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人工智慧ai基於區塊鏈

發布時間: 2022-06-22 20:27:34

⑴ 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。

⑵ 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」

⑶ AI是人工能智能,BI是區塊鏈智能,CI是什麼意思

人工智慧AI,商業智能BI,CI(客戶智能)。也有人稱之為雲智能因為太多客戶的數據存儲在雲端

⑷ 人工智慧、區塊鏈、雲計算、大數據將如何影響未來

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。

⑸ 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~

⑹ 共享經濟、區塊鏈、人工智慧、無人機等的基本概念是什麼

共享經濟是指擁有閑置資源的機構或個人,將資源使用權有償讓渡給他人,讓渡者獲取回報,分享者通過分享他人的閑置資源創造價值。【摘要】
共享經濟、區塊鏈、人工智慧、無人機等的基本概念是什麼【提問】
共享經濟是指擁有閑置資源的機構或個人,將資源使用權有償讓渡給他人,讓渡者獲取回報,分享者通過分享他人的閑置資源創造價值。【回答】
區塊鏈是一個信息技術領域的術語。從本質上講,它是一個共享資料庫,存儲於其中的數據或信息,具有「不可偽造」「全程留痕」「可以追溯」「公開透明」「集體維護」等特徵。基於這些特徵,區塊鏈技術奠定了堅實的「信任」基礎,創造了可靠的「合作」機制,具有廣闊的運用前景。【回答】
人工智慧(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、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。【回答】
無人駕駛飛機簡稱「無人機」,英文縮寫為「UAV」,是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機,或者由車載計算機完全地或間歇地自主地操作。【回答】

⑺ 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。

⑻ 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!

⑼ 想了解一下區塊鏈技術和人工智慧的區別感覺好像都自稱是下個時代,到底誰更重要牛逼一點

區塊鏈與人工智慧都是下一個時代。

兩者之間可以有很好的結合。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。區塊鏈(Blockchain),是比特幣的一個重要概念,它本質上是一個去中心化的資料庫,同時作為比特幣的底層技術,是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊,每一個數據塊中包含了一批次比特幣網路交易的信息,用於驗證其信息的有效性(防偽)和生成下一個區塊。

人工智慧(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、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。

人工智慧是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智慧帶來的科技產品,將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

區塊鏈技術目前現階段可以分為三個版本。

而目前在前三個版本中,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,如比特幣和以太坊,影響效率。

Velas將兩者相結合,開發能夠自我學習進步的公鏈。

Velas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。

技術上,Velas 已融合了跨鏈支付、支持多幣種的多簽錢包、匿名轉賬等功能與 服務,其生態系統專注於交易所、多重簽名錢包、商家平台等所有涵蓋交易、支付 的應用場景, 且在 AI 完全接入系統後,最終可實現完全免除轉賬費用。

並且,通過 AI 增強的 DPoS(AIDPoS)實現完全去中心化 >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。

⑽ 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。

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