像大多數創新和技術突破一樣，人們需要先定義人工智能(AI)的參數，然后才能開始。涵蓋多個人工智能領域的廣義定義是通過計算機系統處理進行的人類智能模擬。這些系統獲取信息規則、信息本身及其邏輯。
約翰·麥卡錫是在1956年達特茅斯學院夏季會議上提出人工智能說法的第一人。與20年前相比，關于人工智能進步的想法變得更加令人信服。人工智能技術首先被用于可編程數字計算機的工作中，而計算機的基礎工作是基于算術推理和抽象進行的。
而到了1973年，人工智能領域的項目卻受到了批評，因為人工智能研究人員意識到了他們在估算挑戰方面的不足。英國和美國政府對這一課題的研究施加了更大的壓力，最終為了減少損失使其投資增長緩慢。
最終，由于技術的進步和更復雜系統的使用，人們再次關注人工智能的研究和開發，這是由于人工智能系統有助于將這些研究整合到學術界。
人工智能可以在哪里提供幫助?
人工智能已經在網絡和各行業領域得到了廣泛應用。而在國防、研究機構、數據收集機構、基于網絡的商業模式和應用管理系統的投資下，該行業取得了突破性進展。然而，值得注意的是，人工智能的這些應用只會隨著技術創新及其時間的推移而成比例地增長。
如果說人工智能可以在某個領域產生影響，那就是技術與用戶互動的地方。以假肢為例。為了使人工智能技術能夠在假肢發揮作用，同時也能不斷地適應使用者的行為，這項研究對于保持技術的實用性至關重要。當這項技術的研究變得遲緩時，使用者將直接感受到影響，因為假肢不會做出相應的反應。最終結果是其銷售出現負增長。
同樣，人們可以看到人工智能在無形產品(如電子商務)或簡單網站服務(如聊天機器人)中創造奇跡。如果潛在客戶沒有表現出對銷售的興趣，它們可以幫助保持潛在客戶的參與度。
人工智能的另一個有趣的應用是在當今的招聘過程中，看到大量潛在匹配的資料出現在人們眼前，但人工智能選擇了最佳的資料，因此需要運行有助于選擇最佳匹配的算法。為此，需要人工智能根據類別來學習工作的特定要求，然后搜索不僅匹配得當而且具有豐富經驗的應聘者。
與此同時，關于Facebook人工智能的新聞也從2017年7月開始出現。Facebook公司的開發人員發現，聊天機器人的人工智能自己創造了人類無法理解的語言。這導致開發人員關閉了人工智能引擎并重新編碼。
埃隆·馬斯克、比爾·蓋茨、史蒂夫·沃茲尼亞克、斯蒂芬·霍金斯等科技行業的主要影響者預測，人工智能系統的進化速度比人類更快、適應性更強。開發人員在編寫人工智能應用程序時必須謹慎，因為這些人工智能系統在沒有得到有效控制的情況下可能會產生災難性的后果。
各行業的人工智能革命
隨著人工智能的出現，很多技術領域發生了模式轉變，在不同的業務項目中越來越多地使用認知計算、機器學習和自然語言處理等技術。人們已經接近那些不再需要為計算機輸入信息的日子。實際上，它們有能力自己學習和適應。
各行業領域的科技巨頭已經開始大力投資人工智能，以提供高質量的服務，同時提高客戶滿意度。其中一些行業巨頭包括谷歌、蘋果、Facebook、微軟、Nvidia、Netflix和PayPal，他們以在產品中推出創新和創新功能而聞名，以展示和改進人工智能是如何發揮作用。
半導體廠商英偉達(Nvidia)公司已經推出了與自動駕駛汽車相關的項目，大數據的匯編是他們在人工智能領域進行投資的地方。同樣，谷歌公司大力投資人工智能，以改善搜索結果、影響廣告、推送人們喜歡閱讀的用戶偏好內容。
亞馬遜公司是一家立足科技前沿的行業巨頭。該公司早些時候展示了對增強現實技術的興趣，以提供獨特的客戶服務。然而，亞馬遜公司在人工智能領域的投資時間更長，這最終使得他們的電子商務搜索選擇更加高效。
目前，百度搜索引擎是使用最復雜搜索算法的最佳搜索引擎之一。由于用戶基數達到14億，到2030年，有可能成為全球最大的搜索引擎巨頭。
