新智元編譯

來源：forbes

編譯：克雷格

【新智元導讀】Bernard Marr是美國的大數據專家，著有《大數據專家 小企業也能用好大數據》、《智能大數據SMART準則：數據分析方法、案例和行動綱領》等書。最近，Bernard Marr在Forbes上發表專欄文章，介紹了人工智慧與區塊鏈結合後，可能帶來的三個具有突破性的方向。

之前我已經寫過關於將區塊鏈與物聯網（IoT）整合在一起的現實情況和應用前景。現在讓我們一起看看區塊鏈如何為另一種尖端技術——人工智慧（AI）——解鎖新的領域。

人工智慧是當今最火爆的術語之一。目前，致力於實現智能目前的尖端技術包括機器學習、人工神經網路和深度學習等。

區塊鏈本質上是一種新的數字信息歸檔系統，以加密的分散式記賬格式存儲數據。由於數據經過加密並分布在許多不同的計算機上，因此可以創建防篡改、高度可靠的資料庫，只有獲得許可的用戶才能讀取和更新資料庫。

儘管學術角度上有很多結合AI與區塊鏈的突破性技術，但現實世界中出現兩者集合的應用還很少。不過，我預計不久的將來兩者結合的應用匯越來越多。

今天，三種AI和區塊鏈的方式值得探索。

Bernard Marr

AI和加密技術結合：保護數據安全

由於其檔案系統固有的加密技術，區塊鏈上的數據本質上非常安全。

這意味著區塊鏈上非常適合存儲高度敏感的個人數據，這些數據在進行智能處理時可以為我們的生活帶來非常多的價值和便利。

例如在智能醫療系統中掃描和記錄的數據、使用亞馬遜或Netflix留下的數據等等，我們在這些系統中的數據是非常個人化的，企業必須投入大量資金才能達到它們在數據安全方面預期的標準。即便如此，導致個人數據丟失的大規模數據泄露事件也越來越多，並且量級也越來越大。

區塊鏈是數據儲存問題的最佳解決路徑。區塊鏈資料庫將信息保存為加密狀態，只有通過私鑰（幾千位元組的數據 ）才能保證鏈上的所有數據安全。

與此同時，人工智慧在安全性方面也有很多需要提高的地方。人工智慧涉及構建演算法，它能夠在數據處於加密狀態時進行處理或操作。由於任何涉及暴露未加密數據的流程都會產生安全風險，因此減少這些情況的發生可能有助於安全。

AI與加密技術結合是探討數據安全的重要領域。

區塊鏈可以幫我們跟蹤、理解和解釋人工智慧做出的決定

AI做出的決定有時可能讓人難以理解，這是因為它們能夠獨立評估大量的數據，並「學習」哪些數據對於實現其總體任務更重要。

舉例來說，AI演算法有望越來越多地用於判斷金融欺詐，但是，一段時間以後，仍然有必要對AI做出的判斷進行審核，以確保其準確性。

此外，考慮到演算法會使用大量數據，因此把大量的數據收集起來也是一項複雜的任務。例如，沃爾瑪將其所有商店的交易數據提供給其AI系統，從而決定應該儲存哪些產品以及儲存在哪裡，這是項非常龐大的工作。

但如果數據記錄在區塊鏈中，這會使得數據被審計和利用的時候就會變得簡單多了，並且公司會對記錄的信息非常放心，因為它們不會被篡改。

現在，我們都可以看得到AI在很多領域都有優勢，但如果它不能被公眾信任，那麼它的用處將受到各種限制。記錄區塊鏈上的決策過程可能是實現人工智慧透明度的一個重要步驟，這也是獲得公眾信任所需要的一步。

人工智慧可以比人類更有效地管理區塊鏈

傳統上的計算機雖然一直很快，但非常「愚蠢」。因為如果沒有收到執行任務的命令，計算機就無法工作。這也就是為什麼由於區塊鏈的加密特性，在傳統計算機上使用區塊鏈數據進行操作需要大量的計算處理能力。舉例來說，用於挖掘比特幣區塊鏈中的塊的哈希演算法採用簡單粗暴的方法——嘗試將每個字元組合，直到找到適合驗證交易的那一個。

人工智慧是試圖擺脫這種簡單粗暴方法的路徑，並以更聰明、更周到的方式管理任務。試想一下，如果破解代碼的人類專家能夠在破解代碼時變得更好更高效，那麼他們在整個職業生涯中會成功地破解越來越多的代碼。同樣的，一個由機器學習驅動的挖掘演算法將以類似的方式工作，但不必花費一生的時間成為代碼專家。

很明顯，區塊鏈和人工智慧是兩種技術趨勢，它們雖然在自己的領域中突破性地發展，但它們有可能在組合起來時變得更具革命性。兩者都有助於提高另一方的能力，同時也會為公眾提供更好的監督和問責機會。

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