什么是人工智能（AI）？
人工智能是计算机程序自我学习的能力。也可以将其称为是智能计算机程序的科学和工程学。这些算法无需人工指令，就可以理解相应指令，并使用大量数据来解决问题。人工智能程序通过分析外部输入数据，从中学习，并使用这些知识，来执行任务从而实现特定目标。
从本质上讲，有两种类型的人工智能：弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能针对特定或有限的任务，例如面部识别、垃圾邮件过滤或下棋。另一方面，强人工智能能够处理各式各样的任务，而非特定的活动。它可能具有人类层面的认知能力，并且能够完成人类可完成的任何智能任务。如今，弱人工智能已经出现，而强人工智能尚未出现。事实上，许多专家也质疑强人工智能的可能性。
我们当前还无法预测强人工智能的潜在影响，也有许多人认为區塊鏈和人工智能在未来可能会结合在一起使用。有人可能会质疑说，它们将成为未来几十年中最重要的技术之一。
因此，仔细研究这二者技术在未来是如何进行结合是非常重要的。
人工智能与區塊鏈的协同作用
人工智能可提升區塊鏈能力
work需要大量的计算能力和资源。分布式账本为了实现诸如不可篡改性和防审查性牺牲了运行效率。而人工智能可以非常有效地优化能耗，这对于改善work算法非常有效。
反对使用區塊鏈体系的主要愿意之一就是區塊鏈极高的能源浪费。區塊鏈技术所具备的加密经济性和安全性会引入计算任务，否则计算能力是毫无用处的。减少工作量证明區塊鏈的消耗将使整个行业受益，并可能促进區塊鏈的主流推广。
人工智能还可以优化區塊鏈的存储需求。由于交易历史记录被存储在所有节点中，因此分布式账本的容量可以迅速增长起来。如果存储要求很高，则进入的门槛也会更高，这可能会降低网络的分布性。人工智能可以引入新的数据库分片技术，从而使區塊鏈的尺寸更小，并在其中更高效地存储数据。
去中心化数据经济
数据是一种越来越有价值的资产，它不仅需要安全存储，而且还需要交换。有效的人工智能系统强烈依赖数据，而區塊鏈正好可以高度可靠地存储数据。
區塊鏈本质上是由网络中所有参与者共享的安全、分布式数据库。它的数据存储在区块中，并且每个区块都通过密码链接到前一个区块。这在不改变网络共识的情况下，很难让攻击者以某种方式（例如通过51％攻击）修改區塊鏈中存储的信息。
去中心化数据交易所是建立在區塊鏈之上运行的新数字经济。这些交易将使任何人（或任何东西）都可以轻松安全地访问数据和存储。在连接到这种数字经济中，人工智能算法可以使用更多的外部输入集，并能更快地进行学习。最重要的是，算法本身也可以在这些市场中进行交易。这将使它们更容易为更广泛的用户所用，并可以加快其发展。
去中心化的数据交易所可能会彻底改变数据存储空间。本质上，任何人都可以有偿租用其本地存储空间（以代币支付）。另一方面，现有的数据存储服务提供商将不得不改善其服务以保持竞争力。
尽管其中一些数据市场尚处于成熟的早期阶段，但它们已经启动并开始运行。通过激励数据和存储提供商保持很高的数据完整性，人工智能系统将大大受益。
去中心化超级计算机
训练人工智能不仅需要可以从中高质量数据中学习的算法，还需要大量的计算资源。人工智能算法通常使用一种称为人工神经网络（ANN）的计算系统。人工神经网络通过考虑许多案例来学习执行任务。这些人工神经网络通常需要大量的计算能力才能处理数百万个参数并执行指定任务。
如果可以在區塊鏈网络上共享数据，为什么不能将计算能力进行共享呢？在某些區塊鏈应用中，用户可以在点对点（P2P）市场中有效地将计算机的计算能力租借给那些寻求执行复杂计算的用户。激励用户通过获取代币来提升计算能力。
可以在这些计算平台上更有效地训练人工智能系统，并降低成本。尽管早期的案例主要是用于渲染3D计算机图形，但是他们也会慢慢转移到人工智能领域。
随着这些去中心化应用程序（DApps）的发展，大量提供计算资源的公司可能会形成竞争。通过允许用户出租闲置的计算资源来赚取收入，可以更有效地利用大量算力。从理论上讲，不使用时，世界上每个CPU或GPU都可以作为去中心化超级计算机中的一个节点工作。
人工智能具有更好决策和可审计性
人工智能系统做出的决策可能使人类难以理解。这些算法可以处理大量数据，因此几乎没有人可以进行审计和复制其决策过程。
如果基于每个数据点记录进行决策，则将有清晰的审计线索供人工进行核查，这可以增加对人工智能算法所做决策的信任度。
总结
如果这两种技术能够各自发挥其潜力，那么它们无疑将产生持久的影响。尽管许多公司都单独利用这两项技术，也有一些有趣的案例将它们二者组合在一起。
随着两项技术的进一步发展，同时利用區塊鏈技术和人工智能，可能会发现更多的创新。潜在结果很难评估，但可以肯定的是，它们会促进我们经济体系的诸多方面有所改善。
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