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[導(dǎo)讀] 什么是人工智能(AI)? 人工智能是計(jì)算機(jī)程序自我學(xué)習(xí)的能力。也可以將其稱(chēng)為是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程學(xué)。這些算法無(wú)需人工指令,就可以理解相應(yīng)指令,并使用大量數(shù)據(jù)來(lái)解決問(wèn)題。人工智能

什么是人工智能(AI)?

人工智能是計(jì)算機(jī)程序自我學(xué)習(xí)的能力。也可以將其稱(chēng)為是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程學(xué)。這些算法無(wú)需人工指令,就可以理解相應(yīng)指令,并使用大量數(shù)據(jù)來(lái)解決問(wèn)題。人工智能程序通過(guò)分析外部輸入數(shù)據(jù),從中學(xué)習(xí),并使用這些知識(shí),來(lái)執(zhí)行任務(wù)從而實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。

從本質(zhì)上講,有兩種類(lèi)型的人工智能:弱人工智能和強(qiáng)人工智能。

弱人工智能針對(duì)特定或有限的任務(wù),例如面部識(shí)別、垃圾郵件過(guò)濾或下棋。另一方面,強(qiáng)人工智能能夠處理各式各樣的任務(wù),而非特定的活動(dòng)。它可能具有人類(lèi)層面的認(rèn)知能力,并且能夠完成人類(lèi)可完成的任何智能任務(wù)。如今,弱人工智能已經(jīng)出現(xiàn),而強(qiáng)人工智能尚未出現(xiàn)。事實(shí)上,許多專(zhuān)家也質(zhì)疑強(qiáng)人工智能的可能性。

我們當(dāng)前還無(wú)法預(yù)測(cè)強(qiáng)人工智能的潛在影響,也有許多人認(rèn)為區(qū)塊鏈和人工智能在未來(lái)可能會(huì)結(jié)合在一起使用。有人可能會(huì)質(zhì)疑說(shuō),它們將成為未來(lái)幾十年中最重要的技術(shù)之一。?

因此,仔細(xì)研究這二者技術(shù)在未來(lái)是如何進(jìn)行結(jié)合是非常重要的。

人工智能與區(qū)塊鏈的協(xié)同作用

人工智能可提升區(qū)塊鏈能力

挖礦需要大量的計(jì)算能力和資源。分布式賬本為了實(shí)現(xiàn)諸如不可篡改性和防審查性犧牲了運(yùn)行效率。而人工智能可以非常有效地優(yōu)化能耗,這對(duì)于改善挖礦算法非常有效。?

反對(duì)使用區(qū)塊鏈體系的主要愿意之一就是區(qū)塊鏈極高的能源浪費(fèi)。區(qū)塊鏈技術(shù)所具備的加密經(jīng)濟(jì)性和安全性會(huì)引入計(jì)算任務(wù),否則計(jì)算能力是毫無(wú)用處的。減少工作量證明區(qū)塊鏈的消耗將使整個(gè)行業(yè)受益,并可能促進(jìn)區(qū)塊鏈的主流推廣。

人工智能還可以?xún)?yōu)化區(qū)塊鏈的存儲(chǔ)需求。由于交易歷史記錄被存儲(chǔ)在所有節(jié)點(diǎn)中,因此分布式賬本的容量可以迅速增長(zhǎng)起來(lái)。如果存儲(chǔ)要求很高,則進(jìn)入的門(mén)檻也會(huì)更高,這可能會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的分布性。人工智能可以引入新的數(shù)據(jù)庫(kù)分片技術(shù),從而使區(qū)塊鏈的尺寸更小,并在其中更高效地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。?

