区块链技术对人工智能发展的影响。

与其他集中式技术相比，区块链使操作更安全，更快速，更透明。

区块链已经给金融领域带来了很大的影响，像比特币，以太坊和莱特币这样的加密货币已经成为当前的关注点。现在该技术也已扩展到其他领域，如广告，医疗保健，商业物流，安全等。

目前，研究人员正研究更深层次的领域，试图将区块链融入更复杂的技术领域中去，如大数据，物联网，最重要的是人工智能。

什么是人工智能？

人工智能（AI）是机器人在相关领域能够更独立和更有效地工作的各种技术子集的总称。从语音模式识别到无人驾驶，人工智能的目标是让机器从大量数据流中收集的知识学习并对其进行应用，使其更加智能化。

人工智能和区块链合并

区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。

I.人工智能和区块链需要数据共享

分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。

II.安全

处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。

III.信任是必要条件

对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。

案例：用于医疗保健的以人工智能为中心的区块链技术，这种方案提高了流程的透明度和灵活性。

上图展示人了几个人工智能和区块链具有相同特点的例子，现在，我们可以继续了解区块链如何改变人工智能。

开放的数据市场

如前所述，人工智能技术的进步取决于各种来源数据的可用性。尽管像谷歌，Facebook，亚马逊等这样的公司可以访问大量的人工智能数据源，这些数据对于大部分人工智能应用也都非常有用，但在数据市场上并不能对这些数据进行直接访问。

区块链旨在通过引入点对点连接这一概念来解决这个问题。由于它是一个开放的分布式注册表，因此网络上的每个人都可以访问数据。现有的数据寡头垄断即将结束，一个新的开放和自由数据的时代即将来临。

大规模的数据管理机制

即使数据已经可以对所有人都开放，对数据的管理也是另一障碍。目前可用的数据量约为1.3泽字节（Zettabytes）。人工智能的一个子领域称为通用人工智能（Artificial General Intelligence），它可以建立一个反馈控制系统的模型，有助于自主代理人（autonomous agents）与物理环境更好地进行交互。

与传统中央存储中心相比，具有大量数据存储的分布式系统享有多种优势。在发生危机和自然灾害时，数据没有存储在单个位置，因此数据可以受到保护。此外，网络被黑客攻击的行为没有了，这使得数据集不易受到部分损坏的影响。

更可靠的人工智能建模和预测

计算机系统的一个基本原则是GIGO：垃圾进垃圾出。人工智能领域严重依赖于大量的数据流，一些个人或公司故意篡改提供的数据以期待改变结果，垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源的意外故障引起的。

通过创建已验证数据库的各个部分，可以成功构建模型并仅在已验证的数据集上实施。这将检测数据供应链中的任何故障或意外情况。由于数据流部分可用，因此它还有助于降低故障排除和查找异常数据集的压力。最后，区块链与不变性同义，这意味着数据是可追踪和可审查的。

对数据和模型使用的控制

这是整合区块链和人工智能的一个非常重要的方面。例如，当你登录Facebook和Twitter时，你将会放弃将资源上传到其平台上的权利。当歌手签署唱片协议时也会发生同样的事情。相同的概念也可以应用于人工智能数据和模型。

为建模创建数据时，你可以指定有限制或许可的许可证。区块链使得这一过程变得相对容易了一些。

为了解释在区块链网络中查看或使用数据的权限被视为一项资产。与硬币可以在加密货币平台上传递的方式一样，这些访问网络信息的权限也可以进行传递。

案例：区块链人工智能平台SingularityNET开发的人工智能市场，是一个开源协议，也是一个协调人工智能服务的分布式市场智能合约的集合。该团队表示，由于其交易和记账的优势，区块链为管理SingularityNET上的网络交易提供了较为理想的工具。该平台允许添加人工智能服务投入使用，支持网络和接收网络支付令牌之间的交易。但是，首先，必须设计一个基于区块链的框架，以允许人工智能代理人之间以及和外部用户进行交互。下图为高级网络架构图。

有了这个，你可以控制数据在任何数据集上的使用。对于需要隐私的行业来说，这项技术可以派上用场。由于这两种技术目前在几乎所有的工业领域都处于领先地位，这两个领域的协同作用将带来更大的收益。人工智能的未来不可避免地是一个分布式操作系统，机器之间的交互会变得更好，我们对人类的活动也可以更好地进行建模。