摘要：区块链与ai结合1.区块链和人工智能：完美匹配01区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研...
区块链与ai结合
1. 区块链和人工智能：完美匹配
01区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研究人员一直在讨论和探索它们的结合。
普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元，因此全球GDP将增长14％。根据Gartner的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。
根据定义，区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账，用于存储加密数据。另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够从收集的数据中进行分析和决策。
不言而喻，每种技术都有其各自的复杂程度，但人工智能和区块链都处于可以相互受益、相互帮助的境地。
由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。
此外，区块链还可以使人工智能更加连贯和易于理解，我们可以追踪和确定为什么要在机器学习中做出决策。区块链及其分类帐可以记录在机器学习下做出决策的所有数据和变量。
此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。
智能计算能力
如果您要在计算机上运行区块链及其所有加密数据，则需要大量处理能力。例如，用于挖掘比特币的哈希算法采用了“强力”方法，即系统地列举解决方案的所有可能候选项，并在验证交易之前检查每个候选项是否满足问题陈述。
人工智能为我们提供了一个机会，让我们摆脱这一困境，以一种更加智能和高效的方式处理任务。想象一下一个基于机器学习的算法，如果给它适当的训练数据，它实际上可以“实时”地提高它的技能。
创建多样化的数据集
与基于人工智能的项目不同，区块链技术创造了分散、透明的网络，世界各地的任何人都可以在区块链公共网络环境下访问这些网络。虽然区块链技术是加密货币的分类账，但区块链网络现在正被应用于许多行业，以实现权力下放。例如，Singuarlitiynet特别专注于利用区块链技术鼓励更广泛的数据和算法分布，帮助确保人工智能的未来发展和“分散人工智能”的创建。
SingularityNET 将区块链和人工智能结合起来，创建更智能、分散的人工智能块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链创建一个应用编程接口，它将允许人工智能代理之间的相互通信。因此，不同的算法可以建立在不同的数据集上。
数据保护
人工智能的发展完全依赖于数据的输入——我们的数据。人工智能通过数据接收关于世界和世界上发生的事情的信息。基本上，数据是人工智能的来源，通过它，人工智能将能够不断提高自己。
另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式分类账上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，获得批准的各方可以查看这些数据库。当区块链和人工智能结合时，我们有一个备份系统，用于备份个人的敏感和高价值的个人数据。
医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在一个可被人工智能访问的区块链上，但只有在获得许可并通过适当程序后，才能在安全存储敏感数据的同时，为我们提供个性化建议。
数据货币化
将这两种技术结合起来可能带来的另一个颠覆性创新是数据货币化。对Facebook 和谷歌等大公司来说，将收集的数据货币化是一个巨大的收入来源。
让其他人决定如何销售数据以便为企业创造利润表明数据正在被商业化，而且不利于我们。区块链允许我们加密保护我们的数据，并以我们认为合适的方式使用它。如果我们愿意，这也可以让我们个人货币化数据，而不会损害我们的个人信息。
同样的情况也适用于需要我们数据的人工智能程序。为了学习和开发人工智能算法，人工智能网络将被要求通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个过程比现在更加公平，而且没有技术巨头可以利用它的用户。
这样的数据市场也将为小公司开放。开发和提供人工智能对于那些不生成自己数据的公司来说是非常昂贵的。通过分散的数据市场，他们将能够访问其他过于昂贵和私人保存的数据。
信任人工智能决策
随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难理解这些程序是如何得出具体结论和决策的。这是因为人工智能算法将能够处理难以置信的大量数据和变量。然而，我们必须继续审核人工智能得出的结论，因为我们想确保它们仍然反映现实。
