人工智能中区块链的全面回顾
人工智能和区块链已成为近年来最具突破性的两项技术创新。
人工智能（AI）：使机器和计算机能够模拟人类的思维和决策过程。
区块链：一种分布式且不可变的分类账，以去中心化和可信的方式安全地存储数据和信息。
最近，科学家们深入探索这些技术在各个领域的潜在应用。在本文中，我们将简要概述区块链如何与人工智能集成，这一概念可能被称为“去中心化人工智能”。让我们深入了解一下。
去中心化人工智能：人工智能区块链简介
在过去十年左右的时间里，区块链一直是最受炒作的创新之一，当它在其他领域得到应用时，它开始获得动力。自 2008 年诞生以来，它作为一种颠覆性技术不断涌现，有可能彻底改变我们存储或交换数据或信息的方式，并彻底改变我们追踪和跟踪交易或自动化交易的方式。
区块链最受关注的一点是，每笔区块链交易都以加密方式签名，并且持有所有交易的链式区块的整个分类账副本的挖掘节点验证每笔此类交易，从而创建同步、安全、以及无法更改的共享时间戳记录。因此，区块链可以成为消除中央机构验证和管理网络上用户之间的交易和交互的要求的有效选择。
一直以来，由于物联网设备、智能手机、社交媒体和网络应用程序等技术创新，技术行业一直在生产和产生大量数据，这些技术创新为人工智能的兴起做出了重大贡献，因为为了有效和高效地执行，人工智能系统通常通过深度学习和机器学习实践利用大量数据来执行不同的分析。
即使在今天，人工智能模型的大部分机器学习和深度学习技术都依赖于集中式模型，该模型训练一组服务器，这些服务器根据训练数据运行或训练特定模型，然后使用验证或训练数据集验证学习结果。有效训练人工智能模型的高要求是主要技术组织和开发团队经常存储大量数据来训练模型以获得最佳结果和性能的原因。
如今大多数人工智能模型和实践都是中心化的，尽管中心化给人工智能行业带来了很多成功，但人工智能模型的中心化数据存储存在一个重大缺陷。当整个数据以集中方式存储时，数据篡改或数据损坏的可能性会增加，因为集中式数据存储始终会受到恶意软件和网络安全攻击。此外，在处理大量数据时，验证数据源的真实性和出处是一项具有挑战性的任务，这可能会导致模型的错误训练，从而进一步导致不需要的、不准确的甚至危险的结果结果。
人工智能模型的数据存储挑战是人工智能中使用区块链和去中心化人工智能发展背后的主要原因。去中心化人工智能的主要目标是使用数字签名、安全且可信的共享数据来启用流程并执行决策或分析，这些数据以去中心化或分布式的方式在区块链网络上存储和交易，而无需使用外部第三方资源。
人工智能模型以经常处理大量数据而闻名，科学家们已经预测区块链将成为数据存储的未来。此外，区块链具有智能合约，允许用户对区块链网络进行编程，以管理参与生成或访问数据或决策的参与者之间的交易。基于区块链智能合约的自主应用程序和机器可以随着时间的推移学习和适应变化，并且它们还可以做出准确且可信的决策，结果由区块链网络的挖掘节点验证和验证。
区块链如何改变人工智能？
通过结合人工智能和区块链技术体系，可以有效解决人工智能和区块链行业的一些缺陷。区块链充当分布式账本，以由网络挖掘节点同意和验证的加密签名方法存储和传输数据。区块链网络存储的数据具有高弹性和完整性，几乎不可能篡改数据，这也是机器学习算法使用区块链智能合约做出决策时的结果无可争议且可信的主要原因。将区块链网络与人工智能技术结合使用，有助于为高度敏感的数据创建去中心化、不可变和安全的系统，这些数据可以由人工智能驱动的应用程序收集、处理和使用。
接下来，下面列出了集成人工智能和区块链的一些显着好处。
增强数据安全性
区块链如此受欢迎的一个主要原因是它提供了一种高度安全的方法来在网络上存储信息。区块链提供了一种在磁盘上存储敏感和关键信息的替代方案，即存储只能使用私钥访问的数字签名数据。因此，使用区块链来存储人工智能算法的数据可以让人工智能模型能够处理敏感数据，从而产生更准确和可信的信息。
集体决策
在技??术生态系统中，所涉及的应用程序或工具必须相互协调工作，才能以最大效率实现目标。区块链系统为决策算法提供去中心化和分布式解决方案，可以取代中央机构的要求。消除中央权威将允许机器人在内部讨论问题，对任何问题进行投票，并以多数票解决问题，直到达成一致结论。
增强对机器人决策的信任
区块链以高度安全的方式存储数据，无法更改，从而确保了整个训练过程的数据质量。因此，该模型将使用高度准确的数据进行训练，最终有助于提高模式的准确性。
更高效率
经常涉及多个用户（例如多个股东或利益相关者、政府组织和商业公司）的业务流程通常效率低下的主要原因之一是商业交易的大量授权。使用区块链和智能合约将使 DAO 或去中心化自治代理能够自动、高效、快速地验证不同利益相关者之间的数据或资产转移。
