AI技术无隐私区块链

『壹』 AI将如何改变区块链

区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

『贰』 人工智能与区块链的关系

人工智能和区块链的共同点
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。
1. 人工智能和区块链需要数据共享
分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3. 信任是必要条件
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链和人工智能对普通人的影响
简单来说，区块链是一个基于社区的技术，它能让价值交换变得更安全，区块链就像它的名字一样。是一串由很多数据区块连在一起的不断延长的链条，每一个区块都包含了一个加密的交易记录，区块按时间顺序排列，并用密码系统保障安全。区块链是一项能改变规则的技术，它的出现是革命性的创新。
区块链的作用也很多，具体应用也很广泛。举个例子吧：如果将区块链用于食品行业，百姓就再也不担心吃到有害食品了。如果将区块链用于钻石生产，那么消费者再也不用担心买到假的钻石了。如果将区块链用于到教育行业，可以加强知识产权保护。如果将区块链用于保险行业，可以缓解保险业务的信息不对称和有助于提升保险业务的安全性等等。
区块链与人工智能对普通人的影响可谓是巨大的。试想一下，若将区块链和人工智能结合在一起，那么它们的作用会扩大吗?是的，二者的结合，确实可以产生更多的影响来改变普通人的生活。
区块链和人工智能是技术领域的两个极为重要的角色，各自为我们的生产生活带来方便。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么它们之间交互后产生的影响是不可想象的。这也是OMT的核心所在，这两种技术结合后，未来的应用场景都是革命性的并且激动人心，在新的生态建构中，数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等，都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。OMT将通过区块链+人工智能技术为全球用户、企业创造最大化价值，为普通百姓带来更多方便。
回答完毕，望采纳，谢谢!

『叁』 未来的AI需要数据与区块链的增强

未来的AI需要数据与区块链的增强
当AI遇上区块链，在不影响个人数据隐私的情况下，人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。
人工智能、纳米制造、区块链或下一代互联网、基因编辑，这些当下最热门的技术，正在重新定义人类的生活。未来几十年内的人工智能大多还是可控的，并且会依据行业需求来实现，而这一切需要打造坚实的数据智能基础设施。

今天，在人们追求个性化、服务化、开放化和共享化的过程中，数据不单单限定在类似于机器、软件，而是扩展到行为数据、轨迹数据、医疗健康数据、基因数据或教育数据等全息生命范畴。
舆论中经常出现的机器学习和神经网络，目前的数据训练，也只是让计算机通过现有数据生成函数，从而对未来类似的数据作出判断。
其中，在机器学习的过程中，目前最稀缺的就是实时、不间断、全维度产业链的数据。而这些数据除了先天性的技术性采集难问题，更多的障碍还在于那些在工业革命发展至今的传统组织所聚集的数据“孤岛”。
根据麦肯锡全球研究院的数据，互联网每颠覆一个工作岗位就创造出2.6个新工作岗位。人工智能在突飞猛进发展，并且带来就业与财富的当下，最缺的就是数据。恰恰今天仍然有众多核心数据是处于机构中心垄断的状态，不能帮助机器合理地自我学习。
因此，数据开放与共享，当成为互联网时代的主题。互联网促进了个性化体验，抛弃了静态的、放之四海皆准的单一体验。而数据开放与共享，需要建立在一种能够彻底让数据流动，让产生的价值全链流动的智能基础设施，而来自嬉皮士文化的区块链技术似乎就是为此而生。
无论是ARPAnet（阿帕网，由美国高级研究计划署组建）还是TCP/IP（传输控制协议/因特网互联协议），互联网的诞生就是基于分布式计算、分组交换与无中心化为前提。但是，真正的去中心化的数据世界还离我们非常遥远。如果说第一代互联网的今天解决了人类信息传输问题，那么我们期待的第二代互联网应该可以解决的是信息真伪问题。而区块链技术就可以解决AI应用中数据可信度问题。
源自上世纪80年代，并且在密码学中被广泛采纳的零知识证明计算方法，在区块链发展技术中得到了实践。当AI遇上区块链，在不影响个人数据隐私的情况下，人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。
人工智能领域数学和算法的发现和发明，是整个数据智能基础设施建设工作中的重中之重。数据的智能基础设施建设，不仅可以帮助机器学习提高精确性和价值性，更重要的是，其还可以驱动经济社会的发展，帮助企业找准核心目标、聚焦关键任务、发挥核心优势，增强资产匹配风口的能力。
实体经济是互联网经济的基础，数据是智能未来的基础。强化数据智能基础设施建设，将所有与智能生活有关的要素重新整理，有助于企业走出同质化、低效益的困境，向智能时代共同迈进。

