人工智能和區(qū)塊鏈，當(dāng)前備受青睞的兩大熱門行業(yè)。兩種技術(shù)的技術(shù)不一樣，商業(yè)價值也不同，但如果區(qū)塊鏈和人工智能相結(jié)合，會碰撞出怎樣的火花呢？

區(qū)塊鏈大家已經(jīng)十分熟悉了，尚不了解區(qū)塊鏈的小伙伴可以看看公眾號的歷史推送，這里我們就不多做贅述，我們來簡單的說一下人工智能。

什么是人工智能

人工智能（AI）是機器人在相關(guān)領(lǐng)域能夠更獨立和更有效地工作的各種技術(shù)子集的總稱。從語音模式識別到無人駕駛，人工智能的目標(biāo)是讓機器從大量數(shù)據(jù)流中收集的知識學(xué)習(xí)并對其進行應(yīng)用，使其更加智能化。

人工智能的發(fā)展重點在于學(xué)習(xí)，從實踐中學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，不斷的尋找最高效最優(yōu)質(zhì)的方案。從打敗柯潔的阿爾法狗，到今年DOTA TI8比賽中露面的OpenAI ，都是經(jīng)過大量的棋譜/比賽分析和實戰(zhàn)練習(xí)來累計經(jīng)驗以優(yōu)化算法的。分析過的數(shù)據(jù)組數(shù)量級越大，出錯的幾率就越小。

隨著AI的發(fā)展，人們逐漸發(fā)現(xiàn)了AI本身固有的痛點：數(shù)據(jù)和算力。

難以獲得的數(shù)據(jù)

AI中任何模型的建立都需要海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如何獲得？通常的做法是從數(shù)據(jù)公司獲取，然而數(shù)據(jù)公司獲取到的數(shù)據(jù)，賣給別人后再被轉(zhuǎn)賣，就有可能造成數(shù)據(jù)泄露。數(shù)據(jù)公司希望售出的是數(shù)據(jù)的使用權(quán)，而不是擁有權(quán)，但實際上數(shù)據(jù)經(jīng)過多次復(fù)制，他們的所有權(quán)就會收到損害。

其次是數(shù)據(jù)的合法性。換句話說，就是隱私問題。一家賣數(shù)據(jù)的公司，采集了幾百萬的數(shù)據(jù)，但這并不代表，這些是被采集的用戶授權(quán)給他去賣的。例如Alpha Go的公司Deep Mind，想要開發(fā)醫(yī)療版的Alpha Go，他們從英國一個組織NHS拿了160萬的患者數(shù)據(jù)，被英國法院判為非法。更多的數(shù)據(jù)是從各種渠道抓取來的，這里面多多少少都會涉及用戶隱私，法律風(fēng)險很高。用戶不一定同意數(shù)據(jù)被出售，但AI必須基于海量的數(shù)據(jù)。而且數(shù)據(jù)公司會有很多技術(shù)人員，數(shù)據(jù)編輯接觸到數(shù)據(jù)，這其中的敏感數(shù)據(jù)會不會被泄露，在中心化的處理方式下，都是難以解決的問題。

算力成本過高

除了數(shù)據(jù)問題，算力也是AI發(fā)展過程中的一大難題。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用戶的點擊、查看、轉(zhuǎn)發(fā)單個用戶計算消耗資源小，而AI的計算要求高幾百幾千倍，因此對高性能計算定制深度學(xué)習(xí)芯片要求很高，意味著很多企業(yè)要花很多錢買算力、建很多計算中心，造成了很大的資源浪費。

區(qū)塊鏈與人工智能

人工智能所面臨的問題，是傳統(tǒng)技術(shù)無法解決的，轉(zhuǎn)而向同為新興技術(shù)的區(qū)塊鏈求助或許是一個明智的選擇。

數(shù)據(jù)中心化的前提下，數(shù)據(jù)的使用方式也缺乏透明度，當(dāng)數(shù)據(jù)提供者無法對自己的數(shù)據(jù)進行有效管理時，很多人都選擇不再進行數(shù)據(jù)分享。而區(qū)塊鏈恰恰可以解決這一問題。在鏈上，每一份數(shù)據(jù)的上傳者、使用流向和成果都有跡可查用戶對數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)和自主使用權(quán)。數(shù)據(jù)上傳者還會收到使用方提供的數(shù)字加密貨幣作為補償，當(dāng)用戶能夠?qū)⒆约寒a(chǎn)生的數(shù)據(jù)變現(xiàn)，并可控制數(shù)據(jù)流向，相信會有更多的人愿意提供相關(guān)數(shù)據(jù)。對于AI來說，安全的數(shù)據(jù)共享意味著更多的數(shù)據(jù)，然后就會有更好的模型，更好的行動，更好的結(jié)果，以及更好的新數(shù)據(jù)。

面對高昂的算力成本，AI行業(yè)可能束手無策，但是區(qū)塊鏈最不缺的恐怕就是算力了，挖礦是一項極其困難的任務(wù)，需要大量的電力和金錢來鋪設(shè)算力才能完成。冗余的算力完全可以為AI節(jié)省成本，反過來，AI已經(jīng)被證明是優(yōu)化電力消耗的有效手段，提供類似的解決方案應(yīng)用在區(qū)塊鏈。這也許會導(dǎo)致挖礦硬件方面的投資下降。

區(qū)塊鏈能為人工智能行業(yè)帶來光明的前景，反過來人工智能也可以為區(qū)塊鏈加油助威。德勤在2016年估算區(qū)塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統(tǒng)或許實時計算出某個特定節(jié)點成為第一個執(zhí)行特定任務(wù)的節(jié)點的可能性，從讓其他礦工有可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。從而減少無用功的付出，以此提高效率。