区块链下的ai

⑴ 区块链如何改变AI

首先，区块链将促进更干净、更有组织的个人数据的建立。其次，区块链会促进新市场的出现：
1、比如数据市场（这个是比较容易实现的）；
2、比如模型市场（这个要有趣得多）；
3、甚至最后可能还会出现AI市场。因此，简单的数据共享和新的市场，再加上区块链数据验证一起，这些将提供更加顺畅的集成，从而降低小企业的进入门槛，缩小科技巨头的竞争优势。在降低进入门槛的努力中，实际上解决了两个问题，即提供更广泛的数据访问以及更有效的数据货币化机制 ;
增加对人工的信任：一旦部分任务将交给自动虚拟代理来管理，清晰的审计跟踪将可以帮助机器人相互信任（并且帮助我们去信任它们）。在有了分项数据以及协调决策，再加上有健壮的机制到达法定人数（与群体机器人和多代理场景高度相关）的安全手段之后，这最终还将增加机器与机器之间的交互和交易。
减少灾难性风险：DAO中编写的具有特定智能合约的AI只能执行那些动作，除此以外再无更多（那么它的行动空间也是受限的）。尽管AI跟区块链技术的交互能够带来诸多好处，但是还有一个大问题：
AI是诞生在一个开源的环境下的，在这样的环境下数据是真正的护城河。但随着这一数据的民主化以及软件的开源化，如何才能确保AI能取得成功并且不断发展呢？新的护城河又会是什么？现阶段我唯一的猜测是……人才。
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⑵ 人工智能和区块链怎么结合啊

近几年的黑科技AI带来的冲击可谓一波接一波，从深蓝到AlphaGo，无一不让人们一次次地感叹科技的精妙和AI强大的学习能力。

那么AI结合区块链会怎么结合有会带来怎样的突破和创新呢？

先来看下区块链的变迁历程。从以BTC为标志的区块链1.0到一以太坊为标志的结合了‘智能合约’的区块链2.0，再到扩展性更强的EOS为标志的区块链3.0。

就BTC来讲，本身功能单一，对用户来讲，无非是挖矿和转账。所以有了升级版的ETH。

ETH提供了一个开发平台供用户编写智能合约发布应用，但它性能不足且手续费昂贵。这是BM就推出了EOS。

EOS能迅速获得大家的注意主要原因之一是其可扩展性比以太坊更强。它稳定、安全，但‘超级节点权力大导致不够去中心化’不比ETH去中心化。就是说它为了能达到足够快的数据处理还是在去中心化程度上做了妥协的。这时候Velas就出现了。

在EOS的特性基础上，Velas用AI来增强实现去中心化,通过将AI（人工智能）引入区块链技术，解决了人治所带来的弊端，通过AI自动调整系统产生最佳结果，而不对系统的处理标准产生影响，降低共识成本。

“AI是技术创新，区块链是制度创新”

⑶ 人工智能和区块链有什么关系

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

⑷ 区块链+AI，是噱头还是趋势

Velas公链可以去了解一下，他们用AI增强DPoS。
目前的DPoS还不够优化，我觉得AI赋能DPoS将会是大势所趋。
增强去中心化，毕竟就目前的DPoS来说为了达到足够快的数据处理速度还是在去中心化程度上作了妥协。

⑸ 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。

⑹ AI将如何改变区块链

区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
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⑺ AI是人工能智能,BI是区块链智能,CI是什么意思

