人工智能与区块链的融合
事实证明，人工智能和区块链是一个非常强大的组合，几乎可以改善实施它们的每个行业。这些技术可以结合起来升级从食品供应链物流和医疗记录共享到媒体版税和财务安全的一切。人工智能和区块链的整合影响到许多方面，包括安全性——人工智能和区块链将为网络攻击提供双重防护。
AI 可以有效地挖掘庞大的数据集，并根据数据行为创建更新的场景并发现模式。区块链有助于有效地消除错误和欺诈性数据集。人工智能创建的新分类器和模式可以在去中心化的区块链基础设施上进行验证，并验证其真实性。这可以用于任何面向消费者的业务，例如零售交易。通过区块链基础设施从客户那里获得的数据可用于通过人工智能创建营销自动化。
人工智能如何添加到区块链
人工智能在区块链中的融合创造了世界上最可靠的技术支持决策系统，该系统几乎是防篡改的，并提供了可靠的见解和决策。它有几个好处，例如：
- 改进的业务数据模型
- 全球化的验证系统
- 创新的审计和合规系统
- 智慧金融
- 透明治理
- 智能零售
- 智能预测分析
- 数字知识产权
人工智能可以实现的技术增强
人工智能可以在多个领域提供许多改进。其中一些在这里给出：
1. 安全性：随着人工智能的实施，区块链技术通过安全的未来应用部署变得更加安全。人工智能算法越来越多地决定金融交易是否具有欺诈性，应该被阻止或调查，这就是一个很好的例子。
2. 效率：人工智能可以帮助优化计算以减少矿工负载，从而减少网络延迟，加快交易速度。人工智能能够减少区块链技术的碳足迹。如果 AI 机器取代了矿工所做的工作，矿工的成本和能源消耗也会降低。随着区块链上的数据每分钟都在增长，人工智能的数据剪枝算法也可以应用于区块链数据，自动剪除未来不需要的数据。人工智能甚至可以引入新的分散学习系统，例如联邦学习或新的数据共享技术，使系统更加高效。
3.信任：区块链的铁铸记录被认为是其USP之一。与人工智能结合应用意味着用户有清晰的记录来遵循系统的思考过程。反过来，这有助于机器人相互信任，增加机器对机器的交互，并允许它们共享数据并协调整个决策。
4. 更好的管理：在破解密码方面，人类专家会随着时间的推移而变得更好。机器学习驱动的挖掘公式可以消除对人类经验的要求，因为如果提供正确的指导知识，它几乎可以完全提高其技能。因此，人工智能还有助于更好地管理区块链系统。
5. 隐私和新市场：确保私有数据安全总是会导致其被出售，从而产生数据市场/模型市场。通过执行“同态加密”算法，市场可以获得轻松、安全的数据共享，帮助较小的参与者获得区块链的隐私。同态算法是可以直接对加密数据执行操作的算法。
6. 存储：区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，通过人工智能进行智能处理，可以增加价值和便利性。基于医学扫描和记录做出准确诊断的智能医疗保健系统就是一个很好的例子。
人工智能和区块链的应用
现在让我们看看人工智能和区块链的一些联合应用：
1、智能算力
如果您要在笔记本电脑上使用具有所有加密知识的区块链，您会需要大量的处理能力。例如，用于挖掘比特币区块的哈希算法采用“蛮力”方法——包括系统地列举所有可能的解决方案候选者，并在确认交易之前检查每个候选者是否满足问题的陈述。人工智能为美国提供了远离这一点的机会，并以一种非常智能和经济的方式处理任务。想象一个基于机器学习的算法，如果提供适当的训练数据，它实际上可以“实时”提高其技能。
2. 创建多样化的数据集
与基于计算的项目不同，区块链技术创建了郊区化、透明的网络，世界各地的任何人都可以在公共区块链网络环境中访问。虽然区块链技术是为加密货币提供动力的账本，但区块链网络现在正被应用于多个行业以实现去中心化。 SingularityNET 结合了区块链和人工智能来创建更智能、去中心化的人工智能区块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链上创建 API 的 Associate in Nursing API，它将允许 AI 代理的通信。结果，可以在各种知识集上设计各种算法。
3. 数据保护
