如今，數據仍然處于數字環境中，并沒有真正的分享動機。這導致Google、Facebook、阿里巴巴和百度等消費者數據的囤積。目前，人工智能（AI）平臺為那些處理大量數據的組織提供動力。傳感器嵌入物聯網連接的汽車和設備中，這些設備產生的消費數據呈指數級增長，并存儲在數據庫中。而獲得這些數據的行為引發了關于隱私的問題。

區塊鏈是一個分散的公共數字分類帳，以時間順序跟蹤加密貨幣交易。區塊鏈被認為是對金融世界的顛覆技術，因為沒有任何人或機構對交易有完全的控制權。因此，許多人認為這是銀行等實體金融機構的更加誠實的替代品。

區塊鏈技術協議由中本聰首先構建的。這項技術的工作原理是透明的，并有意向所有相關方分發信息。

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在這個區塊鏈網絡中，為交易創建信息塊，任何有權訪問這些區塊的人都可以改變這些信息。

這個技術協議現在正用于人工智能領域。它允許人工智能工程師創建人工智能模塊，以開放其他人工智能模塊并協同工作。雖然技術本身現在是抽象的，但它的潛力可能與全球互聯網首次啟動時相提并論。

區塊鏈允許用戶共享信息并完成匿名交易。這項技術正在炒作期間。而區塊鏈提供了一個開放的、共享的、分散的數據層，可以讓所有利益相關者訪問數據。這些利益相關者包括使用此技術評估交通模式的城市政府，增強駕駛體驗的汽車制造商，實時解決問題的應用開發者，以及根據人口統計概況和使用模式提供個性化服務的醫療保健提供商等實體。

雖然區塊鏈最近才出現發展趨勢，但絕大多數精通人工智能的團體都采用區塊鏈來實現分析的一致性。專業人士很想知道是什么讓區塊鏈變得如此特別，因此請參加人工智能認證課程來了解它。

區塊鏈整合到人工智能中

沒有多少人知道人工智能和機器學習的區別。盡管存在這種模糊性，但關于這兩個領域的知識和寫法還是很多的。然而，對于區塊鏈來說也是一樣。令人驚訝的是人們對這個領域知之甚少。以下了解一下區塊鏈的本質。

• 不變性：這是指人工智能評估更多數據和模型的能力，從而提高這些模型的價值。深度學習在這方面肯定有幫助。它是查找何時以及如何提供詳細數據集，以開始捕捉交互以及潛在變量的結果。
• 分散式：通過分散式設備，可以處理更多的數據，并可構建更高效的人工智能網絡。

例如，在生態系統的參與者（如網絡）中共享數據時。數據量越高，模型越好。

• 透明度：區塊鏈協議為全球公共注冊機構提供了防篡改功能。這導致測試數據和模型，如知識產權資產與版權聲明。

最有趣的部分是有們可以擁有無法修改的事實數據。考慮到人工智能技術會進入數據區塊鏈以獲取信息、發現模式并根據模式開發洞察力。

與人工智能所執行的知識挖掘相比，大多數預測和模式更準確，其中大部分時間使用不完整且缺失的數據。此外，在區塊鏈和人工智能之間，可能會出現人為因素。

工作實例解釋了其無縫的潛力

以下是真實用例的例子，指出區塊鏈和人工智能可以一起做什么。

• 知識挖掘：像Neuromation這樣的新學習者處理合成數據集，使企業掌握神經網絡，為更智能的人工智能和便攜式知識挖掘和共享奠定基礎。
• 更好的金融服務和交易：通過區塊鏈中的數據，人工智能可以評估不同類型的貸款產品，并根據這些借款模式對人口統計進行評估，同時預測金融機構提供的產品類型。
• 經過驗證的零售。人工智能可以找出以前人工智能操作中可能跳過的相似之處。例如，人工智能可以確定夏季用于排水材料的消費者交易更高。

然后，家庭零售商將籌集這些材料的股票。這里的區塊鏈可能會顯示與購買排水材料有關的梯子的高需求量。

• 區塊鏈技術用于在不存在出生記錄的不同地區驗證公民身份。

同樣，它可以根據這些變動監測人員，群體的遷移情況以及恐怖主義健康問題的比例。隨著人工智能獲得這些信息，預測變得更快，幫助政府機構在移民政策和健康問題方面作出更好的決策。

重要的區塊鏈優勢

人工智能主要關注的是理解大數據中的隱藏模式，從而導致自動機器，而區塊鏈主要關注準確的記錄管理，安全性和相關性。數據共享是區塊鏈對人工智能的第一個好處。

隨著人工智能與數據相關聯，區塊鏈成為通過互聯網傳輸安全數據的網關。大量的處理時間是數據演化和評估點之間節省的時間。自操作設備具有自治性，因此需要安全的設備間通信，這是區塊鏈可以解決的其他問題之一。

此外，區塊鏈可確保人工智能模型所依賴的數據認證。機器學習模型的本質是“垃圾進入，垃圾進出”，如果對用于開發模型的數據有任何妥協，那么模型結果將不會有利。

結論

區塊鏈技術提供了相關數據，這些數據在各人移動到一個區塊之前已經被檢查過。它不能改變并且可以公開獲得。它與在未經驗證的嵌入式錯誤平臺上交付的數據高度相關。

區塊鏈為零售商、政府、企業、金融機構、非營利組織、健康和教育組織、科學研究人員提供可靠的信息來源，從而實現知情決策。