人工智能會(huì)做出人類難以感知的決策。為了做出決策，算法必須處理大量數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析、審計(jì)或重復(fù)該過程本身——這對(duì)一個(gè)人來說是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。

在這種情況下，區(qū)塊鏈將再次提供幫助。當(dāng)基于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)記錄決策信息時(shí)，就會(huì)創(chuàng)建清晰的審計(jì)跟蹤。這將提高對(duì)人工智能算法做出決策的信心。

人工智能發(fā)展的全球理念是讓人類生活更輕松，將復(fù)雜的自動(dòng)化流程轉(zhuǎn)移到快速、自學(xué)的機(jī)器手中。顯然，這里有很多機(jī)會(huì)為用戶和公司創(chuàng)造主動(dòng)和被動(dòng)的收入流。其中一個(gè)已經(jīng)實(shí)施的項(xiàng)目是加密機(jī)器人，它在交易所而不是在人身上交易加密貨幣。與看到證券價(jià)值發(fā)生重大變化時(shí)傾向于情緒化并可能恐慌的人不同，基于人工智能的加密機(jī)器人無所畏懼，專注于情況和它收集的數(shù)據(jù)。

人工智能如何影響區(qū)塊鏈

挖礦過程需要大量的計(jì)算能力和電力。分布式賬本必須犧牲其效率來實(shí)現(xiàn)不變性和抗審查性等特性。在這種情況下，人工智能可以成為幫助優(yōu)化能源消耗的工具。使用人工智能的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)將是挖掘算法本身的改進(jìn)。

大量能源的消耗是區(qū)塊鏈系統(tǒng)的主要問題之一。計(jì)算過程需要能量，而能量又是區(qū)塊鏈系統(tǒng)安全性等重要特征的關(guān)鍵。但是，如果區(qū)塊鏈將與人工智能一起行動(dòng)，這將優(yōu)化基于工作證明原理運(yùn)行的區(qū)塊鏈系統(tǒng)的功耗。未來，它將對(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生積極影響，幫助企業(yè)適應(yīng)新技術(shù)。

人工智能和區(qū)塊鏈之間“合作”可以成功的另一個(gè)領(lǐng)域是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的交易歷史存儲(chǔ)在所有節(jié)點(diǎn)上。因此，分布式賬本的規(guī)模不斷擴(kuò)大。當(dāng)對(duì)存儲(chǔ)本身的要求很高并且想要作為節(jié)點(diǎn)到達(dá)那里的人變得更加困難時(shí)，這可以減少網(wǎng)絡(luò)本身的去中心化，限制其參與者的數(shù)量。在這種情況下，人工智能可以引入新的數(shù)據(jù)庫(kù)分布方法，并使用它們來減小區(qū)塊鏈的大小，從而更有效地管理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

如今，人工智能市場(chǎng)在各個(gè)行業(yè)都在迅速增長(zhǎng)，從創(chuàng)業(yè)到政府和軍事部門。多家企業(yè)成功掌握了首批試點(diǎn)應(yīng)用。

全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模超過 80 億美元，到 2022 年將接近 776 億美元。人工智能 (AI) 的發(fā)展涉及機(jī)器的不斷學(xué)習(xí)。為了變得“聰明”，計(jì)算機(jī)需要處理大量數(shù)據(jù)、大量?jī)?nèi)存和強(qiáng)大的處理器來大量學(xué)習(xí)。此類處理器的速度已經(jīng)比單個(gè)人類神經(jīng)元的速度高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，在全球范圍內(nèi)它們的數(shù)量與人腦中的神經(jīng)元數(shù)量相當(dāng)。行為建模算法在不斷改進(jìn)，處理器內(nèi)存已經(jīng)超過了人類的潛力。