今天我們來看一下加密的分布式賬本如何為另一項尖端技術(shù)：人工智能（AI）開辟新的領域。

AI，是近來常被用到的詞匯，簡單地說，想要建造出能夠執(zhí)行任務的機器人的理論和實踐是需要智能的。目前，為了致力于實現(xiàn)這一目標需要：機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習。

同時，區(qū)塊鏈本質(zhì)上是一種新的數(shù)字信息歸檔系統(tǒng)，它在加密的分布式賬本存儲數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)是在許多不同的計算機上加密分布的，因此可以創(chuàng)建防篡改的數(shù)據(jù)庫，只有獲得許可的人才能讀取和更新。

盡管有很多將這些技術(shù)結(jié)合起來的學術(shù)性文章，但目前實際應用還很少。不過JarvisPlus正在加速AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合。

目前有三種方式可以讓AI和區(qū)塊鏈相互協(xié)作：

由于其文件系統(tǒng)中固有的加密技術(shù)，區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是高度安全的。

這意味著區(qū)塊鏈非常適合存儲高度敏感的個人數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過精心處理后，可以為我們的生活帶來許多的價值和便利。想想淘寶或亞馬遜使用的推薦引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。

當然，輸入這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都是非常私密的。處理它的企業(yè)必須投入大量資金來滿足數(shù)據(jù)安全方面的標準。即便如此，大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)泄露也越來越常見。

區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫以加密狀態(tài)保存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有數(shù)據(jù)就安全。新興的AI領域涉及構(gòu)建算法，該算法能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時處理（處理或操作）數(shù)據(jù)。

人工智能在安全方面也有很多是可以被搬到臺面來說的。 AI的新興領域涉及能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時處理（處理或操作）數(shù)據(jù)的算法。 因為只要是數(shù)據(jù)處理的任何一部分包含了暴露未加密數(shù)據(jù)這都意味著安全風險的存在，因此減少這些事件可能有助于使事情更加安全。

人工智能做出的決定有時很難讓人類理解。這是因為他們能夠獨立地評估大量的變量，并且能夠“學習”，而這些變量對實現(xiàn)的總體任務是很重要的。

例如，AI算法被越來越多地用于判斷金融交易是否具有欺詐性，是否應該被阻止或調(diào)查。

但在一段時間內(nèi)，仍有必要對這些決策進行審計，以確保其準確性考慮到擁有大量數(shù)據(jù)，這可能是一項復雜的任務。例如，沃爾瑪將其所有門店的交易數(shù)據(jù)輸入到其人工智能系統(tǒng)中，人工智能系統(tǒng)負責決定哪些產(chǎn)品應該進貨，以及在哪里進貨。

如果決策是按數(shù)據(jù)點對數(shù)據(jù)點的方式在區(qū)塊鏈上記錄下來的，那么對決策進行審計就會簡單得多，因為在記錄的信息和審計過程開始之間，記錄沒有被篡改。

無論我們多么清楚地看到人工智能在許多領域都具有巨大的優(yōu)勢，如果它不被公眾所信任，那么它的實用性將會受到嚴重的限制。在區(qū)塊鏈記錄決策過程，可能是實現(xiàn)透明度和洞察機器人思維來獲得公眾的信任的一個步驟。

雖然傳統(tǒng)計算機速度非常快，如果沒有執(zhí)行任務的明確指示，計算機就無法完成任務。這意味著，由于它們的加密特性，在傳統(tǒng)計算機上操作區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)需要強大的計算機處理能力。例如，用于在比特幣區(qū)塊鏈上挖掘塊的哈希算法采用了一種“蠻力”方法——有效地嘗試各種字符組合，直到找到驗證交易的字符為止。

人工智能是一種擺脫這種蠻力方式的嘗試，并且以一種更聰明、更深思熟慮的方式管理任務。我們可以試著想一下一個破解代碼的人類專家，如果他們很厲害，當他們在整個職業(yè)生涯中成功破解越來越多的代碼時，他們在破解代碼時將會變得越來越出色和高效。以機器學習為動力的工作量證明將也會以相似的方式解決其工作，盡管它不必花一輩子的時間才能成為一名專家，但如果它得到正確的培訓數(shù)據(jù)，它幾乎可以立即提高自己的技能。

顯然地，區(qū)塊鏈和人工智能是兩種技術(shù)趨勢，雖然它們各自本身都具有開拓性，但是，它們在整合后將會有潛力變得更加具有革命性。兩者都有助于提高對方的能力，同時也提供了更好的監(jiān)督和問責的機會。

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