機器學習跟區塊鏈

㈠ 人工智慧和區塊鏈有什麼關系

最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門

首先區塊鏈是建立去中心化的網路，所謂的去中心化，就是說這個網路不屬於你也不屬於我。

它屬於所有人。

而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說，「機器的自我學習」

這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。

首先我們要了解到，區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。

而在前三個階段中，都存在著：無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。

那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中，來解決這些問題呢？

答案是可以的！並且已經有團隊研發，並已經取得了一定的進度。

Velas 是一個通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。不光如此， AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ；Velas 只在需要時出塊； 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ；可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) ； 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

㈡ 量子計算、人工智慧與區塊鏈

量子計算、人工智慧與區塊鏈
未來5年到10年，是全球新一輪科技革命和產業變革從蓄勢待發到群體迸發的關鍵時期。隨著全球新一輪科技革命的飛速發展，顛覆性技術革新風起雲涌，其中最引人矚目的包括量子計算、人工智慧與區塊鏈等。這些顛覆性技術與中國傳統文化有無聯系？與基礎科學（如數學、物理學）有何關系？如何客觀認識這些前沿技術？本期特刊發2018年1月獲中華人民共和國國際科學技術合作獎的美國籍理論物理學家、中國科學院外籍院士張首晟的報告。
目前，量子計算、人工智慧與區塊鏈是整個信息技術行業中最重要的三大基礎技術。在將來，要使信息技術真正能夠得到跨越發展，必須重視基礎科學，既需要物理學，又需要數學，因為物理和數學跟信息技術革命有緊密的聯系。

