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區塊鏈和人工智能將成為未來重要技術之一

區塊鏈
人工智能是程序自我學習的能力,是設計智能計算機程序的科學技術。這種 算法可以從模式中讀取信息并使用大型數據集解決各種問題,而無需人工干預。他們分析外部輸入,從中學習,并利用這些知識通過完成任務來實現某些目標。

在基本層面上,有兩種主要類型的人工智能 - 弱或有限(來自英語。窄人工智能)和強(來自英語。強人工智能)。

弱人工智能旨在解決特定問題或有限數量的操作,例如面部識別、垃圾郵件過濾或國際象棋游戲。反過來,強大的人工智能可以處理廣泛的任務,而不是一項特定的任務。這項技術的潛力類似于我們水平的感知,它涉及一個人可以執行的任何智力任務的執行。弱人工智能今天已經存在,而強人工智能還沒有出現,但事實上,很多專家都在想,這是否可能實現。

無法預測強人工智能出現的潛在后果,但許多人認為, 區塊鏈和人工智能的未來很可能是相互關聯的。可以說,它們將成為未來幾十年最重要的技術之一。

出于這個原因,有必要仔細研究它們將來如何相互作用。

人工智能和區塊鏈的協同作用人工智能改進及其對區塊鏈的影響

挖礦需要大量的算力和電能。分布式賬本為了不變性和抗審查性等屬性犧牲了效率 。在這種情況下,人工智能可以作為一種工具,可以優化能源消耗并提高挖掘算法的性能。

大多數區塊鏈系統的主要問題之一是其極高的功耗。 加密經濟學及其 安全性基于計算問題,但在人工智能的情況下可能不再需要這個基礎。優化由工作量證明提供支持的區塊鏈的功耗 將使整個行業受益,并可以促進大規模區塊鏈的采用。

人工智能還可以優化區塊鏈網絡的數據存儲需求。由于交易歷史存儲在所有 節點之間,分布式賬本的大小正在迅速增加。如果存儲要求很高,那些希望成為節點的人的進入門檻也會增加,這可能會降低網絡的去中心化。人工智能可以引入新的數據庫分區技術,以減少區塊鏈的大小并更有效地管理數據存儲。

去中心化數據經濟

數據是一種越來越有價值的資產,除了安全存儲之外,還需要一個類似安全的共享系統。這種人工智能系統的有效性更依賴于安全存儲在區塊鏈上的數據。

區塊鏈的核心是一個安全的分布式數據庫,其副本由網絡的每個成員保存。所有數據都以 加密鏈接到每個前一個塊的塊格式存儲。這種塊狀架構使得進行更改的過程非常耗時,因為這只能在 單個參與者的網絡共識管理條件下發生,這也稱為 51% 攻擊。

去中心化數據交換的目標是創建一種基于區塊鏈網絡的新型數據經濟。這種交換可以簡化信息的存儲,使其更簡單、更安全。當連接到這樣的系統時,人工智能算法可以使用大量輸入來快速學習。除此之外,算法本身也可以在各種交易平臺上進行交易。這將使他們更容易為更廣泛的受眾所接受,并加快他們的發展。

去中心化的數據交換服務可能會引發該領域的一場革命。基本上,任何人都可以出租他們的存儲空間以換取費用(以代幣支付)。反過來,此類服務的現有提供商將需要不斷進行各種改進以保持競爭力。

其中一些市場已經啟動并運行,盡管處于早期階段。此外,人工智能系統通過激勵數據提供者和存儲位置來保持高數據完整性而受益。

分散式超級計算機

對于人工智能的發展,算法不僅需要有高質量的數據涌入,還需要大量的計算能力。此類算法通常使用一種計算系統,也稱為人工神經網絡 (ANN)。ANN 通過查看許多示例來學習執行任務。這樣的系統需要大量的計算能力來處理數百萬個參數以執行特定任務。

如果區塊鏈允許數據通過網絡傳輸,為什么不將其計算能力用于其他目的呢?在一些區塊鏈實現中,用戶可以在 點對點(P2P)市場中為想要進行復雜計算工作的人提供他們機器的計算能力。用戶有興趣提供他們的能力,接收有價值的代幣以換取他們的工作。

人工智能系統可以在這樣的計算平臺上更有效地學習,這也可以降低訓練它們的成本。雖然早期的用例主要是關于渲染 3D 計算機圖形,但重點可能會逐漸轉向人工智能。

隨著這種 去中心化應用程序(DApps)的發展,提供計算工作的公司可能會面臨大量競爭對手的涌入。通過讓用戶通過租用算力獲得收入,海量數據將得到更有效的利用。理論上,在不使用時,世界上的每一個 CPU或 GPU,系統都可以作為 分散式超級計算機中的一個節點運行。

提高 AI 解決方案的可驗證性

人工智能系統做出的決定可能很難被人類理解。這些算法使用如此豐富的數據,以至于一個人無法分析以審核和重復做出此類決定的過程。

如果基于每個數據點記錄決策,則有明確的審計線索可供驗證,這可以提高對 AI 算法決策的信心水平。

結論

如果這兩項技術能夠充分發揮潛力,無疑將產生持久而強大的影響。雖然大多數公司自己使用它們,但也有一些有趣的用例可以將它們組合起來。

隨著這兩種技術的不斷發展,通過同時使用區塊鏈和人工智能系統可以發現許多創新。潛在的結果很難估計,但很明顯,它們將在我們經濟的許多方面帶來很大的改善。

責任編輯:華軒 來源: 中金網
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