人工智能和區塊鏈已成為近年來最具突破性的兩項技術創新。

人工智能（AI）：使機器和計算機能夠模擬人類的思維和決策過程。

區塊鏈：一種分布式且不可變的分類賬，以去中心化和可信的方式安全地存儲數據和信息。

最近，科學家們深入探索這些技術在各個領域的潛在應用。在本文中，我們將簡要概述區塊鏈如何與人工智能集成，這一概念可能被稱為“去中心化人工智能”。讓我們深入了解一下。

去中心化人工智能：人工智能區塊鏈簡介

在過去十年左右的時間里，區塊鏈一直是最受炒作的創新之一，當它在其他領域得到應用時，它開始獲得動力。自 2008 年誕生以來，它作為一種顛覆性技術不斷涌現，有可能徹底改變我們存儲或交換數據或信息的方式，并徹底改變我們追蹤和跟蹤交易或自動化交易的方式。

區塊鏈最受關注的一點是，每筆區塊鏈交易都以加密方式簽名，并且持有所有交易的鏈式區塊的整個分類賬副本的挖掘節點驗證每筆此類交易，從而創建同步、安全、以及無法更改的共享時間戳記錄。因此，區塊鏈可以成為消除中央機構驗證和管理網絡上用戶之間的交易和交互的要求的有效選擇。

一直以來，由于物聯網設備、智能手機、社交媒體和網絡應用程序等技術創新，技術行業一直在生產和產生大量數據，這些技術創新為人工智能的興起做出了重大貢獻，因為為了有效和高效地執行，人工智能系統通常通過深度學習和機器學習實踐利用大量數據來執行不同的分析。

即使在今天，人工智能模型的大部分機器學習和深度學習技術都依賴于集中式模型，該模型訓練一組服務器，這些服務器根據訓練數據運行或訓練特定模型，然后使用驗證或訓練數據集驗證學習結果。有效訓練人工智能模型的高要求是主要技術組織和開發團隊經常存儲大量數據來訓練模型以獲得最佳結果和性能的原因。

如今大多數人工智能模型和實踐都是中心化的，盡管中心化給人工智能行業帶來了很多成功，但人工智能模型的中心化數據存儲存在一個重大缺陷。當整個數據以集中方式存儲時，數據篡改或數據損壞的可能性會增加，因為集中式數據存儲始終會受到惡意軟件和網絡安全攻擊。此外，在處理大量數據時，驗證數據源的真實性和出處是一項具有挑戰性的任務，這可能會導致模型的錯誤訓練，從而進一步導致不需要的、不準確的甚至危險的結果結果。

人工智能模型的數據存儲挑戰是人工智能中使用區塊鏈和去中心化人工智能發展背后的主要原因。去中心化人工智能的主要目標是使用數字簽名、安全且可信的共享數據來啟用流程并執行決策或分析，這些數據以去中心化或分布式的方式在區塊鏈網絡上存儲和交易，而無需使用外部第三方資源。

人工智能模型以經常處理大量數據而聞名，科學家們已經預測區塊鏈將成為數據存儲的未來。此外，區塊鏈具有智能合約，允許用戶對區塊鏈網絡進行編程，以管理參與生成或訪問數據或決策的參與者之間的交易?；趨^塊鏈智能合約的自主應用程序和機器可以隨著時間的推移學習和適應變化，并且它們還可以做出準確且可信的決策，結果由區塊鏈網絡的挖掘節點驗證和驗證。

區塊鏈如何改變人工智能？

通過結合人工智能和區塊鏈技術體系，可以有效解決人工智能和區塊鏈行業的一些缺陷。區塊鏈充當分布式賬本，以由網絡挖掘節點同意和驗證的加密簽名方法存儲和傳輸數據。區塊鏈網絡存儲的數據具有高彈性和完整性，幾乎不可能篡改數據，這也是機器學習算法使用區塊鏈智能合約做出決策時的結果無可爭議且可信的主要原因。將區塊鏈網絡與人工智能技術結合使用，有助于為高度敏感的數據創建去中心化、不可變和安全的系統，這些數據可以由人工智能驅動的應用程序收集、處理和使用。

