在基本層面上，有兩種主要類型的人工智能 - 弱或有限(來自英語。窄人工智能)和強(來自英語。強人工智能)。

弱人工智能旨在解決特定問題或有限數(shù)量的操作，例如面部識別、垃圾郵件過濾或國際象棋游戲。反過來，強大的人工智能可以處理廣泛的任務，而不是一項特定的任務。這項技術的潛力類似于我們水平的感知，它涉及一個人可以執(zhí)行的任何智力任務的執(zhí)行。弱人工智能今天已經(jīng)存在，而強人工智能還沒有出現(xiàn)，但事實上，很多專家都在想，這是否可能實現(xiàn)。

無法預測強人工智能出現(xiàn)的潛在后果，但許多人認為， 區(qū)塊鏈和人工智能的未來很可能是相互關聯(lián)的?？梢哉f，它們將成為未來幾十年最重要的技術之一。

出于這個原因，有必要仔細研究它們將來如何相互作用。

人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)同作用人工智能改進及其對區(qū)塊鏈的影響

挖礦需要大量的算力和電能。分布式賬本為了不變性和抗審查性等屬性犧牲了效率 。在這種情況下，人工智能可以作為一種工具，可以優(yōu)化能源消耗并提高挖掘算法的性能。

大多數(shù)區(qū)塊鏈系統(tǒng)的主要問題之一是其極高的功耗。 加密經(jīng)濟學及其 安全性基于計算問題，但在人工智能的情況下可能不再需要這個基礎。優(yōu)化由工作量證明提供支持的區(qū)塊鏈的功耗 將使整個行業(yè)受益，并可以促進大規(guī)模區(qū)塊鏈的采用。

人工智能還可以優(yōu)化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)存儲需求。由于交易歷史存儲在所有 節(jié)點之間，分布式賬本的大小正在迅速增加。如果存儲要求很高，那些希望成為節(jié)點的人的進入門檻也會增加，這可能會降低網(wǎng)絡的去中心化。人工智能可以引入新的數(shù)據(jù)庫分區(qū)技術，以減少區(qū)塊鏈的大小并更有效地管理數(shù)據(jù)存儲。

去中心化數(shù)據(jù)經(jīng)濟

數(shù)據(jù)是一種越來越有價值的資產(chǎn)，除了安全存儲之外，還需要一個類似安全的共享系統(tǒng)。這種人工智能系統(tǒng)的有效性更依賴于安全存儲在區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)。

區(qū)塊鏈的核心是一個安全的分布式數(shù)據(jù)庫，其副本由網(wǎng)絡的每個成員保存。所有數(shù)據(jù)都以 加密鏈接到每個前一個塊的塊格式存儲。這種塊狀架構(gòu)使得進行更改的過程非常耗時，因為這只能在 單個參與者的網(wǎng)絡共識管理條件下發(fā)生，這也稱為 51% 攻擊。

去中心化數(shù)據(jù)交換的目標是創(chuàng)建一種基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的新型數(shù)據(jù)經(jīng)濟。這種交換可以簡化信息的存儲，使其更簡單、更安全。當連接到這樣的系統(tǒng)時，人工智能算法可以使用大量輸入來快速學習。除此之外，算法本身也可以在各種交易平臺上進行交易。這將使他們更容易為更廣泛的受眾所接受，并加快他們的發(fā)展。

去中心化的數(shù)據(jù)交換服務可能會引發(fā)該領域的一場革命?；旧希魏稳硕伎梢猿鲎馑麄兊拇鎯臻g以換取費用(以代幣支付)。反過來，此類服務的現(xiàn)有提供商將需要不斷進行各種改進以保持競爭力。

其中一些市場已經(jīng)啟動并運行，盡管處于早期階段。此外，人工智能系統(tǒng)通過激勵數(shù)據(jù)提供者和存儲位置來保持高數(shù)據(jù)完整性而受益。

分散式超級計算機

對于人工智能的發(fā)展，算法不僅需要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)涌入，還需要大量的計算能力。此類算法通常使用一種計算系統(tǒng)，也稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡 (ANN)。ANN 通過查看許多示例來學習執(zhí)行任務。這樣的系統(tǒng)需要大量的計算能力來處理數(shù)百萬個參數(shù)以執(zhí)行特定任務。

如果區(qū)塊鏈允許數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡傳輸，為什么不將其計算能力用于其他目的呢?在一些區(qū)塊鏈實現(xiàn)中，用戶可以在 點對點(P2P)市場中為想要進行復雜計算工作的人提供他們機器的計算能力。用戶有興趣提供他們的能力，接收有價值的代幣以換取他們的工作。

人工智能系統(tǒng)可以在這樣的計算平臺上更有效地學習，這也可以降低訓練它們的成本。雖然早期的用例主要是關于渲染 3D 計算機圖形，但重點可能會逐漸轉(zhuǎn)向人工智能。

隨著這種 去中心化應用程序(DApps)的發(fā)展，提供計算工作的公司可能會面臨大量競爭對手的涌入。通過讓用戶通過租用算力獲得收入，海量數(shù)據(jù)將得到更有效的利用。理論上，在不使用時，世界上的每一個 CPU或 GPU，系統(tǒng)都可以作為 分散式超級計算機中的一個節(jié)點運行。

提高 AI 解決方案的可驗證性

人工智能系統(tǒng)做出的決定可能很難被人類理解。這些算法使用如此豐富的數(shù)據(jù)，以至于一個人無法分析以審核和重復做出此類決定的過程。

如果基于每個數(shù)據(jù)點記錄決策，則有明確的審計線索可供驗證，這可以提高對 AI 算法決策的信心水平。

結(jié)論

如果這兩項技術能夠充分發(fā)揮潛力，無疑將產(chǎn)生持久而強大的影響。雖然大多數(shù)公司自己使用它們，但也有一些有趣的用例可以將它們組合起來。

隨著這兩種技術的不斷發(fā)展，通過同時使用區(qū)塊鏈和人工智能系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)許多創(chuàng)新。潛在的結(jié)果很難估計，但很明顯，它們將在我們經(jīng)濟的許多方面帶來很大的改善。