AI技術無隱私區塊鏈

『壹』 AI將如何改變區塊鏈

區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自於金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。而AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以類似結果也可以在區塊鏈方面實現，這也許會導致挖礦硬體方面的投資下降。
可擴展性：區塊鏈正在穩步地以每10分鍾1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰首次提出可以把「區塊鏈修剪」（比方說刪除有關已完全消費交易的不必要的數據）作為可能的解決方案，AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
安全性：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區塊鏈更深的層和應用就沒那麼安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒於該系統架構的固定性；
隱私：擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略性擔憂。同態加密（直接對加密數據進行操作）、Enigma項目、Zerocash項目，都是可行的解決方案，這個問題跟前面的可擴展性和安全問題是緊密關聯的，重要程度也是一樣；
效率：德勤（世界四大會計事務所之一）估計區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網路時延，從而讓交易更快；
硬體：礦工（未必是公司也可以是個人）把難以置信的金錢投入到專門硬體組件中。既然電力消耗一直都是關鍵問題，很多解決方案都被提了出來，未來還會引入更多。只要系統變得更加高效，其中一部分的硬體可能就會被轉化（有時候是部分轉化）為神經網路所用（挖礦巨頭Bitmain正在這么做）；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數據科學本身，我看不出為什麼我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
數據：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，需要幫助來進訪問授權，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚個人信息發生了什麼事情，這正是智能機器的工作。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

『貳』 人工智慧與區塊鏈的關系

人工智慧和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持准確的記錄、認證和執行，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智慧和區塊鏈需要數據共享
分布式資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智慧依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的演算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網路上進行高價值交易時，這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易，信任則是一個必要條件。
區塊鏈和人工智慧對普通人的影響
簡單來說，區塊鏈是一個基於社區的技術，它能讓價值交換變得更安全，區塊鏈就像它的名字一樣。是一串由很多數據區塊連在一起的不斷延長的鏈條，每一個區塊都包含了一個加密的交易記錄，區塊按時間順序排列，並用密碼系統保障安全。區塊鏈是一項能改變規則的技術，它的出現是革命性的創新。
區塊鏈的作用也很多，具體應用也很廣泛。舉個例子吧：如果將區塊鏈用於食品行業，百姓就再也不擔心吃到有害食品了。如果將區塊鏈用於鑽石生產，那麼消費者再也不用擔心買到假的鑽石了。如果將區塊鏈用於到教育行業，可以加強知識產權保護。如果將區塊鏈用於保險行業，可以緩解保險業務的信息不對稱和有助於提升保險業務的安全性等等。
區塊鏈與人工智慧對普通人的影響可謂是巨大的。試想一下，若將區塊鏈和人工智慧結合在一起，那麼它們的作用會擴大嗎?是的，二者的結合，確實可以產生更多的影響來改變普通人的生活。
區塊鏈和人工智慧是技術領域的兩個極為重要的角色，各自為我們的生產生活帶來方便。如果我們找到一種智能的方法來使它們一起工作，那麼它們之間交互後產生的影響是不可想像的。這也是OMT的核心所在，這兩種技術結合後，未來的應用場景都是革命性的並且激動人心，在新的生態建構中，數據存儲、共享機制、平台問題、安全性問題等，都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。OMT將通過區塊鏈+人工智慧技術為全球用戶、企業創造最大化價值，為普通百姓帶來更多方便。
回答完畢，望採納，謝謝!

『叄』 未來的AI需要數據與區塊鏈的增強

未來的AI需要數據與區塊鏈的增強
當AI遇上區塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯的智能時代就在前方。
人工智慧、納米製造、區塊鏈或下一代互聯網、基因編輯，這些當下最熱門的技術，正在重新定義人類的生活。未來幾十年內的人工智慧大多還是可控的，並且會依據行業需求來實現，而這一切需要打造堅實的數據智能基礎設施。