天使粒子」的發現改變了量子計算機的研發困境
在講量子計算之前，先講一講跟「天使粒子」有關的科學發現故事。現代很多有意思的科學發現，都跟哲學觀念的改變有所關聯，包括中華民族那些根深蒂固的古老哲學觀念。比如，好像世界從來都是正負對立的世界，有正數必有負數，有陰必有陽，有善必有惡。這種對立的世界觀，在基本粒子的物理世界裡也有呈現。
歷史上曾有一位非常偉大的理論物理學家狄拉克，他把愛因斯坦的狹義相對論和量子力學統一起來，在統一的過程中他做了一個非常簡單的數學運算，開了一個根號。在開根號的時候，始終會出現正負兩個解，一般人可能只關心「正解」，不關心「負解」。狄拉克把「負解」解釋成所有的粒子必然有反粒子，並預言所有的粒子必然有反粒子。
1928年的時候，物理界並沒有發現反粒子，大家都對他提出非常大的質疑，說他的方程肯定不對。他堅持自己的方程是對的。過了5年，他非常幸運，果然在宇宙輻射的射線裡面，物理學家找到了電子的反粒子，就是正粒子，命名為狄拉克海。
此後，基本粒子物理了有質子找到了反質子，有中子也找到了反中子，並且得到了應用。比如正電子在醫療領域裡面已經有了廣泛應用，有一種醫療測試叫PET，利用正電子和負電子可以成像，要測阿爾茲海默症，最好的辦法就是做PET。
今天，中國人對科學發展非常關心。科學發展最大的驅動力是什麼？我認為是對生活的好奇心。歷史上的理論物理學家，如牛頓，在蘋果樹底下，蘋果掉下來激發了他的靈感，萬有引力就發現了。愛因斯坦在坐電梯的時候，感覺到電梯的上下和引力的作用非常相似，由此創造了偉大的廣義相對論。
另外，科學的發展應該不迷信權威。狄拉克成為非常有名的理論物理學家後，科學家都非常堅信在世界上有粒子，必然有反粒子。但另外一位偉大的理論物理學家馬約拉納，他出於好奇心，問世界上會不會有一些粒子並沒有反粒子？他發明了馬約拉納方程，這個方程奇妙地描寫了有一種粒子沒有反粒子，或者它自己就是自己的反粒子。
後來，整個物理學界都在找夢寐以求的兩個粒子，一個粒子叫「上帝粒子」，2012年在歐洲的加速器中找到，預言它的那位物理學家希格斯得了諾貝爾獎，還有一個就是「馬約拉納費米子」。
我是做理論物理工作的，理論物理學家的工作一般是作出預言，讓實驗物理學家來測試。我的實驗小組在2010年的時候就預言了在一個組合型的器件裡面可以找到馬約拉納費米子。不過我們還需要找到一個信號能夠證明這種粒子的存在。
有一天，我想馬約拉納粒子只有一面，沒有反面，所以在某種意義上它是通常粒子的一半。我們理論小組做了大膽的預言：既然馬約拉納粒子跟通常粒子不一樣，在某種意義上它只是通常粒子的一半。所以它的電導率會不一樣，通常的粒子電導率是0、1、2、3整數倍，它必然會導致半整數倍的電導台階。我們預言它會有0.5或1/2的台階。後來我們理論小組就和實驗小組做了一個緊密的合作，做了實驗觀察，的確在0.5的地方，大家可以看到是實驗的原始圖案，在0.5的地方出現了台階，證明了馬約拉納費米子的存在。我們取名為「天使粒子」，大家非常喜歡這個名字。
「天使粒子」跟信息技術發展有什麼關系？
現在的計算機已經分成兩類，經典計算機和量子計算機。有些問題經典計算機就很容易解決，比如把兩個大的數乘起來，經典計算機可以算得很快。但一個數看能不能拆成另外兩個數的乘積，比如15可以寫成3乘以5，這個數比較小的話你自己也可以算出來。但是給你一個很大的數，經典的計算機要算這個數到底是不是兩個數的乘積需要花很長的時間，因為它用的演算法是窮舉法，把所有可能被除的數一個個除過來，最後才能確認這到底是不是兩個數的乘積，經典計算機算起來非常慢。
經典計算機只能用窮舉法，最後才算出一個答案。但量子世界是非常神奇的世界，是平行的世界。比如一個著名的試驗，如果我放出一個粒子，比如光子，它有兩個孔，要不是左邊，要不是右邊。但是量子世界有一種本真的平行在裡面，一個基本粒子在某一個瞬間同時穿過了兩個孔。要麼是左，要麼是右的話，圖像就不是顯示的圖像。
量子的世界本身是平行的。如果用量子世界來做計算的話就能夠秒算，把所有的可能性一下子算出來，因為量子世界有它本真的平行性，這是量子計算最基本的概念。但是要真正造出這個量子計算機是非常困難的，比如最基本的單位，經典計算機最基本的單位是比特，就是信息要不是0就是1，用0、1就能夠表達所有的信息，這是經典計算機的概念。但在量子世界裡面，一個粒子同時穿過左孔，又穿過右孔，處在某一種疊加的狀態。一個量子比特講不清是0還是1，它是處在0和1疊加的狀態裡面。大家聽一個比喻，薛定諤貓就處在死和活的疊加狀態裡面。這是一種非常奇妙的現象。但是由於這種基本的現象，說明一個量子的比特本身是不太穩定的，你去觀察一下周圍就知道它要不就是在左邊，要不就是在右邊，要不是0，要不就是1，任何一個雜訊就會對量子比特產生很大的干擾。
最近，量子計算機成為全球和美國著名公司特別關注的東西，谷歌、微軟、IBM、英特爾都在做投資，但根本上不能解決這個問題，因為一個量子比特是非常不穩定的，如果哪天告訴我們做了50量子比特，但關鍵的問題是有用的比特是多少，如果只有一個有用的比特，往往在這種量子計算的框架下需要10個、20個甚至40個、50個糾錯的比特來為它服務，使得量子計算很難真正實現。
但天使粒子的發現根本改變了量子計算機研發的困境，這是從量變到質變的過程。量子比特本身自帶糾錯的能力，就是我把通常一個量子比特能夠拆分成兩個天使粒子的。通常的粒子有兩面，天使粒子只有一面，所以天使粒子通常只相當於一個粒子的一半。所以通常一個量子比特就可以用兩個天使粒子來儲存它。一旦用了兩個粒子儲存它，它們在遙遠的地方，它們相互是有糾纏的。在經典世界裡面的噪音，它們相互之間是沒有糾纏的，這樣的話就沒法用雜訊來破壞由天使粒子所儲存的量子，所以這是一個革命性的改變。
所以，我在不久前在美國物理學會演講，說天使粒子是激動人心的發現，用來做量子計算機是多少比特就多少比特，不用附加糾錯的比特，自帶糾錯功能，這會對量子計算機的研製起到突飛猛進的作用。