自2014年收購DeepMind以來，谷歌公司對人工智能的發展產生了重大影響。自收購以來，這家搜索巨頭已經在尋找地鐵站之間最快的路線方面取得了進展，并在圍棋比賽中擊敗人類冠軍，該公司還推出了TensorFlow，這是一個幫助機器學習人們如何與人工智能系統交互的程序。
電影行業如何描述人工智能
除了具有人工智能的機器人希望取代人類之外，大多數電影還展現了人工智能技術用于預測人類行為，并以打敗人類為目標。還有一些電影傾向于將人工智能作為抵御黑客的有效防線，或與軍方合作保護國家和社會安全。
例如著名電影導演沃利·菲斯特的《超驗駭客》和尼爾·布洛姆坎普的《查皮》，以及克里斯·哥倫布的《機器管家》等科幻電影，都是展示人工智能如何在人類社會和諧共處的例子。人工智能系統的唯一目的是改善人類的認知思維，幫助人類克服醫學和自然疾病。然而，像亞歷克斯·普羅亞斯的《I.Robot》這樣的電影也證明了人工智能的惡意意圖，即理解人類，然后控制人類來滿足自己的欲望。
值得注意的是，早在20世紀50年代中期的電影就一直描述人工智能技術對人類的威脅。而隨著時間的推移，降低了不切實際的程度，因為媒體制作工作室可以使用更好的CGI和效果。
區塊鏈：如何開始
要了解什么是區塊鏈，首先需要了解其與比特幣的關系。簡而言之，英國《金融時報》記者Sally Davies指出，區塊鏈對比特幣的作用就像互聯網對電子郵件的作用一樣。
區塊鏈是一個開放的、分散的分類賬，記錄了兩方之間的交易，而無需第三方身份驗證。區塊鏈之所以得到大肆宣傳，是因為業務人員和程序人員意識到，這將顯著降低交易成本。區塊鏈背后真正的炒作始于商業機會主義者看到投資于這些資產，并分析其對金融機構的影響的潛力。
這就是比特幣發揮作用的地方，這樣就可以分發數字信息，而不必擔心重復。
區塊鏈在醫療、交通、公眾調查、合同管理、供應鏈和保險等領域都有應用。據《福布斯》報道，大約15%的金融交易都采用了集成區塊鏈技術。
當前的區塊鏈機制基于工作量證明和權益證明這兩個概念。Vitalik Buterin因開發名為Etherium的公共區塊鏈而受到贊譽，該算法在其中進行數據挖掘以創建新的區塊。
工作量證明的概念在機制上運行，用戶在該機制上發起交易并將其打包到區塊鏈中。數據挖掘者通過解決復雜的數學問題來驗證交易。第一個解決數學問題的人將會獲得獎勵，并且使其交易取得成功。
第二種機制包括權益證明概念。在這里，驗證交易的最終目的是相同的，但是區別在于流程。財富可以作為確定新區塊創建者或其他方式的依據。與以前的方法相比，這里沒有針對數據挖掘者的獎勵，盡管如此，他們還是得到了交易費用。
區塊鏈：對中央銀行的威脅
因此，隨著區塊鏈的誕生和加密貨幣的發展，問題是中央銀行是否會受到影響?使這種加密貨幣現象比目前的金融機構更具成本效益的三個主要因素是它們缺乏內在價值、缺乏實物形式，以及中央銀行不是決定其供應量的因素。
此外，由于沒有信息的集中位置，區塊鏈技術顯著降低了網絡犯罪的威脅，因此黑客需要更多的資源來破壞信息。
重要的一點是，中央銀行在危機時期發揮著重要作用，可以確保國家金融體系的安全，維持充分就業，促進消費信貸。中央銀行可以通過創建或銷毀貨幣來增加或減少貨幣供應量。在這種情況下，中央銀行還通過降低利率以影響消費者購買來改變貨幣流通速度。
考慮到銀行系統已經贏得了消費者的長期信任，比特幣最近才出現。由于缺乏政府的支持和對其權力的懷疑，目前的金融機構對其采用率很低。
從這個角度來看，各國央行一直在密切關注加密貨幣。究其原因，僅僅是貨幣生產成本高，區塊鏈基本上沒有內在價值。金融機構由于銀行業而面臨的低效率為采用加密貨幣開辟了途徑。然而，這種轉變仍然需要時間。
為什么人工智能需要與區塊鏈結合使用?