今天，在人們追求個性化、服務化、開放化和共享化的過程中，數據不單單限定在類似於機器、軟體，而是擴展到行為數據、軌跡數據、醫療健康數據、基因數據或教育數據等全息生命范疇。
輿論中經常出現的機器學習和神經網路，目前的數據訓練，也只是讓計算機通過現有數據生成函數，從而對未來類似的數據作出判斷。
其中，在機器學習的過程中，目前最稀缺的就是實時、不間斷、全維度產業鏈的數據。而這些數據除了先天性的技術性採集難問題，更多的障礙還在於那些在工業革命發展至今的傳統組織所聚集的數據「孤島」。
根據麥肯錫全球研究院的數據，互聯網每顛覆一個工作崗位就創造出2.6個新工作崗位。人工智慧在突飛猛進發展，並且帶來就業與財富的當下，最缺的就是數據。恰恰今天仍然有眾多核心數據是處於機構中心壟斷的狀態，不能幫助機器合理地自我學習。
因此，數據開放與共享，當成為互聯網時代的主題。互聯網促進了個性化體驗，拋棄了靜態的、放之四海皆準的單一體驗。而數據開放與共享，需要建立在一種能夠徹底讓數據流動，讓產生的價值全鏈流動的智能基礎設施，而來自嬉皮士文化的區塊鏈技術似乎就是為此而生。
無論是ARPAnet（阿帕網，由美國高級研究計劃署組建）還是TCP/IP（傳輸控制協議/網際網路互聯協議），互聯網的誕生就是基於分布式計算、分組交換與無中心化為前提。但是，真正的去中心化的數據世界還離我們非常遙遠。如果說第一代互聯網的今天解決了人類信息傳輸問題，那麼我們期待的第二代互聯網應該可以解決的是信息真偽問題。而區塊鏈技術就可以解決AI應用中數據可信度問題。
源自上世紀80年代，並且在密碼學中被廣泛採納的零知識證明計算方法，在區塊鏈發展技術中得到了實踐。當AI遇上區塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯的智能時代就在前方。
人工智慧領域數學和演算法的發現和發明，是整個數據智能基礎設施建設工作中的重中之重。數據的智能基礎設施建設，不僅可以幫助機器學習提高精確性和價值性，更重要的是，其還可以驅動經濟社會的發展，幫助企業找准核心目標、聚焦關鍵任務、發揮核心優勢，增強資產匹配風口的能力。
實體經濟是互聯網經濟的基礎，數據是智能未來的基礎。強化數據智能基礎設施建設，將所有與智能生活有關的要素重新整理，有助於企業走出同質化、低效益的困境，向智能時代共同邁進。

『肆』 科技｜阿里達摩院：這十項前沿技術2020將有大突破

不久前，阿里巴巴集團前沿 科技 研究機構達摩院發布了2020十大 科技 趨勢，涵蓋了人工智慧、量子計算、區塊鏈等前沿 科技 及技術熱詞。業內認為，達摩院發布的趨勢內容 聚焦了正在走進現實生活的前沿技術，成為相關行業一種有益的展望 。

2020十大 科技 趨勢具體包括，人工智慧從感知智能向認知智能演進、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸、工業互聯網的超融合、機器間大規模協作成為可能、模塊化降低晶元設計門檻、規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾、量子計算進入攻堅期、新材料推動半導體器件革新、保護數據隱私的AI技術將加速落地、雲成為IT技術創新的中心。

以「保護數據隱私的AI技術將加速落地」這一趨勢為例，報告認為，數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點，其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時，聯合使用方實現特定計算，解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題，實現數據的價值。

達摩院斷言， 科技 浪潮新十年開啟，圍繞AI、晶元、雲計算、區塊鏈、工業互聯網、量子計算等多個領域將出現顛覆性技術突破。

01 人工智慧從感知智能向認知智能演進

人工智慧已經在「聽、說、看」等感知智能領域已經達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處於初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類 社會 歷史 中汲取靈感，並結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術，建立穩定獲取和表達知識的有效機制，讓知識能夠被機器理解和運用，實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

02 機器間大規模協作成為可能

傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信技術的發展將實現多個智能體之間的協同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能系統的價值：大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整，倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協同將高效打通最後一公里配送。

03 計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

馮諾伊曼架構的存儲和計算分離，已經不適合數據驅動的人工智慧應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進演算法 探索 的限制因素。類似於腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數據搬運，極大提高計算並行度和能效。計算存儲一體化在硬體架構方面的革新，將突破 AI 算力瓶頸。

04 工業互聯網的超融合

5G、IoT 設備、雲計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合，實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。製造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，進而實現柔性製造，同時工廠上下游製造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言，提高 5%-10% 的效率，就會產生數萬億人民幣的價值。

05 模塊化降低晶元設計門檻

傳統晶元設計模式無法高效應對快速迭代、定製化與碎片化的晶元需求。以RISC-V 為代表的開放指令集及其相應的開源 SoC 晶元設計、高級抽象硬體描述語言和基於 IP 的模板化晶元設計方法，推動了晶元敏捷設計方法與開源晶元生態的快速發展。此外，基於芯粒（chiplet）的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能「晶元模塊」封裝在一起，可以跳過流片快速定製出一個符合應用需求的晶元，進一步加快了晶元的交付。

06 規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾

區塊鏈 BaaS(Blockchain as a Service) 服務將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻，專為區塊鏈設計的端、雲、鏈各類固化核心演算法的硬體晶元等也將應運而生，實現物理世界資產與鏈上資產的錨定，進一步拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將涌現大批創新區塊鏈應用場景以及跨行業、跨生態的多維協作，日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。