機器人哪一天能夠做科學發現，那一天智能機器就超過人了
人工智慧作為一個基本概念，20世紀60年代就已經提出來。今天人工智慧能夠有突飛猛進的發展，主要是很多新技術的匯總。根據摩爾定律的迭代，每過18個月能夠翻倍，如果用量子計算的話，就不只是按摩爾定律18個月翻倍，而是完全從量變到質變。這些年來，人類計算能力不斷增長。互聯網和物聯網的誕生，產生大量的數據。智能演算法有突飛猛進的變化。大數據能幫機器學習。不過，人工智慧的基礎是各種數據，再好的演算法，再強大的計算機沒有數據的話也無法成為人工智慧。
人工智慧，現在雖然看到了它在突飛猛進，但我覺得還處在非常早期。為什麼這么講呢？做一個簡單的類比，比如我們曾經看到鳥飛，人也非常想飛，但早期學習飛行只是簡單仿生，在人類的手臂上綁上翅膀，這就是簡單的仿生，但真正達到飛行的境界是由於人類理解了飛行的第一性原理——空氣動力學，有了物理原理和數學方程之後就可以人為設計最佳的飛行器，現在的飛機飛得又高又快又好，但並不像鳥，這是非常核心的一點。
現在人工智慧多是在簡單地模仿人的神經元，但我們更應該思考的，是在這裡面有一個基礎科學重大突破的機會，我們要真正去理解那個智慧和智能的基本原理，這樣才能真正使人工智慧有根本性的變化。
到底用什麼樣的依據能夠真正衡量人工智慧達到人的標准？有人可能聽說過圖靈測試，圖靈測試是說人跟機器對話，但不知道對方到底是人還是機器。整個對話的過程中，你如果花了一天的時間根本感覺不出來，那就說明機器人好像已經達到人的水平。雖然圖靈是一個偉大的計算機科學家，但我並不贊同這個判斷方法。人的很多情感並不是理性的情感，要讓一個理性的機器學一個非理性的人的大腦可能並不是那麼容易。
所以我想提出一個新判斷方法，智能機器人哪一天真正擁有超越人的智力？我認為人最偉大的一點，就是我們能夠有科學的發現，哪一天機器人真能夠做科學的發現，那一天機器就超過人了。
最近我在人工智慧方面寫了一篇文章，將會在美國的科學院雜志上發表，裡面會提到，人類最偉大的科學發現，有相對論、量子力學等，在化學裡面最偉大的發現就是元素周期表的發現。智能機器在沒有任何輔導的情況下，能不能自動發現元素周期表？可不可以幫助人類發現新葯，用機器學習的辦法能否發現新材料？這些是判斷人工智慧水平的標准。

實現區塊鏈和人工智慧互相共存發展，它們會是最有價值的
在今天的世界，個人會產生出很多數據，個人的基因數據、醫療數據、教育數據、行為數據等，這是發展人工智慧特別需要的。很多數據都是掌握在中心機構裡面，沒有達到真正的去中心化。區塊鏈的產生，能夠產生一個去中心化的數據市場。
我把區塊鏈的整個理念用一句話來描寫，叫「In Math we trust」，這種理念是建築在數學基礎上的。整個區塊鏈和整個信息技術領域裡面最基礎的東西，是基礎數學，是能在數據市場裡面保護個人隱私，又能夠做出合理的統計性的計算。比如有一種非常神奇的計算方法叫零知識證明，它能夠向你證明我的數據是非常有價值的，但又不告訴你真正隱私的數據在哪兒。
有了區塊鏈之後，數據市場能夠使社會變得更加公平。現代社會最大的不公平是人們容易歧視一些少數派。但在機器學習的過程中最需要的就是那些少數派擁有的數據。如果今天機器學習的精準率達到90%了，使90%提高到99%，它需要的不是已經學過的數據，而是跟以前不一樣的數據。往往是少數的數據對機器學習來講是最有價值的。一旦我們的數據建築在區塊鏈的基礎上，再加上這些奇妙的數學演算法之後，我們就能夠擁有良性的數據市場。在這個世界裡面，達成區塊鏈和人工智慧互相共存的理念，它們是會最有價值的。
整個區塊鏈，大眾對它的認識還不是最根本的第一性原理認識。用最基本的物理學原理來講，達成共識就好比大家都同意同一個「賬本」，相當於在物理學裡面，磁鐵本來是雜亂無章的，但到了鐵磁態裡面它們指向的方向都是同一樣的。
達成共識在自然世界裡面也有，這種現象叫熵減的現象。達成共識，大家都朝一個方向的話，這個狀態的熵遠遠比雜亂無章的熵要小。達到這個共識是非常難的，因為熵總是在增的。
在區塊鏈上能達到一個共識系統都是用一種演算法，需要消耗能量。這件事情聽起來不合理，賬戶為什麼要耗費能量，但從物理學第二定理來講，這是非常合理的一件事情，因為達成共識本身是熵減，但整個世界的熵一定要增加，所以在達成共識的同時一定要把另外一些熵排除出去。這種沒有中心化的機制跟自然世界裡面磁鐵從雜亂無章的狀態達到有序的鐵磁狀態非常相像，消耗能量付出代價也是必然的趨勢。
所以理想的信息世界，是未來每個人擁有自己所有的數據，完全去中心化的儲存，這樣黑客也不可能黑每個人的數據。然後用一些加密的演算法在區塊鏈上真正能夠達到既保護個人的隱私，又能夠做出良好的計算，不會發生像Facebook中很多個人的數據被盜用那樣的事情。
今天我們要解決的量子計算、人工智慧、區塊鏈技術的問題，都是整個人類的問題，中國科學家會面臨非常大的機遇，除了要把應用科技做好，還應該有真正原創的基礎科學突破，比如上述介紹的物理和數學原理，盡管這些東西聽起來比較抽象，比如熵增原理，正負電子。世界的奇妙，正在於基礎科學能夠給整個信息技術行業提供廣闊的全新發展前景。

