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区块链如何赋能人工智能

责任编辑:cdeng 作者:Stephanie Atkinson 译者:shania |来源:企业网D1Net  2018-04-08 14:17:45 原创文章 企业网D1Net

数据在数字环境中仍然存在,并没有真正的动力去分享它。这导致了来自谷歌、Facebook、阿里巴巴和百度的消费者数据的囤积。目前,人工智能AI平台为处理大量数据的少数组织提供了全力,在联网汽车和物联网设备中嵌入传感器的情况下,这些设备产生的消费者数据呈指数级增长,并存储在数据库中。一场比赛已经开始获得这些数据,这就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账,以时间顺序跟踪加密货币的交易,被认为是对金融世界的一种破坏,因为没有任何人和机构会对于交易有完全的控制权。因此,许多人认为这是比银行等实体金融机构更为诚信的一项替代品。

区块链技术协议是由中本聪Satoshi Nakamoto率先构建的,这项技术适用于透明度原则和向有关各方分发信息的意图。在这个区块链网络中,为交易而创建的信息块,可以被任何有访问权限的人所改变。该项技术现在正在用于人工智能领域,它允许AI工程师创建AI模块,并开放其他AI模块协同工作。虽然技术本身处于抽象状态,但它的潜力可以与万维网首次启动的时候相媲美。

区块链允许用户实现信息共享和完成匿名交易,同时这项技术正在得到大肆宣传。另外,区块链还向所有涉众提供了一个开放的、共享的、分散的数据层,允许用户进行数据访问。类似于城市政府这样的实体都是这场利益相关者,其中还包括利用这项技术评估交通模式、提高驾驶经验的汽车制造商,实施解决查询的应用程序开发人员,以及基于人口概况和使用模式提供个性化服务的医疗服务者。尽管,区块链是最近才开始流行的,但为获得分析一致性,绝大多数的AI组织都已经进入了区块链领域,业内人士都想知道是什么让区块链变得如此特别。

将区块链整合到AI中

没有多少人知道人工智能和机器学习之间的区别。尽管存在这样的歧义,但这两个领域对于很多人来说都是已知的。然而,对于区块链而言,也是一样。但令人惊讶的是,人们对于这个领域知之甚少。那么就让我们从本质上了解一下区块链吧!

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。深度学习在这方面占据优势,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:通过分散式单元可以处理更多数据并且可以构建更高效的AI网络。例如,当在生态系统中共享数据或在一个行星尺度的生态系统(如web)的参与者之间共享数据时,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,这会导致测试数据和知识产权资产等模型的版权声明。

最有趣的部分是我们可以拥有无法改变的事实数据。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。大多数的预测和模式都比人工智能的知识挖掘更加准确,因为人工智能在大多数情况下使用不完整的数据。此外,在区块链和AI之间,可能出现的人为因素将会被消除。

实践证实了它的无限潜力

下面是实际用例的例子,指出区块链和AI可以一起做什么。

知识挖掘:像Neuromation这样的新学习者喜欢处理合成数据集,从而使企业掌握神经网络,奠定智慧AI和友好的知识挖掘和共享的基础。

更好的金融服务和交易:在区块链中使用数据,人工智能可以评估不同类型的贷款产品,根据这些借款模式来判断人口结构,同时预测金融机构提供的产品类型。

辅助零售:人工智能可以找出之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,一个大型的家庭零售商将会增加这些材料的库存。在这里,区块链可能会显示出与购买排水材料有关梯度的高需求。

区块链技术还用于确认不同地区的出生记录不明的公民身份。同样,它也可以检测人们、团体和恐怖主义健康问题的比例,这取决于这些运动。当人工智能得到这些信息时,预测会更快的帮助政府机构在移民政策和健康问题上做出更好的决策。

区块链的优势

人工智能主要关注的是开启大数据中的隐藏模式从而运行机器自动化。而区块链则主要关注准确记录管理,相关性和安全性的问题。数据共享是区块链对于AI而言的第一个好处。

随着人工智能与数据的互相关联,区块链成为通过互联网传输安全数据的网关。大量的处理时间利用的是数据演化和评估点之间节省下来的时间。自动化设备具有自治性,因此需要安全的设备间的通信,而这便是区块链可以解决的其他问题之一。

此外,区块链可以确保AI模型所依赖的数据认证。机器学习模型的本质就是“Trash In, Trash Out”——如果对用于开发模型的数据有任何妥协,那么模型的结果将不会准确。

