AI+区块链

人工智能和区块链现在是强大的创新引擎，正在彻底改变社会的方方面面，并有望促进全球经济的增长。未来就在这里，机器人汽车和礼貌的人工助手可以以自然而有意义的方式代表您进行约会。随着新协作平台的出现，参与者将不再需要信任 Facebook、Yahoo 或 Equifax 等“不可信”的中介。这两个技术领域的结合前景如何?

人工智能是由程序或机器执行的任何需要“智能”能力的任务。人工智能系统具有与人类智能相关的能力，例如计划、学习、逻辑问题解决以及社交技能和创造力。由于机器学习，特别是深度学习领域的突破，以及可用数据量的爆炸式增长，有助于提高模型训练的效率，今天人们对人工智能的兴趣重新燃起。自动驾驶汽车和送货机器人等发展正在兴起，随之而来的焦虑也在增加。人工智能也有缺点——可能会用非常逼真的图片、声音和视频记录来伪造新闻侵犯隐私权。还有一些关于人工智能权力被谷歌、微软和亚马逊等少数参与者垄断的问题，阻止其他人获得数据、专家和计算资源。

区块链开发

区块链是网络上所有用户通过协议共享的开放分布式账本。记录(例如交易)与哈希值和时间戳一起存储在块中。每个区块都与前一个区块相连，形成一条链。区块链的关键特性之一是不变性：未经整个网络的同意，几乎不可能更改任何信息。

根据共识协议(创建区块的方法)，区块链技术分为两组。在比特币和以太坊等工作量证明 (POW) 区块链中，用户(矿工)通过解决(挖掘)计算复杂的问题来创建新区块。获得创建区块的权利的矿工将获得奖励和交易费用。使用 POW 协议需要大量电力。此外，矿工可能会受到“多数攻击”，期间区块奖励减少;例如最近发生的加密货币 Bitcoin-Gold、Verge、ZenCash 等事件。新一代区块链使用权益证明 (POS) 协议，不需要能源密集型采矿过程。在他们中，参与者创建区块的机会随着硬币数量的增加而增加 - 他们的份额。这组区块链中最著名的是 Nxt、Peercoin、具有委托权益证明的 EOS、比特币克隆 Ouroboros、iChing 和 Algorand，这是 MIT 开发的基于 POS 和解决拜占庭将军问题的算法的区块链。

如果我们抛开目前围绕加密货币的炒作，这分散了区块链的真正潜力，这些技术确实有可能成为新的无服务器互联网和去中心化万维网的基础，用户可以在其中控制他们的数据和身份。区块链承诺通过让每个人控制他们的记录的使用方式来彻底改变医疗保健系统。更重要的是，可能会出现比今天已知的几乎所有平台更好的替代品，包括 Facebook、eBay、Uber 和 Airbnb。

区块链有许多弱点，包括在安全性、可扩展性和效率方面，而人工智能反过来又存在与侵犯隐私的可能性相关的问题，以及缺乏信任和解释操作原理的能力。这两种技术的结合似乎是不可避免的——它们可以相互补充，从根本上创建新一代的数字系统。如图所示，区块链将消除对人工智能的信任，提供隐私和可解释性，人工智能将允许在区块链的基础上构建机器学习系统，其特点是增强的安全性、可扩展性和可解释性。更有效的个性化和管理能力。

人工智能区块链

区块链可以作为去中心化市场和各种人工智能组件协调平台的基础，包括数据、算法和计算能力。这可能会导致人工智能的创新和使用达到全新的水平。区块链还将使此类决策更加透明、可解释和值得信赖。鉴于区块链中的所有数据都是公开可用的，人工智能将成为提供防伪和隐私保护的基础。

安全提交数据

推动人工智能发展的驱动力之一是研究人员、开发人员和商人可能获得的大量数据。数据是数字经济的“金子”，但获取数据的门槛很高。首先，除非您为 Facebook 或 Google 等在线巨头之一工作，否则很难为您的学习模型获取足够的数据。在这方面，研究人员之间的建设性竞争非常有限。其次，隐私问题日益严重——今天已经有很多泄露和滥用个人数据的案例。例如，考虑一下最近与 Facebook 发生的丑闻，当时该社交网络的 5000 万用户的数据未经剑桥分析公司的同意而被收集。令人震惊的是，某些群体可能，

区块链提供数据的透明度和问责制，使您能够准确了解访问了哪些用户信息、访问时间和访问者。随着区块链让人们重新控制他们的数据，用户将能够更有信心地分享，因为他们知道数据将在不中断的情况下用于个性化或其他有用的用途。医生和科学家将能够访问大量匿名医疗记录，从而大大加快药物的发现以及新疗法和医疗程序的开发。随着医生可以研究世界各地类似病例的数据，罕见病患者将有更多希望，而这一想法的一部分已经开始实现。

你的数据就是你的价格

除了控制和共享您的数据外，区块链技术还将允许使用智能合约进行交易，从而开辟了由于没有中介机构而创建更加安全和私密的市场的前景。这样的场馆将减少小玩家的进入壁垒，创造公平的竞争环境，从而鼓励创新。使用零知识证明协议，企业和研究人员可以在不知道数据细节和所有者身份的情况下找到他们需要的信息。在维护用户隐私的同时检测和过滤必要数据的能力非常重要。或许，正因为如此，新一轮的人工智能进化甚至会开始。例如，创业公司 Nebula Genomics 已经提供了一个市场，它将希望对其基因组进行测序的人与需要数据的组织联系起来。Longenesis 开发了一个平台，让您可以共享医疗数据以换取金钱，包括病史、症状信息等。

