機器學習區塊鏈

『壹』 人工智慧與區塊鏈的關系

人工智慧和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持准確的記錄、認證和執行，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智慧和區塊鏈需要數據共享
分布式資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智慧依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的演算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網路上進行高價值交易時，這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易，信任則是一個必要條件。
區塊鏈和人工智慧對普通人的影響
簡單來說，區塊鏈是一個基於社區的技術，它能讓價值交換變得更安全，區塊鏈就像它的名字一樣。是一串由很多數據區塊連在一起的不斷延長的鏈條，每一個區塊都包含了一個加密的交易記錄，區塊按時間順序排列，並用密碼系統保障安全。區塊鏈是一項能改變規則的技術，它的出現是革命性的創新。
區塊鏈的作用也很多，具體應用也很廣泛。舉個例子吧：如果將區塊鏈用於食品行業，百姓就再也不擔心吃到有害食品了。如果將區塊鏈用於鑽石生產，那麼消費者再也不用擔心買到假的鑽石了。如果將區塊鏈用於到教育行業，可以加強知識產權保護。如果將區塊鏈用於保險行業，可以緩解保險業務的信息不對稱和有助於提升保險業務的安全性等等。
區塊鏈與人工智慧對普通人的影響可謂是巨大的。試想一下，若將區塊鏈和人工智慧結合在一起，那麼它們的作用會擴大嗎?是的，二者的結合，確實可以產生更多的影響來改變普通人的生活。
區塊鏈和人工智慧是技術領域的兩個極為重要的角色，各自為我們的生產生活帶來方便。如果我們找到一種智能的方法來使它們一起工作，那麼它們之間交互後產生的影響是不可想像的。這也是OMT的核心所在，這兩種技術結合後，未來的應用場景都是革命性的並且激動人心，在新的生態建構中，數據存儲、共享機制、平台問題、安全性問題等，都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。OMT將通過區塊鏈+人工智慧技術為全球用戶、企業創造最大化價值，為普通百姓帶來更多方便。
回答完畢，望採納，謝謝!

『貳』 機器學習（或深度學習），區塊鏈，學習哪個更有利於去

前者啊。 技術含量不是一個數量級的

『叄』 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。
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。

『肆』 基於機器學習的區塊鏈網路異常檢測 作為一個小白，應該從那方面來進行了解那，麻煩大佬指點一下，謝謝

個人覺得區塊鏈開發技術層面講就沒有靠譜之說，無非是你選擇什麼樣的研發技術團，即使你選擇了比較好的研發技術團，也未必能實現你所要求的區塊鏈技術，不同行業和領域有不同的技術指標，更何況這個復雜的新技術。另外一點還要讓研發技術團認同你需要應用的機器行業思維，否則開發出來的產品也不可能符合你的要求。我們專注區塊鏈技術專業領域落地，項目已經進行了一年多的時間，還沒有成功落地。難度在於推翻傳統模式會觸及很大的利益鏈條，所以必須是一個慢慢滲透的過程。

按照你講的：基於機器學習的區塊鏈，可以理解為你在問一個技術問題。

以上回答，希望對你有所幫助。

『伍』 區塊鏈+內容的前景如何

區塊鏈是因為比特幣火起來的，但是火的原因卻不僅僅是其在比特幣上的應用。前面說到，區塊鏈是一種規則，這種基於密碼學的代碼可實現的規則才是最主要的。我個人認為區塊鏈與深度學習一樣，它火在它不僅僅是一個計算機學科領域的演算法，它可以滲透到其他各個學科領域與社會生活之中。

從2012年CNN帶動的深度學習火起，基礎學科、工程學科、醫療、軍事、商業，甚至社會科學等等領域，但凡有新文章、新成果、新模式、新產品，或多或少都會有機器學習甚至深度學習的影子。如果說市場流行吹捧「大數據+」或者「互聯網+」，那學術界大概是一波「機器學習+」或者「深度學習+」的風潮（或者說這是老領域研究者最容易產出新文章新成果的方式）。