㈢ GNP與GNY的關系

具體是如下：
GNY是一個數字貨幣或加密貨幣，也可以算成一種山寨數字貨幣，在數字貨幣平台可以進行交易，
GNY幣介紹：GNY是基於區塊鏈應用的機器學習平台。GNY將機器學習引入預先存在的區塊鏈，提供智能API與以太坊、Asch、Lisk以及使用GNY的通用系統的開發人員聯系在一起。通過GNYCenter、GNY帶來了自己的專用區塊鏈，可以託管側鏈，提供了一套強大的工具和友好的開發環境，幫助開發人員從概念到實施來啟動和託管項目。GNY是種ERC20代幣，通過通用API提供GNY機器學習功能，將已建立的區塊鏈鏈接到GNY機器學習系統，並使用GNY代幣進行支付。
gnp一般指國民生產總值。國民生產總值是一個國家（或地區）所有常住單位在一定時期（通常為一年）內收入初次分配的最終結果。是一定時期內本國的生產要素所有者所佔有的最終產品和服務的總價值。等於國內生產總值加上來自國外的凈要素收入。

㈣ 基於機器學習的區塊鏈網路異常檢測 作為一個小白，應該從那方面來進行了解那，麻煩大佬指點一下，謝謝

個人覺得區塊鏈開發技術層面講就沒有靠譜之說，無非是你選擇什麼樣的研發技術團，即使你選擇了比較好的研發技術團，也未必能實現你所要求的區塊鏈技術，不同行業和領域有不同的技術指標，更何況這個復雜的新技術。另外一點還要讓研發技術團認同你需要應用的機器行業思維，否則開發出來的產品也不可能符合你的要求。我們專注區塊鏈技術專業領域落地，項目已經進行了一年多的時間，還沒有成功落地。難度在於推翻傳統模式會觸及很大的利益鏈條，所以必須是一個慢慢滲透的過程。

按照你講的：基於機器學習的區塊鏈，可以理解為你在問一個技術問題。

以上回答，希望對你有所幫助。

㈤ 區塊鏈是什麼意思

區塊鏈是一個共享資料庫，區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。

主要特徵：

1、去中心化。區塊鏈技術不依賴額外的第三方管理機構或硬體設施，沒有中心管制，除了自成一體的區塊鏈本身，通過分布式核算和存儲，各個節點實現了信息自我驗證、傳遞和管理。

2、開放性。區塊鏈技術基礎是開源的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人開放，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用。

