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金沙澳门官网区块链与人工智能两大倾向相结合
分类:机械设备

今天我们来看一下加密的分布式账本如何为另一项尖端技术:人工智能开辟新的领域。

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ai,是近来常被用到的词汇,简单地说,想要建造出能够执行任务的机器人的理论和实践是需要智能的。目前,为了致力于实现这一目标需要:机器学习、人工神经网络和深度学习。

人工智能(AI),这个今天最常用的术语,简单地说,就是建造能够执行似乎需要智力的任务的理论和实践。目前,致力于使这成为现实的尖端技术包括机器学习、人工神经网络和深度学习。

区块链在本质上是“一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术”,而人工智能是研究、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。从技术实现的路数上分析,区块链所倚重的是是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,而人工智能技术更多在机器学习、人工神经网络和深度学习方面发展。这样,双方在技术层面并没有重合点。这就使得区块链与人工智能目前的结合,更多在资本层面展开。而随着二者在应用层面的落地,二者的交叉应用会引起一场新的颠覆式变革。那么,这场颠覆式变革又会波及到哪些方面呢?

同时,区块链本质上是一种新的数字信息归档系统,它在加密的分布式账本存储数据。由于数据是在许多不同的计算机上加密分布的,因此可以创建防篡改的数据库,只有获得许可的人才能读取和更新。

同时,区块链本质上是一种新的数字信息归档系统,它以加密的、分布式的账本格式存储数据。由于数据是加密的,并且分布在许多不同的计算机上,所以它允许创建防篡改、高度健壮的数据库,只有获得许可的人才能读取和更新数据库。

被数据训练出来的人工智能

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虽然从学术角度已经写了很多关于结合这些突破性技术的可能性,但现实世界的应用目前还很稀少。然而,我预计这种情况在不久的将来会改变。

提起人工智能,其本质是对人的思维的信息过程的模拟。于是,多数人将关注点集中于知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。但如果我们把这些技术看成是一个设计日趋完善的系统,这个系统显然还需要引入大量的可学习的数据,让人工智能系统实现进化。

尽管有很多将这些技术结合起来的学术性文章,但目前实际应用还很少。不过jarvisplus正在加速ai和区块链的结合。

这里有三种方法可以使AI和区块链相互匹配。

就象我们谈到大数据,虽然我们最终要的是根据海量数据采用大数据分析方法得出的结论,但大数据的前提却一定是先拥有海量的可供分析的数据。人工智能同样遇到了这个问题,但这一次,却可能通过区块链解决这一问题。

目前有三种方式可以让ai和区块链相互协作:

1、人工智能和加密技术很好地结合在一起

本质上说,区块链是一系列信息,可以被添加但不会被重写。这意味着人们可以创建新细节附录,形成新的“块”,且之前加密的安全内容也不会被改变。这使得区块链成为一种安全性极强的网上交易方式,拥有值得信赖的所有权记录。本质上,区块链是一种能够以分散的方式转移数字化所有权的技术,而无需更多的文本工作。而随着应用区块链的产业和企业的增多,区块链本身就变成了优质数据的汇集地,区块链系统也可能成为一个超级数据库而存在。

1、ai和加密两者合作无间

区块链上的数据本质上是高度安全的,这要归功于其归档系统中固有的加密技术。

更重要的是,人工智能需要引入的数据,必须是拥有合法来源,并且不侵犯个人隐私的数据。而区块链的特性,却正好和人工智能形成了互补。

由于其文件系统中固有的加密技术,区块链上的数据本质上是高度安全的。

这意味着,区块链是存储高度敏感的个人数据的理想选择,如果处理得当,这些数据可以释放我们生活中的巨大价值和便利。设想一下智能医疗系统,它可以根据我们的医疗扫描和记录做出准确的诊断,甚至可以简单地使用亚马逊(Amazon)或Netflix使用的推荐引擎来建议我们下一步想买什么或看什么。

以应用人工智能较多的金融领域为例,与金融相关的数据由于和实体财产息息相关,往往存在于高端安全领域。而区块链数据库以加密状态保存,这意味着只要私钥安全,链上的所有数据就安全。新兴的AI领域涉及构建算法,该算法能够在数据仍处于加密状态时处理数据。这样一来,人工智能系统可以得到充分的训练,但金融数据本身是安全的。区块链与AI的结合,可以让双方各取所需,实现共赢。