『肆』 科技｜阿里达摩院：这十项前沿技术2020将有大突破

不久前，阿里巴巴集团前沿 科技 研究机构达摩院发布了2020十大 科技 趋势，涵盖了人工智能、量子计算、区块链等前沿 科技 及技术热词。业内认为，达摩院发布的趋势内容 聚焦了正在走进现实生活的前沿技术，成为相关行业一种有益的展望 。

2020十大 科技 趋势具体包括，人工智能从感知智能向认知智能演进、计算存储一体化突破AI算力瓶颈、工业互联网的超融合、机器间大规模协作成为可能、模块化降低芯片设计门槛、规模化生产级区块链应用将走入大众、量子计算进入攻坚期、新材料推动半导体器件革新、保护数据隐私的AI技术将加速落地、云成为IT技术创新的中心。

以“保护数据隐私的AI技术将加速落地”这一趋势为例，报告认为，数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

达摩院断言， 科技 浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等多个领域将出现颠覆性技术突破。

01 人工智能从感知智能向认知智能演进

人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类 社会 历史 中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

02 机器间大规模协作成为可能

传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

03 计算存储一体化突破AI算力瓶颈

冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法 探索 的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破 AI 算力瓶颈。

04 工业互联网的超融合

5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高 5%-10% 的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

05 模块化降低芯片设计门槛

传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V 为代表的开放指令集及其相应的开源 SoC 芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能「芯片模块」封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

06 规模化生产级区块链应用将走入大众

区块链 BaaS(Blockchain as a Service) 服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

07 量子计算进入攻坚期

2019 年，「量子霸权」之争让量子计算在再次成为世界 科技 焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020 年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

08 新材料推动半导体器件革新

在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于 3 纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如 SOT-MRAM 和阻变存储器。

09 保护数据隐私的AI技术将加速落地

数据流通所产生的合规成本越来越高。使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

10 云成为IT技术创新的中心

随着云技术的深入发展，云已经远远超过 IT 基础设施的范畴，渐渐演变成所有 IT 技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个 IT 技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义 IT 的一切。广义的云，正在源源不断地将新的 IT 技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

『伍』 区块链与人工智能有什么关系

区族答块链与人工智能有许多潜在的关联和相互作用，它们可以互相促进、弥补缺陷，从而共同进步。

一方面，在应用层面上，人工智能技术亮穗尘能够为区块链平台提供更加完善的数据处理和分析能力。例如，人工智能技术可以帮助区块链平台进行大规模数据挖掘和分析，发现隐藏的关联规律和趋势，并且提高数据处理效率和安全性。同时，区块链技术也可以通过建立去中心化、不可篡改的数据存储和传输机制，为人工智能算法提供更加准确、实时、可信的数据源，进一步提高其决策和预测能力。

另一方面，在技术研究层面上，区块链技术和人工智能技术也具备相互融合、加速发展的可能性。例如，一些研究者将区块链技术应用于去中心化的人工智能训练和数据协作过程中，以解决敬禅当前人工智能领域中的隐私保护、数据溯源等问题；还有一些研究者正在探索如何使用人工智能算法来最优化和加速区块链交易确认和链上数据的验证过程，进一步提高区块链技术的开发效率和安全性等。

总之，在区块链与人工智能交叉应用的领域中，它们可以互相促进、互相支持，并且产生出更为复杂、多样化的技术创新组合，给数字经济和企业发展带来积极的影响。

『陆』 想了解一下区块链技术和人工智能的区别感觉好像都自称是下个时代，到底谁更重要牛逼一点

区块链与人工智能都是下一个时代。

两者之间可以有很好的结合。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

区块链技术目前现阶段可以分为三个版本。

而目前在前三个版本中，存在着无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、网络总是以最大容量运行，如比特币和以太坊，影响效率。

Velas将两者相结合，开发能够自我学习进步的公链。

Velas通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。

技术上，Velas 已融合了跨链支付、支持多币种的多签钱包、匿名转账等功能与 服务，其生态系统专注于交易所、多重签名钱包、商家平台等所有涵盖交易、支付 的应用场景， 且在 AI 完全接入系统后，最终可实现完全免除转账费用。

并且，通过 AI 增强的 DPoS（AIDPoS）实现完全去中心化 >AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 >Velas 只在需要时出块 < 每 1 秒到每 2 分钟之间 > > 可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) > 区块生产商是通过人工直觉选出的。

『柒』 人工智能和区块链有什么关系

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。