如果將人工智慧比作建造太空火箭，那麼資料和算力是燃料，演算法就是發動機。但傳統人工智慧公司在資料層面上面臨著被大型機構壟斷等困境，在算力層面上面臨著購置硬體資源導致的資金難題，在演算法層面上面臨著演算法執行不穩定等難題。區塊鏈可以看做是分散式的資料、算力、演算法的資源集合體，所以“區塊鏈+AI”被看做是一種解決傳統AI難題的良藥。
區塊鏈重心在於保持記錄、認證和執行的準確，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和資料集，最終產生自主互動。區塊鏈和人工智慧，有以下三個主要共同特點和需求：
1. 資料共享
各個節點進行高效資料共享，是分散式資料庫的一個重要特點。而人工智慧需要大資料，尤其依賴資料共享，可供分析的開放資料越多，機器的預測和評估越準確，生成的演算法也更可靠。
2. 安全
區塊鏈承載大規模和高價值交易時，對網路安全性有極高需求，這可以透過相關協議和技術手段不斷提升。人工智慧對機器自主性控制上也有很高安全需求，儘可能避免意外事件的發生。
3. 信任
區塊鏈上，信任是各節點間進行交易和記錄的前提。人工智慧為了使機器間通訊更加方便，同樣需要設定不同層次的信任級別。而不管是區塊鏈、人工智慧還是其他新興技術，信任都是其發展和進步的必要條件。
區塊鏈如何助力人工智慧？
1. 區塊鏈有助於人工智慧獲取更全面的資料。
全數字化世介面臨的一個根本挑戰是：盲人摸象，沒有機構可以拿全所有資料。即便是像阿里、騰訊、谷歌、亞馬遜這樣的網際網路巨頭，所能獲取也只是基於自身業務的有限資料。
不可否認，巨頭企業利用自身有限資料，同樣可以維持人工智慧執行，但正如上文所說，可供學習、分析的資料越多，人工智慧的預測、評估、決策等才能更準確。
區塊鏈技術則能夠幫助各機構打破“資料孤島”格局，促進跨機構間資料的流動、共享及定價，形成一個自由開放的資料市場，讓人工智慧可以根據不同用途、需求獲取更加全面的資料，真正變得“智慧”。
2、區塊鏈可以幫助我們理解人工智慧的決策
有時人工智慧做出的決定，讓人類很難理解。因為它們可以根據掌握的資料評估大量的變數，並且能夠自主“學習”，根據變數對實現的總體任務重要性進行決策。而對我們人類而言，很難預見到如此龐大的變數。
如果將人工智慧的決策透過區塊鏈記錄下來，那我們就可以對人工智慧的決策進行有效追溯和理解，及時洞察它們的“思維”，儘可能避免一些違背設計初衷的決策出現，一旦發生意外也能快速定位原因所在並及時修正。
同時，由於區塊鏈記錄的不可篡改性，也能方便人們對人工智慧裝置記錄進行查詢和監督，提升人們對人工智慧的信任和接納度。
人工智慧如何驅動區塊鏈？
1. 人工智慧幫助區塊鏈降低能耗
眾所周知，區塊鏈系統中，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。人工智慧則可以擺脫“蠻力”的挖礦方式，以一種更聰明、更高效的方式管理任務。
現在，不少手機已經透過人工智慧來最佳化電力消耗、提升系統效能，如果類似方式在區塊鏈系統中實現，將會大大降低礦工挖礦硬體的成本以及挖礦所需電力的消耗。
2. 人工智慧輔助區塊鏈檢測欺詐
人工智慧透過大量“學習”，很容易發現並防範欺詐行為，這些目前在銀行和電商業務中已經得到廣泛應用。當非正常刷卡交易發生時，銀行會自動發簡訊提醒安全風險；當網購遇到假冒客服人員時，電商平臺會自動提醒注意防騙。
而區塊鏈中欺詐交易行為並不少見，如果能將人工智慧深度應用到區塊鏈系統中，對保障區塊鏈安全交易會大有裨益。
人工智慧所面臨的問題，是傳統技術無法解決的，轉而向同為新興技術的區塊鏈求助或許是一個明智的選擇。資料中心化的前提下，資料的使用方式也缺乏透明度，當資料提供者無法對自己的資料進行有效管理時，很多人都選擇不再進行資料分享。而區塊鏈恰恰可以解決這一問題。在鏈上，每一份資料的上傳者、使用流向和成果都有跡可查使用者對資料擁有所有權和自主使用權。資料上傳者還會收到使用方提供的數字加密貨幣作為補償，當使用者能夠將自己產生的資料變現，並可控制資料流向，相信會有更多的人願意提供相關資料。對於AI來說，安全的資料共享意味著更多的資料，然後就會有更好的模型，更好的行動，更好的結果，以及更好的新資料。
面對高昂的算力成本，AI行業可能束手無策，但是區塊鏈最不缺的恐怕就是算力了，挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力和金錢來鋪設算力才能完成。冗餘的算力完全可以為AI節省成本，反過來，AI已經被證明是最佳化電力消耗的有效手段，提供類似的解決方案應用在區塊鏈。這也許會導致挖礦硬體方面的投資下降。區塊鏈能為人工智慧行業帶來光明的前景，反過來人工智慧也可以為區塊鏈加油助威。德勤在2016年估算區塊鏈驗證和共享交易的總執行成本大概是每年6億美元左右。一個智慧系統或許實時計算出某個特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。從而減少無用功的付出，以此提高效率。
AI和區塊鏈可以說是技術領域的兩個極端方面：一個是在封閉資料平臺上培育中心化的智慧，另一個則是在開放資料環境下促進去中心化的應用。但兩者天然優勢互補，在人工智慧為區塊鏈提供更強大拓展場景與資料分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智慧提供高度可信的原始資料以支援其持續的“深度學習”。
儘管區塊鏈和人工智慧是兩種不同的技術趨勢，但兩者透過優勢互補迸發的巨大潛力依然值得我們去深入挖掘。
