在本文中，我们将讨论两种最常被误解的技术，区块链和人工智能如何增强数据处理能力。

作为一种新兴技术的区块链，有可能渗透到每个行业。区块链技术的分散系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立。它采用分散式数据库体系架构，某些操作的记录和身份验证则取决于多方的协议，而不是单一的权限。

与其他集中式技术相比，区块链技术使操作更安全、更快速、更透明。

这种技术的影响已经在金融领域体验过，像比特币、以太网络和Litecoins这样的加密货币已经时不时的就成为头条新闻。该应用程序也已扩展到其他领域，如广告、医疗保健、商业物流、安全等。

什么是人工智能?

人工智能是关于机器能够更独立和更有效地工作的领域中记录的各种技术进步子集的总称。从语音模式识别到自动驾驶汽车，AI的目标是让机器学习和应用从大量数据流中收集知识，使其更加智能化。

人工智能和区块链合并

基本上，区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则有助于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。 人工智能和区块链拥有几个特点，可以确保在不久的将来实现无缝互动。下面列出了三个主要功能。

1.AI和区块链需要数据共享

分散的数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，AI依靠大数据，特别是数据共享。随着更多开放数据的分析、机器的预测和评估被认为更加准确，并且生成的算法更加可靠。

2.安全

处理区块链网络上的高价值交易时，对安全性有很大的需求。这是通过现有协议实施的。对于人工智能，机器的自主性也需要高度的安全性，以减少发生灾难性事件的可能性。

3.信任是一项要求

对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任更大的威胁了，AI和区块链也不例外。为了便于机器对机器的通信，有一个预期的信任级别。因此，要在区块链网络上执行某些交易，则需要信任。

用例：用于医疗保健的以AI为中心的区块链技术。这种解决方案为流程带来了透明度和灵活性。

通过几个展示类似特征的人工智能和区块链共享的例子，我们现在可以继续了解区块链技术是如何转变人工智能的。

开放数据市场

如前所述，人工智能技术的进步取决于来自无数来源的数据的可用性。尽管谷歌、Facebook、亚马逊等公司可以访问大量AI数据源，但这些数据在许多AI流程中非常有用，但这些数据在市场上无法访问。

区块链旨在通过引入点对点连接的概念来解决这个单一问题。由于它是一个开放的分布式注册表，因此网络上的每个人都可以访问这些数据。这意味着现有的数据寡头垄断即将结束，迎来开放和自由数据的时代。

大规模数据管理机制

即使数据已经可用，管理它也是我们需要面对的另一个障碍。目前可用的数据量估计为1.3 泽字节。人工智能的一个子领域称为人工智能，它可以建模为一个反馈控制系统。此功能可帮助自治代理更好地与物理环境进行交互。

随着大量数据存储在分散系统中，与传统中央存储集线器相比，享有多种优势。在发生危机和自然灾害时，数据不会存储在一个位置，因此会被保留。此外，黑客行为也会因此而被消除，这使得数据集不会轻易收到威胁。

更可靠的人工智能建模和预测

计算机系统的一个基本原理是GIGO。人工智能领域严重依赖于大量的数据流。有些个人或公司甚至故意篡改提供的数据来改变结果。出现的垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源意外故障而引起。

通过创建已验证数据库的各个部分，可以成功构建模型并仅在已验证的数据集上实施模型。这将检测数据供应链中的任何故障或不规则情况。由于数据流分段可用，因此它还有助于减少故障排除和查找异常数据集的压力。最后，区块链技术是不变性同义词，这意味着数据是可追踪且可审计的。

控制数据和模型的使用

这是整合区块链技术和人工智能的一个非常重要的方面。例如，当你登录Facebook和Twitter时，你将放弃上传到其平台上的任何内容的权利。当歌手签署唱片协议时也会发生同样的情况。相同的概念可以应用于AI数据和模型。

当为模型构建而创建数据时，你可以指定导致限制或许可的许可证。而区块链技术使得这一过程变得相对容易。

为了解释在区块链网络中查看或使用这些数据的权限被视为一项资产。与硬币可以在加密货币平台上转移的方式一样，这些访问网络信息的权限也可以转移。

使用案例：SingularityNET开发的AI市场，它是一个开放源代码协议，也是一个分布式协调AI服务市场的智能合约集合。该团队表示，区块链技术为管理SingularityNET上的网络交易提供了理想的工具，因为它具有事务性交易和簿记优势。该平台允许添加AI服务供网络使用，并接收网络支付令牌作为交换。但是，首先，必须设计基于区块链的框架，以允许人工智能代理与彼此和外部客户进行交互。下面是高级网络架构图。

有了这个，你可以控制你的数据用于你拥有的任何数据集。对于需要隐私的行业来说，这项技术将派上用场。由于这两种技术目前在几乎所有的工业领域都处于领先地位，因此，这两个领域的协同作用将带来更大的收益。技术的未来不可避免地是一个分散的操作系统，机器之间的交互作用会更好，对人类活动的理解也能更好地建模。