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人工智能+區塊鏈 是蹭熱度的手段又“進化”了嗎?

人工智能區塊鏈都是近年來的熱門風口, 普華永道預測, 到2030年人工智能將為世界經濟增加15.7萬億美元, 最終全球GDP將增長14%。 而根據Gartner預測, 同年區塊鏈技術的商業增加值將增加到3.1萬億美元。

但在此之外, 關于“人工智能/區塊鏈是炒作”的言論也不少。 而當這兩種技術結合在一起時, 一方面, 它會成為某些人用來炒作和吹噓的“加強版”, 就像著名的長島冰茶(Long Island Iced Tea)公司, 其更名為“長區塊鏈”(Long Blockchain Corp)后股價一度漲逾500%, 市值由此前一天的2380萬美元漲到1億美元以上。

另一方面, “人工智能+區塊鏈”確實有著極具潛力的應用,

要了解這些, 首先要知道區塊鏈是什么。

區塊鏈是一種分布式的交易分類賬, 各方都能在鏈上的區塊中記載信息, 由于區塊鏈中的每個塊都包含不同的經過加密或編碼的信息, 因此區塊鏈可以幫助確保數據的信任和可驗證性。

此外, 任何單個參與者都不可能私下更改塊中的信息, 由于去中心化的特點, 如果要對該鏈進行更改, 需要所有各方的一致同意。

在金融交易、物流等多個領域內, 區塊鏈可以使得交易過程更加透明、可信, 并且無需中介。

區塊鏈加成人工智能

說到區塊鏈如何助益人工智能, 首一個好處是可以在沒有中介的情況下在所有各方之間共享機器學習模型。

面部識別軟件就是一個很好的例子。

如果一個設備知道一個人的長相并將其上傳到鏈中, 那么其他連接的設備也會知道這個人的長相。 當各設備上傳自己的面部識別數據時, 全部設備都將獲得將其用于面部識別模型的能力。

由于這發生在區塊鏈上, 沒有對面部識別的中央控制, 因此沒有一家公司擁有或存儲這些數據。

另一種用例是允許每個人通過使用集成的人工智能和區塊鏈來更快地學習和協作。

第二個好處, 人工智能系統還可以使用區塊鏈來促進跨多個模型的數據共享。

一個很好的例子是在在線零售中使用機器學習模型進行產品推薦。 如果在線商店知道某個購物者的偏好, 然后該客戶去往另一個購物網站,

則可以通過區塊鏈連接這兩個站點, 以共享可信的個性化信息。

這可能成為小型電子商務網站的競爭場所, 這些網站希望彼此共享消費者的個性化信息。 分享而不是各自收集數據, 這會使已經開始建立自己的數據系統的如亞馬遜、沃爾瑪這樣的巨頭感覺到競爭壓力。

同樣, 如果所有信息和支付系統都通過區塊鏈而不是集中的數據服務器存儲和共享, 這也可以防止數據泄露, 像萬豪酒店客人數據泄露一類的事情將不會再發生。

區塊鏈不僅可以用來共享模型和數據, 還可以以一種跨多個人工智能系統共享的方式, 讓多個人工智能系統共享學習, 而并沒有某個人能夠控制它。 它可能會是無偏的, 因為將會接收到大量來自不同領域和不同角度的信息。

此外, 區塊鏈也能解決機器學習“黑盒子”的問題。 區塊鏈和它的分類賬可以記錄所有的數據和變量、通過機器學習做出的決定, 讓我們跟蹤和確定人工智能是依據什么而做出決策。

人工智能加成區塊鏈

另一方面, 人工智能也可以助益區塊鏈。 通過機器學習, 人工智能可以查找儲存數據中的模式和異常, 標記異常信息并發出警報。

人工智能系統也可以深刻地改變我們管理區塊鏈網絡的方式, 使它們更有效率。 例如, 在交易比特幣時通常需要等待幾天時間來確認交易, 這是由于區塊鏈去中心化的特質造成的。

人工智能系統可以減少確認這些交易所需的計算能力,

從而幫助簡化這個繁瑣的過程。 由于用于確認區塊鏈網絡上事務的哈希算法通常使用“粗略近似”法, 人工智能系統可以通過提供正確的數據來改進這些算法。

盡管區塊鏈和人工智能技術的結合是“強強聯手”, 然而這個領域很大程度上仍未被發現——雖然得到了相當多的學術關注, 但致力于這種開創性結合的項目仍然很少。

人工智能可能具有令人難以置信的革命性, 但它的設計必須極其謹慎——區塊鏈可以在這方面提供極大的幫助。

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