人工智能AI，商业智能BI，CI（客户智能）。也有人称之为云智能因为太多客户的数据存储在云端

⑻ 人工智能与区块链的关系

人工智能和区块链的共同点
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。
1. 人工智能和区块链需要数据共享
分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3. 信任是必要条件
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链和人工智能对普通人的影响
简单来说，区块链是一个基于社区的技术，它能让价值交换变得更安全，区块链就像它的名字一样。是一串由很多数据区块连在一起的不断延长的链条，每一个区块都包含了一个加密的交易记录，区块按时间顺序排列，并用密码系统保障安全。区块链是一项能改变规则的技术，它的出现是革命性的创新。
区块链的作用也很多，具体应用也很广泛。举个例子吧：如果将区块链用于食品行业，百姓就再也不担心吃到有害食品了。如果将区块链用于钻石生产，那么消费者再也不用担心买到假的钻石了。如果将区块链用于到教育行业，可以加强知识产权保护。如果将区块链用于保险行业，可以缓解保险业务的信息不对称和有助于提升保险业务的安全性等等。
区块链与人工智能对普通人的影响可谓是巨大的。试想一下，若将区块链和人工智能结合在一起，那么它们的作用会扩大吗?是的，二者的结合，确实可以产生更多的影响来改变普通人的生活。
区块链和人工智能是技术领域的两个极为重要的角色，各自为我们的生产生活带来方便。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么它们之间交互后产生的影响是不可想象的。这也是OMT的核心所在，这两种技术结合后，未来的应用场景都是革命性的并且激动人心，在新的生态建构中，数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等，都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。OMT将通过区块链+人工智能技术为全球用户、企业创造最大化价值，为普通百姓带来更多方便。
回答完毕，望采纳，谢谢!

⑼ 区块链+AI如何实现

目前有点困难
区块链用一句话概括就是去中心化，利用分布式数据节点之间的信任协议实现数据共享与挖掘升级。而人工智能涵盖的面可广泛了，包括了语言识别，图像识别，机器学习，智能逻辑很多学科。

⑽ 未来的AI需要数据与区块链的增强

未来的AI需要数据与区块链的增强
当AI遇上区块链，在不影响个人数据隐私的情况下，人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。
人工智能、纳米制造、区块链或下一代互联网、基因编辑，这些当下最热门的技术，正在重新定义人类的生活。未来几十年内的人工智能大多还是可控的，并且会依据行业需求来实现，而这一切需要打造坚实的数据智能基础设施。

今天，在人们追求个性化、服务化、开放化和共享化的过程中，数据不单单限定在类似于机器、软件，而是扩展到行为数据、轨迹数据、医疗健康数据、基因数据或教育数据等全息生命范畴。
舆论中经常出现的机器学习和神经网络，目前的数据训练，也只是让计算机通过现有数据生成函数，从而对未来类似的数据作出判断。
其中，在机器学习的过程中，目前最稀缺的就是实时、不间断、全维度产业链的数据。而这些数据除了先天性的技术性采集难问题，更多的障碍还在于那些在工业革命发展至今的传统组织所聚集的数据“孤岛”。
根据麦肯锡全球研究院的数据，互联网每颠覆一个工作岗位就创造出2.6个新工作岗位。人工智能在突飞猛进发展，并且带来就业与财富的当下，最缺的就是数据。恰恰今天仍然有众多核心数据是处于机构中心垄断的状态，不能帮助机器合理地自我学习。
因此，数据开放与共享，当成为互联网时代的主题。互联网促进了个性化体验，抛弃了静态的、放之四海皆准的单一体验。而数据开放与共享，需要建立在一种能够彻底让数据流动，让产生的价值全链流动的智能基础设施，而来自嬉皮士文化的区块链技术似乎就是为此而生。
无论是ARPAnet（阿帕网，由美国高级研究计划署组建）还是TCP/IP（传输控制协议/因特网互联协议），互联网的诞生就是基于分布式计算、分组交换与无中心化为前提。但是，真正的去中心化的数据世界还离我们非常遥远。如果说第一代互联网的今天解决了人类信息传输问题，那么我们期待的第二代互联网应该可以解决的是信息真伪问题。而区块链技术就可以解决AI应用中数据可信度问题。
源自上世纪80年代，并且在密码学中被广泛采纳的零知识证明计算方法，在区块链发展技术中得到了实践。当AI遇上区块链，在不影响个人数据隐私的情况下，人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。
人工智能领域数学和算法的发现和发明，是整个数据智能基础设施建设工作中的重中之重。数据的智能基础设施建设，不仅可以帮助机器学习提高精确性和价值性，更重要的是，其还可以驱动经济社会的发展，帮助企业找准核心目标、聚焦关键任务、发挥核心优势，增强资产匹配风口的能力。
实体经济是互联网经济的基础，数据是智能未来的基础。强化数据智能基础设施建设，将所有与智能生活有关的要素重新整理，有助于企业走出同质化、低效益的困境，向智能时代共同迈进。