區塊鏈也一樣，這種規則如果只能用於比特幣或者金融領域那也不會這么被炒作了。與機器學習一樣，區塊鏈也可以應用於學術、商業和生活。舉幾個仰望星空但又腳踏實地的例子，如果應用到了醫學或者生化領域，我們可以用類似放射性標記的方式，對某一元素或者某一分子或者某一成分進行追根溯源，我們可以知道它的消亡、它的作用部位、它的產生、甚至從最開始作用它的基因，是不是帶來很多醫學上的突破？如果應用到了交易與物流，比如我們剛買的一部手機，我們不僅可以知道其物流過程，如果有需要的話還可以了解到其每一個零部件的流通過程和產生製造地，產品真偽一目瞭然，而且不需要依賴於第三方評估驗證手段。由於這種透明規則的反作用，在生產銷售鏈上也可以最大化地節約成本。如果買的不是一部手機而是一顆鑽石呢？

就目前來說，區塊鏈的發展前景我是十分看好的，就從學術科研的角度來說，這種超前的規則和思想也是我們應該學習和借鑒的，我個人認為區塊鏈不僅可以像深度學習一樣創造領域突破，而且將會解決很多社會生活問題，例如社會固有的公平公正問題和大數據背景下的個人隱私問題。

但是，區塊鏈這種顛覆性的規則畢竟會受到行業規則和現有制度的制約，例如剛剛說的交易與物流應用，鏈條要想普及完一件商品的生產鏈環節，那得改變多少行業規則？如果想要普及所有商品，那不得來一個「第X次工業革命」才行了。再說，有的經濟體制適合區塊鏈的生存發展，有的則得在特別細分的領域中求得生存。
不過，還是要對區塊鏈保持足夠的樂觀，就好像深度學習一樣，風口大了自然奔赴的人就多了，也就容易產生新的成果和突破，畢竟，人類才是改變世界的關鍵。以往的新的研究成果都是按照軍用科研--軍用--普通科研--商用--民用的順序走，但畢竟區塊鏈是個顛覆性的規則，我個人認為，它大概會按照商用--民用--普通科研--軍方科研--軍用的順序走。
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作者：NJU_ChopinXBP
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_20304723/article/details/80202030

『陸』 區塊鏈+AI如何實現

目前有點困難
區塊鏈用一句話概括就是去中心化，利用分布式數據節點之間的信任協議實現數據共享與挖掘升級。而人工智慧涵蓋的面可廣泛了，包括了語言識別，圖像識別，機器學習，智能邏輯很多學科。

『柒』 大數據，人工智慧和區塊鏈來了，HR們准備好了嗎

大數據、人工智慧(AI)、區塊鏈，是當前熱門話題，這些新興技術將時刻改變我們未來的生活。那麼，對於HR的從業者，這些新興技術對HR會產生哪些影響呢？
大數據
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
過去，在招聘人員的時候，是先根據理論建立一個能力模型。這個模型是基於一定的經驗、邏輯和假設，並沒有在實踐中予以檢驗是否真的正確和有效，而是更關注前後的邏輯推論。但是，大數據的核心，是通過海量的數據去推測未來可能會發生什麼，而不是建立因果關系。它源自於過去實踐的總結。Google可以說是利用大數據技術招聘的先行者。Google首先讓在職的所有員工完成一份幾百題的問卷，然後利用大數據分析得出一套數學模型，從而根據這套數學模型去尋找合適人才。如此讓Google不再是單一的根據文憑、成績來判斷求職者的能力，而能發現那些學校、成績不太好卻極具潛力的求職者。