07 量子計算進入攻堅期

2019 年，「量子霸權」之爭讓量子計算在再次成為世界 科技 焦點。超導量子計算晶元的成果，增強了行業對超導路線及對大規模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020 年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務，量子計算將進入技術攻堅期。

08 新材料推動半導體器件革新

在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下，以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展，各大半導體廠商對於 3 納米以下的晶元走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制實現全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件，推動半導體產業的革新。例如，拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現無損耗的電子和自旋輸運，可以成為全新的高性能邏輯和互聯器件的基礎；新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如 SOT-MRAM 和阻變存儲器。

09 保護數據隱私的AI技術將加速落地

數據流通所產生的合規成本越來越高。使用 AI 技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點，其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時，聯合使用方實現特定計算，解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題，實現數據的價值。

10 雲成為IT技術創新的中心

隨著雲技術的深入發展，雲已經遠遠超過 IT 基礎設施的范疇，漸漸演變成所有 IT 技術創新的中心。雲已經貫穿新型晶元、新型資料庫、自驅動自適應的網路、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個 IT 技術鏈路，同時又衍生了無伺服器計算、雲原生軟體架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式，雲正在重新定義 IT 的一切。廣義的雲，正在源源不斷地將新的 IT 技術變成觸手可及的服務，成為整個數字經濟的基礎設施。

『伍』 區塊鏈與人工智慧有什麼關系

區族答塊鏈與人工智慧有許多潛在的關聯和相互作用，它們可以互相促進、彌補缺陷，從而共同進步。

一方面，在應用層面上，人工智慧技術亮穗塵能夠為區塊鏈平台提供更加完善的數據處理和分析能力。例如，人工智慧技術可以幫助區塊鏈平台進行大規模數據挖掘和分析，發現隱藏的關聯規律和趨勢，並且提高數據處理效率和安全性。同時，區塊鏈技術也可以通過建立去中心化、不可篡改的數據存儲和傳輸機制，為人工智慧演算法提供更加准確、實時、可信的數據源，進一步提高其決策和預測能力。

另一方面，在技術研究層面上，區塊鏈技術和人工智慧技術也具備相互融合、加速發展的可能性。例如，一些研究者將區塊鏈技術應用於去中心化的人工智慧訓練和數據協作過程中，以解決敬禪當前人工智慧領域中的隱私保護、數據溯源等問題；還有一些研究者正在探索如何使用人工智慧演算法來最優化和加速區塊鏈交易確認和鏈上數據的驗證過程，進一步提高區塊鏈技術的開發效率和安全性等。

總之，在區塊鏈與人工智慧交叉應用的領域中，它們可以互相促進、互相支持，並且產生出更為復雜、多樣化的技術創新組合，給數字經濟和企業發展帶來積極的影響。

『陸』 想了解一下區塊鏈技術和人工智慧的區別感覺好像都自稱是下個時代，到底誰更重要牛逼一點

區塊鏈與人工智慧都是下一個時代。

兩者之間可以有很好的結合。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。區塊鏈（Blockchain），是比特幣的一個重要概念，它本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術，是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一批次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

區塊鏈技術目前現階段可以分為三個版本。

而目前在前三個版本中，存在著無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、網路總是以最大容量運行，如比特幣和以太坊，影響效率。

Velas將兩者相結合，開發能夠自我學習進步的公鏈。

Velas通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。

技術上，Velas 已融合了跨鏈支付、支持多幣種的多簽錢包、匿名轉賬等功能與 服務，其生態系統專注於交易所、多重簽名錢包、商家平台等所有涵蓋交易、支付 的應用場景， 且在 AI 完全接入系統後，最終可實現完全免除轉賬費用。

並且，通過 AI 增強的 DPoS（AIDPoS）實現完全去中心化 >AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 >Velas 只在需要時出塊 < 每 1 秒到每 2 分鍾之間 > > 可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) > 區塊生產商是通過人工直覺選出的。

『柒』 人工智慧和區塊鏈有什麼關系

最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門

首先區塊鏈是建立去中心化的網路，所謂的去中心化，就是說這個網路不屬於你也不屬於我。

它屬於所有人。

而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說，「機器的自我學習」

這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。

首先我們要了解到，區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。

而在前三個階段中，都存在著：無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。

那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中，來解決這些問題呢？

答案是可以的！並且已經有團隊研發，並已經取得了一定的進度。

Velas 是一個通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。不光如此， AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ；Velas 只在需要時出塊； 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ；可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) ； 區塊生產商是通過人工直覺選出的。