这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据,这些数据经过精心处理后,可以为我们的生活带来许多的价值和便利。想想淘宝或亚马逊使用的推荐引擎,它们会推荐我们想要购买的东西。

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谁来充当人工智能决策的监督者

当然,输入这些系统的数据都是非常私密的。处理它的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此,大规模的个人数据泄露也越来越常见。

当然,输入到这些系统中的数据(在我们浏览或与服务交互时从我们那里收集)是高度个性化的。从事这些系统的企业必须投入大量资金,以达到他们在数据安全方面所期望的标准。即便如此,大规模的数据泄露导致个人数据的丢失越来越普遍(而且越来越大!)

从认知角度来说,人类往往是凭借更为直观的事实来做出决策,而人工智能却完全凭借数据分析做出决策,这直接导致了人工智能做出的某些决策让人不能理解。还以金融交易领域的应用为例,AI算法被越来越多地用于判断金融交易是否具有欺诈性,这时它得出的结论,就要监管人员做出判断,是否要对这些交易行为做出阻止或调查的行为。

区块链数据库以加密状态保存,这意味着只要私钥安全,链上的所有数据就安全。新兴的ai领域涉及构建算法,该算法能够在数据仍处于加密状态时处理数据。

区块链数据库将它们的信息保存在加密状态。这意味着只有私钥被安全地保存–几千字节的数据–这样才能保证链上的所有数据都是安全的。

这个时候,监管人员为了确认人工智能得出的结论,还需要对结论进行审计。而如果决策是按数据点对数据点的方式在区块链上记录下来的,那么对决策进行审计就会简单得多,因为在记录的信息和审计过程开始之间,记录没有被篡改。这样,区块链无形中就充当了人工智能监督者的角色。

人工智能在安全方面也有很多是可以被搬到台面来说的。ai的新兴领域涉及能够在数据仍处于加密状态时处理数据的算法。 因为只要是数据处理的任何一部分包含了暴露未加密数据这都意味着安全风险的存在,因此减少这些事件可能有助于使事情更加安全。

AI在安全性方面也有很多可供讨论的地方。AI的其中一个新兴领域就涉及到构建能够在仍处于加密状态时处理(处理或操作)数据的算法。因为数据处理过程中涉及未加密数据的任何部分都会带来安全风险,减少这些事件可能有助于使事情更加安全。

需要特别说明的是,在这个过程中,区块链一样是受益者。虽然传统计算机速度非常快,如果没有执行任务的明确指示,计算机就无法完成任务。这意味着,由于它们的加密特性,在传统计算机上操作区块链数据需要强大的计算机处理能力。人工智能是一种摆脱这种蛮力方式的尝试,并且以一种更聪明、更深思熟虑的方式管理任务。以机器学习为动力的工作量证明将也会以相似的方式解决其工作,尽管它不必花一辈子的时间才能成为一名专家,但如果它得到正确的培训数据,它几乎可以立即提高自己的技能。这样,区块链与人工智能相遇之后,其本身的可管理性也得到了极大的提高。

2、区块链可以帮助我们跟踪,理解和解释ai的决策

2、区块链可以帮助我们跟踪、理解和解释AI所做的决定

区块链与人工智能的交叉点

人工智能做出的决定有时很难让人类理解。这是因为他们能够独立地评估大量的变量,并且能够“学习”,而这些变量对实现的总体任务是很重要的。

AI所作的决定,有时会令人难以理解。这是因为它们能够独立地评估大量变数,并“学习”哪些变数对它所要完成的整体任务是重要的。

很明显,区块链与人工智能相遇于数据。而对现代企业的业务信息管理系统而言,数据到了今天,已在充当工业革命时代石油的角度。因此,区块链就不仅仅与人工智能,还会与其他与数据相关的新技术形成交集,共同完成一场新的颠覆。

例如,ai算法被越来越多地用于判断金融交易是否具有欺诈性,是否应该被阻止或调查。

例如,AI算法预计将被越来越多地用于决定金融交易是否具有欺诈性,以及是否应加以阻止或调查。

在这个大趋势之下,区块链和人工智能这两种技术趋势,已经在做出最先的尝试。虽然它们各自本身都具有开拓性,但是,它们在整合后将会有潜力变得更加具有革命性。两者都有助于提高对方的能力,同时也提供了更好的监督和问责的机会。

