人工智能(AI)的發展觸及機器學習(ML)的不斷進步。為了更加“智慧”，計算機需要處理大量數據，也需要大量內存和強大的處理器來大量學習。此類處理器的速度已經比單個人類神經元的速度高出幾個數量級，在全球范圍內它們的數量與人腦中的神經元數量相當。行為建模算法在不斷改進，處理器內存已經超過了人類的潛力。

AI訓練所需的數據本身仍然存在問題。正是在這里，區塊鏈技術脫穎而出，即點對點(peer-to-peer)網絡的可能性，用于收集和積累數據，用于跨國家甚至全球的培訓。

點對點網絡是一種無服務器網絡技術，它允許多個設備共享資源并直接相互通信而無需中介。作為對等系統成員的每臺計算機都充當存儲在其上的文件的服務器。使用區塊鏈為ML收集數據將有助于使這些數據值得信賴，而加密貨幣的使用可以推動個人和公司收集這些數據。

AI如何影響區塊鏈

挖礦過程需要大量的計算能力和電力。分布式賬本必須犧牲其效率來實現不變性和抗審查性等特性。在這種情況下，AI可以成為幫助優化能源消耗的工具。使用AI的另一個優勢將是挖掘算法本身的改進。

大量能源的消耗是區塊鏈系統的主要問題之一。計算過程需要能量，而能量又是區塊鏈系統安全性等重要特征的關鍵。但是，如果區塊鏈將與AI一起行動，這將優化基于工作證明原理運行的區塊鏈系統的功耗。未來，它將對整個行業產生積極影響，幫助企業適應新技術。

AI和區塊鏈之間“合作”可以成功的另一個領域是數據存儲。區塊鏈系統中的交易歷史存儲在所有節點上。因此，分布式賬本的規模不斷擴大。當對存儲本身的要求很高并且想要作為節點到達那里的人變得更加困難時，這可以減少網絡本身的去中心化，限制其參與者的數量。在這種情況下，AI可以引入新的數據庫分布方法，并使用它們來減小區塊鏈的大小，從而更有效地管理數據存儲。

去中心化數據交換

數據是一種寶貴的資產，不僅是它的存儲，而且交換的過程也變得很重要。這種AI系統的有效性更依賴于安全存儲在區塊鏈上的數據。

去中心化數據交換的目標是創建一種基于區塊鏈網絡的新型數據經濟。這種交換可以簡化信息的存儲，使其更簡單、更安全。在這樣的系統中，AI算法可以使用大量輸入數據進行訓練。此外，算法本身也可以在各種交易平臺上進行兌換。這將使他們更容易為更廣泛的受眾所接受，并加快他們的發展。

如果我們從實際的角度來想象這樣的去中心化服務的數據量，那么前景很容易計算：這樣一個市場的任何參與者都可以出租他們的數據存儲空間以換取支付令牌。現有的服務提供商將不得不不斷努力提高質量或擴大范圍，以保持競爭力。

區塊鏈將增強AI的力量

除了經過區塊鏈驗證的數據源源不斷，AI還需要大量的算力才能發展。通常算法用于這些目的ANN-人工神經網絡。人工神經網絡通過查看許多示例來學習如何執行任務，因此需要大量的能力來快速處理數百萬個值。

如果區塊鏈可以通過網絡傳輸數據，那么理論上它的計算能力可以用于其他目的。區塊鏈的一些變體允許用戶在點對點(P2P)市場中向需要進行復雜計算工作的人提供他們機器的計算能力。對于容量的提供，用戶將獲得代幣形式的獎勵。 

AI本身將能夠在此類計算平臺上以更高的效率進行學習。這種共生還將降低訓練算法的成本。

如何測試AI解決方案?

AI會做出人類難以感知的決策。為了做出決策，算法必須處理大量數據并對其進行分析、審計或重復該過程本身——這對一個人來說是一項不可能完成的任務。

在這種情況下，區塊鏈將再次提供幫助。當基于每個數據點記錄決策信息時，就會創建清晰的審計跟蹤。這將提高對AI算法做出決策的信心。

AI發展的全球理念是讓人類生活更輕松，將復雜的自動化流程轉移到快速、自學的機器手中。顯然，這里有很多機會為用戶和公司創造主動和被動的收入流。其中一個已經實施的項目是加密機器人，它在交易所而不是在人身上交易加密貨幣。與看到證券價值發生重大變化時傾向于情緒化并可能恐慌的人不同，基于AI的加密機器人無所畏懼，專注于情況和它收集的數據。

另一個例子是Musiclife平臺，它使用區塊鏈技術在用戶聽音樂時通過智能合約向作者付款。在這種情況下，AI的任務是分析聽眾的偏好。結果，歌曲越受歡迎，其表演者可以賺到的錢就越多。

將區塊鏈與AI結合使用的全球前景仍然難以評估，但很明顯這將改變現代經濟的許多方面。