2008年底，在金融危机期间，一个鲜为人知的互联网论坛上出现了一篇题为比特币：点对点电子现金系统的开创性帖子。它是由一个名叫中本聪的神秘人物撰写的，他用化名来掩饰作者的真实身份。中本聪认为，银行和美国政府拥有太多权力，他们利用这些权力为自己谋取利益。中本聪设想了一种名为比特币的新型货币，它可以改变这种状况：一种不受中央银行或政府控制或运营的加密货币，您可以免费将其发送到世界任何地方，而无需任何人或机构负责。起初没有人注意到中本聪的疯狂想法——但慢慢地，越来越多的人开始购买和使用比特币。许多人认为这是货币的未来，大银行做得越差，它就越受欢迎。自2009年成立和推出以来，比特币已经发展成为一个由大约10,000个“节点”或参与者组成的网络，这些节点使用工作量证明系统来验证交易和挖掘比特币。这种技术盛行，直到被称为ASIC的特定采矿计算机被开发出来，其性能优于其他功能较弱的机器，并且公司开始从积累矿工和采矿技术中获利。个人仍然可以参与比特币过程，但设置成本高昂，而且投资回报会随着比特币本身的高度波动而波动。今天，大型矿池由大公司拥有或控制，权力再次集中。这种演变在某种程度上破坏了中本聪对区块链的最初设想，其中参与者的“权力”被设计为平均分配——但现在集中在六个矿业集团手中。什么是区块链？答：分布式账本区块链是支撑加密货币比特币的技术，但比特币并不是市场上唯一的区块链分布式账本系统版本。还有其他几种加密货币拥有自己的区块链和分布式账本架构。同时，该技术的去中心化也导致了比特币网络内的多次分裂或分叉，导致账本分叉，其中一些矿工使用具有一套规则的区块链，而其他矿工使用一套不同的规则.常规区块链。了解区块链技术的基础知识以及为什么它可以增强对记录保存和金融交易的信任。区块链是一种记录信息的系统，使得更改、破解或欺骗系统变得困难或不可能。区块链本质上是交易的数字分类账，在区块链上的计算机系统网络中复制和分布。链中的每个区块都包含许多交易，每次区块链上发生新交易时，该交易的记录都会添加到每个参与者的分类账中。由多个参与者管理的去中心化数据库被称为分布式账本技术（DLT）。区块链是一种分布式账本技术，其中使用称为哈希的不可变加密签名记录交易。这意味着如果链中的一个块被更改，很明显它已被篡改。如果黑客想要破坏区块链系统，他们将不得不更改链中的每个块，跨越链的所有分布式版本。像比特币和以太坊这样的区块链随着区块被添加到链中而增长，这大大提高了分类账的安全性。人工智能可以利用区块链进行智能分工。系统还可以具体涉及到各个智能系统之间的组织与协作。目前普遍认为，我们将很难创造出与人类一样具有多样性的“通用人工智能”。大多数人工智能都是针对非常具体的问题进行训练的，因此它的表现是有限的。然而，使用区块链作为流程组织的一个元素可以为基于人工智能的分工经济提供基础。如果一个人工智能完成了它的特定工作步骤，那么它就有可能在分布式账本中记录服务的各个部分的转移以供进一步处理，并通过智能合约转移到下一个负责单位。通过无缝映射和移交相应的工作流，可以以这种方式组织自治服务和机器/设备之间的智能分工。当然，区块链和人工智能作为机器自治的“框架”目前仍主要是科幻小说。然而，如果考虑到目前投入到有问题的项目中以将供应链映射到区块链或私有区块链上的精力，那么考虑如何以有意义的方式真正利用该技术的巨大潜力可能是合适的。智能合约和区块链可以构成机器人自治的基础或“框架”：人工智能负责决策，分布式账本技术协调最终行动。人工智能机器算法技术的重点是自动化。几乎没有什么是计算机或机器能做而人类做不到的。然而，为了节省时间和精力，我们制造机器和计算机来帮助我们做这些事情。这些机器和计算机的主要价值在于它们能够重复我们外包给它们的流程或操作。这种重复-几乎没有麻烦-被称为自动化。谈论创新几乎不可能不指出他们的最终目标是自动化。因此，随着现代技术不断发展，科技界需要更多数据，我们必须开始寻找一种方法来提高数据管理的自动化水平和“独立思考”。这种数据管理过程中的自动化或独立思考形式称为机器学习。机器学习可以简单地描述为机器如何通过在相似数据中寻找模式来“学习”。这里的机器可能意味着已经存在的算法，学习过程现在涉及向算法提供更多数据或信息，以便它可以与之交互、筛选、连接点，所有这些都是为了在整个数据结构模式中找到更多，或者变得更聪明。变得更聪明的概念表明，机器（算法）获得了更多信息——主要与现有信息相关——它现在将这些信息与现有信息相关联，以便更好地理解其最重要的职责，或者首先编写它的原因.机器学习的整个概念是，随着程序接收到越来越多的数据，它开始自己理解更多并解决更多问题。机器学习类似于自动化，但更像是数据自动化。我们大多数人甚至不知道我们几乎每天都在与机器学习互动。谷歌算法和其他做出预测或使我们的查询适应以前匹配的搜索的软件平台是机器学习的例子。这些算法习惯于您的互联网研究的顺序性质，并且随着时间的推移变得更加智能，以至于它们可以预测您最有可能的下一步行动。有几种方法可以训练机器（算法）。这一切都取决于学习如何驾驶汽车。学习可以是有监督的、部分监督的或无监督的。未来的技术将如何定义？随着越来越多的人走向数字化、虚拟化或远程化，越来越多的公司将需要存储更多数据。另一方面，随着对更智能、更聪明、更高效产品的竞争加剧，更好地利用这些数据的需求将会增加。此外，随着每天发布的数据越来越多，现在归结为已经存在的数据信任和隐私问题。在未来几年，随着公司试图保持竞争优势，收集更多数据的动力只会增加。然而，这些电话和对更多数据的追求也导致一些公司不时收集不必要或不准确的数据。因此，在机器学习的帮助下，这些公司可以智能地使用正确的数据，将其发送到区块链以确保其不可变。在这种情况下，区块链代表了比以往任何时候都更智能的数据挖掘和处理。最终，很明显，数据在当今技术中将变得越来越重要，人们将尝试创新并寻找方法来确保收集或挖掘的数据得到妥善管理、使用和保护。机器学习和区块链技术的出现正在将数据管理提升到新的高度，但为了满足对信任、安全、隐私和增强便利性日益增长的需求，这两种技术形式很可能会协同工作。在技??术行业实现这些目标方面发挥着重要作用。
