[內容來源：資料策略師、技術投資者兼AI顧問Francesco Corea所做演講，由CSDN研發技術翻譯，Vincent參與，本文作者略做了修改]
不可否認，人工智慧和區塊鏈促進了創新，在不同行業裡面都引起了根本性的變化。
這兩種技術的技術複雜程度不一樣，商業意義也不一樣，如果能將兩者整合在一起，那麼整個技術和人類正規化可能將會被重新定義。
一、區塊鏈的內在邏輯
我從來沒有接觸過區塊鏈和加密貨幣，因此我將先介紹一下這些是什麼，它們的工作原理是什麼。
區塊鏈是分散式網路中由各方共享的安全分散式資料庫，其中交易資料可以記錄下來，易於審計。簡而言之，區塊鏈就是一種“讓互不相識的人信任共同記錄事件的技術”。
資料儲存在一種剛性結構中，這種結構稱之為塊，它們透過雜湊鏈相互連線。這些塊具有頭部和內容部分，其中頭部包含了後設資料，內容部分包含了真實交易的資料。
由於每個塊與前一個塊是互相連線的，因此隨著數量的增加，在沒有網路共識的情況下，無論想修改什麼資訊都是非常困難的。
網路可以透過不同的機制來驗證交易，但主要的機制就只有兩種：“工作量證明（proof-of-work）”和“權益證明（proof-of-stake）”。
工作量證明：為了增加一個塊，要求參與者（“礦工”）解決複雜的數學問題，而這又需要大量的電能和硬體能力才能解碼。
權益證明：試圖解決能源效率問題，因此把更多的採礦權歸於擁有更多貨幣的參與者。
此外還有一些其它機制，例如拜占庭容錯演算法、Quorum切片，以及權益證明的各種派生，就不在這裡進行一一介紹了。
關於區塊鏈的特點，需要說明一點的是：它可以按照不同網路訪問許可權進行分類，例如是不是任何人都可以進行瀏覽（無許可 Vs 需許可），或者是否參與到共識的形成（公共 Vs 私有）。
在前一個情況下，任何人都具有讀寫許可權，而在後一種情況下，預先決定的參與者有權力加入網路，當然是在公共無許可的情況下，作為給礦工提供的回報結構才行。
分散式總賬技術的確會降低驗證和聯網的成本，進而影響市場結構並最終使得新的市場形成。
有專家最近對區塊鏈和TCP/CP這兩項技術之間進行了精彩的比較，說明了區塊鏈是如何慢慢地經歷了TCP/IP之類的先前基礎性技術所經歷的4個階段的，也就是單個使用階段、本地化使用階段、替代階段以及變革階段。
然而，有一點也是對的，區塊鏈正在變革傳統商業模式，正在將價值朝著與之前的技術棧背道而馳的方向分配。
如果說15年前投資應用比投資協議技術更有意義的話，在區塊鏈的世界裡價值將集中在共享協議層，而在應用層的利潤水平將非常微薄。
實際上區塊鏈的可能性，還不僅僅侷限在交易上面，在建立由特殊事件和閾值觸發（啟動器啟動強震儀開始工作的最小加速度值，這裡指觸發智慧合約的條件。）並且可以輕易追溯和審計的智慧合約方面也有著可能性。
附加資訊：首次代幣發售（ICO）
目前圍繞著這一新現象的一大炒作是首次代幣發售（ICO）。即便很多人投錢進去是因為這個名字讓人想起最常見（也是最值錢）的首次公開募股（IPO），但ICO不過是令牌銷售罷了，而令牌是特定網路最小的功能單位。
ICO可以說是一個混合概念，其中結合了股權分配、預售/眾籌活動，以及有著有限權力和應用域的貨幣等元素。
二、AI將如何改變區塊鏈？
儘管區塊鏈極其強大，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已經被證明是最佳化電力消耗的有效手段，所以我認為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。
可擴充套件性：區塊鏈正在穩步地以每10分鐘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資料）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，或者引入新的資料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，尤其是鑑於該系統架構的固定性；
隱私：擁有個人資料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（直接對加密資料進行操作）、Enigma專案、Zerocash專案，都是可行的解決方案，但我認為這個問題跟前面的可擴充套件性和安全問題是緊密關聯的，而且我認為它們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執行成本大概是每年6億美元左右
一個智慧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元件中。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正在這麼做）；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化資料科學本身，我看不出為什麼我們無法建立可以建立新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
資料：在未來當我們所有的資料都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，我們就會需要幫助來進訪問授權，跟蹤資料使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚我們的個人資訊發生了什麼事情，這正是智慧機器的工作。
三、區塊鏈如何改變AI?
