区块链与ai怎么相互完善对方?

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  电力消耗:挖矿是一项极其困难的任务,需要大量的电力(以及金钱)才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段,所以我认为类似结果也可以在区块链方面实现。这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降


  可伸缩性:区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展,目前累计已达85GB。中本聪(2008)首次提出可以把“区块链修剪”(比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据)作为可能解决方案,但是AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统,或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。


  安全:即便区块链几乎不可能被攻击,但区块链更深的层和应用就没那么安全了(比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等)。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署,尤其是鉴于该系统架构的固定性;


  隐私:拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密(直接对加密数据进行操作),Enigma项目,或者Zerocash项目,绝对都是可能的解决方案,但我认为这个问题跟前面的可伸缩性和安全问题是紧密关联的,而且我认为它们的重要程度也是一样


  效率:德勤(2016)估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性,从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力,从而削减总成本。此外,即便存在某些结构性的约束,效率更好能耗更低也许也能降低网络时延,从而让交易更快


  硬件:矿工(未必是公司也可以是个人)把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题,很多解决方案都被提了出来,未来还会引入更多。只要系统变得更加高效,其中一部分的硬件可能就会被转化(有时候是部分转化)为神经网络所用(挖矿巨头Bitmain正在这么做);


  人才缺乏:这是信仰之跃,但同样地我们正在试图自动化数据科学本身(按照我目前的认知来看是不成功的),我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理(甚至影响和维护分类账);


  数据门:在未来当我们所有的数据都放在区块链上,公司可以直接向我们购买时,我们就会需要帮助来进访问授权,跟踪数据使用,通常还需要以计算机的速度弄清楚我们的个人信息发生了什么事情。这是(智能)机器的工作。


  帮助AI解释自己(并让我们相信它):AI黑盒遭遇了可解释性的问题。有一个清晰的审计跟踪不仅可以提高数据的可信性,还可以提高模型的可信度,也为追溯机器决策过程提供了一条清晰的途径。


  提高人工智能的有效性:安全的数据共享意味着更多的数据(和更多的训练数据),然后就会有更好的模型,更好的行动,更好的结果......以及更好的新数据。到头来网络效应是最重要的东西。


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