接下來，下面列出了集成人工智能和區塊鏈的一些顯著好處。

增強數據安全性

區塊鏈如此受歡迎的一個主要原因是它提供了一種高度安全的方法來在網絡上存儲信息。區塊鏈提供了一種在磁盤上存儲敏感和關鍵信息的替代方案，即存儲只能使用私鑰訪問的數字簽名數據。因此，使用區塊鏈來存儲人工智能算法的數據可以讓人工智能模型能夠處理敏感數據，從而產生更準確和可信的信息。

集體決策

在技??術生態系統中，所涉及的應用程序或工具必須相互協調工作，才能以最大效率實現目標。區塊鏈系統為決策算法提供去中心化和分布式解決方案，可以取代中央機構的要求。消除中央權威將允許機器人在內部討論問題，對任何問題進行投票，并以多數票解決問題，直到達成一致結論。

增強對機器人決策的信任

區塊鏈以高度安全的方式存儲數據，無法更改，從而確保了整個訓練過程的數據質量。因此，該模型將使用高度準確的數據進行訓練，最終有助于提高模式的準確性。

更高效率

經常涉及多個用戶（例如多個股東或利益相關者、政府組織和商業公司）的業務流程通常效率低下的主要原因之一是商業交易的大量授權。使用區塊鏈和智能合約將使 DAO 或去中心化自治代理能夠自動、高效、快速地驗證不同利益相關者之間的數據或資產轉移。

人工智能中區塊鏈的分類

在本節中，我們將討論下圖中提到的人工智能應用程序中區塊鏈技術應用中使用的一些關鍵概念。

去中心化人工智能應用

當前的人工智能應用程序通常以自主方式運行，使用不同的規劃、搜索、優化、學習、知識恢復和管理策略來執行明智的決策。然而，由于多種原因，去中心化人工智能應用程序是一項艱巨且具有挑戰性的任務。

自主計算

人工智能應用的主要目標之一是實現部分或完全自主操作，其中眾多智能代理或小型計算機程序將感知和分析其本地環境，保留其內部狀態，并相應地執行指定的操作。

優化

人工智能應用程序的主要特征之一是它們有可能通過在所有可能的解決方案中過濾一組理想的解決方案來做出最有效和高效的決策，而這可能是由于人工智能算法和模型的優化而實現的。優化技術旨在根據系統級別和應用程序級別目標，通過在受約束或不受約束的環境中運行來找到問題的最佳解決方案。分散優化將帶來更好的效率和性能提升。

規劃

人工智能應用程序在與其他應用程序和系統協作時利用規劃策略來解決新的或具有挑戰性的環境中的復雜問題。規劃策略在維持人工智能模型的彈性和效率方面發揮著重要作用。使用區塊鏈來規劃策略可以設計出用于關鍵任務系統和戰略應用程序的更不可變和關鍵的策略。

知識發現和知識管理

人工智能應用程序以處理大量數據而聞名，并且依賴集中式數據處理系統。通過使用去中心化，知識發現和知識管理流程將能夠提供考慮所有相關利益相關者需求的個性化知識模式。

學習

人工智能應用程序的核心是支持知識發現和自動化流程的學習算法。有不同種類的學習算法，如監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習、集成、深度學習模型等等，可以解決不同的機器學習問題。使用去中心化學習模型可以產生高度自主的學習系統，支持人工智能系統中不同垂直領域的本地智能。

去中心化人工智能運營

人工智能模型和算法通常會根據大量數據進行訓練、測試和驗證，以做出更好、更通用的決策。然而，使用數據中心、云和集群等集中式數據存儲解決方案是開發保護用戶隱私的高度安全的人工智能應用程序的主要障礙。以下是一些可以被眾多人工智能應用程序采用的頂級區塊鏈實現。

