人工智能区块链項目

Ⅰ 区块链和人工智能：完美匹配

• 01

  区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研究人员一直在讨论和探索它们的结合。

  普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元，因此全球GDP将增长14％。根据Gartner的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。

  根据定义，区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账，用于存储加密数据。另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够从收集的数据中进行分析和决策。

  不言而喻，每种技术都有其各自的复杂程度，但人工智能和区块链都处于可以相互受益、相互帮助的境地。

  由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。

  此外，区块链还可以使人工智能更加连贯和易于理解，我们可以追踪和确定为什么要在机器学习中做出决策。区块链及其分类帐可以记录在机器学习下做出决策的所有数据和变量。

  此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。

  智能计算能力

  如果您要在计算机上运行区块链及其所有加密数据，则需要大量处理能力。例如，用于挖掘比特币的哈希算法采用了“强力”方法，即系统地列举解决方案的所有可能候选项，并在验证交易之前检查每个候选项是否满足问题陈述。

  人工智能为我们提供了一个机会，让我们摆脱这一困境，以一种更加智能和高效的方式处理任务。想象一下一个基于机器学习的算法，如果给它适当的训练数据，它实际上可以“实时”地提高它的技能。

  创建多样化的数据集

  与基于人工智能的项目不同，区块链技术创造了分散、透明的网络，世界各地的任何人都可以在区块链公共网络环境下访问这些网络。虽然区块链技术是加密货币的分类账，但区块链网络现在正被应用于许多行业，以实现权力下放。例如，Singuarlitiynet特别专注于利用区块链技术鼓励更广泛的数据和算法分布，帮助确保人工智能的未来发展和“分散人工智能”的创建。

  SingularityNET 将区块链和人工智能结合起来，创建更智能、分散的人工智能块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链创建一个应用编程接口，它将允许人工智能代理之间的相互通信。因此，不同的算法可以建立在不同的数据集上。

  数据保护

  人工智能的发展完全依赖于数据的输入——我们的数据。人工智能通过数据接收关于世界和世界上发生的事情的信息。基本上，数据是人工智能的来源，通过它，人工智能将能够不断提高自己。

  另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式分类账上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，获得批准的各方可以查看这些数据库。当区块链和人工智能结合时，我们有一个备份系统，用于备份个人的敏感和高价值的个人数据。

  医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在一个可被人工智能访问的区块链上，但只有在获得许可并通过适当程序后，才能在安全存储敏感数据的同时，为我们提供个性化建议。

  数据货币化

  将这两种技术结合起来可能带来的另一个颠覆性创新是数据货币化。对Facebook 和谷歌等大公司来说，将收集的数据货币化是一个巨大的收入来源。

  让其他人决定如何销售数据以便为企业创造利润表明数据正在被商业化，而且不利于我们。区块链允许我们加密保护我们的数据，并以我们认为合适的方式使用它。如果我们愿意，这也可以让我们个人货币化数据，而不会损害我们的个人信息。

  同样的情况也适用于需要我们数据的人工智能程序。为了学习和开发人工智能算法，人工智能网络将被要求通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个过程比现在更加公平，而且没有技术巨头可以利用它的用户。

  这样的数据市场也将为小公司开放。开发和提供人工智能对于那些不生成自己数据的公司来说是非常昂贵的。通过分散的数据市场，他们将能够访问其他过于昂贵和私人保存的数据。

  信任人工智能决策

  随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难理解这些程序是如何得出具体结论和决策的。这是因为人工智能算法将能够处理难以置信的大量数据和变量。然而，我们必须继续审核人工智能得出的结论，因为我们想确保它们仍然反映现实。

  通过使用区块链技术，人工智能在决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可改变的记录。这使得审计整个过程变得更加容易。

  通过适当的区块链程序，可以观察到从数据输入到结论的所有步骤，观察方将确保这些数据没有被篡改，它让人们相信人工智能得出的结论。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解人工智能应用程序的功能和决策的基础信息，他们就不会开始使用人工智能应用。

  区块链技术和人工智能的结合仍然是一个很大程度上未被发现的领域。尽管这两种技术的融合在学术上受到了相当大的关注，但致力于这种突破性组合的项目仍然很少。

  将这两种技术结合在一起有可能以前所未有的方式使用数据。数据是开发和增强人工智能算法的关键要素，区块链保护这些数据，允许我们审计人工智能从数据中得出结论的所有中间步骤，并允许个人将其生成的数据货币化。

  人工智能可能具有难以置信的革命性，但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展，谁也说不准，然而，其真正的颠覆潜力显然是存在的，并且正在迅速发展。

Ⅱ 区块链与人工智能有什么关系

区族答块链与人工智能有许多潜在的关联和相互作用，它们可以互相促进、弥补缺陷，从而共同进步。

一方面，在应用层面上，人工智能技术亮穗尘能够为区块链平台提供更加完善的数据处理和分析能力。例如，人工智能技术可以帮助区块链平台进行大规模数据挖掘和分析，发现隐藏的关联规律和趋势，并且提高数据处理效率和安全性。同时，区块链技术也可以通过建立去中心化、不可篡改的数据存储和传输机制，为人工智能算法提供更加准确、实时、可信的数据源，进一步提高其决策和预测能力。