协调互不信任的设备的工作

人工智能在管理互不信任的设备方面具有广阔的前景。机器人设备组、物联网实体和各种可穿戴设备现在可以协调他们的行动并做出集体决策。在这些场景中，区块链作为一个协调平台，只有在攻击者控制大多数设备时才能被攻击者攻破。这开辟了广泛的应用领域——从更新冰箱的“固件”到协调战斗机器人组的动作。诚然，同样的原理可用于控制僵尸网络。目前，安全专家能够在发现控制中心后立即禁用僵尸网络，但如果将这种单点故障替换为区块链，

“可解释”的人工智能

尽管机器学习在开发可以感知信息、学习和独立行动的自主系统方面取得了成功，但其实际应用领域并没有迅速扩大。原因之一是难以准确解释学习过程中发生的过程。这些系统做出的决定无法得到严格的解释，因此无法验证和信任。更令人担忧的是，人工智能被用于医学和财务规划，其中可解释性尤为重要，因为错误的决定可能导致严重后果。因此，拥有一个不可变的记录非常重要，它允许您跟踪数据的移动以及基于人工智能的复杂系统的所有操作。

区块链提供的正是这个机会——在通往解决方案的路上记录数据处理链的所有“弯道”。通过监控 AI 系统在处理不同任务的不同输入时的行为，您可以更好地了解这些系统做出的决策，并对它们更有信心。这将使人们更容易通过查看描述该过程的详细日志来了解机器做出的决定的基本原理。此外，这些记录将有助于优化人工智能的“黑匣子”，在性能、预测的准确性和可解释性之间取得平衡。并且在调查事件时，记录在区块链中的痕迹将使得识别罪魁祸首成为可能。

区块链人工智能

区块链的开发和运营需要在安全性、性能、去中心化等方面进行数以千计的设置和权衡。人工智能可以通过自动化和优化区块链的操作来促进适当的决策，以获得更高的性能和更好的控制。并且鉴于区块链中的所有数据都是公开的，人工智能将在确保用户隐私和隐私方面发挥关键作用。

安全性和可扩展性

如果攻击者不拥有大部分采矿资源，几乎不可能破解区块链，然而，不幸的是，构建在区块链平台上的应用程序并不那么安全。例如，拥有价值 1.5 亿美元 Ether 加密货币的最大众筹平台之一 The DAO 是 5000 万美元盗窃基金合同的受害者。鉴于机器学习的快速发展，运行智能算法的区块链可以很好地检测到攻击的事实并自动开启防御机制。如果损坏是不可避免的，人工智能至少可以将受攻击的组件与区块链平台的其余部分隔离开来。通过管理区块链，他可以提高分布式账本的可扩展性和可靠性。例如，如果交易量急剧增加，人工智能可以自动提高块创建的速度，这将以增加确认时间为代价来增加吞吐量。

隐私和个性化

如果您担心下次选举会受到影响，或者您担心社交网络上数据的安全性，那么区块链就是为您准备的：它可以收回对个人数据的控制权。但是你必须为此付出代价。在 Facebook、Netflix 和 YouTube 等传统集中式系统中，对收集的用户信息进行分析以个性化内容。这就是为什么当您登录 Facebook 时，您会看到与您经常交往的朋友的帖子，或者当您打开 Netflix 时，您会看到适合您口味的电影。隐私的回归意味着没有人会知道你的口味，你可能不得不滚动许多页面来搜索相关内容，而不依赖于自动选择系统的参与。但是否可以同时提供隐私和个性化服务?

人工智能可以通过新的内容选择模型来拯救。去中心化的内容提供商，例如基于区块链的社交网络，可以使用人工智能在用户端个性化发行。机器学习系统在用户的设备上运行，分析他们浏览过的网站的信息。在这种情况下，相关内容将由用户设备本身下载，而不是由服务器“强加”。在这种情况下，所有计算都将在本地执行 - 个人数据不会离开用户的设备。此外，可以“清理”用户的内容偏好，以防止提供商对内容进行剖析。因此，这样的模型同时提供隐私和个性化。

区块链与 AI 价值的结合

真实性 区块链的数字记录提供了对 AI 背后框架及其所使用数据来源的洞察，解决了可解释 AI 的挑战。 这有助于增进对数据完整性的信任，进而也增加了对 AI 所提供建议的信任。 使用区块链来存储和分发 AI 模型提供了审计跟踪，而区块链和 AI 配对使用则可以增强数据安全性。

增强功能 AI 能够以惊人的速度快速而全面地读取、理解和关联数据，为基于区块链的业务网络带来新的智能水平。 通过提供对企业内外大量数据的访问，区块链可帮助 AI 实现扩展，提供更多可行洞察、管理数据使用和模型共享，并创建值得信赖的透明数据经济。

自动化 AI、自动化和区块链可以为跨越多方的业务流程带来新的价值，即消除摩擦、加快速度和提高效率。 例如，在区块链上执行的智能合约中嵌入的 AI 模型可以推荐要召回的过期产品、执行交易（例如，根据设定的阈值和事件重新订购、付款或购买股票）、解决争议，并选择最可持续的运输方法。