區塊鏈和人工智慧這場配合戰打得漂亮！

在本文中，我們將討論兩種最常被誤解的技術，區塊鏈和人工智慧如何增強數據處理能力。

作為一種新興技術的區塊鏈，有可能滲透到每個行業。區塊鏈技術的分散系統與當今使用的固有集中式操作系統相對立。它採用分散式資料庫體系架構，某些操作的記錄和身份驗證則取決於多方的協議，而不是單一的許可權。

與其他集中式技術相比，區塊鏈技術使操作更安全、更快速、更透明。

這種技術的影響已經在金融領域體驗過，像比特幣、乙太網絡和Litecoins這樣的加密貨幣已經時不時的就成為頭條新聞。該應用程序也已擴展到其他領域，如廣告、醫療保健、商業物流、安全等。

什麼是人工智慧？

人工智慧是關於機器能夠更獨立和更有效地工作的領域中記錄的各種技術進步子集的總稱。從語音模式識別到自動駕駛汽車，AI的目標是讓機器學習和應用從大量數據流中收集知識，使其更加智能化。

人工智慧和區塊鏈合併

基本上，區塊鏈關注的是保持準確的記錄、認證和執行，而人工智慧則有助於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。 人工智慧和區塊鏈擁有幾個特點，可以確保在不久的將來實現無縫互動。下面列出了三個主要功能。

1.AI和區塊鏈需要數據共享

分散的資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，AI依靠大數據，特別是數據共享。隨著更多開放數據的分析、機器的預測和評估被認為更加準確，並且生成的演算法更加可靠。

2.安全

處理區塊鏈網路上的高價值交易時，對安全性有很大的需求。這是通過現有協議實施的。對於人工智慧，機器的自主性也需要高度的安全性，以減少發生災難性事件的可能性。

3.信任是一項要求

對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任更大的威脅了，AI和區塊鏈也不例外。為了便於機器對機器的通信，有一個預期的信任級別。因此，要在區塊鏈網路上執行某些交易，則需要信任。

用例：用於醫療保健的以AI為中心的區塊鏈技術。這種解決方案為流程帶來了透明度和靈活性。

通過幾個展示類似特徵的人工智慧和區塊鏈共享的例子，我們現在可以繼續了解區塊鏈技術是如何轉變人工智慧的。

開放數據市場

如前所述，人工智慧技術的進步取決於來自無數來源的數據的可用性。儘管谷歌、Facebook、亞馬遜等公司可以訪問大量AI數據源，但這些數據在許多AI流程中非常有用，但這些數據在市場上無法訪問。

區塊鏈旨在通過引入點對點連接的概念來解決這個單一問題。由於它是一個開放的分散式註冊表，因此網路上的每個人都可以訪問這些數據。這意味著現有的數據寡頭壟斷即將結束，迎來開放和自由數據的時代。

大規模數據管理機制

即使數據已經可用，管理它也是我們需要面對的另一個障礙。目前可用的數據量估計為1.3 澤位元組。人工智慧的一個子領域稱為人工智慧，它可以建模為一個反饋控制系統。此功能可幫助自治代理更好地與物理環境進行交互。

隨著大量數據存儲在分散系統中，與傳統中央存儲集線器相比，享有多種優勢。在發生危機和自然災害時，數據不會存儲在一個位置，因此會被保留。此外，黑客行為也會因此而被消除，這使得數據集不會輕易收到威脅。

更可靠的人工智慧建模和預測

計算機系統的一個基本原理是GIGO。人工智慧領域嚴重依賴於大量的數據流。有些個人或公司甚至故意篡改提供的數據來改變結果。出現的垃圾數據也可能是由感測器和其他數據源意外故障而引起。

通過創建已驗證資料庫的各個部分，可以成功構建模型並僅在已驗證的數據集上實施模型。這將檢測數據供應鏈中的任何故障或不規則情況。由於數據流分段可用，因此它還有助於減少故障排除和查找異常數據集的壓力。最後，區塊鏈技術是不變性同義詞，這意味著數據是可追蹤且可審計的。

控制數據和模型的使用

這是整合區塊鏈技術和人工智慧的一個非常重要的方面。例如，當你登錄Facebook和Twitter時，你將放棄上傳到其平台上的任何內容的權利。當歌手簽署唱片協議時也會發生同樣的情況。相同的概念可以應用於AI數據和模型。

當為模型構建而創建數據時，你可以指定導致限制或許可的許可證。而區塊鏈技術使得這一過程變得相對容易。

為了解釋在區塊鏈網路中查看或使用這些數據的許可權被視為一項資產。與硬幣可以在加密貨幣平台上轉移的方式一樣，這些訪問網路信息的許可權也可以轉移。

使用案例：SingularityNET開發的AI市場，它是一個開放源代碼協議，也是一個分散式協調AI服務市場的智能合約集合。該團隊表示，區塊鏈技術為管理SingularityNET上的網路交易提供了理想的工具，因為它具有事務性交易和簿記優勢。該平台允許添加AI服務供網路使用，並接收網路支付令牌作為交換。但是，首先，必須設計基於區塊鏈的框架，以允許人工智慧代理與彼此和外部客戶進行交互。下面是高級網路架構圖。

有了這個，你可以控制你的數據用於你擁有的任何數據集。對於需要隱私的行業來說，這項技術將派上用場。由於這兩種技術目前在幾乎所有的工業領域都處於領先地位，因此，這兩個領域的協同作用將帶來更大的收益。技術的未來不可避免地是一個分散的操作系統，機器之間的交互作用會更好，對人類活動的理解也能更好地建模。