去中心化數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)

數(shù)據(jù)是一種越來(lái)越有價(jià)值的資產(chǎn),它不僅需要安全存儲(chǔ),而且還需要交換。有效的人工智能系統(tǒng)強(qiáng)烈依賴(lài)數(shù)據(jù),而區(qū)塊鏈正好可以高度可靠地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

區(qū)塊鏈本質(zhì)上是由網(wǎng)絡(luò)中所有參與者共享的安全、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。它的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在區(qū)塊中,并且每個(gè)區(qū)塊都通過(guò)密碼鏈接到前一個(gè)區(qū)塊。這在不改變網(wǎng)絡(luò)共識(shí)的情況下,很難讓攻擊者以某種方式(例如通過(guò)51%攻擊)修改區(qū)塊鏈中存儲(chǔ)的信息。

去中心化數(shù)據(jù)交易所是建立在區(qū)塊鏈之上運(yùn)行的新數(shù)字經(jīng)濟(jì)。這些交易將使任何人(或任何東西)都可以輕松安全地訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)。在連接到這種數(shù)字經(jīng)濟(jì)中,人工智能算法可以使用更多的外部輸入集,并能更快地進(jìn)行學(xué)習(xí)。最重要的是,算法本身也可以在這些市場(chǎng)中進(jìn)行交易。這將使它們更容易為更廣泛的用戶(hù)所用,并可以加快其發(fā)展。

去中心化的數(shù)據(jù)交易所可能會(huì)徹底改變數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。本質(zhì)上,任何人都可以有償租用其本地存儲(chǔ)空間(以代幣支付)。另一方面,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)提供商將不得不改善其服務(wù)以保持競(jìng)爭(zhēng)力。

盡管其中一些數(shù)據(jù)市場(chǎng)尚處于成熟的早期階段,但它們已經(jīng)啟動(dòng)并開(kāi)始運(yùn)行。通過(guò)激勵(lì)數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)提供商保持很高的數(shù)據(jù)完整性,人工智能系統(tǒng)將大大受益。

去中心化超級(jí)計(jì)算機(jī)

訓(xùn)練人工智能不僅需要可以從中高質(zhì)量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法,還需要大量的計(jì)算資源。人工智能算法通常使用一種稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的計(jì)算系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)考慮許多案例來(lái)學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要大量的計(jì)算能力才能處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)參數(shù)并執(zhí)行指定任務(wù)。

如果可以在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上共享數(shù)據(jù),為什么不能將計(jì)算能力進(jìn)行共享呢?在某些區(qū)塊鏈應(yīng)用中,用戶(hù)可以在點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(P2P)市場(chǎng)中有效地將計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力租借給那些尋求執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算的用戶(hù)。激勵(lì)用戶(hù)通過(guò)獲取代幣來(lái)提升計(jì)算能力。

可以在這些計(jì)算平臺(tái)上更有效地訓(xùn)練人工智能系統(tǒng),并降低成本。盡管早期的案例主要是用于渲染3D計(jì)算機(jī)圖形,但是他們也會(huì)慢慢轉(zhuǎn)移到人工智能領(lǐng)域。

隨著這些去中心化應(yīng)用程序(DApps)的發(fā)展,大量提供計(jì)算資源的公司可能會(huì)形成競(jìng)爭(zhēng)。通過(guò)允許用戶(hù)出租閑置的計(jì)算資源來(lái)賺取收入,可以更有效地利用大量算力。從理論上講,不使用時(shí),世界上每個(gè)CPUGPU都可以作為去中心化超級(jí)計(jì)算機(jī)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)工作。

人工智能具有更好決策和可審計(jì)性

人工智能系統(tǒng)做出的決策可能使人類(lèi)難以理解。這些算法可以處理大量數(shù)據(jù),因此幾乎沒(méi)有人可以進(jìn)行審計(jì)和復(fù)制其決策過(guò)程。

如果基于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)記錄進(jìn)行決策,則將有清晰的審計(jì)線(xiàn)索供人工進(jìn)行核查,這可以增加對(duì)人工智能算法所做決策的信任度。

總結(jié)

如果這兩種技術(shù)能夠各自發(fā)揮其潛力,那么它們無(wú)疑將產(chǎn)生持久的影響。盡管許多公司都單獨(dú)利用這兩項(xiàng)技術(shù),也有一些有趣的案例將它們二者組合在一起。

隨著兩項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,同時(shí)利用區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能,可能會(huì)發(fā)現(xiàn)更多的創(chuàng)新。潛在結(jié)果很難評(píng)估,但可以肯定的是,它們會(huì)促進(jìn)我們經(jīng)濟(jì)體系的諸多方面有所改善。

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