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区块链技术的应用潜力和影响范围巨大,从基础设施的网络、安全、存储到应用层面的金融、广告、医疗、物流、自动驾驶等,但是很少有人能说清楚区块链对人工智能的发展意味着什么?

事实上区块链对于人工智能技术的意义,远远比我们想象得要大。

与其他集中式技术相比,区块链技术使操作更安全,更快速,更透明(如下所示)。

目前,研究人员正在深入研究更深层的领域,试图将区块链纳入更复杂的技术领域,如大数据,物联网等,尤其是; 人工智能。

人工智能是多个技术子集的总称(上图),其中涉及机器能够更独立和有效地行动的领域。从语音模式识别到自动驾驶汽车,AI的目标是让机器学习并应用从大量数据流中收集的知识,使其更加智能化。

总之,数据就是AI的生命线和“原油”,而区块链能让AI的数据处理更“干净”、更安全、更准确。区块链关注的重点是保持准确的记录,身份验证和执行,而AI有助于做出决策,评估和理解某些模式和数据集,最终产生自主交互。AI和区块链共享几个特征,而这些特征将确保在不久的将来实现无缝交互。下面列出了三个主要功能。

I. AI和区块链需要数据共享

分布式数据库强调了特定网络上多个客户端之间数据共享的重要性。同样,AI在很大程度上依赖于大数据,更重要的是数据共享。随着更多开放数据的分析,机器的预测和评估被认为更加正确,并且生成的算法更可靠。

II。安全

在处理区块链网络上的高价值交易时,对安全性的需求很高。这是通过现有协议强制执行的。对于人工智能,机器的自主特性也同样需要高水平的安全性,以降低灾难性发生的可能性。

III。信任是一种要求

任何技术进步面临的最大威胁就是缺乏信任,AI和区块链也不例外。无论是机器与机器之间的通信,还是人与人之间在区块链网络上的交易,都需要信任,而区块链,恰好就是提供信任的技术。

用例:分布式的区块链技术用于医疗保健。这种解决方案为整个医疗生态的数据流程带来了透明度和灵活性。

通过其他一些例子,我们将更多了解区块链技术将如何改变人工智能

开放数据市场

如前所述,人工智能技术的进步取决于来自无数来源的数据的可用性。尽管像谷歌,Facebook,亚马逊等公司可以访问大量数据来源,这些数据也被证明可以完善许多人工智能流程,但市场上的其他参与者上无法访问这些数据。

区块链数据平台可以通过引入点对点连接的概念来解决这个问题。由于区块链是一个开放的分布式注册表,因此网络上的每个人都可以访问这些数据。现有的数据寡头垄断即将结束,开放和免费数据的时代即将迎来。

大规模数据管理机制

即使在数据可用之后,管理它仍是另一个可扩展的障碍。目前可用的数据量估计为1.3 Zettabytes。AI有一个子领域,称为通用人工智能,可以改造成反馈控制系统。此功能可帮助自治代理更好地与物理环境交互。

由于大量数据存储在区块链分布式系统中,与传统的中央存储系统相比,有几个优点。在发生危机和自然灾害时,数据不会存储在一个位置,因此会被保留。此外,消除了黑客攻击,这使得数据集不易受到破坏。

更值得信赖的AI建模和预测

计算机系统的一个基本原则是GIGO(垃圾进垃圾出)。人工智能领域严重依赖于大量(纯正、优质)数据流。一些个人或公司故意提供篡改过的“脏数据”以期影响结果。此外,垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源的意外故障引起的。

通过创建已验证数据库的片段,可以仅在已经验证的数据集上成功构建和实施模型。这将检测数据供应链中的任何故障或异常。它还有助于减少故障排除和查找异常数据集的压力。最后,区块链技术与不变性同义,这意味着数据是可追溯和可审计的。

对数据和模型的控制

这是整合区块链技术和人工智能的一个非常重要的原因。例如,当您登录Facebook和Twitter时,您放弃对上传到其平台上的任何内容的权利。当歌手签署唱片合约时也会发生同样的事情。相同的概念可以应用于AI数据和模型。

为模型构建创建数据时,可以指定许可证。然后,区块链技术使这一过程变得相对容易。

为了解释,在区块链网络中,查看或使用此数据的权限被视为资产。与通证可以在加密货币平台上传输的方式相同,人们也可以传输或交易这些访问网络信息的权限。

用例:SingularityNET的 AI市场这是 一个开源协议和智能合约的集合,一个去中心化的AI服务市场。该团队表示,区块链技术的分布式账本,为SingularityNET上的网络交易提供了理想的工具。该平台允许添加AI服务以供网络使用并接收网络支付通证作为交换。但首先,必须设计基于区块链的框架,以允许AI代理与对方和外部客户进行交互。这是它的高级网络架构图。

有了这个,您就可以完全控制你所拥有的数据集中的数据如何被使用。对于需要保护隐私的行业,这项技术将大有可为。由于AI和区块链这两种技术的影响力波及目前几乎所有行业,二者的协同作用将为企业带来更多的价值。未来的科技必然会是一个分布式的运作系统,通过这种系统,机器可以更好地互动,并且可以更好地模拟对人类活动的理解。

本文作者:Dmitry Budko

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