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(jī)器人的理論和實(shí)踐是需要智能的。目前,為了致力于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要:機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。
同時(shí),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(jì)算機(jī)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。
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(shí)際應(yīng)用還很少。不過JarvisPlus正在加速AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合。
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(jià)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(shí)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(shí)處理(處理或操作)數(shù)據(jù)的算法。 因?yàn)橹灰菙?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(xiǎn)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(shí)很難讓人類理解。這是因?yàn)樗麄兡軌颡?dú)立地評估大量的變量,并且能夠“學(xué)習(xí)”,而這些變量對實(shí)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(shí)間內(nèi),仍有必要對這些決策進(jìn)行審計(jì),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(xiàng)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(jìn)貨,以及在哪里進(jìn)貨。
如果決策是按數(shù)據(jù)點(diǎn)對數(shù)據(jù)點(diǎn)的方式在區(qū)塊鏈上記錄下來的,那么對決策進(jìn)行審計(jì)就會簡單得多,因?yàn)樵谟涗浀男畔⒑蛯徲?jì)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(shí)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(shí)現(xiàn)透明度和洞察機(jī)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(jì)算機(jī))更有效地管理區(qū)塊鏈
雖然傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)速度非常快,如果沒有執(zhí)行任務(wù)的明確指示,計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)上操作區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)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(yàn)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(shí),他們在破解代碼時(shí)將會變得越來越出色和高效。以機(jī)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(shí)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(shí)也提供了更好的監(jiān)督和問責(zé)的機(jī)會。
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