另一方面，在技术研究层面上，区块链技术和人工智能技术也具备相互融合、加速发展的可能性。例如，一些研究者将区块链技术应用于去中心化的人工智能训练和数据协作过程中，以解决敬禅当前人工智能领域中的隐私保护、数据溯源等问题；还有一些研究者正在探索如何使用人工智能算法来最优化和加速区块链交易确认和链上数据的验证过程，进一步提高区块链技术的开发效率和安全性等。

总之，在区块链与人工智能交叉应用的领域中，它们可以互相促进、互相支持，并且产生出更为复杂、多样化的技术创新组合，给数字经济和企业发展带来积极的影响。

Ⅲ 区块链、人工智能未来将会成为绝代双骄

区块链、人工智能未来将会成为绝代双骄
我们现在时代需要变革，需要创新，而区块链、人工智能、还有新零售就是最近几年火起来的时代创新的产物，这些可都是让我们为之骄傲和自豪的。而区块链和人工智能却成了2018年最为讨论的两个概念。区块链和人工智能，这两者都在各个行业有忠实的簇拥者，究竟哪项技术更能代表科技未来发展的方向呢?
在过去的一年时间里，区块链这一划时代的技术夺目地进入公众视野，被认为是当前最有可能带来颠覆性改变的技术，并受到嗅觉敏锐的风投和资本的热烈追捧。

不管是阿尔法狗战胜人类围棋世界冠军、无人超市开店，还是自动驾驶汽车不断“上路”，人工智能已然成为日常新闻的主角，随着谷歌宣布在中国成立AI中国中心、推动人工智能发展写入政府工作报告，如今的中国已然成为世界人工智能行业的主要角色。2017年精彩纷呈，被称为区块链和人工智能“应用元年”，可以预见2018年区块链和人工智能仍将站在风口中，受到各方高度关注。
那么区块链、人工智能到底是什么?区块链是一种去中心化的媒介，它带来的是一种创新的价值储存和流通模式，而人工智能让机器像人一样创造价值，它是一种新的价值创造体系。因此，区块链代表了未来的生产关系，而AI代表了未来的生产力。从凌晨“三点钟无眠区块链”的朋友圈火爆，到2018年政府工作报告大篇幅对人工智能和区块链的阐述，这两种牢牢抓住人们眼球的前沿技术是如此不同，以至于结合两者的任何尝试，必然激起世界的好奇与疑惑。
区块链和区块链技术是两个不同的圈，我们时常说币圈和链圈，就是一个通常的划分，币圈讨论的是币的增长值，而链圈讨论的是纯粹的技术，所以有的时候说区块链的概念大于区块链技术。其实区块链的技术相对来说并不是很难，它的技术能用到很多地方，但恰恰是它的技术有时候限制了它的发展。相反，人工智能面临的难题在于如何和人类共同生存。人工智能在很多方面都是在促使着时代在进步、在发展，但是人类社会还没有真正做好迎接人工智能时代到来的准备，不管是在人类的意识、伦理道德、法律法规还是社会管理上，都还有很长的一段路要走。
人工智能技术的突飞猛进，迫使人类要向更远的方向发展下去，不断地创新，而不是停歇不前。

Ⅳ 漫谈技术更迭——人工智能、物联网、区块链的演变之旅

最近看了很多关于区块链的报道，感觉区块链的火爆和人工智能以及物联网的火爆有着很多相似之处。以下是一些个人的见解：

​1 ．人工智能、物联网、区块链的出现，都是人类对未来的探索。

人类是一个很奇特的群体，总有一群人会找到我们这个时代的出口，这样我们才觉得社会是在正常运转。因为技术的大爆发，导致人们创新的欲望是空前的。不管结果怎么样，这些欲望的出发点总是好的。

人工智能的火爆一方面是我们常说的深度学习、大数据、计算能力，这三个方面的发展；另一方面是互联网已经发展了数十年，需要新的事物出现来承接互联网发展的造成的后果，比如说大数据、一些低效的互联网机制。互联网发展那么多年，期间我们也能看到有一些新的事物被发明或者被提起，例如物联网。但是，它再经过时间的洗涤，渐渐被淡化。一开始，物联网出现的时候，很多人都认为物联网是人类继互联网的下一个出口。到后来，出现了诸多问题例如：数据处理能力的限制、传感器智能化的限制，渐渐的物联网被边缘化。接着而来的是，物联网发展过程中问题的解决方案的出现——人工智能。

整体来看，这些技术的发展，要么真正的成功了，要么就是引导出一些新的问题，这些新的问题的解决方法又形成了新的技术。这让我想到真格基金王强先生说的一句话：改变世界的是问题，而不是答案。

人类社会发展那么多年，始终有一个难题有待解决，那就是去中心化。值得说明的一点是，区块链也并非完全去中心化，只是效率的提升，其中也有成本。今天很多媒体的报道，本身就是有误导性的。

