今天我們來看一下加密的分布式賬本如何為另一項尖端技術：人工智能（AI）開辟新的領域。

　　AI，是近來常被用到的詞匯，簡單地說，想要建造出能夠執(zhí)行任務的機器人的理論和實踐是需要智能的。目前，為了致力于實現這一目標需要：機器學習、人工神經網絡和深度學習。

　　同時，區(qū)塊鏈本質上是一種新的數字信息歸檔系統(tǒng)，它在加密的分布式賬本存儲數據。由于數據是在許多不同的計算機上加密分布的，因此可以創(chuàng)建防篡改的數據庫，只有獲得許可的人才能讀取和更新。

　　盡管有很多將這些技術結合起來的學術性文章，但目前實際應用還很少。不過JarvisPlus正在加速AI和區(qū)塊鏈的結合。

　　目前有三種方式可以讓AI和區(qū)塊鏈相互協(xié)作：

　　1、AI和加密兩者合作無間

　　由于其文件系統(tǒng)中固有的加密技術，區(qū)塊鏈上的數據本質上是高度安全的。

　　這意味著區(qū)塊鏈非常適合存儲高度敏感的個人數據，這些數據經過精心處理后，可以為我們的生活帶來許多的價值和便利。想想淘寶或亞馬遜使用的推薦引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。

　　當然，輸入這些系統(tǒng)的數據都是非常私密的。處理它的企業(yè)必須投入大量資金來滿足數據安全方面的標準。即便如此，大規(guī)模的個人數據泄露也越來越常見。

　　區(qū)塊鏈數據庫以加密狀態(tài)保存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有數據就安全。新興的AI領域涉及構建算法，該算法能夠在數據仍處于加密狀態(tài)時處理（處理或操作）數據。

　　人工智能在安全方面也有很多是可以被搬到臺面來說的。 AI的新興領域涉及能夠在數據仍處于加密狀態(tài)時處理（處理或操作）數據的算法。 因為只要是數據處理的任何一部分包含了暴露未加密數據這都意味著安全風險的存在，因此減少這些事件可能有助于使事情更加安全。

　　2、區(qū)塊鏈可以幫助我們跟蹤，理解和解釋AI的決策

　　人工智能做出的決定有時很難讓人類理解。這是因為他們能夠獨立地評估大量的變量，并且能夠“學習”，而這些變量對實現的總體任務是很重要的。

　　例如，AI算法被越來越多地用于判斷金融交易是否具有欺詐性，是否應該被阻止或調查。

　　但在一段時間內，仍有必要對這些決策進行審計，以確保其準確性考慮到擁有大量數據，這可能是一項復雜的任務。例如，沃爾瑪將其所有門店的交易數據輸入到其人工智能系統(tǒng)中，人工智能系統(tǒng)負責決定哪些產品應該進貨，以及在哪里進貨。

　　如果決策是按數據點對數據點的方式在區(qū)塊鏈上記錄下來的，那么對決策進行審計就會簡單得多，因為在記錄的信息和審計過程開始之間，記錄沒有被篡改。

　　無論我們多么清楚地看到人工智能在許多領域都具有巨大的優(yōu)勢，如果它不被公眾所信任，那么它的實用性將會受到嚴重的限制。在區(qū)塊鏈記錄決策過程，可能是實現透明度和洞察機器人思維來獲得公眾的信任的一個步驟。

　　3、AI可以比人類（傳統(tǒng)計算機）更有效地管理區(qū)塊鏈

　　雖然傳統(tǒng)計算機速度非常快，如果沒有執(zhí)行任務的明確指示，計算機就無法完成任務。這意味著，由于它們的加密特性，在傳統(tǒng)計算機上操作區(qū)塊鏈數據需要強大的計算機處理能力。例如，用于在比特幣區(qū)塊鏈上挖掘塊的哈希算法采用了一種“蠻力”方法——有效地嘗試各種字符組合，直到找到驗證交易的字符為止。

　　人工智能是一種擺脫這種蠻力方式的嘗試，并且以一種更聰明、更深思熟慮的方式管理任務。我們可以試著想一下一個破解代碼的人類專家，如果他們很厲害，當他們在整個職業(yè)生涯中成功破解越來越多的代碼時，他們在破解代碼時將會變得越來越出色和高效。以機器學習為動力的工作量證明將也會以相似的方式解決其工作，盡管它不必花一輩子的時間才能成為一名專家，但如果它得到正確的培訓數據，它幾乎可以立即提高自己的技能。

　　顯然地，區(qū)塊鏈和人工智能是兩種技術趨勢，雖然它們各自本身都具有開拓性，但是，它們在整合后將會有潛力變得更加具有革命性。兩者都有助于提高對方的能力，同時也提供了更好的監(jiān)督和問責的機會。