數據在數字環境中仍然存在，并沒有真正的動力去分享它。這導致了來自谷歌、Facebook、阿里巴巴和百度的消費者數據的囤積。目前，人工智能AI平臺為處理大量數據的少數組織提供了全力，在聯網汽車和物聯網設備中嵌入傳感器的情況下，這些設備產生的消費者數據呈指數級增長，并存儲在數據庫中。一場比賽已經開始獲得這些數據，這就引發了關于隱私的問題。

區塊鏈是一個分散的公共數字分類賬，以時間順序跟蹤加密貨幣的交易，被認為是對金融世界的一種破壞，因為沒有任何人和機構會對于交易有完全的控制權。因此，許多人認為這是比銀行等實體金融機構更為誠信的一項替代品。

區塊鏈技術協議是由中本聰Satoshi Nakamoto率先構建的，這項技術適用于透明度原則和向有關各方分發信息的意圖。在這個區塊鏈網絡中，為交易而創建的信息塊，可以被任何有訪問權限的人所改變。該項技術現在正在用于人工智能領域，它允許AI工程師創建AI模塊，并開放其他AI模塊協同工作。雖然技術本身處于抽象狀態，但它的潛力可以與萬維網首次啟動的時候相媲美。

區塊鏈允許用戶實現信息共享和完成匿名交易，同時這項技術正在得到大肆宣傳。另外，區塊鏈還向所有涉眾提供了一個開放的、共享的、分散的數據層，允許用戶進行數據訪問。類似于城市政府這樣的實體都是這場利益相關者，其中還包括利用這項技術評估交通模式、提高駕駛經驗的汽車制造商，實施解決查詢的應用程序開發人員，以及基于人口概況和使用模式提供個性化服務的醫療服務者。盡管，區塊鏈是最近才開始流行的，但為獲得分析一致性，絕大多數的AI組織都已經進入了區塊鏈領域，業內人士都想知道是什么讓區塊鏈變得如此特別。

將區塊鏈整合到AI中

沒有多少人知道人工智能和機器學習之間的區別。盡管存在這樣的歧義，但這兩個領域對于很多人來說都是已知的。然而，對于區塊鏈而言，也是一樣。但令人驚訝的是，人們對于這個領域知之甚少。那么就讓我們從本質上了解一下區塊鏈吧!

不變性：這是指人工智能評估更多數據和模型的能力，從而提高這些模型的價值。深度學習在這方面占據優勢，它是查找何時以及如何提供詳細數據集以開始捕捉交互以及潛在變量的結果。

分散式：通過分散式單元可以處理更多數據并且可以構建更高效的AI網絡。例如，當在生態系統中共享數據或在一個行星尺度的生態系統(如web)的參與者之間共享數據時，數據量越高，模型越好。

透明度：區塊鏈協議為全球公共注冊機構提供了防篡改功能，這會導致測試數據和知識產權資產等模型的版權聲明。

最有趣的部分是我們可以擁有無法改變的事實數據。考慮到人工智能技術會進入數據區塊鏈以獲取信息，發現模式，并根據模式開發洞察力。大多數的預測和模式都比人工智能的知識挖掘更加準確，因為人工智能在大多數情況下使用不完整的數據。此外，在區塊鏈和AI之間，可能出現的人為因素將會被消除。

實踐證實了它的無限潛力

下面是實際用例的例子，指出區塊鏈和AI可以一起做什么。

知識挖掘：像Neuromation這樣的新學習者喜歡處理合成數據集，從而使企業掌握神經網絡，奠定智慧AI和友好的知識挖掘和共享的基礎。

更好的金融服務和交易：在區塊鏈中使用數據，人工智能可以評估不同類型的貸款產品，根據這些借款模式來判斷人口結構，同時預測金融機構提供的產品類型。

輔助零售：人工智能可以找出之前人工智能操作中可能跳過的相似之處。例如，人工智能可以確定夏季用于排水材料的消費者交易更高。然后，一個大型的家庭零售商將會增加這些材料的庫存。在這里，區塊鏈可能會顯示出與購買排水材料有關梯度的高需求。

區塊鏈技術還用于確認不同地區的出生記錄不明的公民身份。同樣，它也可以檢測人們、團體和恐怖主義健康問題的比例，這取決于這些運動。當人工智能得到這些信息時，預測會更快的幫助政府機構在移民政策和健康問題上做出更好的決策。

區塊鏈的優勢

人工智能主要關注的是開啟大數據中的隱藏模式從而運行機器自動化。而區塊鏈則主要關注準確記錄管理，相關性和安全性的問題。數據共享是區塊鏈對于AI而言的第一個好處。

隨著人工智能與數據的互相關聯，區塊鏈成為通過互聯網傳輸安全數據的網關。大量的處理時間利用的是數據演化和評估點之間節省下來的時間。自動化設備具有自治性，因此需要安全的設備間的通信，而這便是區塊鏈可以解決的其他問題之一。

此外，區塊鏈可以確保AI模型所依賴的數據認證。機器學習模型的本質就是“Trash In, Trash Out”——如果對用于開發模型的數據有任何妥協，那么模型的結果將不會準確。

小結

區塊鏈技術提供的相關數據在其移動到一個區塊之前就已經被不同的人檢查過了，它無法改變并且可以公開使用，它與在未經驗證的嵌入式錯誤平臺上交付的數據高度相同。另外，區塊鏈為零售商、政府、企業、金融機構、非盈利組織、健康和教育機構，科學研究人員提供了可靠的信息來源，從而實現知情決策。