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[导读] (文章来源:链客Talk) 过去几年,新技术呈指数级增长。世界似乎正在向新思想和新实验敞开大门。这些新技术在一定程度上,可以帮助人类实现不同的经济价值。据普华永道预测,到2030年,人工

(文章来源:链客Talk)

过去几年,新技术呈指数级增长。世界似乎正在向新思想和新实验敞开大门。这些新技术在一定程度上,可以帮助人类实现不同的经济价值。据普华永道预测,到2030年,人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元,因此全球GDP将增长14%。根据Gartner的预测,区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。

根据定义,区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账,用于存储加密数据。另一方面,人工智能是引擎或“大脑”,能够从收集的数据中进行分析和决策。

区块链和人工智能等技术具有真正的潜力。由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施,因此它们的结合是有意义的,而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时,将机器学习和人工智能集成到区块链中,反之亦然,可以增强区块链的基础架构,提升人工智能的潜力。同时,这些技术带来给我们了不同的世界观,集成式使用,可能产生协同影响。

另外,区块链促进了在开放数据环境中的分散应用,而人工智能则促进了在封闭数据平台上的集中数据。因此,如何将这些极端技术互相结合起来,给我们带来积极改变是至关重要的。虽然人工智能、机器学习和区块链的根本区别似乎在于它们的联合发展,但事实是,人工智能和区块链之间富有成效的协同作用的可能性是无限的。

人工智能、机器学习和区块链之间的完美结合,将确保一个更安全的数据迁移环境。

这些技术彼此同步,有可能保证更安全的应用程序部署。区块链为对等网络中的所有参与者带来了透明性和可访问性,从而提高了平台的安全性。开发者需要利用区块链的透明度来为AI更多的数据。他们需要在一个集中的平台上创建一个AI解决方案,以确保数据的完整性和安全性,以及机器学习算法的准确性。

人工智能、区块链和机器学习对于有选择性的信息共享是非常有用的,而不需要透露人的身份。通过使用零知识证明等协议,可以实现数据的选择性共享。这对医疗行业来说非常方便,区块链可以帮助我们存储信息,医生可以看到病人的全部病史。

传统的人工智能方法无法捕获在自然环境中呈现的复杂统计模式,如视觉和听觉场景,以及我们的日常交互模式(运动和语言),但随着“深度学习”的出现,该领域正在经历显著的发展。

深度学习是人工智能机器学习方法的一个子集,被定义为多层神经网络。它被批评为一个“黑匣子”,因为目前还不完全清楚算法是如何做出决定的。区块链、人工智能和机器学习也可以征收其子集等其他各种发展优化能源消耗利用人工智能在采矿、增强可伸缩性通过引入新的分散学习系统。

人工智能和区块链的融合还有其他一些积极的影响,比如提高了人工智能的有效性、安全性、私密性、效率、人工信任等。人工智能可能具有难以置信的革命性,但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展,谁也说不准,然而,其真正的颠覆潜力显然是存在的,并且正在迅速发展。
     

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