什么是人工智能（AI）？
人工智能是計算機程序自我學(xué)習(xí)的能力。也可以將其稱為是智能計算機程序的科學(xué)和工程學(xué)。這些算法無需人工指令，就可以理解相應(yīng)指令，并使用大量數(shù)據(jù)來解決問題。人工智能程序通過分析外部輸入數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，并使用這些知識，來執(zhí)行任務(wù)從而實現(xiàn)特定目標(biāo)。
從本質(zhì)上講，有兩種類型的人工智能：弱人工智能和強人工智能。
弱人工智能針對特定或有限的任務(wù)，例如面部識別、垃圾郵件過濾或下棋。另一方面，強人工智能能夠處理各式各樣的任務(wù)，而非特定的活動。它可能具有人類層面的認(rèn)知能力，并且能夠完成人類可完成的任何智能任務(wù)。如今，弱人工智能已經(jīng)出現(xiàn)，而強人工智能尚未出現(xiàn)。事實上，許多專家也質(zhì)疑強人工智能的可能性。
我們當(dāng)前還無法預(yù)測強人工智能的潛在影響，也有許多人認(rèn)為區(qū)塊鏈和人工智能在未來可能會結(jié)合在一起使用。有人可能會質(zhì)疑說，它們將成為未來幾十年中最重要的技術(shù)之一。
因此，仔細(xì)研究這二者技術(shù)在未來是如何進(jìn)行結(jié)合是非常重要的。
人工智能與區(qū)塊鏈的協(xié)同作用
人工智能可提升區(qū)塊鏈能力
work需要大量的計算能力和資源。分布式賬本為了實現(xiàn)諸如不可篡改性和防審查性犧牲了運行效率。而人工智能可以非常有效地優(yōu)化能耗，這對于改善work算法非常有效。
反對使用區(qū)塊鏈體系的主要愿意之一就是區(qū)塊鏈極高的能源浪費。區(qū)塊鏈技術(shù)所具備的加密經(jīng)濟(jì)性和安全性會引入計算任務(wù)，否則計算能力是毫無用處的。減少工作量證明區(qū)塊鏈的消耗將使整個行業(yè)受益，并可能促進(jìn)區(qū)塊鏈的主流推廣。
人工智能還可以優(yōu)化區(qū)塊鏈的存儲需求。由于交易歷史記錄被存儲在所有Node中，因此分布式賬本的容量可以迅速增長起來。如果存儲要求很高，則進(jìn)入的門檻也會更高，這可能會降低網(wǎng)絡(luò)的分布性。人工智能可以引入新的數(shù)據(jù)庫分片技術(shù)，從而使區(qū)塊鏈的尺寸更小，并在其中更高效地存儲數(shù)據(jù)。
Decentralization數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)
數(shù)據(jù)是一種越來越有價值的資產(chǎn)，它不僅需要安全存儲，而且還需要交換。有效的人工智能系統(tǒng)強烈依賴數(shù)據(jù)，而區(qū)塊鏈正好可以高度可靠地存儲數(shù)據(jù)。
區(qū)塊鏈本質(zhì)上是由網(wǎng)絡(luò)中所有參與者共享的安全、分布式數(shù)據(jù)庫。它的數(shù)據(jù)存儲在區(qū)塊中，并且每個區(qū)塊都通過密碼鏈接到前一個區(qū)塊。這在不改變網(wǎng)絡(luò)共識的情況下，很難讓攻擊者以某種方式（例如通過51％攻擊）修改區(qū)塊鏈中存儲的信息。
Decentralization數(shù)據(jù)交易所是建立在區(qū)塊鏈之上運行的新數(shù)字經(jīng)濟(jì)。這些交易將使任何人（或任何東西）都可以輕松安全地訪問數(shù)據(jù)和存儲。在連接到這種數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，人工智能算法可以使用更多的外部輸入集，并能更快地進(jìn)行學(xué)習(xí)。最重要的是，算法本身也可以在這些市場中進(jìn)行交易。這將使它們更容易為更廣泛的用戶所用，并可以加快其發(fā)展。
Decentralization的數(shù)據(jù)交易所可能會徹底改變數(shù)據(jù)存儲空間。本質(zhì)上，任何人都可以有償租用其本地存儲空間（以Tokens支付）。另一方面，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)提供商將不得不改善其服務(wù)以保持競爭力。
盡管其中一些數(shù)據(jù)市場尚處于成熟的早期階段，但它們已經(jīng)啟動并開始運行。通過激勵數(shù)據(jù)和存儲提供商保持很高的數(shù)據(jù)完整性，人工智能系統(tǒng)將大大受益。
Decentralization超級計算機
訓(xùn)練人工智能不僅需要可以從中高質(zhì)量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法，還需要大量的計算資源。人工智能算法通常使用一種稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的計算系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過考慮許多案例來學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要大量的計算能力才能處理數(shù)百萬個參數(shù)并執(zhí)行指定任務(wù)。
如果可以在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上共享數(shù)據(jù)，為什么不能將計算能力進(jìn)行共享呢？在某些區(qū)塊鏈應(yīng)用中，用戶可以在點對點（P2P）市場中有效地將計算機的計算能力租借給那些尋求執(zhí)行復(fù)雜計算的用戶。激勵用戶通過獲取Tokens來提升計算能力。
可以在這些計算平臺上更有效地訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)，并降低成本。盡管早期的案例主要是用于渲染3D計算機圖形，但是他們也會慢慢轉(zhuǎn)移到人工智能領(lǐng)域。
隨著這些Decentralization應(yīng)用程序（DApps）的發(fā)展，大量提供計算資源的公司可能會形成競爭。通過允許用戶出租閑置的計算資源來賺取收入，可以更有效地利用大量算力。從理論上講，不使用時，世界上每個CPU或GPU都可以作為Decentralization超級計算機中的一個Node工作。
人工智能具有更好決策和可審計性
人工智能系統(tǒng)做出的決策可能使人類難以理解。這些算法可以處理大量數(shù)據(jù)，因此幾乎沒有人可以進(jìn)行審計和復(fù)制其決策過程。
如果基于每個數(shù)據(jù)點記錄進(jìn)行決策，則將有清晰的審計線索供人工進(jìn)行核查，這可以增加對人工智能算法所做決策的信任度。
總結(jié)
如果這兩種技術(shù)能夠各自發(fā)揮其潛力，那么它們無疑將產(chǎn)生持久的影響。盡管許多公司都單獨利用這兩項技術(shù)，也有一些有趣的案例將它們二者組合在一起。
隨著兩項技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，同時利用區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能，可能會發(fā)現(xiàn)更多的創(chuàng)新。潛在結(jié)果很難評估，但可以肯定的是，它們會促進(jìn)我們經(jīng)濟(jì)體系的諸多方面有所改善。
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