推動大資料與人工智慧、區塊鏈等新技術的融合，將會是網際網路領域發展的重頭戲。

區塊鏈技術在這裡就不做過多的說明了，相信很多人是透過加密貨幣瞭解到區塊鏈這個技術的，包括我自己。

人工智慧其實就是計算機科學的分支，早在很多年前我們看科幻電影，就有類似人工智慧的科技產物。說白了它就是企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種能實現與人類智慧相似的智慧機器。目前我們現實中就有接觸的有：語言識別、影象識別、siri、語音輸入等都是人工智慧的應用。

那麼看看區塊鏈能為人工智慧帶來什麼？區塊鏈技術如何應用到人工智慧上？

人工智慧的關鍵，是一種模仿人類思考和執行的能力，這種能力依賴於資料構造出來的模型。如果資料越多越全面，那麼模型自然越優越。而區塊鏈就可以為人工智慧提供一份優良的資料：資料可在共識機制下寫入、可追溯、無法篡改。

區塊鏈的分散式記賬法，保證了資料的備份，也有利於跨區域共享資料，建立一個超級資料賬本。在區塊鏈技術下，這種超級資料賬本的建立成本很小，而且不用擔心資料的安全性。

區塊鏈資料的不可篡改和可追溯的特點，對人工智慧的進步有很大的優勢。它可以監控人工智慧化的流程，方便分步驟建模，更精確地修改資料模型和控制整個過程。區塊鏈技術能夠實現幾乎無障礙的價值交換，人工智慧有著高速分析海量資料的能力。它們的結合，會產生一種全新的模式。

現在人工智慧已被運用到很多的領域：在智慧財產權的管理上，醫療行業中以及無人駕駛上。

以醫療行業說明一下：以往人工智慧應用在醫療行業上時，往往會因為資料的出錯而導致人工智慧的錯誤監督，病人在使用過程中的體驗並不好。如果把人工智慧和區塊鏈結合起來，區塊鏈技術可以保證醫療檔案的資料準確性和及時性，人工智慧的健康管理就可以普及開來，可以預防或者根除很多病症。

區塊鏈技術重新打開了網際網路的價值，它可能比人工智慧技術更快的發展起來。但區塊鏈技術現在還處在新生階段，區塊鏈技術更多的是以人工智慧為載體。相信在不久以後這兩者的融合，能為我們帶來更便捷的生活。

看來現在大家都已經不能滿足於在某單一技術上掘金了，多種技術的結合似乎能創造出更大的價值。

最近，紐約一家名為Thought的人工智慧和區塊鏈創業公司就在開發一種全新的方式，透過將人工智慧和“智慧邏輯”整合到每一個位元的資料之中，從而讓應用程式變得有用、有價值而且“聰明”。據瞭解，透過將應用程式層結合到資料層之中，可能不再需要傳統的應用程式，Thought的智慧資料（Smart Data）就會意識到自己的來源、目的，並能夠獨立地完成各種任務。

Thought公司執行長兼創始人Andrew Hacker表示：“資料本質上是無生命的，只有在被應用程式處理時才會有用。而隨著資料的大規模增長，大量應用程式所產生的資訊卻可能沒有足夠的智慧技術來處理。”

因此，Thought的目的就是讓“資料變得敏捷”，並且能夠在沒有任何外部幫助的情況下自己“執行”。透過與區塊鏈技術的結合，可以在最小層面上建立額外的安全層。每一部分的資料都受到加密技術的保護，然後由資料的所有者可決定訪問許可權。

以醫院為例，當病房裡面所有裝置的資料都是打通的，恆溫器就可以讀取患者的健康記錄，及其在其它裝置上的健康讀數，然後據此為患者找到最佳的室溫和溼度。並且，在這個過程中，不需要使用任何第三方應用程式，就能夠讓資訊資料自行流動。而區塊鏈技術在其中的作用就是創造最高級別的安全性。

據Thought所說，該平臺將可以應用於任何行業或任何資料問題，它完全基於單個位元的資料來執行。這些資料會透過伺服器路由，儲存在資料中心中，並透過大資料分析和人工智慧演算法進行編譯和篩選。

具體來說，它由三個層組成，即：

（1）資訊層——透過結構控制計算層的細微差別和概念;

（2）網路層——Thought軟體抽象；

（3）計算層——加入該網路的所有計算機資源。

目前，Thought已經完成了預ICO，並在3月份推出了其主要的代幣銷售，軟上限為1000萬美元，並且只接受以太坊（ETH）。

從技術層面來說，區塊鏈與人工智慧是兩種截然不同的技術，就目前兩個在各自領悟的發展情況來看，落地應用千差萬別，正是由於這種差異性，人工智慧與區塊鏈才有可能碰撞出新的火花

人工智慧主要注重三點

一是資料

二是演算法

三是計算能力

在資料領悟人工智慧是可以與區塊鏈相結合的，利用區塊鏈的智慧合約可以使人工智慧更加註重於演算法。

兩個相結合，區塊鏈利用自己的優勢為人工智慧提高可靠的資料服務，而人工智慧則負責自動化的業務處理以及智慧的決策。

就在前不久有一款區塊鏈與人工智慧的結合產物釋出就是我們的“墨子機器人”