3、獨立性。基於協商一致的規范和協議，整個區塊鏈系統不依賴其他第三方，所有節點能夠在系統內自動安全地驗證、交換數據，不需要任何人為的干預。

4、安全性。只要不能掌控全部數據節點的51%，就無法肆意操控修改網路數據，這使區塊鏈本身變得相對安全，避免了主觀人為的數據變更。

5、匿名性。除非有法律規范要求，單從技術上來講，各區塊節點的身份信息不需要公開或驗證，信息傳遞可以匿名進行。

(5)機器學習跟區塊鏈擴展閱讀

應用方向：

1、支付：如在時間方面，傳統跨境匯款需要10分鍾或數日不等，而區塊鏈跨境匯款由於去中心化，可實現匯款秒到賬。在便捷性方面，傳統跨境匯款在19時以後需要等到次日才能轉賬，而區塊鏈跨境匯款只需一台手機即可實現全天候匯款。

2、共享病歷：醫療數據區塊鏈共享平台便可成就很多應用場景，病人歷史數據等信息可以上鏈，病史和影像資料可供進入系統的人員查看。這些醫療數據還可以用來建模和機器學習。

參考資料來源：網路-區塊鏈

㈥ 人工智慧與區塊鏈的關系

人工智慧和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持准確的記錄、認證和執行，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智慧和區塊鏈需要數據共享
分布式資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智慧依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的演算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網路上進行高價值交易時，這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易，信任則是一個必要條件。
區塊鏈和人工智慧對普通人的影響
簡單來說，區塊鏈是一個基於社區的技術，它能讓價值交換變得更安全，區塊鏈就像它的名字一樣。是一串由很多數據區塊連在一起的不斷延長的鏈條，每一個區塊都包含了一個加密的交易記錄，區塊按時間順序排列，並用密碼系統保障安全。區塊鏈是一項能改變規則的技術，它的出現是革命性的創新。
區塊鏈的作用也很多，具體應用也很廣泛。舉個例子吧：如果將區塊鏈用於食品行業，百姓就再也不擔心吃到有害食品了。如果將區塊鏈用於鑽石生產，那麼消費者再也不用擔心買到假的鑽石了。如果將區塊鏈用於到教育行業，可以加強知識產權保護。如果將區塊鏈用於保險行業，可以緩解保險業務的信息不對稱和有助於提升保險業務的安全性等等。
區塊鏈與人工智慧對普通人的影響可謂是巨大的。試想一下，若將區塊鏈和人工智慧結合在一起，那麼它們的作用會擴大嗎?是的，二者的結合，確實可以產生更多的影響來改變普通人的生活。
區塊鏈和人工智慧是技術領域的兩個極為重要的角色，各自為我們的生產生活帶來方便。如果我們找到一種智能的方法來使它們一起工作，那麼它們之間交互後產生的影響是不可想像的。這也是OMT的核心所在，這兩種技術結合後，未來的應用場景都是革命性的並且激動人心，在新的生態建構中，數據存儲、共享機制、平台問題、安全性問題等，都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。OMT將通過區塊鏈+人工智慧技術為全球用戶、企業創造最大化價值，為普通百姓帶來更多方便。
回答完畢，望採納，謝謝!

㈦ 請問計算機專業什麼能力最重要

計算機專業是一個比較籠統的提法，因為在本科教育階段，計算機類專業是工學門類下的一個專業大類，它下麵包含了18個本科專業，不同的專業開設課程不一樣，那麼所要得到的結果肯定是不一樣的。這個專業哪些課程比較重要？首先我們需要清楚計算機科學與技術專業要開設哪些課程，不同的高校該專業的開設課程會有所不同專業核心課肯定是非常重要的，否則就不能成為核心課了。中南大學計算機科學與技術專業的核心課程包含了演算法分析與設計、計算機網路、資料庫原理、操作系統原理、軟體工程、計算機組成原理與匯編等，其中只有軟體工程和計算機網路課程屬於二選一之外，其它均為必修課。在選修課程中，學校一共提供了JAVA語言與系統設計、面向對象編程（C++）、Linux系統及應用、機器學習、網路工程、人機交互、人工智慧、信息與網路安全、軟體體系結構、動畫與游戲程序設計、計算機模擬與建模等32門課程。最重要的還是C語言與演算法，這兩門功課。

㈧ 未來的AI需要數據與區塊鏈的增強

未來的AI需要數據與區塊鏈的增強
當AI遇上區塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯的智能時代就在前方。
人工智慧、納米製造、區塊鏈或下一代互聯網、基因編輯，這些當下最熱門的技術，正在重新定義人類的生活。未來幾十年內的人工智慧大多還是可控的，並且會依據行業需求來實現，而這一切需要打造堅實的數據智能基礎設施。

