目前，区块链可允许工程师创建与其他人工智能块协同工作的人工智能块。

　　数据仍然保存于数据孤岛中，并没有真正的分享动机。这导致谷歌、脸书、阿里巴巴和百度等公司的消费者数据大量囤积。目前，人工智能(AI)平台为那些处理大量数据的少数组织提供了动力。随着在物联网中互联的汽车和设备上嵌入传感器，这些设备产生的消费数据呈指数级增长，然后这些数据被存储在数据库中。一场争夺这些数据的竞赛已经开始，这就引发了一些有关隐私的问题。

　　区块链是一个分散的公共数字分类账，以时间顺序跟踪加密货币交易。区块链被认为是对金融界的一次颠覆，因为没有任何一个人或机构可以对交易有完全的控制权。因此，许多人认为这是对银行等实体金融机构的一个更加可靠的替代。

　　区块链技术协议最初是由中本聪(Satoshi Nakamoto)建立起来的。这项技术是基于透明度原则工作的，并意在向所有相关方分发信息。

　　在这个区块链网络中，因交易而创建信息块，任何有权访问这些信息块的人都可以对其进行更改。

　　该技术协议目前正用于人工智能领域。它允许人工智能工程师创建多个人工智能块，并且这些人工智能块对其他人工智能块开放，同时可以协同工作。虽然该技术本身目前比较抽象，但一旦投入使用，其潜力可能会与万维网相媲美。

　　区块链允许用户共享信息并完成匿名交易。这项技术正在大肆炒作。区块链提供了一个开放的、共享的、分散的数据层，让所有利益相关者都可以访问数据。这些利益相关者包括很多实体，比如城市政府可使用此技术来评估交通模式，汽车制造商可利用此技术提高驾驶体验，应用开发者可利用此技术实时解决问题，以及医疗保健提供商利用此技术根据人口统计概况和使用模式来提供个性化服务。

　　虽然区块链最近才开始流行，但多数精通人工智能的组织都已采用区块链来实现其分析工作的一致性。专业人士很想知道是什么让区块链变得如此特别，因此报名参加人工智能认证课程以进行学习。

　　区块链与人工智能的融合

　　没有多少人清楚人工智能和机器学习的区别。尽管存在这种模糊性，但关于这两个领域的很多知识还是被人们所掌握和理解。然而，对于区块链来说却并非如此。令人惊讶的是对这一领域，人们知之甚少。让我们来了解一下区块链的本质吧。

　　? 不变性：这是指人工智能能够评估更多数据和模型，从而提高这些模型的价值。而深度学习在这方面肯定也会有所帮助;如果提供详细的数据集，它就会清楚何时以及如何开始捕捉交互行为以及潜在变量。

　　? 分散式：通过分散式设备，可以处理更多的数据，并且可以构建更高效的人工智能网络。

　　例如，在一些生态系统中或在行星级生态系统的参与者(如网络)中共享数据时，数据量越多，模型就越好。

　　? 透明度：区块链协议为全球公共注册表提供了防篡改功能。这就导致对数据和模型要进行检验，类似于知识产权资产与版权声明。

　　最有趣的部分是我们可以拥有无法修改的事实数据。考虑到人工智能技术会进入到数据区块链以获取信息，发现模式并根据模式来形成洞察力。

　　与人工智能所执行的知识挖掘工作相比(其大部分时间都使用不完整且缺失的数据)，人工智能区块链的大多数预测和模式都更为准确。此外，在区块链和人工智能之间，容易出错的人为因素被排除掉。

　　工作实例证明了其无缝衔接的潜力

　　下面是几个真实用例，体现出区块链和人工智能的协调合作。

　　? 知识挖掘：利用像Neuromation这样的新学习平台来处理合成数据集，使企业掌握神经网络，并为更智能的人工智能和便携式知识挖掘及共享奠定了基础。

　　? 更好的金融服务和交易：通过区块链中的数据，人工智能可以评估不同类型的贷款产品，并根据这些借款模式对人口统计资料进行评估，同时预测金融机构提供的产品类型。

　　? 经过验证的零售。人工智能可以找出之前人工智能操作中可能跳过的相似之处。例如，人工智能可以明确夏季排水材料的消费交易会更高。

　　然后，大卖场的家用产品零售商会提高这些材料的存货量。而这里的区块链可能还会显示(与购买排水材料有关的)梯子的需求量在升高。

　　? 区块链技术正在用于对不同地区的公民身份进行验证，因为当地没有该公民的出生记录。

　　同样，该技术可以监测人员、群体的迁移情况以及根据恐怖分子的运动状态来监测其人员出现健康问题的比例。随着人工智能不断获取到这些信息，预测工作将变得更快，这就帮助政府机构在移民政策和健康问题上作出更好的决策。

　　区块链的主要优势

　　人工智能主要关注的是掌握大数据中的隐藏模式，从而使自动设备运转，而区块链主要关注的是拥有准确的记录管理、安全性和相关性。数据共享是区块链对人工智能的第一个好处。

　　随着人工智能与数据相关联，区块链就成为一个网关，它可以使数据在互联网上进行安全地传输。在数据形成点与评估点之间所需要的大量处理时间被节省下来。自动设备具有自主特性，因此需要安全的设备间通信，这是区块链可以解决的另一个问题。

　　此外，区块链可确保对人工智能模型所依赖的数据进行验证。机器学习模型的本质是“垃圾输入，垃圾输出”--如果对用于开发模型的数据有任何妥协，那么该模型产生的结果将不会是有益的。

　　结论

　　区块链技术可提供相关数据，这些数据在其移动到一个区块内之前已经被很多人检查过。这些数据不能更改，并且可以公开使用。它与在未经验证的且存在错误的平台上所交付的数据相比有更高的相关性。

　　区块链可为零售商、政府、企业、金融机构、非营利组织、健康和教育组织、科学研究人员提供可靠的信息来源，从而可做出明智的决策。