通过使用区块链技术，人工智能在决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可改变的记录。这使得审计整个过程变得更加容易。
通过适当的区块链程序，可以观察到从数据输入到结论的所有步骤，观察方将确保这些数据没有被篡改，它让人们相信人工智能得出的结论。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解人工智能应用程序的功能和决策的基础信息，他们就不会开始使用人工智能应用。
区块链技术和人工智能的结合仍然是一个很大程度上未被发现的领域。尽管这两种技术的融合在学术上受到了相当大的关注，但致力于这种突破性组合的项目仍然很少。
将这两种技术结合在一起有可能以前所未有的方式使用数据。数据是开发和增强人工智能算法的关键要素，区块链保护这些数据，允许我们审计人工智能从数据中得出结论的所有中间步骤，并允许个人将其生成的数据货币化。
人工智能可能具有难以置信的革命性，但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展，谁也说不准，然而，其真正的颠覆潜力显然是存在的，并且正在迅速发展。
2. 人工智能和区块链怎么结合啊
近几年的黑科技AI带来的冲击可谓一波接一波，从深蓝到AlphaGo，无一不让人们一次次地感叹科技的精妙和AI强大的学习能力。
那么AI结合区块链会怎么结合有会带来怎样的突破和创新呢？
先来看下区块链的变迁历程。从以BTC为标志的区块链1.0到一以太坊为标志的结合了‘智能合约’的区块链2.0，再到扩展性更强的EOS为标志的区块链3.0。
就BTC来讲，本身功能单一，对用户来讲，无非是挖矿和转账。所以有了升级版的ETH。
ETH提供了一个开发平台供用户编写智能合约发布应用，但它性能不足且手续费昂贵。这是BM就推出了EOS。
EOS能迅速获得大家的注意主要原因之一是其可扩展性比以太坊更强。它稳定、安全，但‘超级节点权力大导致不够去中心化’不比ETH去中心化。就是说它为了能达到足够快的数据处理还是在去中心化程度上做了妥协的。这时候Velas就出现了。
在EOS的特性基础上，Velas用AI来增强实现去中心化,通过将AI（人工智能）引入区块链技术，解决了人治所带来的弊端，通过AI自动调整系统产生最佳结果，而不对系统的处理标准产生影响，降低共识成本。
“AI是技术创新，区块链是制度创新”
3. 区块链与人工智能有什么关系
区族答块链与人工智能有许多潜在的关联和相互作用，它们可以互相促进、弥补缺陷，从而共同进步。
一方面，在应用层面上，人工智能技术亮穗尘能够为区块链平台提供更加完善的数据处理和分析能力。例如，人工智能技术可以帮助区块链平台进行大规模数据挖掘和分析，发现隐藏的关联规律和趋势，并且提高数据处理效率和安全性。同时，区块链技术也可以通过建立去中心化、不可篡改的数据存储和传输机制，为人工智能算法提供更加准确、实时、可信的数据源，进一步提高其决策和预测能力。
另一方面，在技术研究层面上，区块链技术和人工智能技术也具备相互融合、加速发展的可能性。例如，一些研究者将区块链技术应用于去中心化的人工智能训练和数据协作过程中，以解决敬禅当前人工智能领域中的隐私保护、数据溯源等问题；还有一些研究者正在探索如何使用人工智能算法来最优化和加速区块链交易确认和链上数据的验证过程，进一步提高区块链技术的开发效率和安全性等。
总之，在区块链与人工智能交叉应用的领域中，它们可以互相促进、互相支持，并且产生出更为复杂、多样化的技术创新组合，给数字经济和企业发展带来积极的影响。
4. AI将如何改变区块链
区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
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5. 区块链的应用模式
我认为区块链应用可以划分为三种模式:
1)构建生态化的商业协同。简称C，重点是Colliboration, 要点区分清生态中的主要角色，设计好基于角色的激励机制。如果协同做的好，就成了自生态化的组织DAO (de-centralized autonomoue organization)。这是最理想场景，当然在实际场景中，完全的去中心化不是很现实，区块链生态可以有中心，甚至可以基于已经成熟的商业组织，通过构建生态圈层的模式，在不改变企业核心的产品和服务模式情况下，淡化企业的利益边界，同外部资源形成灵活的协同。
2)建立跨组织的数据和流程联通。简称D，数据的共享是这一模式的核心。基于数字的共享，实现流程链接，从而实现商业自动化，或者自动化的价值迭代。这也就是通常讲的区块链同AI的结合。AI需要数据和自动化的迭代。区块链是实现数据共享的基础。
3)与资产交易相关，简称T，通过数字化映射，实现资产交易和管理的新模式，尤其是提升透明度，和交易效率。区块链带来的信用成本的降低，可以降低交易的颗粒度，带来更好的资产流动性，而且还可以把之前不能兑现的微价值聚合利用起来。区块链的分布式交易模式使得end to end的交易可以自主设计，更灵活。
我个人认为CDT就是区块链应用的主要范型。
