不久之后，人工智能将依托区块链等系统运行在加密货币之上。凭借提升机器学习能力及创造新型金融产品的潜力，该技术将实现跨越式发展，成为主流新兴技术之一。
鉴于市场预期的巨大增长，区块链与人工智能的融合已成为必然趋势。这两种新兴技术均涉及数据与价值：区块链提供安全的数据存储与共享路径，而人工智能则从数据中分析并生成重要洞察，从而创造价值。
鉴于两者的相似性，这两个技术领域无疑可以融合，以创建更先进、高效的机器学习区块链系统，惠及大众。以下是区块链与人工智能完美契合的原因分析。
区块链与人工智能为何是完美契合
以下要点和实例清楚地展示了，结合区块链与人工智能是朝着提高效率与盈利能力方向迈出的坚实一步。
区块链与人工智能基础相连接
首先必须认识到，围绕初创公司将区块链与人工智能整合所引发的炒作，本质上仅是炒作。这些公司大多过于年轻且缺乏行业经验，尚不具备谈论“颠覆性变革”的资格。由于客户数量有限且商业化程度较低，开展如此深度的融合显然不现实。
此类公司大多通过首次代币发行（ICO）筹集资金，这意味着它们提供的解决方案并未经过如同获得大量风险投资那样的全面评估。虽然这些公司未来有可能取得成功，但在此之前，它们只是在制造关于该技术进步的无用炒作。
许多人将区块链技术的使用局限于加密货币交易。然而，作为可记录经济交易的数字账本，区块链可扩展至几乎记录任何有价值的事物。
区块链可分为公有链和私有链。公有链对公众开放，而私有链（或称“许可链”）仅限受邀用户使用，主要应用于企业环境。由于用户主要是经过信任验证的人员，私有链的交易验证更加迅速，效率高于公共网络。
区块链的一个重要特性是允许互不相识的各方通过共享账本进行交易和数据共享。密码学验证了交易，使得参与者无需依赖第三方评估者即可高效执行交易。部署密码学可确保数据交易在记录后安全、不可篡改且不可逆。
“人工智能（AI）”这一术语已流行十余年，涵盖了所有具备接近人类智能以执行任务的新兴技术。AI 模型利用相关数据集进行评估、理解、分类和预测；机器学习则在收集见解的过程中清洗数据，从而生成更优质、更有用的数据集。
显而易见，数据是 AI 和区块链的核心组成部分，它们共同推动数据安全与协作式的数据共享。区块链和 AI 均能确保数据的可信度，并从中提取有价值的洞察。
微软如何改进区块链的机器学习
微软的研究正在探索设计高效的协作式机器学习模型的方法，这些模型将托管在公共区块链上。此举旨在利用区块链使 AI 去中心化，并构建更具协作性的平台。
尽管机器学习领域取得了进展，但这些成果并未广泛开放获取。大众资源有限，无法始终接触到如机器学习系统等尖端技术。此类系统高度集中，常被用作专有数据集，不仅重建成本高昂，且若未持续用新数据更新，即使是最优秀的模型也会迅速过时。
其理念是让先进的 AI 模型和大规模数据集易于访问、共享、更新和重新训练，从而提高 AI 的采用率、接受度和整体效能。人们很快就能通过笔记本电脑和智能手机浏览器等常规设备，以简便且经济实惠的方式运行和访问先进的机器学习模型，并共同参与改进数据集和模型。
因此，微软正致力于开发基于区块链的去中心化与协作式 AI 框架。这将显著促进人工智能社区的协作，以便在公共区块链上使用有价值的数据集重新训练此类模型。由于这些模型能够了解与之交互的代码，它们将免费供公众使用。
微软期待整合的应用包括虚拟助手和推荐系统（例如 Netflix 用于向观众推荐节目的系统）。考虑到这类模型，区块链因其更高的安全性和对参与者的可信度而显得尤为合理。
区块链系统的成熟特性及其关联的智能合约确保模型始终能够满足特定要求。由于模型在用户本地设备不受限制使用的区块链上持续更新，每个用户都能看到唯一真实的模型版本。
尽管微软的框架目前并不利于大规模运营，但迟早会成为常态。像微软这样的组织正在进行先进研究和实际工作，以推动人工智能与区块链等密码系统的融合。鉴于加密货币是货币的未来，从组织的最佳利益出发，应着手开展区块链与人工智能的融合工作，以获得更好的效益。
组织如何融合区块链与人工智能？
正如微软一样，更多进展正在推进区块链与人工智能的结合，以满足特定的使用需求。这些案例取决于公司的具体需求，但核心偏好将与数据相关。这将使公司能够通过开发结合人工智能和区块链的解决方案来适应其运营，从而提升其数字化和数据能力。
