人工智能，正如今天最常用的術(shù)語，簡單地說，就是建造能夠執(zhí)行似乎需要智能的任務的機器的理論和實踐。目前，致力于實現(xiàn)這一目標的尖端技術(shù)包括機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習。

與此同時，區(qū)塊鏈本質(zhì)上是一種新的數(shù)字信息歸檔系統(tǒng)，它以加密的、分布式的分類帳格式存儲數(shù)據(jù)。因為數(shù)據(jù)是加密的，并且分布在許多不同的計算機上，所以它可以創(chuàng)建防篡改的、高度健壯的數(shù)據(jù)庫，只有經(jīng)過許可的人才能讀取和更新這些數(shù)據(jù)庫。

雖然已經(jīng)從學術(shù)角度寫了很多關(guān)于結(jié)合這些突破性技術(shù)的潛力的文章，但現(xiàn)實世界中的應用目前還很少。不過，我預期在不久的將來，這種情況會有所改變。因此，這里有三種方式，人工智能和區(qū)塊鏈是為對方做的。

1、人工智能和加密在一起工作得很好

區(qū)塊鏈上保存的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是高度安全的，這要歸功于其歸檔系統(tǒng)所固有的密碼學。

這意味著，區(qū)塊鏈是存儲高度敏感的個人數(shù)據(jù)的理想選擇，這些數(shù)據(jù)在經(jīng)過巧妙處理后，可以在我們的生活中釋放出如此多的價值和便利。想想智能醫(yī)療系統(tǒng)，它可以根據(jù)我們的醫(yī)療掃描和記錄做出準確的診斷，甚至可以簡單地利用亞馬遜(Amazon)或Netflix的推薦引擎來建議我們下一步可能想買什么或看什么。

當然，輸入這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)(在我們?yōu)g覽或與服務交互時收集到的數(shù)據(jù))是高度個人化的，從事這類業(yè)務的企業(yè)必須投入大量資金，才能達到數(shù)據(jù)安全方面的預期標準。即便如此，導致個人數(shù)據(jù)丟失的大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露也越來越普遍，而且越來越大!

區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫以加密狀態(tài)保存其信息，這意味著私鑰必須保持安全，只有幾千字節(jié)的數(shù)據(jù)組成的私鑰才能保證鏈上的所有數(shù)據(jù)都是安全的。

在安全方面，人工智能也有很多東西要拿來討論。人工智能的一個新興領(lǐng)域是建立能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時處理(處理或操作)數(shù)據(jù)的算法。由于涉及公開未加密數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)過程的任何部分都會帶來安全風險，因此減少這些事件將有助于使事情變得更加安全。

2、區(qū)塊鏈可以幫助我們跟蹤、理解和解釋人工智能的決策

人工智能協(xié)會做出的決定有時很難讓人理解，這是因為他們能夠獨立地評估大量的變量，并“學習”哪些變量對它試圖完成的總體任務很重要。例如，人們期望越來越多地使用人工智能算法來決定金融交易是否具有欺詐性，應當加以阻止或調(diào)查。

不過，在一段時間內(nèi)，仍有必要讓人類對這些決定進行審計，以確保其準確性?？紤]到可以考慮的大量數(shù)據(jù)，這可能是一項復雜的任務。例如，沃爾瑪(Walmart)將其所有門店長達一個月的交易數(shù)據(jù)輸入其人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)負責決定哪些產(chǎn)品應該進貨以及在哪里進貨。

如果決策是在數(shù)據(jù)點和數(shù)據(jù)點的基礎(chǔ)上、在塊鏈上記錄的，那么對它們進行審計就會簡單得多，因為可以確信記錄在所記錄的信息和開始的審計過程之間沒有被篡改。

無論我們?nèi)绾吻宄乜吹饺斯ぶ悄茉谠S多領(lǐng)域都具有巨大的優(yōu)勢，如果它不能得到公眾的信任，那么它的實用性將受到嚴重限制。在區(qū)塊鏈上記錄決策過程可能是朝著實現(xiàn)透明度和對機器人思維的洞察力邁出的一步，而這將是獲得公眾信任所必需的。

3、人工智能可以比人類更有效地管理區(qū)塊鏈

傳統(tǒng)上，計算機速度非?？欤浅Ｓ薮?。如果沒有關(guān)于如何執(zhí)行任務的明確指示，計算機就無法完成任務。這意味著，由于其加密性質(zhì)，在“愚蠢的”計算機上對區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)進行操作需要大量的計算機處理能力。例如，用于挖掘比特幣區(qū)塊鏈上的區(qū)塊的哈希算法采用了一種“蠻力”方法-有效地嘗試每一個字符組合，直到它們找到一個適合驗證交易的組合。

人工智能是一種嘗試遠離這種蠻力的方法，并以一種更聰明、更深思熟慮的方式來管理任務。想想看，一個破解代碼的人類專家，如果他們很好的話，當他們在整個職業(yè)生涯中成功破解越來越多的代碼時，他們在破譯代碼方面會變得更好和更有效率。機器學習驅(qū)動的挖掘算法將以類似的方式處理其工作雖然不需要花費一生的時間來成為專家，但如果給它提供正確的培訓數(shù)據(jù)，它幾乎可以在瞬間提高自己的技能。

顯然，區(qū)塊鏈和人工智能是兩種技術(shù)趨勢，盡管它們本身具有突破性的意義，但如果結(jié)合起來，它們有可能變得更具革命性。兩者都有助于加強對方的能力，同時也為更好地監(jiān)督和問責提供了機會。