【如何將AI與區(qū)塊鏈更好地融合？】今天我將為大家分析加密分布式賬本將如何解鎖另一項前沿“黑科技”：人工智能。

簡單來說，AI就是將理論與實踐相結(jié)合，構(gòu)建能夠完成需要高智能任務(wù)的機器模型。近來，這一領(lǐng)域的前沿科技已經(jīng)實現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等成就。而區(qū)塊鏈是一個數(shù)字信息的新興系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)存儲于加密的分布式賬本中。因為多部電腦都存有副本，區(qū)塊鏈是有效防篡改的強大數(shù)據(jù)庫，僅僅獲得許可的用戶能夠閱讀與更新數(shù)據(jù)。

現(xiàn)如今，已經(jīng)有數(shù)不勝數(shù)的文獻對于這兩大科技的結(jié)合做過學(xué)術(shù)型的深入分析，但是在應(yīng)用層面，落地應(yīng)用還寥寥無幾，然而我堅信這個情形馬上就要改變了。

有三種方法能夠?qū)I與區(qū)塊鏈更好地融合。

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AI+加密技術(shù)

受益于其數(shù)據(jù)歸檔系統(tǒng)的密碼學(xué)技術(shù)，區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)能夠做到高度安全，這就意味著區(qū)塊鏈是保存敏感與隱私數(shù)據(jù)的絕佳選擇。系統(tǒng)經(jīng)過智能化處理后，能夠為我們的生活帶來極大的價值與便利。比如說智能醫(yī)療系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生通過醫(yī)學(xué)檢查與健康記錄分析做出更加精確的診斷，亞馬遜和Netflix的推薦引擎可以為我們推薦更符合胃口的商品。

當然，這些數(shù)據(jù)是非常私人化的。為了保證數(shù)據(jù)的安全性，商家勢必要投入大量資金來達到安全標準。但是即便如此，海量的信息依然會導(dǎo)致個人數(shù)據(jù)泄露，這在今天屢見不鮮，而且愈演愈烈。

而區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫將所有信息加密，只有私鑰（一串數(shù)字節(jié)）能夠解鎖，這就保證了數(shù)據(jù)的安全性。

AI技術(shù)同樣提供了許多保證安全的方法。人工智能的新型領(lǐng)域之一就是構(gòu)建能夠處理加密狀態(tài)下的數(shù)據(jù)的算法?，F(xiàn)今數(shù)據(jù)還是需要解密才能處理，極大增加了安全隱患，但是新興科技的發(fā)展能夠極大提高安全性。

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運用區(qū)塊鏈追蹤、理解AI決策

AI計算能夠評估大量獨立的變量并甄別其中哪幾個要素是更重要的，因此人類有時候很難理解AI決定的語言。比如說未來AI算法可能被應(yīng)用于甄別金融交易是否存在欺詐并進行阻截和調(diào)查，但是有的時候，仍然需要人類來審核這些決策的準確性。然而因為決策涉及到的數(shù)據(jù)量太大，這對于人類太難了。沃爾瑪現(xiàn)在就會把每月所有的交易信息放入公司的人工智能系統(tǒng)來決定商品的存儲于分配。

但是如果這些決策以數(shù)據(jù)點的形式存儲于區(qū)塊鏈中，數(shù)據(jù)自始至終都不會和審查全程脫節(jié)，檢查過程也就容易多了。

但是無論人工智能可以帶來多大的利好，如果人們因為不理解，造成對結(jié)果的不信任，AI的實用性一定會大打折扣。因此，將AI決策數(shù)據(jù)記錄到區(qū)塊鏈上會更加通俗易懂，可以有效推動AI技術(shù)的透明性，加深人們對于機器程序的理解，從而獲得公眾的信任。

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AI操作區(qū)塊鏈更加高效

傳統(tǒng)的計算機計算速度很快，但是比較笨拙。如果沒有特殊的輔助，計算機無法獨立完成任務(wù)。這就意味著區(qū)塊鏈的加密屬性會導(dǎo)致計算機計算消耗大量能量。現(xiàn)在的哈希算法挖礦幾乎是用“蠻力”完成的——試遍所有的數(shù)字組合來找到交易匹配的那一個。

然和AI算力卻能夠擺脫這種原始的方法，用更加智能更加高級的方式完成任務(wù)。就像是一個人類密碼專家一樣，經(jīng)過長期的職業(yè)經(jīng)驗積累，可以越來越快地解密。機器的學(xué)習(xí)挖礦算法也是如此——而且和人類消耗畢生精力來成為專家不一樣的是，AI能夠在完成任務(wù)的同時進行正確的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，精進解碼技巧。

誠然，區(qū)塊鏈和人工智能在各自的領(lǐng)域都完全有能力實現(xiàn)突破性的成就，但是如果把這兩大科技潮流融合在一起，它們能夠彼此強化，彼此監(jiān)督，彼此負責(zé)，這種潛力將會是革命式的。