高管需要采取的第一步是识别具体的业务需求，并判断构建人工智能和区块链系统是否能够解决该需求。如果组织已经在人工智能方面开展工作并在其他运营中采取了举措，那么现在可以整合区块链以改进这些流程。
同样，如果公司拥有有价值的数据，可以通过将区块链环境与 AI 模型创作者共享数据来实现数据变现。例如，像特斯拉这样先进的汽车公司拥有由其车辆收集的大量有价值数据。这些数据可以部署到区块链系统中，因为其自动驾驶汽车将继续收集海量数据，可用于优化驱动自动驾驶操作和功能的神经网络。
凭借特斯拉这一值得信赖的品牌，公众不会在保护隐私方面过于懈怠。区块链将使公司能够匿名化司机信息以确保隐私，同时收集数据以改进正在使用的神经网络。
公司甚至可以与汽车保险公司共享匿名数据。鉴于自动驾驶汽车的风险特征与普通汽车不同，这将使保险公司能够更有效地、更有依据地为自动驾驶汽车定价其保险套餐。
这里的双赢局面是：公司将提升其汽车性能，而公众将获得先进的交通方式、完全的隐私权以及价格合理且不被剥削的合适保险。
通过区块链使用数字投资资产进行交易
区块链是一种现成的数字账本，用于存储和交易加密货币和密码学代币等金融工具。然而，区块链仍是一项新兴技术。加密货币无疑在全球范围内掀起了一股热潮，而密码学代币相比之下更为初级。
目前，还没有足够的活动和数据来将人工智能完全应用于通过区块链交易的金融产品（如加密货币）。然而，不断升级的技术和数据集显示出人工智能从这些数据集中获取洞察并自主创建和交易金融产品的广阔前景。
组织如何将区块链与人工智能融合？
人工智能与区块链的融合将是向前迈出的一大步，该过程将涵盖四个截然不同却又相互关联的阶段：
第一阶段：概念验证
第二阶段：资产代币化
第三阶段：数字投资资产（DIA）
第四阶段：AI 代理交易 DIA
这四个阶段代表了区块链最初作为概念验证的过程。在第二阶段，资产被代币化并进行交易。代币可以代表底层证券机制、实物资产、现金流和效用。这降低了所谓的交易成本，并缩短了结算时间，从而提高了审计问责制。
人工智能与区块链的应用
十年前，若有人提出未来会出现一种被称为“加密货币”的神奇互联网货币，我们可能会嘲笑这种想法。时光飞逝，加密货币不仅已经存在，而且其区块链系统与人工智能也有了现实世界的整合。
智能计算能力
想象一段机器学习代码，当获得适当的数据时，它会升级并重新训练。这正是人工智能赋予用户的能力，使他们能够更高效、更智能地处理任务。
多样化的数据集
区块链与人工智能的结合可以创建更智能的去中心化网络，以托管各种数据集。构建区块链 API 将实现 AI 代理之间的互操作，从而基于不同的数据集构建多样的代码和算法，确保开发进程。
数据保护
无论数据是医疗还是金融性质，某些数据类型过于敏感，无法由单一公司及其编码系统处理。将这些数据存储在区块链上并通过人工智能访问，将使用户在个性化推荐、建议和通知方面获得巨大优势，同时安全地存储数据。
数据变现
数据变现将使人工智能和先进的区块链更容易被小型公司获取。目前，开发和壮大人工智能对组织来说成本高昂，尤其是那些不拥有数据集的组织。去中心化市场将为这些公司创造空间，否则它们会因成本过高而无法涉足。
信任人工智能进行决策
人工智能正随着时间的推移变得越来越聪明。通过使用像加密货币这样的区块链系统，交易将变得更加智能，使流程更易于审计。
结论
总而言之，区块链技术与人工智能的协作努力仍然主要是一片未被探索的领域。我们尚未看到区块链系统和人工智能商业化联合采用的主要原因之一，是其融合的规模化实施颇具挑战性。
许多企业虽然已经涉足人工智能，但在结合区块链时却持怀疑态度。它们仍处于测试人工智能与区块链孤立结合的早期阶段。随着它们继续研究如何适当公开分发，这两种技术的融合也获得了相当的学术关注。然而，专门致力于推动这一突破性匹配的项目仍未得到充分支持。
毫无疑问，这种组合的潜力是明显存在且正在发展的，但它在未来公共应用中的表现如何，仍需拭目以待。
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