人工智能充斥的区块链 下一场革命

在过去的十年中，区块链和人工智能(AI)是技术领域中罕见的发展，这些发展势必具有破坏性，以至于它们已成为创新和未来的代名词。初创公司已经开始旨在将这些技术内建的融合，并提出了4.37亿高达$至今。但是这些技术是什么?为什么它们如此具有破坏性?

区块链技术是由一个名叫中本聪的匿名人物创造的，是轰动的比特币背后的基础技术。

区块链是一种分布式账本技术(DLT)，能够安全透明地存储数据。虽然加密货币已席卷金融生态系统，但区块链已渗透到几乎所有可以想象的行业中，从医疗保健到游戏。这项技术正以前所未有的速度获得发展势头，以至于到2023年，全球区块链市场预计到2023年将增长到230亿美元(来源)。

人工智能最早是由约翰·麦卡锡(John McCarthy)在1956年描述的。这种人工智能(AI)是机器/程序从其经验中学习的能力，就像有意识的人一样。在大多数情况下，人工智能系统需要大量数据以从其经验中“学习”并做出相应的决策。

尽管该技术仍处于起步阶段，但当前AI技术功能的一个很好的例子是一系列虚拟助手，例如Google，亚马逊和苹果等科技巨头都可以使用。与区块链类似，人工智能通过提高效率来帮助增强现有技术，从而在数十个行业领域掀起波澜。到2025年，全球AI市场预计将达到1900亿美元(来源)。

乍一看，区块链和AI似乎截然不同。但是，大数据的最新发展为这些技术的融合创造了有利的环境。

结合区块链和AI的最引人注目的动机来自增强大数据分析的需求。大数据分析涉及检查通常与客户有关的大量数据，以揭示看似不同的数据点之间的相关性，这些相关性可以提供对数据集的洞察力。回顾过去，企业通常使用大数据分析来提高客户获取和保留率，引入有针对性的广告甚至改善风险管理。

简单来说，企业希望通过更好地了解客户群来提高利润。

如果没有社交媒体平台和互联网的兴起，今天的公司议程将是不可能的。除了可以访问用户的社交媒体活动外，公司通常还可以访问至少20亿人的购物行为，地理信息甚至政治偏好。但是，这些数据通常是混乱，庞大且随机的。

AI陷入了混乱。可以教人工智能算法从可用数据库中汲取有意义的见解。区块链在哪里适合所有这些?

人工智能需要大量数据来学习和做出有见地的决策。区块链成为一种安全地存储数据的新颖方式。如前所述，区块链通常可以归结为一种分布式账本技术，这意味着它可以创建网络上每个交易的大型数据库。但是与传统的数据存储解决方案(如亚马逊的服务器)相比，这些服务器是集中式的，而区块链网络则是分散的。

如果网络是去中心化的，则意味着区块链将数据存储在庞大的计算机网络中，这些计算机会定期相互验证信息，从而使存储在网络上的数据不可变。万一黑客进入一台计算机并操纵数据，则异常通常会被网络上的其他计算机接收，从而使数据操纵无效。

最重要的是，存储在区块链上的数据受到密码保护，这意味着修改数据非常困难。

区块链用户还可以通过跨网络上所有节点(计算机)同时交叉检查数据的加密签名，来检查存储在网络上的数据是否已被篡改。减少任何修改的能力使Blockchain成为存储高度敏感数据的理想解决方案。对于我们当前的网络和系统(通常是网络黑客的受害者)来说，情况并非如此。

例如，去年11月，万豪酒店集团透露，黑客窃取了多达5亿客人的个人数据。从所有这些非常熟悉的黑客盗窃场景中，我们可以得出结论，区块链将成为AI系统以及大数据分析和解决方案发展的关键要素。但是AI对区块链有用吗?

人工智能系统可以深刻改变我们管理区块链网络的方式，并使它们更加高效。例如，在将比特币转移到同一网络上的另一个对等方时，通常需要几天的时间来确认交易。具有讽刺意味的是，这是由于区块链分散性而造成的，因为比特币矿工在比特币网络上促进了交易，他们将这些交易分组。

因此，由于“区块”的大小有限，比特币交易的空前增加可能会进一步延迟确认时间，这意味着超过区块容量的交易将排队等待比特币矿工进行确认。

人工智能系统可以通过减少确认这些交易所需的计算能力来帮助减轻这一繁琐的过程。由于用于在区块链网络上确认交易的哈希算法通常使用“蛮力”方法。通过为AI系统提供正确的数据，可以对AI系统进行培训以改进这些算法。

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