大數據目前在HR中運用，主要是將公司現有人員行為特徵數據化，通過大數據和演算法去建立能力素質模型。運用的難點在於如何行為數據化，如何去建立數學模型。
人工智慧
人工智慧（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，它是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。比如我們常見的智能搜索，就是AI應用的一種。
預測性演算法和機器學習作為一種鎖定最佳候選人的工具快速興起，涌現了許多AI+招聘的公司。藉由AI快速評估求職者的個人素質，通過對用語偏好、微動作、心理情緒到社交媒體用語等的考察得出結論。還可以通過AI工具篩選簡歷和在資料庫中搜索，來節省招聘人員的時間，並自動向合格的應聘者推銷工作。AI的招聘軟體可被用於早期招聘階段以縮小候選者范圍，到了招聘後期，僱主多會選擇於求職者面對面交流，人為判斷。這種軟體提高了招聘效率，降低了篩選的偏見。

目前，AI在HR的應用，主要還是在外部招聘軟體服務上，內部去建立基於AI的招聘在成本上投入很大。
區塊鏈
區塊鏈（Blockchain）是一種加密的數字記錄總帳，它們被組織成一組數據，稱為『塊』，並分布在一個網路上。這些塊位於伺服器上，稱為「節點」像鏈一樣連接在一起。每當發生新的交易時，區塊鏈就會在網路上被認證。因此，需要每個節點的認證才能將塊添加到鏈中。區塊鏈創建信任，因為顯示每個事務的鏈的副本由整個網路持有。這是一種分散數據的方法，只與你想要與之共享的人共享數據，並且數據只能由其所有者修改或刪除。它是加密的，而且幾乎不可能改變，除非你是該數據的驗證所有者。

區塊鏈的信息不可修改性和開放性特徵，使之這種數據存儲方式非常可信。過去，我們需要花費大量時間去核實教育證書真實性、技能有效性，甚至還需要通過外部背景調查機構去核實相關信息。同樣，求職者也擔心個人信息泄露而不願公開相關信息。區塊鏈這種技術，可以幫助招聘人員以高度安全的方式驗證候選人的證書，並減少證書被更改或偽造的可能性，同時也可以有效保護求職者信息。這樣我們就會減少信息驗證所花費的時間，提高招聘效率。
目前，區塊鏈的應用還僅僅是創想和構思，它需要大量的人和組織參與其中共同按照這個方式去構建數據，未來才有可能在HR領域中得以應用。

『捌』 人工智慧和區塊鏈有什麼關系

最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門

首先區塊鏈是建立去中心化的網路，所謂的去中心化，就是說這個網路不屬於你也不屬於我。

它屬於所有人。

而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說，「機器的自我學習」

這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。

首先我們要了解到，區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。

而在前三個階段中，都存在著：無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。

那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中，來解決這些問題呢？

答案是可以的！並且已經有團隊研發，並已經取得了一定的進度。

Velas 是一個通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。不光如此， AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ；Velas 只在需要時出塊； 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ；可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) ； 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

『玖』 人工智慧和區塊鏈怎麼結合啊

近幾年的黑科技AI帶來的沖擊可謂一波接一波，從深藍到AlphaGo，無一不讓人們一次次地感嘆科技的精妙和AI強大的學習能力。

那麼AI結合區塊鏈會怎麼結合有會帶來怎樣的突破和創新呢？

先來看下區塊鏈的變遷歷程。從以BTC為標志的區塊鏈1.0到一以太坊為標志的結合了『智能合約』的區塊鏈2.0，再到擴展性更強的EOS為標志的區塊鏈3.0。

就BTC來講，本身功能單一，對用戶來講，無非是挖礦和轉賬。所以有了升級版的ETH。

ETH提供了一個開發平台供用戶編寫智能合約發布應用，但它性能不足且手續費昂貴。這是BM就推出了EOS。

EOS能迅速獲得大家的注意主要原因之一是其可擴展性比以太坊更強。它穩定、安全，但『超級節點權力大導致不夠去中心化』不比ETH去中心化。就是說它為了能達到足夠快的數據處理還是在去中心化程度上做了妥協的。這時候Velas就出現了。

在EOS的特性基礎上，Velas用AI來增強實現去中心化,通過將AI（人工智慧）引入區塊鏈技術，解決了人治所帶來的弊端，通過AI自動調整系統產生最佳結果，而不對系統的處理標准產生影響，降低共識成本。

「AI是技術創新，區塊鏈是制度創新」