人工智能中区块链的分类
在本节中，我们将讨论下图中提到的人工智能应用程序中区块链技术应用中使用的一些关键概念。
去中心化人工智能应用
当前的人工智能应用程序通常以自主方式运行，使用不同的规划、搜索、优化、学习、知识恢复和管理策略来执行明智的决策。然而，由于多种原因，去中心化人工智能应用程序是一项艰巨且具有挑战性的任务。
自主计算
人工智能应用的主要目标之一是实现部分或完全自主操作，其中众多智能代理或小型计算机程序将感知和分析其本地环境，保留其内部状态，并相应地执行指定的操作。
优化
人工智能应用程序的主要特征之一是它们有可能通过在所有可能的解决方案中过滤一组理想的解决方案来做出最有效和高效的决策，而这可能是由于人工智能算法和模型的优化而实现的。优化技术旨在根据系统级别和应用程序级别目标，通过在受约束或不受约束的环境中运行来找到问题的最佳解决方案。分散优化将带来更好的效率和性能提升。
规划
人工智能应用程序在与其他应用程序和系统协作时利用规划策略来解决新的或具有挑战性的环境中的复杂问题。规划策略在维持人工智能模型的弹性和效率方面发挥着重要作用。使用区块链来规划策略可以设计出用于关键任务系统和战略应用程序的更不可变和关键的策略。
知识发现和知识管理
人工智能应用程序以处理大量数据而闻名，并且依赖集中式数据处理系统。通过使用去中心化，知识发现和知识管理流程将能够提供考虑所有相关利益相关者需求的个性化知识模式。
学习
人工智能应用程序的核心是支持知识发现和自动化流程的学习算法。有不同种类的学习算法，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成、深度学习模型等等，可以解决不同的机器学习问题。使用去中心化学习模型可以产生高度自主的学习系统，支持人工智能系统中不同垂直领域的本地智能。
去中心化人工智能运营
人工智能模型和算法通常会根据大量数据进行训练、测试和验证，以做出更好、更通用的决策。然而，使用数据中心、云和集群等集中式数据存储解决方案是开发保护用户隐私的高度安全的人工智能应用程序的主要障碍。以下是一些可以被众多人工智能应用程序采用的顶级区块链实现。
去中心化存储
集中式数据存储解决方案在安全和隐私方面非常容易受到影响，因为这些数据存储解决方案涉及用户的个人和敏感数据及其位置、健康记录、活动和财务信息。区块链在参与的应用程序和网络中提供去中心化和加密安全的存储解决方案。去中心化数据存储解决方案使用节点，网络中的每个节点都保存以客户端为中心的数据库加密副本，以确保客户端的数据可用性。客户可以根据自己的需要和要求自由使用和挖掘他们的数据。
去中心化数据存储解决方案中最常用的两种存储技术是分片和集群。分片是创建数据库逻辑分区（称为“分片”）的过程，其中每个分区都分配有一个可用于访问该分区的唯一键。另一方面，Swarming是一种利用“Swarms”实现网络中多个节点并行数据访问的方法，以减少AI应用程序的延迟，从而获得更高效、更流畅的性能。分片被分组在一起，从而形成一个收集的存储，该存储在网络中由一组以集群形式的节点支持。
由于去中心化存储解决方案提供了多方地理分布，因此使用去中心化存储解决方案可以提高存储的可靠性和可扩展性。一些新兴的去中心化存储解决方案包括 Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFS 等。
数据管理
开发人工智能应用程序的主要要求之一是以一种可以从可靠且可信的数据源收集高度准确、相关且完整的数据集的方式管理数据。传统上，人工智能应用程序和算法运行集中式数据管理方法，例如数据分段、数据过滤和内容感知数据存储，这些方法在网络中的所有节点上执行。与区块链网络提供的去中心化数据存储相比，中心化数据管理的表现较差，因为即使只对数据进行微小更改，数据重复率也会很高，而且重复传输相似数据集的需求也会很高。
另一方面，考虑到数据的空间和时间属性，分散式数据管理方法被设计为部署在网络的节点级别。此外，为了维护数据的来源和安全性，去中心化管理方案可以将元数据放在区块链上。
人工智能应用的区块链类型
区块链技术可以分为两类：许可型，只有授权用户才能访问基于云、联盟或私人设置中的区块链应用程序；以及无许可型，任何人都可以使用互联网公开访问系统。
公共区块链
