區塊鏈，本質上是一種去中心化分布式賬本數據庫。區塊鏈系統中，各節點通過共識機制彼此信任，不再需要中介機構;數據記錄以時間線形式同步儲存到各個節點，公開透明且難以篡改。
人工智能是使智能機器和計算機程序能夠以通常需要人類智能的方式學習和解決問題的科學和工程，包括自然語言處理和翻譯，視覺感知和模式識別、決策等等。
區塊鏈重心在于保持記錄、認證和執行的準確，而人工智能則助力于決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。區塊鏈和人工智能，有以下三個主要共同特點和需求：
1. 數據共享
各個節點進行高效數據共享，是分布式數據庫的一個重要特點。而人工智能需要大數據，尤其依賴數據共享，可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估越準確，生成的算法也更可靠。
2. 安全
區塊鏈承載大規模和高價值交易時，對網絡安全性有極高需求，這可以通過相關協議和技術手段不斷提升。人工智能對機器自主性控制上也有很高安全需求，盡可能避免意外事件的發生。
3. 信任
區塊鏈上，信任是各節點間進行交易和記錄的前提。人工智能為了使機器間通信更加方便，同樣需要設定不同層次的信任級別。而不管是區塊鏈、人工智能還是其他新興技術，信任都是其發展和進步的必要條件。
區塊鏈如何助力人工智能?
1. 區塊鏈有助于人工智能獲取更全面的數據。
全數字化世界面臨的一個根本挑戰是：盲人摸象，沒有機構可以拿全所有數據。即便是像阿里、騰訊、谷歌、亞馬遜這樣的互聯網巨頭，所能獲取也只是基于自身業務的有限數據。
不可否認，巨頭企業利用自身有限數據，同樣可以維持人工智能運行，但正如上文所說，可供學習、分析的數據越多，人工智能的預測、評估、決策等才能更準確。
區塊鏈技術則能夠幫助各機構打破“數據孤島”格局，促進跨機構間數據的流動、共享及定價，形成一個自由開放的數據市場，讓人工智能可以根據不同用途、需求獲取更加全面的數據，真正變得“智能”。
2、區塊鏈可以幫助我們理解人工智能的決策
有時人工智能做出的決定，讓人類很難理解。因為它們可以根據掌握的數據評估大量的變量，并且能夠自主“學習”，根據變量對實現的總體任務重要性進行決策。而對我們人類而言，很難預見到如此龐大的變量。
如果將人工智能的決策通過區塊鏈記錄下來，那我們就可以對人工智能的決策進行有效追溯和理解，及時洞察它們的“思維”，盡可能避免一些違背設計初衷的決策出現，一旦發生意外也能快速定位原因所在并及時修正。
同時，由于區塊鏈記錄的不可篡改性，也能方便人們對人工智能設備記錄進行查詢和監督，提升人們對人工智能的信任和接納度。
人工智能如何驅動區塊鏈?
1. 人工智能幫助區塊鏈降低能耗
眾所周知，區塊鏈系統中，挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。人工智能則可以擺脫“蠻力”的挖礦方式，以一種更聰明、更高效的方式管理任務。
現在，不少手機已經通過人工智能來優化電力消耗、提升系統性能，如果類似方式在區塊鏈系統中實現，將會大大降低礦工挖礦硬件的成本以及挖礦所需電力的消耗。
2. 人工智能輔助區塊鏈檢測欺詐
人工智能通過大量“學習”，很容易發現并防范欺詐行為，這些目前在銀行和電商業務中已經得到廣泛應用。當非正常刷卡交易發生時，銀行會自動發短信提醒安全風險;當網購遇到假冒客服人員時，電商平臺會自動提醒注意防騙。
而區塊鏈中欺詐交易行為并不少見，如果能將人工智能深度應用到區塊鏈系統中，對保障區塊鏈安全交易會大有裨益。
人工智能所面臨的問題，是傳統技術無法解決的，轉而向同為新興技術的區塊鏈求助或許是一個明智的選擇。 數據中心化的前提下，數據的使用方式也缺乏透明度，當數據提供者無法對自己的數據進行有效管理時，很多人都選擇不再進行數據分享。而區塊鏈恰恰可以解決這一問題。在鏈上，每一份數據的上傳者、使用流向和成果都有跡可查用戶對數據擁有所有權和自主使用權。數據上傳者還會收到使用方提供的數字加密貨幣作為補償，當用戶能夠將自己產生的數據變現，并可控制數據流向，相信會有更多的人愿意提供相關數據。對于AI來說，安全的數據共享意味著更多的數據，然后就會有更好的模型，更好的行動，更好的結果，以及更好的新數據。
面對高昂的算力成本，AI行業可能束手無策，但是區塊鏈最不缺的恐怕就是算力了，挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力和金錢來鋪設算力才能完成。冗余的算力完全可以為AI節省成本，反過來，AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，提供類似的解決方案應用在區塊鏈。這也許會導致挖礦硬件方面的投資下降。 區塊鏈能為人工智能行業帶來光明的前景，反過來人工智能也可以為區塊鏈加油助威。德勤在2016年估算區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統或許實時計算出某個特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。從而減少無用功的付出，以此提高效率。 AI和區塊鏈可以說是技術領域的兩個極端方面：一個是在封閉數據平臺上培育中心化的智能，另一個則是在開放數據環境下促進去中心化的應用。但兩者天然優勢互補，在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。
此外，業內也有關于用AI來輔助編寫智能合約的構想，也是不錯的探索方向。
總之，盡管區塊鏈和人工智能是兩種不同的技術趨勢，但兩者通過優勢互補迸發的巨大潛力依然值得我們去深入挖掘。
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