本质上是“一种让互不认识的人信任一个事件的共享记录的技术”，人工智能是理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。从技术实现方式的数量上分析，区块链依赖于分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术，而人工智能技术更多的是机器学习、人工神经网络和深度学习。学习。发展。这样，双方在技术层面上就不会重叠。这使得目前区块链与人工智能的结合更多是在资本层面。随着两者在应用层面的落地，两者的交叉应用将引发新的颠覆性变化。那么，这种颠覆性的变化会影响到哪些方面呢？通过数据训练出来的人工智能，本质上是对人类思维信息过程的模拟。因此，大多数人关注知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等。但如果我们把这些技术看成是一个越来越好的-设计的系统，这个系统显然需要引入大量可学习的数据才能让人工智能系统实现进化。就像我们讲大数据一样，虽然我们最终要的是在海量数据的基础上使用大数据分析方法得出的结论，但是大数据的前提一定是首先要有大量可以分析的数据。人工智能也遇到了这个问题，但这一次，它可能会通过区块链来解决这个问题。本质上，区块链是可以添加但不能重写的信息集合。这意味着人们可以创建新细节的附件，形成新的“块”，而无需更改先前加密的安全内容。这使得区块链成为一种极其安全的在线交易方式，拥有值得信赖的所有权记录。本质上，区块链是一种无需更多书面工作即可以去中心化方式转移数字所有权的技术。随着应用区块链的行业和企业的增多，区块链本身成为了优质数据的集合，区块链系统也可能作为一个超级数据库存在。更重要的是，人工智能需要引入的数据必须来源合法，不能侵犯个人隐私。然而，区块链的特性恰好与人工智能相辅相成。以人工智能广泛应用的金融领域为例。由于金融相关数据与实物财产密切相关，因此往往存在于高端安防领域。区块链数据库以加密状态存储，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据都是安全的。人工智能的新兴领域涉及构建能够处理（处理或操纵）数据的算法，同时数据仍处于加密状态。这样，AI系统可以得到充分的训练，但财务数据本身是安全的。区块链与人工智能的结合，可以让双方各取所需，实现双赢。谁来担任人工智能决策的监督者？有些决定是难以理解的。以金融交易领域的应用为例，人工智能算法越来越多地被用于判断金融交易是否存在欺诈。此时，其得出的结论需要监管机构对是否处罚这些交易做出判断。采取行动预防或调查。此时，为了证实人工智能得出的结论，监管机构仍需对结论进行审核。而如果决策是在逐个数据点的基础上记录在区块链上，那么审计决策就会简单得多，因为记录在记录信息和审计过程开始之间没有被篡改。这样，区块链就无形中充当了人工智能监管者的角色。需要注意的是，在这个过程中，区块链也是受益者。虽然传统计算机速度非常快，但如果没有明确的执行指令，计算机就无法完成任务。这意味着，由于其加密特性，在传统计算机上操纵区块链数据需要强大的计算机处理能力。人工智能试图摆脱这种蛮力方法，并以更智能、更周到的方式管理任务。由机器学习提供支持的工作证明将以类似的方式解决它的工作，虽然它不必花一辈子的时间成为专家，但如果获得正确的训练数据，它几乎可以立即提高技能。这样一来，区块链与人工智能相遇后，其自身的可管理性也得到了极大的提升。区块链和人工智能的交集显然，区块链和人工智能与数据相遇。就现代企业的业务信息管理系统而言，数据已经成为工业革命时代的石油视角。因此，区块链不仅与人工智能发生交叉，也与其他与数据相关的新技术形成交集，共同完成一次新的颠覆。在这种大趋势下，区块链和人工智能两大技术趋势已经在做出最好的尝试。虽然每一项都具有开创性，但它们结合起来有可能更具革命性。两者都有助于增强对方的能力，同时也为更好的监督和问责制提供了机会。虽然区块链和人工智能是技术谱系的两个极端：一是在封闭的数据平台上培育中心化智能，二是在开放的数据环境中推动去中心化应用。但是，如果我们能找到一种巧妙的方式让这两者一起发挥作用，那么总的正外部性可以瞬间放大。接下来，我们唯一能做的就是继续尝试两者的结合。
