2008 年末，在金融危機期間，在一個鮮為人知的互聯網論壇上出現了一篇開創性的帖子，題為比特幣：一種點對點電子現金系統。它是由一個名叫中本聰的神秘人物撰寫的，也是他用來偽裝作者真實身份的化名。

中本聰認為銀行和美國政府擁有太多權力，他們為了自身利益而使用。中本聰設想了一種名為比特幣的新型貨幣，它可以改變這一點：一種不受中央銀行或政府控制或運營的加密貨幣，你可以免費將其發送到世界任何地方，無需任何人或機構負責。

起初沒有人注意到中本聰的瘋狂想法——但慢慢地，越來越多的人開始購買和使用比特幣。許多人認為這是貨幣的未來，大銀行表現得越差，它就越受歡迎。

自 2009 年制定和推出以來，比特幣已經發展成為一個由大約 10,000 個“節點”或參與者組成的網絡，這些“節點”或參與者使用工作證明系統來驗證交易和挖掘比特幣。

這種技術一直盛行，直到開發出稱為 ASIC 的特定采礦計算機超越了其他功能較弱的機器，公司開始從積累礦工和采礦技術中獲利。個人仍然有可能參與比特幣流程，但設置成本很高，而且投資回報會隨著比特幣本身的高度波動而波動。

如今，大型礦池由大公司擁有或控制，權力再次集中化。這種演變在一定程度上破壞了中本聰對區塊鏈的最初愿景，其中參與者的“權力”被設計為平均分配 - 但現在集中在六家礦業集團手中。

什么是區塊鏈?答案：分布式賬本

區塊鏈是支撐加密貨幣比特幣的技術，但比特幣并不是市場上區塊鏈分布式賬本系統的唯一版本。還有其他幾種具有自己的區塊鏈和分布式賬本架構的加密貨幣。

同時，該技術的去中心化也導致了比特幣網絡內的多次分裂或分叉，產生了賬本的分支，其中一些礦工使用具有一組規則的區塊鏈，而其他礦工使用具有另一組規則的區塊鏈。

了解區塊鏈技術的基礎知識以及為什么它可以增強對記錄保存和金融交易的信任。區塊鏈是一種記錄信息的系統，它使更改、破解或欺騙系統變得困難或不可能。

區塊鏈本質上是交易的數字分類賬，在區塊鏈上的整個計算機系統網絡中復制和分布。鏈中的每個區塊都包含許多交易，每次在區塊鏈上發生新交易時，該交易的記錄都會添加到每個參與者的分類賬中。由多個參與者管理的去中心化數據庫被稱為分布式賬本技術(DLT)。

區塊鏈是一種分布式賬本技術，其中交易是使用稱為哈希的不可變加密簽名記錄的。這意味著，如果一條鏈中的一個區塊被更改，那么很明顯它已被篡改。如果黑客想要破壞區塊鏈系統，他們將不得不更改鏈中的每個區塊，跨越鏈的所有分布式版本。隨著區塊被添加到鏈中，比特幣和以太坊等區塊鏈不斷增長，這大大增加了分類帳的安全性。

人工智能可以使用區塊鏈進行智能分工

該系統還可以特別涉及各個智能系統之間的組織和合作。目前，人們通常認為我們很難創造出與人類多樣性相同的“通用人工智能”。大多數人工智能都是針對非常具體的問題進行訓練的，因此其性能受到限制。然而，將區塊鏈作為流程組織的一個元素可以為人工智能的分工經濟提供基礎。如果一個人工智能完成了它的特定工作步驟，那么它就有可能 記錄各個部分服務的轉移，以便在分布式賬本中進行進一步處理，并通過智能合約將其轉移到下一個責任單位。通過無縫映射和移交相應的工作流程，可以以這種方式組織自主服務和機器/設備之間的智能分工。

區塊鏈和人工智能作為機器自主的“框架”

當然，現在大部分內容仍然是科幻小說。但是，如果考慮當前投資于有問題的項目以將供應鏈映射到區塊鏈或私有區塊鏈上的能量，那么考慮如何以有意義的方式真正利用該技術的巨大潛力可能是合適的。智能合約和區塊鏈可以構成機器人自治的基礎，即“框架”：然后人工智能負責決策，分布式賬本技術協調最終的行動。

人工智能機器算法

技術的全部意義在于自動化。幾乎沒有計算機或機器能做而人不能做的事情。然而，為了節省時間和精力，我們建造了機器和計算機來幫助我們做這些事情。這些機器和計算機的主要價值在于它們能夠重復我們外包給它們的過程或動作。這種重復 - 幾乎沒有麻煩 - 被稱為自動化。

幾乎不可能談論創新而不指出他們的最終目標是自動化。因此，隨著現代技術不斷發展，技術領域需要更多數據，我們必須開始尋找一種方法來提高數據管理的自動化水平和“獨立思考”。

這種數據管理過程中的自動化或獨立思考形式稱為機器學習。機器學習可以簡單地描述為機器如何通過在相似數據中尋找模式來“學習”。這里的機器可能意味著已經存在的算法，而學習過程現在涉及為算法提供更多數據或信息，使其可以與之交互、篩選、連接點，所有這些都是為了在整個數據結構中尋找更多模式，或者為了變得更聰明。

變得更聰明的概念表明機器(算法)被賦予了更多信息——主要與現有信息相關——它現在將這些信息與現有信息相關聯，以便更好地理解其最重要的職責，或者首先編寫它的原因. 機器學習的整個概念是，隨著程序接收到越來越多的數據，它開始自己理解更多并解決更多問題。機器學習類似于自動化，但更像是數據自動化。

我們大多數人甚至不知道我們幾乎每天都在與機器學習進行交互。谷歌算法和其他軟件平臺可以做出預測或使我們的查詢適應以前匹配的搜索，這些都是機器學習的例子。這些算法已經習慣了您的互聯網研究的順序性，并且隨著時間的推移變得更加智能，以至于它們可以預測您最有可能采取的下一步行動。

有幾種方法可以訓練機器(算法)。這一切都取決于學習如何駕駛汽車。學習可以是有監督的、部分監督的或無監督的。

如何定義未來科技?

隨著越來越多的人走向數字化、虛擬化或遠程化，越來越多的公司將需要存儲更多數據。另一方面，隨著對更智能、更智能、更高效產品的競爭愈演愈烈，更好地利用這些數據的需求將會增加。此外，隨著每天發布更多數據，它現在歸結為已經存在的數據信任和隱私問題。在未來幾年，隨著公司試圖保持競爭優勢，收集更多數據的動力只會增加。然而，這些呼聲和對更多數據的追求也導致一些公司不時收集不必要或不準確的數據。因此，在機器學習的幫助下，這些公司可以智能地使用正確的數據，將其發送到區塊鏈以確保它是不可變的。在這種情況下，區塊鏈代表了比以往任何時候都更智能的數據挖掘和處理活動。

最終，很明顯，數據在當今的技術中將變得越來越重要，人們將嘗試創新并尋找方法來確保收集或挖掘的數據得到適當的管理、使用和保護。機器學習和區塊鏈技術的出現將數據管理推向了新的高度，但為了滿足對信任、安全、隱私和增強便利性的日益增長的需求，這兩種形式的技術很可能會一起發揮作用. 在技術行業實現這些目標方面發揮著重要作用。