區塊鏈將如何改變人工智慧？

區塊鏈被吹捧為一種新興技術，它有可能對每個行業造成影響。區塊鏈的分散式系統與當今使用的固有集中式操作系統相對立，採用分散式資料庫架構形式，某些操作的記錄和身份驗證取決於多方的協議，而不僅僅是單一的許可權。

與其他集中式技術相比，區塊鏈使操作更安全，更快速，更透明。

區塊鏈已經給金融領域帶來了很大的影響，像比特幣，以太坊和萊特幣這樣的加密貨幣已經成為當前的關注點。現在該技術也已擴展到其他領域，如廣告，醫療保健，商業物流，安全等。

人工智慧和區塊鏈合併

區塊鏈關注的是保持準確的記錄、認證和執行，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。

I.人工智慧和區塊鏈需要數據共享

分散式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，人工智慧依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的演算法也更加可靠。

II.安全

處理區塊鏈網路上進行高價值交易時，這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。

III.信任是必要條件

對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易，信任則是一個必要條件。

案例：用於醫療保健的以人工智慧為中心的區塊鏈技術，這種方案提高了流程的透明度和靈活性。

上圖展示人了幾個人工智慧和區塊鏈具有相同特點的例子，現在，我們可以繼續了解區塊鏈如何改變人工智慧。

開放的數據市場

如前所述，人工智慧技術的進步取決於各種來源數據的可用性。儘管像谷歌，Facebook，亞馬遜等這樣的公司可以訪問大量的人工智慧數據源，這些數據對於大部分人工智慧應用也都非常有用，但在數據市場上並不能對這些數據進行直接訪問。

區塊鏈旨在通過引入點對點連接這一概念來解決這個問題。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數據。現有的數據寡頭壟斷即將結束，一個新的開放和自由數據的時代即將來臨。

大規模的數據管理機制

即使數據已經可以對所有人都開放，對數據的管理也是另一障礙。目前可用的數據量約為1.3澤位元組(Zettabytes)。人工智慧的一個子領域稱為通用人工智慧(Artificial General Intelligence)，它可以建立一個反饋控制系統的模型，有助於自主代理人(autonomous agents)與物理環境更好地進行交互。

與傳統中央存儲中心相比，具有大量數據存儲的分散式系統享有多種優勢。在發生危機和自然災害時，數據沒有存儲在單個位置，因此數據可以受到保護。此外，網路被黑客攻擊的行為沒有了，這使得數據集不易受到部分損壞的影響。

更可靠的人工智慧建模和預測

計算機系統的一個基本原則是GIGO：垃圾進垃圾出。人工智慧領域嚴重依賴於大量的數據流，一些個人或公司故意篡改提供的數據以期待改變結果，垃圾數據也可能是由感測器和其他數據源的意外故障引起的。

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。這將檢測數據供應鏈中的任何故障或意外情況。由於數據流部分可用，因此它還有助於降低故障排除和查找異常數據集的壓力。最後，區塊鏈與不變性同義，這意味著數據是可追蹤和可審查的。

對數據和模型使用的控制

這是整合區塊鏈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，你將會放棄將資源上傳到其平台上的權利。當歌手簽署唱片協議時也會發生同樣的事情。相同的概念也可以應用於人工智慧數據和模型。

為建模創建數據時，你可以指定有限制或許可的許可證。區塊鏈使得這一過程變得相對容易了一些。

為了解釋在區塊鏈網路中查看或使用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傳遞的方式一樣，這些訪問網路信息的許可權也可以進行傳遞。

案例：區塊鏈人工智慧平台SingularityNET開發的人工智慧市場，是一個開源協議，也是一個協調人工智慧服務的分散式市場智能合約的集合。該團隊表示，由於其交易和記賬的優勢，區塊鏈為管理SingularityNET上的網路交易提供了較為理想的工具。該平台允許添加人工智慧服務投入使用，支持網路和接收網路支付令牌之間的交易。但是，首先，必須設計一個基於區塊鏈的框架，以允許人工智慧代理人之間以及和外部用戶進行交互。下圖為高級網路架構圖。

有了這個，你可以控制數據在任何數據集上的使用。對於需要隱私的行業來說，這項技術可以派上用場。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，這兩個領域的協同作用將帶來更大的收益。人工智慧的未來不可避免地是一個分散式操作系統，機器之間的交互會變得更好，我們對人類的活動也可以更好地進行建模。

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