2 ．区块链、物联网到底谁才是下一个出口？

笔者认为，物联网是人类的下一个出口。相比区块链而言，物联网更容易成为新的出口，因为之前的浪潮使得其在政策上有一定的优势，而且，物联网相比互联网而言是淡化中心型网络。这里解释一下什么是淡化中心型网络，互联网属于平台中心型网络，人与人之间的交流必须集中到一个平台上，这个平台是我们常说的信任机制；而物联网是淡化中心型网络，传感器设备自组织成一个网络，这个网络节点不再是企业或者是平台，换句话说，平台将中心化的权利进行分布式优化，使得每个节点都有可能成为中心。

而对于区块链而言，它的技术核心所诉求的去中心化还是太过着急。但是，在一些领域，这种去中心化的诉求还是必要受到欢迎的，比如说：金融，房屋租赁等适合p2p模式的商业需求。笔者认为，下一个出口是物联网的最大原因是，相较于区块链而言，物联网的去中心化更柔和一些。

3 ．人工智能、物联网、区块链，最后都一定会运用到生活当中。

这句话，可能听起来有些废话。但是，技术能够应用于生活的前提是技术本身能够解决一系列生活当中存在的问题，从经济学的角度来说，所有的技术都在围绕两个字：效率。无论今天人们对于人工智能、物联网、区块链如何看待，有一点是可以确定的，存在即价值。

至于时间维度，我们可以感受到或者看到，人工智能再经过一年多的炒作之后，它正在逐渐的落地应用到行业中。个人看法，2018年应该是人工智能拥抱行业的元年。一方面科技企业和传统企业也正在积极合作，另一方面人工智能相关的新媒体也正在推进人工智能的落地，比如说：新智元。

物联网这块自然就不用多说，上届政府在政策制定和相关规划上对物联网也算得上偏爱。而且，这几年当中，物联网商业应用一直发展的不错。只是，没有之前想象的那么好。相信未来在人工智能的配合下，物联网行业一定会得到快速发展。

对于区块链来说，或许还需要很长时间去去泡沫，今天区块链的泡沫太严重，除了市场的泡沫化，区块链还要面对很严的监管，这些问题还需要长时间的解决。个人认为，区块链落地到行业应该比人工智能需要花费更长的时间。至于今天很多企业与其凑热度，不如专心做事，凑热度在监管不明朗的情况下，容易出现问题。

Ⅳ 什么是数据标注|“人工智能+区块链”科普第5问

上一问讲到深度学习的时候，我们提到了一个非常关键的名词：数据标注。

要讲清楚什么是数据标注，就不得不提到“数据标注员”这个特殊的群体。“人工智能”这个名词看似高深莫测，但目前提供给机器学习的 大数据采集工作，仍基于密集劳动力的人工智能数据标注产业 。那些坐在电脑前被称为“人工智能背后的工人”的人们，每天工作的内容事实上和上个世纪80年代的很多流水线工人并没有什么本质上的不同。

这是事实，无需辩驳。

据不完全统计，全国“数据标注者”从业人员已达到10万人，兼职人群接近100万。

在人工智能灼热与闪亮的背后，数据标注产业，作为做基础的支撑，显得格外粗粝与拙朴。无怪乎有人说： 所谓的人工智能，就是有多少人工就有多少智能。

那么到底什么是数据标注呢？

要理解数据标注，得先理解 人工智能其实是部分替代人的认知功能 。回想一下人类是如何学习的，例如小时候我们认识苹果，妈妈拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。以后你再遇到苹果，你就知道：哦，这又大又红酸酸甜甜的东西叫做“苹果”。

类比机器学习，我们要教机器认识一个苹果，当然它是尝不出来味道的。我们只能给它一张苹果的图片，机器当然无法理解这是个什么鬼！我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字然后拿给机器去学习。 机器虽然处理速度快记性好，但是在联想、类比和举一反三方面智商几乎为零 。机器学习了A图片中的苹果，但是你再拿来一张机器从没有学习过得另一张苹果图片B，它就不一定认识了。因为我们说世界上没有两片一模一样的树叶，那么自然也没有两个一模一样的苹果了。那怎么办呢？我们通过给机器学习大量不同的苹果图片，让机器来 捕捉到这些相同标注中的特征 ，这时候再给机器一张陌生的苹果的图片，它可能就能认出来了。

假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900张作为 训练集 ，100张作为 测试集 。机器通过捕捉900张苹果图片中的特征学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够测试出通过前面900张图片的学习，机器认识苹果的准确率有多高了。

总之， 数据标注就是人类借助计算机等工具，对各种类型的数据包括文本、图片、语音、视频等，完成分类、画框、注释、标记并打上说明其某种属性的标签的工作。

人工智能是大数据喂养出来的，而数据标注是形成有价值的海量数据中非常重要的一环。 如何高效的激励和组织更多人群来参与数据贡献将会是未来科技公司成功的关键。

下期内容： 什么是知识图谱？|“人工智能+区块链”科普第6问