但在一段时间内,仍有必要对这些决策进行审计,以确保其准确性考虑到拥有大量数据,这可能是一项复杂的任务。例如,沃尔玛将其所有门店的交易数据输入到其人工智能系统中,人工智能系统负责决定哪些产品应该进货,以及在哪里进货。

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区块链和AI虽然是技术谱系的两个极端:一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能,另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。然而,如果我们能找到一个聪明的方式让这两个一起协作的话,总的正外部性就能够在瞬间放大出去。接下来,我们唯一能做的就是针对二者结合的不断试验了。

如果决策是按数据点对数据点的方式在区块链上记录下来的,那么对决策进行审计就会简单得多,因为在记录的信息和审计过程开始之间,记录没有被篡改。

不过,在一段时间内,仍有必要对这些决定进行审核,以确保决策的准确性。鉴于需要考虑到的大量数据,这可能是一项复杂的任务。例如,沃尔玛(Walmart)将其所有门店长达数月的交易数据输入其人工智能系统,以决定哪些产品应该库存,以及存放在哪里。

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无论我们多么清楚地看到人工智能在许多领域都具有巨大的优势,如果它不被公众所信任,那么它的实用性将会受到严重的限制。在区块链记录决策过程,可能是实现透明度和洞察机器人思维来获得公众的信任的一个步骤。

如果决策是按数据点-逐-数据点的基础上记录在区块链上,就可以更容易地对其进行审计,并有信心在记录信息和审计过程的开始之间没有篡改记录。

3、ai可以比人类更有效地管理区块链

不管我们多么清楚地看到AI在很多领域都具有巨大的优势,如果它不为公众所信任,那么它的效用将受到严重限制。在区块链上记录决策过程可能是实现透明度和洞察力的一步,这是赢得公众信任所需要的。

虽然传统计算机速度非常快,如果没有执行任务的明确指示,计算机就无法完成任务。这意味着,由于它们的加密特性,在传统计算机上操作区块链数据需要强大的计算机处理能力。例如,用于在比特币区块链上挖掘块的哈希算法采用了一种“蛮力”方法——有效地尝试各种字符组合,直到找到验证交易的字符为止。

3、人工智能可以比人类(或“愚蠢”的传统计算机)更有效地管理区块链

人工智能是一种摆脱这种蛮力方式的尝试,并且以一种更聪明、更深思熟虑的方式管理任务。我们可以试着想一下一个破解代码的人类专家,如果他们很厉害,当他们在整个职业生涯中成功破解越来越多的代码时,他们在破解代码时将会变得越来越出色和高效。以机器学习为动力的工作量证明将也会以相似的方式解决其工作,尽管它不必花一辈子的时间才能成为一名专家,但如果它得到正确的培训数据,它几乎可以立即提高自己的技能。

传统上,计算机速度非常快,但非常愚蠢。如果没有明确的指令来执行一项任务,计算机就无法完成任务。这意味着,由于它们的加密性质,在“愚蠢”计算机上使用块链数据操作需要大量的计算机处理能力。例如,用于在比特币区块链上挖掘块的算力采用了“蛮力”方法——有效地尝试每一种字符组合直到他们找到一个适合于验证一个交易的字符。

显然地,区块链和人工智能是两种技术趋势,虽然它们各自本身都具有开拓性,但是,它们在整合后将会有潜力变得更加具有革命性。两者都有助于提高对方的能力,同时也提供了更好的监督和问责的机会。

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人工智能是一种试图摆脱这种蛮力的方法,以更聪明、更有思想的方式来管理任务。想想当一个破解代码的人类专家在整个职业生涯中成功地破解了越来越多的代码时,他们将如何变得更好和更有效率。一种机器学习推动的挖矿算法将以类似的方式来处理它的工作——与需要花费一生时间成为一名专家相比,通过机器学习如果获得正确的培训数据,那么它们几乎可以在瞬间提升自己的技能。

显然,区块链和人工智能是两种技术趋势,虽然这两种技术在其自身权利上具有突破性进展,但当它们结合在一起时,有可能变得更加革命性。这两种技术都有助于提高对方的能力,同时也为更好地监督和问责提供了机会。

(本人来源于: 巴比特资讯 )

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