在上文中，我們迅速觸及了AI可能最終對區塊鏈產生的影響。現在我們反過來看看區塊鏈可能會對機器學習系統的發展產生什麼樣的影響？說得更仔細一點，區塊鏈可以：
幫助AI解釋自己（並讓我們相信它）：AI黑盒遭遇了可解釋性的問題。有一個清晰的審計跟蹤不僅可以提高資料的可信性，還可以提高模型的可信度，也為追溯機器決策過程提供了一條清晰的途徑。
提高人工智慧的有效性：安全的資料共享意味著更多的資料（和更多的訓練資料），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。到頭來網路效應是最重要的東西。
降低市場的准入障礙：我們一步一步來。區塊鏈技術可以保護你的資料。那麼為什麼你不能私下儲存你所有的資料，或者也許出售這些資料呢？
首先，區塊鏈將促進更乾淨、更有組織的個人資料的建立。
其次，區塊鏈會促進新市場的出現：比如資料市場（這個是比較容易實現的）；比如模型市場（這個要有趣得多）；甚至最後可能還會出現AI市場。
因此，簡單的資料共享和新的市場，再加上區塊鏈資料驗證一起，這些將提供更加順暢的整合，從而降低小企業的進入門檻，縮小科技巨頭的競爭優勢。
在降低進入門檻的努力中，我們實際上解決了兩個問題，即提供更廣泛的資料訪問以及更有效的資料貨幣化機制 ;
增加對人工的信任：一旦我們的部分任務將交給自動虛擬代理來管理，清晰的審計跟蹤將可以幫助機器人相互信任（並且幫助我們去信任它們）。
在有了分項資料以及協調決策，再加上有健壯的機制到達法定人數（與群體機器人和多代理場景高度相關）的安全手段之後，這最終還將增加機器與機器之間的互動和交易。
減少災難性風險：DAO中編寫的具有特定智慧合約的AI只能執行那些動作，除此以外再無更多（那麼它的行動空間也是受限的）。
四、去中心化的智慧公司
從事區塊鏈和加密貨幣的初創企業有很多。不過這裡我只對那些從事AI、區塊鏈技術交叉（或者融合）的感興趣，這些企業顯然就不是很多了。這樣的企業主要集中在舊金山和倫敦，但是在紐約、澳大利亞、中國以及歐洲國家也有例子。
這類初創企業的數量的確是太少了，其中值得一提的是，新加坡初創公司XBIT基於區塊鏈+人工智慧技術，開發了一套軟體創業孵化平臺，該平臺集智慧財產權保護、智慧推薦系統、種子使用者、投資者等一體，形成了一個一站式創業孵化平臺，筆者看來是非常具有前景的。筆者瞭解到，與幣圈傳奇少年大空翼齊名的皇馬參與了該專案的早期投資，說明這個專案前景值得期待，有感興趣或者創業需求的朋友可以去專案官方網站了解更多: http://www.xbit.foundation ，或關注XBIT官方微信公眾號：xbit-official ，有疑問也可以新增官方美女社羣經理微信瞭解更多：yuyinbubu
區塊鏈+人工智慧，真的能成為改變世界的黑科技嗎？相信不久的將來我們便會從XBIT看到結果。
原文標題：區塊鏈+人工智慧，才是重新定義世界的黑科技 原作者：筆記俠
