當區塊鏈遇上AI，是1+1大于2還是空負一場相遇？_人工智能

編者按：本文來自區塊鏈大本營，責編：Carol，Odaily星球日報經授權轉載。當火藥遇上火，會發生什么？或許伴隨著巨大的轟鳴聲，我們可以感受到的，是陣陣撲面而來的能量沖擊。作為當今技術屆的兩大主流——區塊鏈和人工智能，他們幾乎引領和創新了各個行業的龍頭，如汽車智能系統、數據安全加密以及醫療行業等。當科技發展的兩個產物相遇，到底是促進雙方相互成長，還是來時意氣風發去時藏了身與名呢？今天我們就來聊一聊區塊鏈+AI這個新鮮事兒。當區塊鏈遇見AI

我們現在能了解到的人工智能是什么？簡單來說，就是希望計算機能夠最大化的代替我們人類的智能工作。根據2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段人工智能已可達4歲孩童智力水平。但是4歲的孩童智力水平好像沒法替我們做些什么，除非你僅讓他簡單地給你拿個東西，給你表演大哭的場面。但隨著人工智能技術的不斷成熟應用，圍繞著“區塊鏈+AI”的技術理念創新也在不斷提出，那么我們的技術能否達到我們想要的標準呢？作為“剛出道”不久的區塊鏈，可以說是一個備受爭議、容易被炒作的“小白”了。即便人工智能是出道已久的“老大哥”，但能否和這樣的“小白”配合好，也是值得讓我們好好思考的問題。區塊鏈+AI有機會成下一個重要發展趨勢

VanEck CEO：比特幣現貨ETF短期內不會出現在美國:5月19日消息，VanEck首席執行官Jan VanEck在邁阿密Bitcoin 2023會議上表示，投資者短期內不太可能在美國看到比特幣現貨ETF。VanEck稱，即使SEC輸掉了灰度訴訟，他們也只會拖延時間，所以我認為未來一年半內比特幣現貨ETF不會通過申請。Van Eck指的是灰度正在對SEC提起的訴訟，在訴訟中，灰度試圖將其比特幣信托轉換為ETF。[2023/5/19 15:13:16]

為什么要將區塊鏈和AI連接在一起？AI到底有多重要？為什么讓起步不到十年的區塊鏈與AI結合呢？根據了解，人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。根據國務院2017年7月8日發布了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基

幣安暫停Solana鏈上的USDC、USDT充值業務:金色財經報道，幣安發布公告稱已暫停Solana鏈上的USDC、USDT充值業務，直至另行通知。但未說明原因。此前受FTX事件影響，Solana鏈上TVL已下跌至3.17億美元，過去7天跌幅達 30%，過去一個月跌幅超70%。[2022/11/17 13:18:32]

我們可以深深感受到人工智能對于國家的重要性，那么加快人工智能的發展就變成了一件急迫的事情。有句話叫做，人不可貌相。那么，起步僅僅十年多的區塊鏈，它和人工智能的結合能否能帶給我們意想不到的驚喜呢？優化效率、信任及提高安全性

區塊鏈是一個分散的、分布式的交易分類賬，它包含透明、信任、可驗證性和智能合約等元素在里面。這就意味著，分散和分布式兩種存儲方式意味著每個短點都可以進去訪問數據，而不用去訪問中心數據。就像我們可以在隨處可見的ATM中取錢，而不用專門跑到銀行取錢一樣，分類賬就相當于我們的交易記錄。它記錄了雙方的相互作用，無論是金融交易還是托管鏈交易，都顯示出時間變化，那么區塊鏈記錄也會變化。

比特幣閃電網絡通道數量為87,251個:金色財經報道，1ML網站數據顯示，比特幣閃電網絡（LightningNetwork）的節點數量為17,786個，同比增長0.49%；通道數量為87,251個，同比增長1.4%；網絡容量為4,564.17BTC，同比增長7%。[2022/8/12 12:20:10]

這樣可以證明區塊鏈能幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。而且我們了解到，區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性和分布式數據存儲方式，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。這樣的處理方式既確保了數據的安全，也讓兩個參與方執行了既安全又可信的操作，讓我們的人工智能有了更高的效率和安全性。區塊鏈提高AI數據共享能力

印度財長：印度央行將開始逐步推出數字貨幣:7月19日消息，印度財長表示：印度央行將開始逐步推出數字貨幣。[2022/7/19 2:23:48]

在區塊鏈技術能保障訓練數據真實可靠性的前提下，可通過區塊鏈的分布式數據存儲方式，大幅度減少一臺人工智能深度學習訓練的時間。人工智能面部識別就是一個很好的例子。假設將人臉通過一臺設備識別存儲之后，其他的設備也收到了我們人臉存儲的信息，也獲得我們面部識別的能力。

由于這些操作是發生在區塊鏈上，沒有對這些面部識別的中央控制權。那么就不會有一家公司擁有或儲存這些數據，這樣也就節省了另一筆費用。這樣，人工智能在每一步的信息處理中，不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度運行操作數據的時間。便捷的數據共享給大型企業帶來危機感

面部識別僅支持在同個模型之間實現共享，那人工智能系統可以使用區塊鏈跨越多個模型實現數據共享嘛？答案是肯定的，不然運用它干嘛。目前一些電商平臺中就有使用這樣的功能進行產品推薦。比如我們在某寶上面買了一個粉色的牙刷，在第二天逛某東時，會發現某東也給我推薦了更漂亮的粉色牙刷，讓我更加心動。這樣信息分享的交換，讓客戶得到了從到等服務。并且如果所有數據通過區塊鏈而不是集中數據服務器來存儲和共享，還能有效防止數據的泄露。重點是，與企業搜集個性化數據不一樣，它們是在區塊鏈中互相分享這些數據的。但這樣卻給亞馬遜和沃爾瑪類大型企業網站帶來了壓力，因為這些網站已經擁有了自己的數據系統，用于收集客戶的詳細信息，但并不支持共享。

區塊鏈+人工智能七大優勢

最后，我們可以把區塊鏈與人工智能結合優勢括為以下七點。區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗區塊鏈使得人工智能更加的可信任區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。不過，值得注意的是，今天的區塊鏈和人工智能的結合還剛剛起步，如果將其比作一個人，那么他們還是嗷嗷待哺的嬰兒，還不具備自立的能力。因此，對于區塊鏈和人工智能而言，當前最重要的使命依然是完善和成長。未來，只有兩大技術都相對成熟，并且有一定規模的應用落地，這樣兩者的協同與結合才更有價值和使用空間。當然，這也是我們未來的發展的大趨勢。

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