釋出會上介紹這款機器人正是透過區塊鏈上豐富的共享資料使得機器人更加聰慧智慧，同時利用人工智慧可以挖掘區塊鏈的其他價值，透過這兩個技術的結合，我相信未來一定可以製造出更加先進的人工智慧。

讓我們一起預見未來！

區塊鏈的出現以及人工智慧融入主流產品和服務為這些力量攜手合作創造了全新的機遇。人工智慧和區塊鏈的融合創造了世界上最可靠的技術支援的決策制定系統，它實際上是防篡改的，並提供可靠的見解和決策。

最近，上海和數軟體有限公司就在開發一種全新的區塊鏈黑科技產品，透過將智慧邏輯整合到每一個數據之中，從而讓應用程式變得有用、有價值而且“聰明”。

儘管區塊鏈技術本身就是一個變革性的步驟，但人工智慧與它的整合為公共和私人部門的利益相關者帶來了前所未有的機會。 人工智慧平臺如今已經成為幾個大型技術系統的重要組成部分。 在你身邊的數碼產品中有一些AI，無論是在Google上搜索某件東西，從亞馬遜購買一件衣服。 你的決定正受到已經開發出來的演算法的影響，以迎合幾乎所有的人類角色。

將這兩者結合起來可以為長期困擾關鍵人員的挑戰提供解決方案。區塊鏈提供了一種在無衝突的情況下交換有價值的嵌入資料的方式，而人工智慧則可以將資料付諸行動，無需人力即可創造價值人工智慧可作為維持區塊鏈網路不變性的主要因素，從而為交易和資料交換創造世界上最安全的生態系統之一。

為什麼AI綜合區塊鏈有很大的潛力？

人工智慧對消耗盡可能多的資料集以更好地瞭解它們，以及區塊鏈提供給資料的可信度使其成為所有利益相關者的重大主張。 整合這兩者可以建立以下生態系統：

1 改進的業務資料模型

2 新的見解和發現

3 智慧預測

4 數字智慧財產權

5 自治組織

6 更智慧的金融

7 透明治理

8 智慧零售

9 全球化驗證系統

10 創新的審計和合規體系

區塊鏈的出現以及人工智慧融入主流產品和服務為這些力量攜手合作創造了全新的機遇。人工智慧和區塊鏈的融合創造了世界上最可靠的技術支援的決策制定系統，它實際上是防篡改的，並提供可靠的見解和決策。

區塊鏈更像是一個數據庫的比對系統，在人工智慧的研發中，從模糊的資料中尋找出最佳解決路徑方面應該有用，比如在影象識別中，就是需要大量影象資料才能夠精準識別，區塊鏈技術就可以提高準確性了。

區塊鏈和人工智慧是兩個不同範疇的技術。區塊鏈偏向於基礎架構（Infrastructure），而AI偏向於利用大資料進行統計性的分析，這兩者從技術的角度並沒有太多的交集。

而作為風口，區塊鏈和人工智慧都廣受熱議，也有很多跟風和炒作，相對而言區塊鏈還在比較前期的階段，而人工智慧已經開始慢慢落地。有許多一開始在區塊鏈領域的初創公司發現單純的區塊鏈不能實現太大商業價值以後，發揮了“想象力”把人工智慧也加了進來，這樣可以顯得更加的高大上，也可以進一步地融資和對外宣傳。

並不是所有的現象都是合乎邏輯的，但的確是有人願意這麼去炒作。

這裡簡單說一個例子。

區塊鏈它去中心化主要是得到一個確定性的結果，區塊鏈中的智慧演算法中的每個節點都要對一個事件進行確認。對於ai來說，我們知道他是一個根據大量資料進行模型訓練做出預測的一個過程，拿ai的一個主要實現方式--深度學習再加上我較熟悉的計算機視覺領域中要解決的一個問題--影象分類來說這個例子。

對於cifar10的資料來說，有10類別的物體的大量資料，有了資料以後我們需要搭建模型，假設用2017 ImageNet的冠軍模型SENet，如何能識別這10類物體？我們將資料“喂”給模型訓練，讓模型“學”到識別這10類物體的引數，經過最後的softmax得出是哪個物體的機率值，再經過一個閾值的判斷，確定是不是這10類物體中的某一個。很顯然這個根據訓練的方式不同，根據模型不同的超引數的設定不同，根據不同迭代次數的不同導致擬合程度的不同……等等這些情況都會導致模型識別物體的精確度不一樣，說到底是因為他這是基於機率的一個估計，是不確定的最大似然估計。

說到這裡我們想起前面說的區塊鏈它追求的是確定化的結果，而ai它有不確定性。那麼顯然區塊鏈是可以和ai結合的，對於區塊鏈中的每個節點可以去訓練模型，節點訓練得到模型精度高的給予獎勵以此來不斷提高模型的精度。（當然對於沒有提高精度是有代價的，具體的區塊鏈的例如智慧演算法等演算法過程略，現在我也不瞭解）

