區塊鏈能不能更改

A. 區塊鏈將改變世界，怎麼改變

區塊鏈只是一種程序模式，這種程序模式形成的數據是可溯的，相較於其他程序模式來講區塊鏈程序更公正、安全和不易篡改。它只是在產權保護方面起到了一些作用。
好像有一個什麼專家什麼學者說區塊鏈產生的價值將是互聯網的十倍，對於這種言論實在不敢苟同，上海是中國GDP最高的城市，有很大的發展潛力，如果有人說上海創造的價值將會是全中國創造的價值的十倍，你覺得會怎樣？
區塊鏈基於網路和計算機，那它又怎麼能產生十倍於互聯網的價值呢？

B. 區塊鏈怎麼做鏈改或者發幣

發幣與鏈改本質上來說是一個意思不同的表達方式，是指企業或者其它組織形態通過區塊鏈技術將自身價值Token化，改變現有組織結構、財富分配、價值流通模式，再造一個全新的經濟權益體系，星客交易所孵化區，正在免費尋找有潛力的傳統企業，為他們提供技術支持，實施傳統企業鏈改方案。星客通過silubium公鏈發行數字貨幣，這是一條在眾多國家培育出不同種類的區塊鏈應用的公鏈，具有很強的實際應用價值。

C. 未來幾年，區塊鏈將如何改變電子商務

區塊鏈只是改變了數據的存儲以及驗證方式而已，想買的還是要買，不想買的還是不買，你真以為區塊鏈能刺激電商消費？都是玩概念利用概念騙錢而已。

D. 區塊鏈如何改變AI

首先，區塊鏈將促進更干凈、更有組織的個人數據的建立。其次，區塊鏈會促進新市場的出現：
1、比如數據市場（這個是比較容易實現的）；
2、比如模型市場（這個要有趣得多）；
3、甚至最後可能還會出現AI市場。因此，簡單的數據共享和新的市場，再加上區塊鏈數據驗證一起，這些將提供更加順暢的集成，從而降低小企業的進入門檻，縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低進入門檻的努力中，實際上解決了兩個問題，即提供更廣泛的數據訪問以及更有效的數據貨幣化機制 ;
增加對人工的信任：一旦部分任務將交給自動虛擬代理來管理，清晰的審計跟蹤將可以幫助機器人相互信任（並且幫助我們去信任它們）。在有了分項數據以及協調決策，再加上有健壯的機制到達法定人數（與群體機器人和多代理場景高度相關）的安全手段之後，這最終還將增加機器與機器之間的交互和交易。
減少災難性風險：DAO中編寫的具有特定智能合約的AI只能執行那些動作，除此以外再無更多（那麼它的行動空間也是受限的）。盡管AI跟區塊鏈技術的交互能夠帶來諸多好處，但是還有一個大問題：
AI是誕生在一個開源的環境下的，在這樣的環境下數據是真正的護城河。但隨著這一數據的民主化以及軟體的開源化，如何才能確保AI能取得成功並且不斷發展呢？新的護城河又會是什麼？現階段我唯一的猜測是……人才。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

E. 區塊鏈技術可以改變哪些行業

現在很多行業都可以進行區塊鏈+的，比較是一個新型熱門技術，就像以前的互聯網，包括公共服務也是跟區塊鏈技術融合，長沙高新區那邊就發起了一個中芯區塊鏈服務平台項目吧，就是把區塊鏈+公共服務模式，面向各企業徵集上鏈的。

F. 區塊鏈會給我們生活帶來那些改變

就拿教育來說，現在已經有企業可以將區塊鏈應用到教育領域，像上海旺鏈科技，就能在教育的檔案管理，學生徵信，學歷證明，成績證明等方面實現區塊鏈技術的應用，同時避免了在技術上作假的可能性。

G. 區塊鏈如何改變在線視頻行業

區塊鏈對視頻行業的改變主要有兩個方面
第一是技術層面的改變，區塊鏈技術對區塊鏈可以進行版權的保護，進行技術層面的改造，加強版權意識；
第二是商業層面的改變，區塊鏈數字貨幣可以應用到在線視頻行業，發視頻可以享受代幣激勵，區塊鏈會改造世界的方方面面。

H. 區塊鏈數據可以修改嗎

如果是工作量證明的話，是可以修改的，但是需要投入大量的錢財，比如你要更改比特幣的區塊數據（比如把所有的比特幣都轉到你的錢包之類的...）需要佔到全網算力的51%，但是這么多礦工在挖，佔到全網算力的51%基本是不可能的。

I. 區塊鏈技術改變的是什麼WEN生態改變的是什麼

區塊鏈技術改變的是共識機制，而WEN生態則解決的是激勵機制和生產關系。

J. AI將如何改變區塊鏈

區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自於金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。而AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以類似結果也可以在區塊鏈方面實現，這也許會導致挖礦硬體方面的投資下降。
可擴展性：區塊鏈正在穩步地以每10分鍾1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰首次提出可以把「區塊鏈修剪」（比方說刪除有關已完全消費交易的不必要的數據）作為可能的解決方案，AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
安全性：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區塊鏈更深的層和應用就沒那麼安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒於該系統架構的固定性；
隱私：擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略性擔憂。同態加密（直接對加密數據進行操作）、Enigma項目、Zerocash項目，都是可行的解決方案，這個問題跟前面的可擴展性和安全問題是緊密關聯的，重要程度也是一樣；
效率：德勤（世界四大會計事務所之一）估計區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網路時延，從而讓交易更快；
硬體：礦工（未必是公司也可以是個人）把難以置信的金錢投入到專門硬體組件中。既然電力消耗一直都是關鍵問題，很多解決方案都被提了出來，未來還會引入更多。只要系統變得更加高效，其中一部分的硬體可能就會被轉化（有時候是部分轉化）為神經網路所用（挖礦巨頭Bitmain正在這么做）；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數據科學本身，我看不出為什麼我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
數據：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，需要幫助來進訪問授權，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚個人信息發生了什麼事情，這正是智能機器的工作。
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