人工智能和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持準確的記錄、認證和執行，而人工智能則助力于決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智能和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智能和區塊鏈需要數據共享
分布式數據庫強調了在特定網絡上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智能依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網絡上進行高價值交易時，這對網絡的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對于人工智能來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對于任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智能和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網絡上執行某些交易，信任則是一個必要條件。
區塊鏈如何改變人工智能
上面介紹了幾個人工智能和區塊鏈具有的相同特點，現在繼續了解區塊鏈如何改變人工智能。
1.開放的數據市場
如前所述，人工智能技術的進步取決于各種來源數據的可用性。盡管像谷歌，Facebook，亞馬遜等這樣的公司可以訪問大量的人工智能數據源，這些數據對于大部分人工智能應用也都非常有用，但在數據市場上并不能對這些數據進行直接訪問。
區塊鏈旨在通過引入點對點連接這一概念來解決這個問題。由于它是一個開放的分布式注冊表，因此網絡上的每個人都可以訪問數據。現有的數據寡頭壟斷即將結束，一個新的開放和自由數據的時代即將來臨。
2.大規模的數據管理機制
即使數據已經可以對所有人都開放，對數據的管理也是另一障礙。目前可用的數據量約為1.3澤字節(Zettabytes)。人工智能的一個子領域稱為通用人工智能(Artificial General Intelligence)，它可以建立一個反饋控制系統的模型，有助于自主代理人(autonomous agents)與物理環境更好地進行交互。
與傳統中央存儲中心相比，具有大量數據存儲的分布式系統享有多種優勢。在發生危機和自然災害時，數據沒有存儲在單個位置，因此數據可以受到保護。此外，網絡被黑客攻擊的行為沒有了，這使得數據集不易受到部分損壞的影響。
3.更可靠的人工智能建模和預測
計算機系統的一個基本原則是GIGO：垃圾進垃圾出。人工智能領域嚴重依賴于大量的數據流，一些個人或公司故意篡改提供的數據以期待改變結果，垃圾數據也可能是由傳感器和其他數據源的意外故障引起的。
通過創建已驗證數據庫的各個部分，可以成功構建模型并僅在已驗證的數據集上實施。這將檢測數據供應鏈中的任何故障或意外情況。由于數據流部分可用，因此它還有助于降低故障排除和查找異常數據集的壓力。最后，區塊鏈與不變性同義，這意味著數據是可追蹤和可審查的。
4.對數據和模型使用的控制
這是整合區塊鏈和人工智能的一個非常重要的方面。例如，當你登錄Facebook和Twitter時，你將會放棄將資源上傳到其平臺上的權利。當歌手簽署唱片協議時也會發生同樣的事情。相同的概念也可以應用于人工智能數據和模型。
為建模創建數據時，你可以指定有限制或許可的許可證。區塊鏈使得這一過程變得相對容易了一些。
為了解釋在區塊鏈網絡中查看或使用數據的權限被視為一項資產。與硬幣可以在加密貨幣平臺上傳遞的方式一樣，這些訪問網絡信息的權限也可以進行傳遞。
技術共贏：人工智能和區塊鏈互解難題
業界人士認為，區塊鏈技術與人工智能達成合作的潛力巨大，二者可以互相解決技術難題，在新的生態建構中，數據存儲、共享機制、平臺問題、安全性問題等，都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。例如在數據領域，AI可以與區塊鏈技術結合，一方面是從應用層面入手，兩者各司其職，AI負責自動化的業務處理和智能化的決策，區塊鏈負責在數據層提供可信數據;另一方面是數據層，兩者可以互相滲透。區塊鏈中的智能合約實際上也是一段實現某種算法的代碼，既然是算法，那么AI就能夠植入其中，使區塊鏈智能合約更加智能。同時，將AI引擎訓練模型結果和運行模型存放在區塊鏈上，就能夠確保模型不被篡改，降低了AI應用遭受攻擊的風險。
如果說人工智能是一種生產力，它能提高生產的效率，使得我們更快、更有效地獲得更多的財富。那么區塊鏈就是一種生產關系，它能夠改變我們一些分配。人工智能和區塊鏈能夠基于雙方各自的優勢實現互補。事實上，目前業界已經有公司嘗試將兩者同時應用。
