區(qū)塊鏈和人工智能乍一看似乎是兩個完全不同的領域。但這兩個領域如何能夠相互受益？從表面上看，區(qū)塊鏈技術和人工智能似乎是兩個截然不同的領域。人工智能研究的目標是創(chuàng)建能夠執(zhí)行需要人類才能完成的任務。同時，區(qū)塊鏈平臺通常被開發(fā)成分布式賬簿，為事務和應用程序提供動力。
然而，在這兩個領域之間存在著一定程度的重疊。這兩個領域都涉及全新的管理信息和利用計算機資源的方法。憑借他們的力量，區(qū)塊鏈技術和人工智能可以在這兩個領域進行重大創(chuàng)新。
此外，人工智能領域目前由Google和Facebook等大型科技公司主導。獨立的區(qū)塊鏈創(chuàng)業(yè)公司可以將數據存儲和技術人才從技術巨頭的掌握中解放出來，讓幾乎所有的公司都能貢獻新的創(chuàng)新。下面是人工智能和區(qū)塊鏈技術能夠改變世界的一些方式，以及這兩種技術存在相互關系的一些行業(yè)。
共享資源
區(qū)塊鏈技術和人工智能依賴于不同但具有可比性的技術:這兩種技術都涉及高度互聯的網絡，它們都致力于實現單一的結果。每個區(qū)塊鏈由無數的節(jié)點組成，這些節(jié)點通過競爭來完成任務，從而解決問題。這些節(jié)點可能競相生成多個可能的分支，但最終只有一個分支是有效的。
人工智能通過使用Merkle樹以類似的方式工作。人工智能系統(tǒng)能夠產生各種可能性的分支路徑，最終，它會決定哪個分支是它的正確解決方案。區(qū)塊鏈可以通過提供一個分布在無數設備上的AI系統(tǒng)來擴展這一過程，而不僅僅是位于本地硬件或小型網絡上。
這些對稱的結構可以結合起來構建強大的系統(tǒng)。例如，SingularityNET是一個區(qū)塊鏈，它允許自身AI服務與其他AI服務一起工作，以便執(zhí)行給定的任務。與此同時，Deepbrain Chain利用區(qū)塊鏈技術為AI群提供計算能力。
數據的可訪問性
人工智能技術能夠處理大量的數據。事實上，數據處理和分析是人工智能的主要應用之一。不幸的是，人工智能項目能很容易地訪問這些數據的有效方法并不多。然而，公共區(qū)塊鏈是廣泛提供數據的一種非常有效的方法。
Ocean Protocol是一個收集數據和構建區(qū)塊鏈層的項目，它為數據銷售和代幣化提供了基礎。與此同時，Datum正在使用區(qū)塊鏈來補償那些將自己的數據出售給Datum預先篩選的合作伙伴的個人用戶，其中一些合作伙伴是人工智能開發(fā)人員。
數據隱私
除了使AI研究人員能夠更方便地訪問數據之外，區(qū)塊鏈還可以根據所有權條件限制該數據的可用性。區(qū)塊鏈技術可以使用復雜的零知識加密技術，允許項目直接利用數據，同時確保這些項目不獲取該數據的副本。
像Oasis這樣的項目提供了加密的數據包，可以被AI系統(tǒng)在沒有向研究人員透露底層信息的計算中使用。Enigma同樣為不能再分發(fā)或轉售的人工智能數據提供了一個市場。
供應鏈
區(qū)塊鏈在供應鏈領域有許多應用，因為它可以提供可審計的商品和服務軌跡。這可以確保流程的每一步都在正確地完成。人工智能可以提高這些供應鏈的自動化水平。
區(qū)塊鏈供應鏈已經引入了一定程度的自動化：智能合約可以執(zhí)行交易，而oracles可以檢索外部數據。然而，人類最終必須認識到現實世界中的問題，并對分類帳進行審計，以便找出問題的根源。
然而，在區(qū)塊鏈供應鏈中增加人工智能，可以在更大程度上實現供應鏈的自動化。例如，Namahe使用機器學習來自動監(jiān)測供應鏈，在沒有人力投入的情況下檢測供應鏈問題，從而節(jié)省審計費用并提高效率。
機器人和完全自主
以前的應用可能是枯燥的技術，但機器人技術領域可以將區(qū)塊鏈和人工智能技術更生動地結合起來。”Hanson Robotics公司開發(fā)了一種名為Sophia的機器人，在觀眾演示之前，該機器人已經對加密貨幣和區(qū)塊鏈相關主題的一些知識進行了編程。
Hanson Robotics公司打算更進一步：它還與SingularityNET合作，并計劃創(chuàng)建一個區(qū)塊鏈平臺，其中AI可以自由漫游、相互通信以及交易資產。
最終，一個完全自主的虛擬代理群體可能會單獨在區(qū)塊鏈上進行交互——但一些人已經警告過不要這樣做。
總結：
雖然區(qū)塊鏈和人工智能技術乍看起來可能完全不同，但實際上這兩個領域有很多重疊的機會。人工智能可以通過提供自治系統(tǒng)來幫助區(qū)塊鏈，使區(qū)塊鏈比以往任何時候都更加有用，而這些自治系統(tǒng)將執(zhí)行原本留給人類的任務。
此外，區(qū)塊鏈技術可以通過為AI項目提供安全和分散的方式來訪問它們需要的數據和資源來改進AI。將來，這可能會讓小公司在人工智能領域超過目前領先的科技巨頭。