公共区块链属于区块链网络的无许可类别，用户可以自由地在其系统上下载区块链代码、修改代码并根据自己的需要和要求使用代码。此外，公共区块链通常是开源的读写操作，并且易于访问。由于公共区块链可供所有人访问，因此这些系统使用复杂的协议来确保安全，并且网络上用户的身份和交易隐私信息是使用网络上的假名和匿名数据进行管理的。对于数据和资产转移，每个公共区块链网络都使用原生代币，也称为价值指针或加密货币。
私有区块链
与公共区块链不同，私有区块链网络是由单个组织管理的许可系统，它们被设计为无许可系统，其中用户或参与者在网络中始终是已知的，并且他们具有对网络上的读写操作的预先批准。网络。私有区块链通常提供更高的效率，因为访问者的身份是已知的，并且他们是网络的预先批准的参与者，从而无需复杂的算法和数学运算来验证网络上的任何交易。此外，私有区块链网络可以在网络内传输任何类型的资产、价值或本地数据。
就像在公共区块链网络中一样，私有区块链网络中交易和资产转移的批准是通过多方共识算法或投票来完成的，不仅可以实现更快的交易，而且消耗的能量也较低。令人惊讶的是，私有区块链网络上的平均交易批准时间不到一秒。
联盟区块链网络
联盟区块链，也称为联邦区块链，由一组组织运营，这些组织通常是根据这些组织共享的共同利益而形成的。联盟链网络通常由政府组织和机构、银行以及一些私营区块链公司提供。
就像私有区块链一样，联盟区块链网络作为许可系统运行，尽管网络上的少数用户拥有网络的读写权限。一般来说，联盟区块链网络上的所有用户都具有读取权限，但只有少数人可以在网络上写入数据。
人工智能应用的去中心化基础设施
区块链架构传统上由开发人员设计为线性基础设施，使用散列策略和链表数据结构的组合。然而，最近，开发人员一直在研究使用排队信息和图论来处理大数据的非线性基础设施，并满足基于人工智能的实时应用程序的要求。
支持区块链的人工智能应用
利用人工智能进行去中心化数据存储和数据管理
将区块链与人工智能结合使用，使开发人员能够致力于开发支持不同技术创新交互的稳定系统，从而提供安全可靠的数据管理、数据传输和数据存储的平台。下图展示了医疗行业区块链和人工智能技术的组合功能，包括分析、诊断、医学发现和报告验证以及关键决策等不同阶段。
近年来，处理大量数据、成倍提高算法和模型的计算能力以及用户对互联系统和应用程序的接受度不断提高，一直是人工智能和机器学习行业的首要任务。由于人工神经网络通常需要大量数据和计算能力来进行训练，因此创建强大的数据中心来获取大型数据集至关重要。在审计过程中，区块链网络可用于存储数据和查询信息，同时实现更高级别的安全性和隐私性。此外，人工智能和区块链技术的整合将提供一个强大的、不可变的、稳健的、去中心化的共识机制。
人工智能的去中心化基础设施
区块链网络基础设施的引入为传统分布式架构增添了三个新特征：数据和资产的去中心化和共享控制、原生资产交换以及不可变的审计跟踪。当区块链基础设施与人工智能技术相结合时，基础设施为用户提供了新的数据模型，并提供了对人工智能模型和训练数据的共享控制，同时增加了数据的可信度。为了产生更好、更高效的数据模型，人工智能模型需要访问区块链网络提供的大量数据。
像IPFS和以太坊这样的去中心化网络可以分别处理数据存储和巨大的计算资源，因此提供具有高度隐私性的防篡改记录。像ChainIntel这样的开源去中心化人工智能平台旨在摆脱大公司对人工智能服务的垄断。
去中心化人工智能应用
集体决策和分散情报可以有许多应用。例如，下图展示了将区块链与物联网和人工智能技术相结合以提高农田产量的特点和优势。物联网传感器可以监测土壤的养分水平，并捕获有助于监测农作物随时间生长的图像。人工智能可以利用从物联网传感器接收到的数据来提供预测分析，使农民能够监控不同的条件。区块链的使用确保网络上的每个用户都可以访问交易，这有助于减少物流时间。
上图展示了基于区块链的系统，用于海底无人自动化智能勘探。
上图展示了区块链和人工智能在金融和银行领域的应用，以及区块链和人工智能如何提高金融系统的效率、安全性和保障。
结论
在这篇文章中，我们讨论了区块链在人工智能中的应用和用例。本文概述了去中心化存储，以及区块链如何成为解决人工智能若干问题的关键。接下来，我们还讨论了人工智能中区块链的分类以及相关技术，以及区块链类型和基础设施、去中心化人工智能操作和协议方面的区块链实现的比较。最后，我们讨论区块链在人工智能中的各种应用。
总而言之，可以肯定地说，在人工智能中实施区块链有潜力解决人工智能行业中与用户隐私、安全预言机、智能合约安全、共识协议、标准化和治理相关的现有问题。
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