今天我們來看一下加密的分散式賬本如何為另一項尖端技術：人工智慧（AI）開闢新的領域。
AI，是近來常被用到的詞彙，簡單地說，想要建造出能夠執行任務的機器人的理論和實踐是需要智慧的。目前，為了致力於實現這一目標需要：機器學習、人工神經網路和深度學習。
同時，區塊鏈本質上是一種新的數字資訊歸檔系統，它在加密的分散式賬本儲存資料。由於資料是在許多不同的計算機上加密分佈的，因此可以建立防篡改的資料庫，只有獲得許可的人才能讀取和更新。
儘管有很多將這些技術結合起來的學術性文章，但目前實際應用還很少。不過JarvisPlus正在加速AI和區塊鏈的結合。
目前有三種方式可以讓AI和區塊鏈相互協作：
1、AI和加密兩者合作無間
由於其檔案系統中固有的加密技術，區塊鏈上的資料本質上是高度安全的。
這意味著區塊鏈非常適合儲存高度敏感的個人資料，這些資料經過精心處理後，可以為我們的生活帶來許多的價值和便利。想想淘寶或亞馬遜使用的推薦引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。
當然，輸入這些系統的資料都是非常私密的。處理它的企業必須投入大量資金來滿足資料安全方面的標準。即便如此，大規模的個人資料洩露也越來越常見。
區塊鏈資料庫以加密狀態儲存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有資料就安全。新興的AI領域涉及構建演算法，該演算法能夠在資料仍處於加密狀態時處理（處理或操作）資料。
人工智慧在安全方面也有很多是可以被搬到檯面來說的。 AI的新興領域涉及能夠在資料仍處於加密狀態時處理（處理或操作）資料的演算法。 因為只要是資料處理的任何一部分包含了曝露未加密資料這都意味著安全風險的存在，因此減少這些事件可能有助於使事情更加安全。
2、區塊鏈可以幫助我們跟蹤，理解和解釋AI的決策
人工智慧做出的決定有時很難讓人類理解。這是因為他們能夠獨立地評估大量的變數，並且能夠“學習”，而這些變數對實現的總體任務是很重要的。
例如，AI演算法被越來越多地用於判斷金融交易是否具有欺詐性，是否應該被阻止或調查。
但在一段時間內，仍有必要對這些決策進行審計，以確保其準確性考慮到擁有大量資料，這可能是一項複雜的任務。例如，沃爾瑪將其所有門店的交易資料輸入到其人工智慧系統中，人工智慧系統負責決定哪些產品應該進貨，以及在哪裡進貨。
如果決策是按資料點對資料點的方式在區塊鏈上記錄下來的，那麼對決策進行審計就會簡單得多，因為在記錄的資訊和審計過程開始之間，記錄沒有被篡改。
無論我們多麼清楚地看到人工智慧在許多領域都具有巨大的優勢，如果它不被公眾所信任，那麼它的實用性將會受到嚴重的限制。在區塊鏈記錄決策過程，可能是實現透明度和洞察機器人思維來獲得公眾的信任的一個步驟。
3、AI可以比人類（傳統計算機）更有效地管理區塊鏈
雖然傳統計算機速度非常快，如果沒有執行任務的明確指示，計算機就無法完成任務。這意味著，由於它們的加密特性，在傳統計算機上操作區塊鏈資料需要強大的計算機處理能力。例如，用於在比特幣區塊鏈上挖掘塊的雜湊演算法採用了一種“蠻力”方法——有效地嘗試各種字元組合，直到找到驗證交易的字元為止。
人工智慧是一種擺脫這種蠻力方式的嘗試，並且以一種更聰明、更深思熟慮的方式管理任務。我們可以試著想一下一個破解程式碼的人類專家，如果他們很厲害，當他們在整個職業生涯中成功破解越來越多的程式碼時，他們在破解程式碼時將會變得越來越出色和高效。以機器學習為動力的工作量證明將也會以相似的方式解決其工作，儘管它不必花一輩子的時間才能成為一名專家，但如果它得到正確的培訓資料，它幾乎可以立即提高自己的技能。
顯然地，區塊鏈和人工智慧是兩種技術趨勢，雖然它們各自本身都具有開拓性，但是，它們在整合後將會有潛力變得更加具有革命性。兩者都有助於提高對方的能力，同時也提供了更好的監督和問責的機會。