通过知识，人工智能接收有关地球和地球上发生的事情的数据。知识滋养人工智能，通过它，人工智能将能够不断地自我提升。另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式账本上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，经批准的各方可以查看这些数据库。将区块链与人工智能相结合时，我们为个人敏感且极具价值的个人数据提供了备份系统。人工智能应用于大数据的发展与区块链技术提供的安全性相结合，为大型数据库的管理创造了完美的组合。医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在人工智能可以访问的区块链上，但只有在获得许可且经过适当程序后，才能为我们提供个性化推荐的巨大优势，同时安全地存储我们的敏感数据。
4. 数据货币化
通过结合这两种技术可能实现的另一个动荡的创新是信息的验证。将收集的数据货币化是 Facebook 和 Google 等大公司的巨大收入来源。让其他人决定如何出售数据来为企业创造利润表明数据正在被用来对付我们。区块链允许美国以加密方式捍卫我们的知识，并将其用于我们倾向于如何看待工作的方式。如果我们选择这样做，这还可以让美国亲自将知识合法化，而不会泄露我们的个人信息。这对于理解对抗有偏见的算法和在未来创建多样化的数据集非常重要。需要我们知识的人工智能程序也是如此。为了让人工智能算法学习和发展，人工智能网络将需要通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个方法比现在更真实，而无需科技巨头剥削其用户。这样的知识市场也将为小公司开放人工智能。对于不产生知识的公司来说，开发和提供人工智能的成本高得令人难以置信。通过郊区化的知识市场，他们将能够访问否则过于昂贵和私人保存的数据。
5. 信任人工智能决策
随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难以理解这些程序如何得出具体的结论和决策。这是因为人工智能算法将准备好处理难以置信的海量信息和变量。但是，我们必须继续审核 AI 得出的结论，因为我们要确保它们仍然反映现实。使用区块链技术，人工智能在其决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可变的记录。这使得审计整个过程变得容易得多。通过适当的区块链编程，从数据录入到得出结论的所有步骤都可以被观察到，观察方将确保这些数据没有被篡改。它在人工智能程序得出的结论中建立信任。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解 AI 应用程序的函数方式以及决策依据的信息，他们将不会开始使用 AI 应用程序。
实际应用：
1. 完成
Finalize 是一个软件平台，它使用区块链和机器学习来构建旨在改善民用基础设施的应用程序。该公司的工具自动化并加快了建筑行业的工作流程、管理和验证过程，其技术还与可穿戴设备集成以符合安全法规。 Finalize 旨在提高关键流程的效率，同时最大限度地提高该行业的投资回报率，该行业的收入预计到 2028 年将达到 15.5 万亿美元。
2. 黑盒人工智能
Blackbox AI 为新兴技术开发人工智能工具。该公司的工程师创建了一个定制的信息架构，为从机器学习和自然语言处理到区块链工具的一切提供支持。除了为区块链开发基础设施外，该公司还提供咨询服务，重点关注他们的产品如何最大限度地发挥区块链的潜力。 Blackbox AI 的工程师来自世界上一些最大的科技组织（包括 Apple、Intel、NVIDIA 和 MIT），他们为从虚拟现实到自然语言处理的所有领域设计了基于 AI 的工具。
有关更多示例，请参阅：
https://builtin.com/artificial-intelligence/blockchain-ai-examples
参考：
https://www.computer.org/csdl/magazine/co/2018/09/mco2018090048/146z4GiPEHP
https://www.analyticsinsight.net/the-integration-of-ai-and-blockchain-for-industry-4-0/
https://imarticus.org/how-can-ai-be-integrated-into-blockchain-machine-learning-blog/
https://www.youtube.com/watch?v=4ZAvPhef05I&list=WL&index=124&t=0s