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人工智能和区块链,无疑是当下最具革命性的两个概念。那么,它们之间可以实现互补吗?
本文讨论了人工智能和区块链技术相结合的优势,以便获得更好的结果和更大的安全性。
关于区块链技术的讨论越来越热烈。区块链技术不仅开启了加密货币时代,也引发了诸多行业革命,如医疗业、教育业、电商业和媒体业。其中最有趣的便是人工智能与区块链的结合。
什么是区块链?
区块链类似一本公簿,用于记录数字化和分散化的交易记录。已完成的交易记录将按时间顺序储存于各区块中。
每台参与联网计算机都被视为一个节点,区块链的副本会被自动下载至每一个节点。因此,所有的节点均可访问“公簿”,但内容加密。
当有人发起事务请求,该请求就会被广播到由各节点组成的对等网络。
节点网络需使用算法对事务进行验证。
各个事务相结合,从而创建数据区块。
新区块会被加至已有区块中,与已有区块共接,使得现存数据块的“簿”不可更改。
至此完成一项事务。
什么是人工智能?
众所周知,机器和计算机并无生命,直到人们用软件和程序去引导并促使它们按照人类的每一步指令做事。人工智能是一种科学,或是一门技术,使得机器能像人类一样活动,并且能在某些情况下独立决策。
正是不同处理过程的结合,使得机器的智能化仿真成为可能。
收集并分析大量数据,以查看特定任务最佳可能结果。然后基于各种预测、结果和识别来开发算法。
人工智能适用范围很广,从无人驾驶汽车到语音识别,所有生活领域几乎都能得以应用。
人工智能和区块链如何互补?
人工智能与区块链,二者概念不同。人工智能是集中式的,其结果基于概率。间歇式框是一种复杂的算法程序,位于输入和输出阶段之间,通常不予显示。
但是,区块链中的数据是分散且透明的。数据被安全存放于区块链中,由于涉及密码术而不可被修改。所有的数据都按照时间顺序存放在区块链的“公簿”中,分发给各个参与者或节点 。
人工智能与区块链相辅相成,共同发展。那么,区块链技术如何推动人工智能?
以区块链技术追踪数据
人工智能越来越广泛地采用神经网络技术来识别趋势和模式,因此,人类会越来越难以追踪由AI驱动发出的微决策。
人工智能中的黑盒子,只是一种复杂的计算和算法,用于决定既定输入的输出。黑盒算法本用于隐藏偏见,而人们担心其滥用会影响未来的行动进程。而区块链技术则可以解决缺乏问责制的问题。
比如,以Google算法基于SERP上的网站排名为例,其运作过程是保密的。当AI黑盒子无法予以解释时,它将面临信任问题。
使用区块链技术对算法进行清晰的审计和追踪,有助于提高巨头企业的可信度,并增加数据的可信度。这也有助于公司追回路径和追踪机器决策过程。
区块链以提高数据安全性而保证其有效性
人工智能依靠准确数据来完善其算法和最终结果。
区块链有助于保障数据安全,防止被篡改。基于该种不可修改或更正的方式,区块链中的数据得以加密。这类安全数据意味着塑造更好的AI模型和产生更好的结果。
通过清晰的组织数据,区块链为透明数据的交易提供了新市场,因此,它可以提供一个更广泛的数据访问方式和更好的数据货币化模型。
区块链有利于拓宽数据的可访问性
人工智能依赖于数据。但是目前,只有类似Google、 Microsoft以及Facebook这样的大公司才可以访问他们自己的数据,并且这些数据对外界不开放。
但是在区块链中,数据的连接方式是点对点的。数据在每个网络中都可用,因此数据的访问会更广泛和简易。
区块链有利于更好的进行数据管理
目前,AI是基于集中式数据库的概念运行的。因此,一旦发生意外,数据将有丢失、更改或损坏的可能。但是有了区块链,数据可以存储在数百万个节点中。多个副本确保了数据永远不会丢失。
此外,这些数据是按时间顺序组织排序的,会使其更加容易和准确地恢复。
区块链有利于数据共享和延展
人工智能的发展依赖于大量准确的数据。区块链可以帮助人工智能存储数据,从而建立一个可延展的区块链数据库。当然,这是一项具有挑战性的任务,但却值得探索。有了区块链,数据以更安全的方式共享和售卖。大量数据被安全转换成交易数据,这有助于将更多的数据输入到人工智能机器当中。
区块链对AI的依赖性
虽然区块链很强大,但仍有缺陷。通过有效地利用人工智能,这些缺陷可以被克服。
开发是一种解决办法,但需要大量的金钱和精力来完成。在这方面,人工智能有助于优化能源消耗,减少对开发硬件的投资。
区块链增长迅速,每10分钟增加1MB。以比特币区块链为例,到2018年6月底,其大小达到了173 GB。AI以更高效的技术删除无效数据,从而帮助缩减区块链。
加强AI部署可以进一步增强区块链的安全性。
区块链需要巨大的运行成本来验证和共享事务。AI收录图像信息到区块链中,有助于提高效率,降低能源消耗,从而减少相关成本。
如果将区块链中储存的数据出售给某个企业,该企业可以运用AI来跟踪数据使用情况、访问授权和其他事务。
区块链和人工智能都是革命性的概念,二者的结合是具有开创性的先例。它们相互提供增强能力的机会,以获得更好的成果和完善的问责制度。
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编译组:姚宇歌、赵璇
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