去中心化存儲

集中式數據存儲解決方案在安全和隱私方面非常容易受到影響，因為這些數據存儲解決方案涉及用戶的個人和敏感數據及其位置、健康記錄、活動和財務信息。區塊鏈在參與的應用程序和網絡中提供去中心化和加密安全的存儲解決方案。去中心化數據存儲解決方案使用節點，網絡中的每個節點都保存以客戶端為中心的數據庫加密副本，以確?？蛻舳说臄祿捎眯?。客戶可以根據自己的需要和要求自由使用和挖掘他們的數據。

去中心化數據存儲解決方案中最常用的兩種存儲技術是分片和集群。分片是創建數據庫邏輯分區（稱為“分片”）的過程，其中每個分區都分配有一個可用于訪問該分區的唯一鍵。另一方面，Swarming是一種利用“Swarms”實現網絡中多個節點并行數據訪問的方法，以減少AI應用程序的延遲，從而獲得更高效、更流暢的性能。分片被分組在一起，從而形成一個收集的存儲，該存儲在網絡中由一組以集群形式的節點支持。

由于去中心化存儲解決方案提供了多方地理分布，因此使用去中心化存儲解決方案可以提高存儲的可靠性和可擴展性。一些新興的去中心化存儲解決方案包括 Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFS 等。

數據管理

開發人工智能應用程序的主要要求之一是以一種可以從可靠且可信的數據源收集高度準確、相關且完整的數據集的方式管理數據。傳統上，人工智能應用程序和算法運行集中式數據管理方法，例如數據分段、數據過濾和內容感知數據存儲，這些方法在網絡中的所有節點上執行。與區塊鏈網絡提供的去中心化數據存儲相比，中心化數據管理的表現較差，因為即使只對數據進行微小更改，數據重復率也會很高，而且重復傳輸相似數據集的需求也會很高。

另一方面，考慮到數據的空間和時間屬性，分散式數據管理方法被設計為部署在網絡的節點級別。此外，為了維護數據的來源和安全性，去中心化管理方案可以將元數據放在區塊鏈上。

人工智能應用的區塊鏈類型

區塊鏈技術可以分為兩類：許可型，只有授權用戶才能訪問基于云、聯盟或私人設置中的區塊鏈應用程序；以及無許可型，任何人都可以使用互聯網公開訪問系統。

公共區塊鏈

公共區塊鏈屬于區塊鏈網絡的無許可類別，用戶可以自由地在其系統上下載區塊鏈代碼、修改代碼并根據自己的需要和要求使用代碼。此外，公共區塊鏈通常是開源的讀寫操作，并且易于訪問。由于公共區塊鏈可供所有人訪問，因此這些系統使用復雜的協議來確保安全，并且網絡上用戶的身份和交易隱私信息是使用網絡上的假名和匿名數據進行管理的。對于數據和資產轉移，每個公共區塊鏈網絡都使用原生代幣，也稱為價值指針或加密貨幣。

私有區塊鏈

與公共區塊鏈不同，私有區塊鏈網絡是由單個組織管理的許可系統，它們被設計為無許可系統，其中用戶或參與者在網絡中始終是已知的，并且他們具有對網絡上的讀寫操作的預先批準。網絡。私有區塊鏈通常提供更高的效率，因為訪問者的身份是已知的，并且他們是網絡的預先批準的參與者，從而無需復雜的算法和數學運算來驗證網絡上的任何交易。此外，私有區塊鏈網絡可以在網絡內傳輸任何類型的資產、價值或本地數據。

就像在公共區塊鏈網絡中一樣，私有區塊鏈網絡中交易和資產轉移的批準是通過多方共識算法或投票來完成的，不僅可以實現更快的交易，而且消耗的能量也較低。令人驚訝的是，私有區塊鏈網絡上的平均交易批準時間不到一秒。