從上面的例子可以看出，區塊鏈對於提高模型的精度是有幫助的，二者可以結合。最重要的是這只是一個block chain+ai的一個例子，他們之間還有很多的聯絡，有興趣我們都可以去了解一下。

作為一種新興技術的區塊鏈，有可能滲透到每個行業。區塊鏈技術的分散系統與當今使用的固有集中式作業系統相對立。它採用分散式資料庫體系架構，某些操作的記錄和身份驗證則取決於多方的協議，而不是單一的許可權。

與其他集中式技術相比，區塊鏈技術使操作更安全、更快速、更透明。

那麼他們是如何協同工作的呢？

人工智慧和區塊鏈合併

基本上，區塊鏈關注的是保持準確的記錄、認證和執行，而人工智慧則有助於決策、評估和理解某些模式和資料集，最終產生自主互動。 人工智慧和區塊鏈擁有幾個特點，可以確保在不久的將來實現無縫互動。下面列出了三個主要功能。

1.AI和區塊鏈需要資料共享

分散的資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享資料的重要性。同樣，AI依靠大資料，特別是資料共享。隨著更多開放資料的分析、機器的預測和評估被認為更加準確，並且生成的演算法更加可靠。

2.安全

處理區塊鏈網路上的高價值交易時，對安全性有很大的需求。這是透過現有協議實施的。對於人工智慧，機器的自主性也需要高度的安全性，以減少發生災難性事件的可能性。

3.信任是一項要求

對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任更大的威脅了，AI和區塊鏈也不例外。為了便於機器對機器的通訊，有一個預期的信任級別。因此，要在區塊鏈網路上執行某些交易，則需要信任。

用例：用於醫療保健的以AI為中心的區塊鏈技術。這種解決方案為流程帶來了透明度和靈活性。

通過幾個展示類似特徵的人工智慧和區塊鏈共享的例子，我們現在可以繼續瞭解區塊鏈技術是如何轉變人工智慧的。

開放資料市場

區塊鏈旨在透過引入點對點連線的概念來解決這個單一問題。由於它是一個開放的分散式登錄檔，因此網路上的每個人都可以訪問這些資料。這意味著現有的資料寡頭壟斷即將結束，迎來開放和自由資料的時代。

大規模資料管理機制

即使資料已經可用，管理它也是我們需要面對的另一個障礙。目前可用的資料量估計為1.3 澤位元組。人工智慧的一個子領域稱為人工智慧，它可以建模為一個反饋控制系統。此功能可幫助自治代理更好地與物理環境進行互動。

隨著大量資料儲存在分散系統中，與傳統中央儲存集線器相比，享有多種優勢。在發生危機和自然災害時，資料不會儲存在一個位置，因此會被保留。此外，駭客行為也會因此而被消除，這使得資料集不會輕易收到威脅。

更可靠的人工智慧建模和預測

計算機系統的一個基本原理是GIGO。人工智慧領域嚴重依賴於大量的資料流。有些個人或公司甚至故意篡改提供的資料來改變結果。出現的垃圾資料也可能是由感測器和其他資料來源意外故障而引起。

透過建立已驗證資料庫的各個部分，可以成功構建模型並僅在已驗證的資料集上實施模型。這將檢測資料供應鏈中的任何故障或不規則情況。由於資料流分段可用，因此它還有助於減少故障排除和查詢異常資料集的壓力。最後，區塊鏈技術是不變性同義詞，這意味著資料是可追蹤且可審計的。

控制資料和模型的使用

這是整合區塊鏈技術和人工智慧的一個非常重要的方面。例如，當你登入Facebook和Twitter時，你將放棄上傳到其平臺上的任何內容的權利。當歌手簽署唱片協議時也會發生同樣的情況。相同的概念可以應用於AI資料和模型。

當為模型構建而建立資料時，你可以指定導致限制或許可的許可證。而區塊鏈技術使得這一過程變得相對容易。

為了解釋在區塊鏈網路中檢視或使用這些資料的許可權被視為一項資產。與硬幣可以在加密貨幣平臺上轉移的方式一樣，這些訪問網路資訊的許可權也可以轉移。

使用案例：SingularityNET開發的AI市場，它是一個開放原始碼協議，也是一個分散式協調AI服務市場的智慧合約集合。該團隊表示，區塊鏈技術為管理SingularityNET上的網路交易提供了理想的工具，因為它具有事務性交易和簿記優勢。該平臺允許新增AI服務供網路使用，並接收網路支付令牌作為交換。但是，首先，必須設計基於區塊鏈的框架，以允許人工智慧代理與彼此和外部客戶進行互動。下面是高階網路架構圖。

有了這個，你可以控制你的資料用於你擁有的任何資料集。對於需要隱私的行業來說，這項技術將派上用場。由於這兩種技術目前在幾乎所有的工業領域都處於領先地位，因此，這兩個領域的協同作用將帶來更大的收益。技術的未來不可避免地是一個分散的作業系統，機器之間的互動作用會更好，對人類活動的理解也能更好地建模。