今天，在人們追求個性化、服務化、開放化和共享化的過程中，數據不單單限定在類似於機器、軟體，而是擴展到行為數據、軌跡數據、醫療健康數據、基因數據或教育數據等全息生命范疇。
輿論中經常出現的機器學習和神經網路，目前的數據訓練，也只是讓計算機通過現有數據生成函數，從而對未來類似的數據作出判斷。
其中，在機器學習的過程中，目前最稀缺的就是實時、不間斷、全維度產業鏈的數據。而這些數據除了先天性的技術性採集難問題，更多的障礙還在於那些在工業革命發展至今的傳統組織所聚集的數據「孤島」。
根據麥肯錫全球研究院的數據，互聯網每顛覆一個工作崗位就創造出2.6個新工作崗位。人工智慧在突飛猛進發展，並且帶來就業與財富的當下，最缺的就是數據。恰恰今天仍然有眾多核心數據是處於機構中心壟斷的狀態，不能幫助機器合理地自我學習。
因此，數據開放與共享，當成為互聯網時代的主題。互聯網促進了個性化體驗，拋棄了靜態的、放之四海皆準的單一體驗。而數據開放與共享，需要建立在一種能夠徹底讓數據流動，讓產生的價值全鏈流動的智能基礎設施，而來自嬉皮士文化的區塊鏈技術似乎就是為此而生。
無論是ARPAnet（阿帕網，由美國高級研究計劃署組建）還是TCP/IP（傳輸控制協議/網際網路互聯協議），互聯網的誕生就是基於分布式計算、分組交換與無中心化為前提。但是，真正的去中心化的數據世界還離我們非常遙遠。如果說第一代互聯網的今天解決了人類信息傳輸問題，那麼我們期待的第二代互聯網應該可以解決的是信息真偽問題。而區塊鏈技術就可以解決AI應用中數據可信度問題。
源自上世紀80年代，並且在密碼學中被廣泛採納的零知識證明計算方法，在區塊鏈發展技術中得到了實踐。當AI遇上區塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯的智能時代就在前方。
人工智慧領域數學和演算法的發現和發明，是整個數據智能基礎設施建設工作中的重中之重。數據的智能基礎設施建設，不僅可以幫助機器學習提高精確性和價值性，更重要的是，其還可以驅動經濟社會的發展，幫助企業找准核心目標、聚焦關鍵任務、發揮核心優勢，增強資產匹配風口的能力。
實體經濟是互聯網經濟的基礎，數據是智能未來的基礎。強化數據智能基礎設施建設，將所有與智能生活有關的要素重新整理，有助於企業走出同質化、低效益的困境，向智能時代共同邁進。

㈨ 人工智慧和區塊鏈怎麼結合啊

近幾年的黑科技AI帶來的沖擊可謂一波接一波，從深藍到AlphaGo，無一不讓人們一次次地感嘆科技的精妙和AI強大的學習能力。

那麼AI結合區塊鏈會怎麼結合有會帶來怎樣的突破和創新呢？

先來看下區塊鏈的變遷歷程。從以BTC為標志的區塊鏈1.0到一以太坊為標志的結合了『智能合約』的區塊鏈2.0，再到擴展性更強的EOS為標志的區塊鏈3.0。

就BTC來講，本身功能單一，對用戶來講，無非是挖礦和轉賬。所以有了升級版的ETH。

ETH提供了一個開發平台供用戶編寫智能合約發布應用，但它性能不足且手續費昂貴。這是BM就推出了EOS。

EOS能迅速獲得大家的注意主要原因之一是其可擴展性比以太坊更強。它穩定、安全，但『超級節點權力大導致不夠去中心化』不比ETH去中心化。就是說它為了能達到足夠快的數據處理還是在去中心化程度上做了妥協的。這時候Velas就出現了。

在EOS的特性基礎上，Velas用AI來增強實現去中心化,通過將AI（人工智慧）引入區塊鏈技術，解決了人治所帶來的弊端，通過AI自動調整系統產生最佳結果，而不對系統的處理標准產生影響，降低共識成本。

「AI是技術創新，區塊鏈是制度創新」