聯盟區塊鏈網絡

聯盟區塊鏈，也稱為聯邦區塊鏈，由一組組織運營，這些組織通常是根據這些組織共享的共同利益而形成的。聯盟鏈網絡通常由政府組織和機構、銀行以及一些私營區塊鏈公司提供。

就像私有區塊鏈一樣，聯盟區塊鏈網絡作為許可系統運行，盡管網絡上的少數用戶擁有網絡的讀寫權限。一般來說，聯盟區塊鏈網絡上的所有用戶都具有讀取權限，但只有少數人可以在網絡上寫入數據。

人工智能應用的去中心化基礎設施

區塊鏈架構傳統上由開發人員設計為線性基礎設施，使用散列策略和鏈表數據結構的組合。然而，最近，開發人員一直在研究使用排隊信息和圖論來處理大數據的非線性基礎設施，并滿足基于人工智能的實時應用程序的要求。

支持區塊鏈的人工智能應用

利用人工智能進行去中心化數據存儲和數據管理

將區塊鏈與人工智能結合使用，使開發人員能夠致力于開發支持不同技術創新交互的穩定系統，從而提供安全可靠的數據管理、數據傳輸和數據存儲的平臺。下圖展示了醫療行業區塊鏈和人工智能技術的組合功能，包括分析、診斷、醫學發現和報告驗證以及關鍵決策等不同階段。

近年來，處理大量數據、成倍提高算法和模型的計算能力以及用戶對互聯系統和應用程序的接受度不斷提高，一直是人工智能和機器學習行業的首要任務。由于人工神經網絡通常需要大量數據和計算能力來進行訓練，因此創建強大的數據中心來獲取大型數據集至關重要。在審計過程中，區塊鏈網絡可用于存儲數據和查詢信息，同時實現更高級別的安全性和隱私性。此外，人工智能和區塊鏈技術的整合將提供一個強大的、不可變的、穩健的、去中心化的共識機制。

人工智能的去中心化基礎設施

區塊鏈網絡基礎設施的引入為傳統分布式架構增添了三個新特征：數據和資產的去中心化和共享控制、原生資產交換以及不可變的審計跟蹤。當區塊鏈基礎設施與人工智能技術相結合時，基礎設施為用戶提供了新的數據模型，并提供了對人工智能模型和訓練數據的共享控制，同時增加了數據的可信度。為了產生更好、更高效的數據模型，人工智能模型需要訪問區塊鏈網絡提供的大量數據。

像IPFS和以太坊這樣的去中心化網絡可以分別處理數據存儲和巨大的計算資源，因此提供具有高度隱私性的防篡改記錄。像ChainIntel這樣的開源去中心化人工智能平臺旨在擺脫大公司對人工智能服務的壟斷。

去中心化人工智能應用

集體決策和分散情報可以有許多應用。例如，下圖展示了將區塊鏈與物聯網和人工智能技術相結合以提高農田產量的特點和優勢。物聯網傳感器可以監測土壤的養分水平，并捕獲有助于監測農作物隨時間生長的圖像。人工智能可以利用從物聯網傳感器接收到的數據來提供預測分析，使農民能夠監控不同的條件。區塊鏈的使用確保網絡上的每個用戶都可以訪問交易，這有助于減少物流時間。

上圖展示了基于區塊鏈的系統，用于海底無人自動化智能勘探。

上圖展示了區塊鏈和人工智能在金融和銀行領域的應用，以及區塊鏈和人工智能如何提高金融系統的效率、安全性和保障。

結論

在這篇文章中，我們討論了區塊鏈在人工智能中的應用和用例。本文概述了去中心化存儲，以及區塊鏈如何成為解決人工智能若干問題的關鍵。接下來，我們還討論了人工智能中區塊鏈的分類以及相關技術，以及區塊鏈類型和基礎設施、去中心化人工智能操作和協議方面的區塊鏈實現的比較。最后，我們討論區塊鏈在人工智能中的各種應用。

總而言之，可以肯定地說，在人工智能中實施區塊鏈有潛力解決人工智能行業中與用戶隱私、安全預言機、智能合約安全、共識協議、標準化和治理相關的現有問題。