning).

Apprentissage profond et blockchain : accroître la portée des deux technologies

Connaissant le potentiel de la technologie Deep Learning, nous nous retrouvons avec une question : comment pouvons-nous en tirer parti pour l'améliorer et l'intégrer à la technologie blockchain ? Eh bien, la réalité est que c'est une question à laquelle de nombreux projets se sont consacrés à répondre et à faire une réalité.

Une blockchain plus intelligente et plus sécurisée

Après tout, l'utilisation du Deep Learning sur la blockchain permettrait d'ajouter une série de fonctionnalités uniques à cette technologie qui pourraient la rendre non seulement plus intelligente, mais aussi plus flexible, sécurisé et privé.

De plus, la blockchain peut devenir un un espace pour développer des infrastructures décentralisées et sécurisées qui servent à alimenter les jeux de données nécessaires pour faire de ces modèles de Deep Learning une réalité et tout ce qui touche au monde de l'intelligence artificielle.

Améliorer la construction de modèles d'IA

Une autre utilisation où la blockchain et le Deep Learning peuvent améliorer leurs capacités est le construire de meilleurs modèles d'apprentissage en utilisant l'architecture de données décentralisée de la technologie blockchain. C'est-à-dire utiliser la même blockchain pour enchaîner les jobs qui peuvent être étudiés et ainsi générer de nouveaux modèles d'IA bien plus performants. De plus, les modèles Deep Learning peuvent utiliser les données stockées dans le réseau blockchain pour faire des prédictions ou pour l'analyse de données.

Prenons un exemple d'application intelligente où les données sont collectées par différentes sources telles que des capteurs, des appareils intelligents ou l'IoT. Dans la blockchain, les logiques nécessaires peuvent être développées non seulement pour rassembler toutes ces données et les traiter dans le réseau (un travail pour lequel les nœuds seront récompensés), mais aussi ledit réseau servirait de passerelle pour que les utilisateurs utilisent l'IA pour différentes tâches selon les besoins.

Contrairement à ce qui se passe actuellement, où il existe des listes d'accès et différents contrôles qui rendent cette relation impossible, cela représenterait une démocratisation de l'accès à l'IA.

De plus, si nous stockons les données traitées pour une IA sur un réseau blockchain, cela peut être réduire les erreurs et les biais au sein desdites informations, les rendant plus hétérogènes et générant ainsi des modèles plus réalistes.

Générer de nouveaux marchés et opportunités d'emploi

L'une des grandes possibilités de la blockchain dans le Deep Learning est la construction de nouveaux marchés et création d'emplois ou des opportunités économiques individuelles au sein de ces marchés.

Par exemple, une blockchain dédiée au Deep Learning (ou toute autre branche de l'IA) pourrait non seulement utiliser son réseau pour stocker des informations, mais aussi pour utiliser leur puissance de calcul pour traiter les données (réduction des coûts et création de réseaux beaucoup plus puissants que de nombreux supercalculateurs actuels) et générant ainsi une dynamique économique qui profiterait à de nombreuses personnes dans le monde.

Nous l'avons déjà vu avec les crypto-monnaies et leurs réseaux PoW. Les mineurs sont capables de générer de la valeur et d'en vivre, mais dans ce cas, le but ne serait pas de générer un simple numéro qui correspond à la difficulté du réseau, mais aussi de répondre et de générer l'analyse de données nécessaire pour alimenter l'IA (ou plusieurs IA) qui se développent sur ladite blockchain.

En raison de toute cette dynamique, il y a data marts, modèles et intelligence artificielle, qui serait disponible sur la blockchain, via des Dapps qui peuvent traiter les micropaiements en toute sécurité et à l'échelle mondiale.

Améliorer la sécurité intrinsèque de la même blockchain et de l'IA

L'utilisation de l'IA peut améliorer la sécurité de la blockchain, surtout si elle a la capacité de contrats intelligents Turing Complete. Actuellement, les pirates malveillants disposent d'un grand nombre d'outils pour briser la sécurité de nos applications, y compris les Dapps et leurs contrats intelligents. L'année 2022 et ses plus de 400 hacks dans l'écosystème ne sont qu'une introduction à l'énorme défi qui se présente dans les problèmes de cybersécurité au sein de l'écosystème de la blockchain.

En ce sens, l'IA peut aider non seulement à améliorer le développement de nos protocoles et contrats intelligents, mais aussi à les rendre plus sûrs et plus résistants contre les attaques et autres types de menaces qui les menacent dans un futur proche.