区块链如何赋能人工智能

作者: Harris 2018-04-19 11:06:34

如今,数据仍然处于数字环境中,并没有真正的分享动机。这导致Google、Facebook、阿里巴巴和百度等消费者数据的囤积。目前,人工智能(AI)平台为那些处理大量数据的组织提供动力。传感器嵌入物联网连接的汽车和设备中,这些设备产生的消费数据呈指数级增长,并存储在数据库中。而获得这些数据的行为引发了关于隐私的问题。

区块链是一个分散的公共数字分类帐,以时间顺序跟踪加密货币交易。区块链被认为是对金融世界的颠覆技术,因为没有任何人或机构对交易有完全的控制权。因此,许多人认为这是银行等实体金融机构的更加诚实的替代品。

区块链技术协议由中本聪首先构建的。这项技术的工作原理是透明的,并有意向所有相关方分发信息。

在这个区块链网络中,为交易创建信息块,任何有权访问这些区块的人都可以改变这些信息。

这个技术协议现在正用于人工智能领域。它允许人工智能工程师创建人工智能模块,以开放其他人工智能模块并协同工作。虽然技术本身现在是抽象的,但它的潜力可能与全球互联网首次启动时相提并论。

区块链允许用户共享信息并完成匿名交易。这项技术正在炒作期间。而区块链提供了一个开放的、共享的、分散的数据层,可以让所有利益相关者访问数据。这些利益相关者包括使用此技术评估交通模式的城市政府,增强驾驶体验的汽车制造商,实时解决问题的应用开发者,以及根据人口统计概况和使用模式提供个性化服务的医疗保健提供商等实体。

虽然区块链最近才出现发展趋势,但绝大多数精通人工智能的团体都采用区块链来实现分析的一致性。专业人士很想知道是什么让区块链变得如此特别,因此请参加人工智能认证课程来了解它。

区块链整合到人工智能中

没有多少人知道人工智能和机器学习的区别。尽管存在这种模糊性,但关于这两个领域的知识和写法还是很多的。然而,对于区块链来说也是一样。令人惊讶的是人们对这个领域知之甚少。以下了解一下区块链的本质。

  • 不变性:这是指人工智能评估更多数据和模型的能力,从而提高这些模型的价值。深度学习在这方面肯定有帮助。它是查找何时以及如何提供详细数据集,以开始捕捉交互以及潜在变量的结果。
  • 分散式:通过分散式设备,可以处理更多的数据,并可构建更高效的人工智能网络。

例如,在生态系统的参与者(如网络)中共享数据时。数据量越高,模型越好。

  • 透明度:区块链协议为全球公共注册机构提供了防篡改功能。这导致测试数据和模型,如知识产权资产与版权声明。

最有趣的部分是有们可以拥有无法修改的事实数据。考虑到人工智能技术会进入数据区块链以获取信息、发现模式并根据模式开发洞察力。

与人工智能所执行的知识挖掘相比,大多数预测和模式更准确,其中大部分时间使用不完整且缺失的数据。此外,在区块链和人工智能之间,可能会出现人为因素。

工作实例解释了其无缝的潜力

以下是真实用例的例子,指出区块链和人工智能可以一起做什么。

  • 知识挖掘:像Neuromation这样的新学习者处理合成数据集,使企业掌握神经网络,为更智能的人工智能和便携式知识挖掘和共享奠定基础。
  • 更好的金融服务和交易:通过区块链中的数据,人工智能可以评估不同类型的贷款产品,并根据这些借款模式对人口统计进行评估,同时预测金融机构提供的产品类型。
  • 经过验证的零售。人工智能可以找出以前人工智能操作中可能跳过的相似之处。例如,人工智能可以确定夏季用于排水材料的消费者交易更高。

然后,家庭零售商将筹集这些材料的股票。这里的区块链可能会显示与购买排水材料有关的梯子的高需求量。

  • 区块链技术用于在不存在出生记录的不同地区验证公民身份。

同样,它可以根据这些变动监测人员,群体的迁移情况以及恐怖主义健康问题的比例。随着人工智能获得这些信息,预测变得更快,帮助政府机构在移民政策和健康问题方面作出更好的决策。

重要的区块链优势

人工智能主要关注的是理解大数据中的隐藏模式,从而导致自动机器,而区块链主要关注准确的记录管理,安全性和相关性。数据共享是区块链对人工智能的第一个好处。

随着人工智能与数据相关联,区块链成为通过互联网传输安全数据的网关。大量的处理时间是数据演化和评估点之间节省的时间。自操作设备具有自治性,因此需要安全的设备间通信,这是区块链可以解决的其他问题之一。

此外,区块链可确保人工智能模型所依赖的数据认证。机器学习模型的本质是“垃圾进入,垃圾进出”,如果对用于开发模型的数据有任何妥协,那么模型结果将不会有利。

结论

区块链技术提供了相关数据,这些数据在各人移动到一个区块之前已经被检查过。它不能改变并且可以公开获得。它与在未经验证的嵌入式错误平台上交付的数据高度相关。

区块链为零售商、政府、企业、金融机构、非营利组织、健康和教育组织、科学研究人员提供可靠的信息来源,从而实现知情决策。

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