強強聯合，區塊鏈與人工智慧兩大趨勢相結合的三大好處

之前，我曾寫過一篇文章，講述了正在努力將區塊鏈與物聯網(IoT)相整合的現實和潛力。現在，我將研究加密的分散式賬本如何為另一項尖端技術–人工智慧(AI)–打開新的領域。

人工智慧（AI），這個今天最常用的術語，簡單地說，就是建造能夠執行似乎需要智力的任務的理論和實踐。目前，致力於使這成為現實的尖端技術包括機器學習、人工神經網路和深度學習。

同時，區塊鏈本質上是一種新的數字信息歸檔系統，它以加密的、分散式的賬本格式存儲數據。由於數據是加密的，並且分布在許多不同的計算機上，所以它允許創建防篡改、高度健壯的資料庫，只有獲得許可的人才能讀取和更新資料庫。

雖然從學術角度已經寫了很多關於結合這些突破性技術的可能性，但現實世界的應用目前還很稀少。然而，我預計這種情況在不久的將來會改變。

這裡有三種方法可以使AI和區塊鏈相互匹配。

1、人工智慧和加密技術很好地結合在一起

區塊鏈上的數據本質上是高度安全的，這要歸功於其歸檔系統中固有的加密技術。

這意味著，區塊鏈是存儲高度敏感的個人數據的理想選擇，如果處理得當，這些數據可以釋放我們生活中的巨大價值和便利。設想一下智能醫療系統，它可以根據我們的醫療掃描和記錄做出準確的診斷，甚至可以簡單地使用亞馬遜(Amazon)或Netflix使用的推薦引擎來建議我們下一步想買什麼或看什麼。

當然，輸入到這些系統中的數據(在我們瀏覽或與服務交互時從我們那裡收集)是高度個性化的。從事這些系統的企業必須投入大量資金，以達到他們在數據安全方面所期望的標準。即便如此，大規模的數據泄露導致個人數據的丟失越來越普遍(而且越來越大！)

區塊鏈資料庫將它們的信息保存在加密狀態。這意味著只有私鑰被安全地保存–幾千位元組的數據–這樣才能保證鏈上的所有數據都是安全的。

AI在安全性方面也有很多可供討論的地方。AI的其中一個新興領域就涉及到構建能夠在仍處於加密狀態時處理(處理或操作)數據的演算法。因為數據處理過程中涉及未加密數據的任何部分都會帶來安全風險，減少這些事件可能有助於使事情更加安全。

2、區塊鏈可以幫助我們跟蹤、理解和解釋AI所做的決定

AI所作的決定，有時會令人難以理解。這是因為它們能夠獨立地評估大量變數，並「學習」哪些變數對它所要完成的整體任務是重要的。

例如，AI演算法預計將被越來越多地用於決定金融交易是否具有欺詐性，以及是否應加以阻止或調查。

不過，在一段時間內，仍有必要對這些決定進行審核，以確保決策的準確性。鑒於需要考慮到的大量數據，這可能是一項複雜的任務。例如，沃爾瑪(Walmart)將其所有門店長達數月的交易數據輸入其人工智慧系統，以決定哪些產品應該庫存，以及存放在哪裡。

如果決策是按數據點-逐-數據點的基礎上記錄在區塊鏈上，就可以更容易地對其進行審計，並有信心在記錄信息和審計過程的開始之間沒有篡改記錄。

不管我們多麼清楚地看到AI在很多領域都具有巨大的優勢，如果它不為公眾所信任，那麼它的效用將受到嚴重限制。在區塊鏈上記錄決策過程可能是實現透明度和洞察力的一步，這是贏得公眾信任所需要的。

3、人工智慧可以比人類(或「愚蠢」的傳統計算機)更有效地管理區塊鏈

傳統上，計算機速度非常快，但非常愚蠢。如果沒有明確的指令來執行一項任務，計算機就無法完成任務。這意味著，由於它們的加密性質，在「愚蠢」計算機上使用塊鏈數據操作需要大量的計算機處理能力。例如，用於在比特幣區塊鏈上挖掘塊的算力採用了「蠻力」方法——有效地嘗試每一種字元組合直到他們找到一個適合於驗證一個交易的字元。

人工智慧是一種試圖擺脫這種蠻力的方法，以更聰明、更有思想的方式來管理任務。想想當一個破解代碼的人類專家在整個職業生涯中成功地破解了越來越多的代碼時，他們將如何變得更好和更有效率。一種機器學習推動的挖礦演算法將以類似的方式來處理它的工作——與需要花費一生時間成為一名專家相比，通過機器學習如果獲得正確的培訓數據，那麼它們幾乎可以在瞬間提升自己的技能。

顯然，區塊鏈和人工智慧是兩種技術趨勢，雖然這兩種技術在其自身權利上具有突破性進展，但當它們結合在一起時，有可能變得更加革命性。這兩種技術都有助於提高對方的能力，同時也為更好地監督和問責提供了機會。

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