ai如何畫區塊鏈
1. 淺析區塊鏈技術如何改變AI技術
未來 可期 改變會很大
2. 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」
3. 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!
4. 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。
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5. 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。
6. 用ai怎麼畫圖啊
1、電腦打開AI軟體。
7. 人工智慧 與區塊鏈結合會怎樣
人工智慧和區塊鏈結合是否會成為下一個里程碑？
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。這時候就出現了AI的應用，
以Velas為例：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，降低共識成本。
「AI是技術創新，區塊鏈是制度創新」 AI結合區塊鏈會是一個新的里程碑嗎~
8. 未來的AI需要數據與區塊鏈的增強
未來的AI需要數據與區塊鏈的增強
當AI遇上區塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯的智能時代就在前方。
人工智慧、納米製造、區塊鏈或下一代互聯網、基因編輯，這些當下最熱門的技術，正在重新定義人類的生活。未來幾十年內的人工智慧大多還是可控的，並且會依據行業需求來實現，而這一切需要打造堅實的數據智能基礎設施。
今天，在人們追求個性化、服務化、開放化和共享化的過程中，數據不單單限定在類似於機器、軟體，而是擴展到行為數據、軌跡數據、醫療健康數據、基因數據或教育數據等全息生命范疇。
輿論中經常出現的機器學習和神經網路，目前的數據訓練，也只是讓計算機通過現有數據生成函數，從而對未來類似的數據作出判斷。
其中，在機器學習的過程中，目前最稀缺的就是實時、不間斷、全維度產業鏈的數據。而這些數據除了先天性的技術性採集難問題，更多的障礙還在於那些在工業革命發展至今的傳統組織所聚集的數據「孤島」。
根據麥肯錫全球研究院的數據，互聯網每顛覆一個工作崗位就創造出2.6個新工作崗位。人工智慧在突飛猛進發展，並且帶來就業與財富的當下，最缺的就是數據。恰恰今天仍然有眾多核心數據是處於機構中心壟斷的狀態，不能幫助機器合理地自我學習。
因此，數據開放與共享，當成為互聯網時代的主題。互聯網促進了個性化體驗，拋棄了靜態的、放之四海皆準的單一體驗。而數據開放與共享，需要建立在一種能夠徹底讓數據流動，讓產生的價值全鏈流動的智能基礎設施，而來自嬉皮士文化的區塊鏈技術似乎就是為此而生。
無論是ARPAnet（阿帕網，由美國高級研究計劃署組建）還是TCP/IP（傳輸控制協議/網際網路互聯協議），互聯網的誕生就是基於分布式計算、分組交換與無中心化為前提。但是，真正的去中心化的數據世界還離我們非常遙遠。如果說第一代互聯網的今天解決了人類信息傳輸問題，那麼我們期待的第二代互聯網應該可以解決的是信息真偽問題。而區塊鏈技術就可以解決AI應用中數據可信度問題。
源自上世紀80年代，並且在密碼學中被廣泛採納的零知識證明計算方法，在區塊鏈發展技術中得到了實踐。當AI遇上區塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯的智能時代就在前方。
人工智慧領域數學和演算法的發現和發明，是整個數據智能基礎設施建設工作中的重中之重。數據的智能基礎設施建設，不僅可以幫助機器學習提高精確性和價值性，更重要的是，其還可以驅動經濟社會的發展，幫助企業找准核心目標、聚焦關鍵任務、發揮核心優勢，增強資產匹配風口的能力。
實體經濟是互聯網經濟的基礎，數據是智能未來的基礎。強化數據智能基礎設施建設，將所有與智能生活有關的要素重新整理，有助於企業走出同質化、低效益的困境，向智能時代共同邁進。
9. 傳統IT應用該如何快速實現區塊鏈應用
對於區塊鏈和傳統IT及數據技術等，我認為區塊鏈技術的未來發展出路必然是是「融合」。
1)傳統金融IT類公司:
區塊鏈技術因其卓越的技術特點為公開透明、唯一性和安全可靠，可以很快被金融IT、保險IT領域藉助進行應用。
2) 傳統IT共享類公司:
區塊鏈的核心能力為互信和共享，則容易被共享經濟的理念完全契合後進行應用。
3)傳統 IT科技公司:
塊鏈會變成傳統IT公司的計算機雲服務和大數據的一部分。如今跨國IT公司正在安全性和分析上大下力氣，而所有的這些服務都可以在區塊鏈的基礎上構建。
4)另外區塊鏈對AI公司領域也有很大的優勢互補的地方，區塊鏈是新型的分布式資料庫技術，因而區塊鏈技術可以解決AI應用中數據可信度問題，有了區塊鏈技術，AI可以更加聚焦於演算法。
不過我感覺，區塊鏈技術尚且嬰兒階段，尚需要時間進行研究驗證，最終機會總愛留給有準備的人！
10. 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。