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盤點人工智能區(qū)塊鏈結(jié)合的這三大優(yōu)勢

2018-08-04 10:49:12 來源: 火球財經(jīng)

今天我們來看一下加密的分布式賬本如何為另一項尖端技術(shù):人工智能(AI)開辟新的領(lǐng)域。AI,是近來常被用到的詞匯,簡單地說,想要建造出能夠

今天我們來看一下加密的分布式賬本如何為另一項尖端技術(shù):人工智能(AI)開辟新的領(lǐng)域。

AI,是近來常被用到的詞匯,簡單地說,想要建造出能夠執(zhí)行任務(wù)的機器人的理論和實踐是需要智能的。目前,為了致力于實現(xiàn)這一目標(biāo)需要:機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。

同時,區(qū)塊鏈本質(zhì)上是一種新的數(shù)字信息歸檔系統(tǒng),它在加密的分布式賬本存儲數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)是在許多不同的計算機上加密分布的,因此可以創(chuàng)建防篡改的數(shù)據(jù)庫,只有獲得許可的人才能讀取和更新。

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盡管有很多將這些技術(shù)結(jié)合起來的學(xué)術(shù)性文章,但目前實際應(yīng)用還很少。

目前有三種方式可以讓AI和區(qū)塊鏈相互協(xié)作:

1、AI和加密兩者合作無間

由于其文件系統(tǒng)中固有的加密技術(shù),區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是高度安全的。

這意味著區(qū)塊鏈非常適合存儲高度敏感的個人數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)經(jīng)過精心處理后,可以為我們的生活帶來許多的價值和便利。想想淘寶或亞馬遜使用的推薦引擎,它們會推薦我們想要購買的東西。

當(dāng)然,輸入這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都是非常私密的。處理它的企業(yè)必須投入大量資金來滿足數(shù)據(jù)安全方面的標(biāo)準(zhǔn)。即便如此,大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)泄露也越來越常見。

區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫以加密狀態(tài)保存,這意味著只要私鑰安全,鏈上的所有數(shù)據(jù)就安全。新興的AI領(lǐng)域涉及構(gòu)建算法,該算法能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時處理(處理或操作)數(shù)據(jù)。

人工智能在安全方面也有很多是可以被搬到臺面來說的。 AI的新興領(lǐng)域涉及能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時處理(處理或操作)數(shù)據(jù)的算法。 因為只要是數(shù)據(jù)處理的任何一部分包含了暴露未加密數(shù)據(jù)這都意味著安全風(fēng)險的存在,因此減少這些事件可能有助于使事情更加安全。

2、區(qū)塊鏈可以幫助我們跟蹤,理解和解釋AI的決策

人工智能做出的決定有時很難讓人類理解。這是因為他們能夠獨立地評估大量的變量,并且能夠“學(xué)習(xí)”,而這些變量對實現(xiàn)的總體任務(wù)是很重要的。

例如,AI算法被越來越多地用于判斷金融交易是否具有欺詐性,是否應(yīng)該被阻止或調(diào)查。

但在一段時間內(nèi),仍有必要對這些決策進行審計,以確保其準(zhǔn)確性考慮到擁有大量數(shù)據(jù),這可能是一項復(fù)雜的任務(wù)。例如,沃爾瑪將其所有門店的交易數(shù)據(jù)輸入到其人工智能系統(tǒng)中,人工智能系統(tǒng)負(fù)責(zé)決定哪些產(chǎn)品應(yīng)該進貨,以及在哪里進貨。

如果決策是按數(shù)據(jù)點對數(shù)據(jù)點的方式在區(qū)塊鏈上記錄下來的,那么對決策進行審計就會簡單得多,因為在記錄的信息和審計過程開始之間,記錄沒有被篡改。

無論我們多么清楚地看到人工智能在許多領(lǐng)域都具有巨大的優(yōu)勢,如果它不被公眾所信任,那么它的實用性將會受到嚴(yán)重的限制。在區(qū)塊鏈記錄決策過程,可能是實現(xiàn)透明度和洞察機器人思維來獲得公眾的信任的一個步驟。

3、AI可以比人類(傳統(tǒng)計算機)更有效地管理區(qū)塊鏈

雖然傳統(tǒng)計算機速度非???,如果沒有執(zhí)行任務(wù)的明確指示,計算機就無法完成任務(wù)。這意味著,由于它們的加密特性,在傳統(tǒng)計算機上操作區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)需要強大的計算機處理能力。例如,用于在比特幣區(qū)塊鏈上挖掘塊的哈希算法采用了一種“蠻力”方法——有效地嘗試各種字符組合,直到找到驗證交易的字符為止。

人工智能是一種擺脫這種蠻力方式的嘗試,并且以一種更聰明、更深思熟慮的方式管理任務(wù)。我們可以試著想一下一個破解代碼的人類專家,如果他們很厲害,當(dāng)他們在整個職業(yè)生涯中成功破解越來越多的代碼時,他們在破解代碼時將會變得越來越出色和高效。以機器學(xué)習(xí)為動力的工作量證明將也會以相似的方式解決其工作,盡管它不必花一輩子的時間才能成為一名專家,但如果它得到正確的培訓(xùn)數(shù)據(jù),它幾乎可以立即提高自己的技能。

顯然地,區(qū)塊鏈和人工智能是兩種技術(shù)趨勢,雖然它們各自本身都具有開拓性,但是,它們在整合后將會有潛力變得更加具有革命性。兩者都有助于提高對方的能力,同時也提供了更好的監(jiān)督和問責(zé)的機會。

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