如果在區塊鏈上采用人工智能技術，并啟動深度學習階段。其最終結果會是什么?它會對人類的生存有害嗎?還是會導致一個永無止境的循環，將第三方從交易中移除，使每個人都更容易獲得商品和服務。
從理論上講，區塊鏈和人工智能的結合可以促進當前交易方式的改變。它的采用率很低，該采用率的決定因素更多地替代金融文化中人類的適應性以及這種傳統交易方式的復雜性。
人工智能如何影響區塊鏈
在區塊鏈的幫助下，人工智能可能對各行業產生重大影響。這些影響取決于雙方(人工智能和區塊鏈)提供獲取能源的有效方式、改進的可擴展性、安全性、隱私、硬件自動化和適當的治理數據法規。
區塊鏈將更加安全、私有，因為區塊鏈本身是安全的，但其應用程序需要防范漏洞。人們將會發現區塊鏈是如何變得更加安全和私有。
值得一提的是，數據挖掘者也可以是個人，隨著時間的推移，其硬件產品變得更加高效。所有這一切的優點在于，將資源池化以挖掘數據的過程變得更加自動化，同時可以設置資源來管理需要授予訪問權限的數據門。
區塊鏈使人工智能受益
在人工智能的幫助下，區塊鏈得以受益，而且還提供回報。反過來，人工智能將獲得更多信息，這有助于人工智能系統的進化過程。而且，人工智能技術越復雜，效率就越高。
隨著時間的推移，人們將開始信任人工智能，因為它提供了透明度。這種信任背后的理由在很大程度上取決于視角的轉變。人們需要從傳統的金融文化向更新、高效的方法轉變。
技術創新和與人工智能協調工作的敏感性也將改善機器之間的交互。這些機器是為方便人類而制造的，因此，將計算機系統連接在一起將使進程更快。
并不是說，如果人工智能的發展不受監控，就不會出現恐慌局面。然而，就像瀏覽器的廣告屏蔽插件一樣，一些廣告仍然設法繞過屏蔽并在屏幕上彈出。因此，人工智能也有可能繞過法律的監管以便發展和高效部署運營。
在人工智能中使用智能合約有助于防止類似的危機。通過創建智能合約，需要人工智能嚴格遵守，以便將權力掌握在人類手中。
霍金的人工智能理論
史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)教授認為，人類已經成功地到達了人工智能發展的原始階段，人們可以在當今世界看到這一點。接下來發生的事情可能會成為人類歷史上最好或最壞的事情。
他在接受媒體CNBC采訪時表示，人工智能的深度學習對醫療行業有著重大影響。當今時代醫學無法治愈的殘疾人可以借助科技更好地生活，技術創新有能力恢復截癱患者的獨立性和幸福感。
事實上，人工智能需要自我維持，并在人類發展的進步中保持相關性。計算機系統建立良知的風險可能會導致災難性和不可逆轉的變化。在人工智能的發展過程中，將通過復雜的進化過程來積累這一結果。
人工智能與區塊鏈的協同作用
首先，中央銀行和州立銀行以及各自的金融機構一直對區塊鏈保持敏銳的關注，因為它的威脅地位很大。這是由于通過移除金融機構來維護和集中有關交易日志的交易雙方的潛在收益。
如果人工智能與區塊鏈相結合，并且基于提供給人工智能的一致認可的數據，并造成患者潛在的威脅，則可以看到類似的例子。人工智能將繼續提供潛在的威脅和對患者健康的可能預測。這對醫院、患者和人工智能都有利，從而實現雙贏。
現在，就像每個創意的創新和潛在突破一樣，總會有相反的一面。但是，就像槍支、炸藥和放射性反物質一樣，這些只是必須使用的工具。
它們利用環境并為特定類別的人類提供優勢的能力一直存在。根據這個概念，投資開發人工智能代碼的企業將希望通過獲得更智能的分析和利用廣告來獲得優勢。
另一個問題是管理這種發展所需的道德預防措施。因此，就像美國法律鼓勵用戶使用槍支和高速汽車一樣，DOA(權力下放的自治組織)和智能合約可以作為終止人工智能運營的關鍵選擇。
物聯網是一個致力于創建智能機器人以促進人類工作的技術領域。這些機器人中的代碼趨向于保持移動性，從而幫助他們適應環境并獲得人們無法看到的視角。但事實上，道德威脅仍然會阻礙人工智能的深入學習和發展。
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