小结

区块链技术提供的相关数据在其移动到一个区块之前就已经被不同的人检查过了,它无法改变并且可以公开使用,它与在未经验证的嵌入式错误平台上交付的数据高度相同。另外,区块链为零售商、政府、企业、金融机构、非盈利组织、健康和教育机构,科学研究人员提供了可靠的信息来源,从而实现知情决策。

关键字:区块链人工智能

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区块链如何赋能人工智能

责任编辑:cdeng 作者:Stephanie Atkinson 译者:shania |来源:企业网D1Net  2018-04-08 14:17:45 原创文章 企业网D1Net

数据在数字环境中仍然存在,并没有真正的动力去分享它。这导致了来自谷歌、Facebook、阿里巴巴和百度的消费者数据的囤积。目前,人工智能AI平台为处理大量数据的少数组织提供了全力,在联网汽车和物联网设备中嵌入传感器的情况下,这些设备产生的消费者数据呈指数级增长,并存储在数据库中。一场比赛已经开始获得这些数据,这就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账,以时间顺序跟踪加密货币的交易,被认为是对金融世界的一种破坏,因为没有任何人和机构会对于交易有完全的控制权。因此,许多人认为这是比银行等实体金融机构更为诚信的一项替代品。

区块链技术协议是由中本聪Satoshi Nakamoto率先构建的,这项技术适用于透明度原则和向有关各方分发信息的意图。在这个区块链网络中,为交易而创建的信息块,可以被任何有访问权限的人所改变。该项技术现在正在用于人工智能领域,它允许AI工程师创建AI模块,并开放其他AI模块协同工作。虽然技术本身处于抽象状态,但它的潜力可以与万维网首次启动的时候相媲美。

区块链允许用户实现信息共享和完成匿名交易,同时这项技术正在得到大肆宣传。另外,区块链还向所有涉众提供了一个开放的、共享的、分散的数据层,允许用户进行数据访问。类似于城市政府这样的实体都是这场利益相关者,其中还包括利用这项技术评估交通模式、提高驾驶经验的汽车制造商,实施解决查询的应用程序开发人员,以及基于人口概况和使用模式提供个性化服务的医疗服务者。尽管,区块链是最近才开始流行的,但为获得分析一致性,绝大多数的AI组织都已经进入了区块链领域,业内人士都想知道是什么让区块链变得如此特别。

将区块链整合到AI中

没有多少人知道人工智能和机器学习之间的区别。尽管存在这样的歧义,但这两个领域对于很多人来说都是已知的。然而,对于区块链而言,也是一样。但令人惊讶的是,人们对于这个领域知之甚少。那么就让我们从本质上了解一下区块链吧!

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。深度学习在这方面占据优势,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:通过分散式单元可以处理更多数据并且可以构建更高效的AI网络。例如,当在生态系统中共享数据或在一个行星尺度的生态系统(如web)的参与者之间共享数据时,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,这会导致测试数据和知识产权资产等模型的版权声明。

最有趣的部分是我们可以拥有无法改变的事实数据。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。大多数的预测和模式都比人工智能的知识挖掘更加准确,因为人工智能在大多数情况下使用不完整的数据。此外,在区块链和AI之间,可能出现的人为因素将会被消除。

实践证实了它的无限潜力

下面是实际用例的例子,指出区块链和AI可以一起做什么。

知识挖掘:像Neuromation这样的新学习者喜欢处理合成数据集,从而使企业掌握神经网络,奠定智慧AI和友好的知识挖掘和共享的基础。

更好的金融服务和交易:在区块链中使用数据,人工智能可以评估不同类型的贷款产品,根据这些借款模式来判断人口结构,同时预测金融机构提供的产品类型。

辅助零售:人工智能可以找出之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,一个大型的家庭零售商将会增加这些材料的库存。在这里,区块链可能会显示出与购买排水材料有关梯度的高需求。

区块链技术还用于确认不同地区的出生记录不明的公民身份。同样,它也可以检测人们、团体和恐怖主义健康问题的比例,这取决于这些运动。当人工智能得到这些信息时,预测会更快的帮助政府机构在移民政策和健康问题上做出更好的决策。

区块链的优势

人工智能主要关注的是开启大数据中的隐藏模式从而运行机器自动化。而区块链则主要关注准确记录管理,相关性和安全性的问题。数据共享是区块链对于AI而言的第一个好处。

随着人工智能与数据的互相关联,区块链成为通过互联网传输安全数据的网关。大量的处理时间利用的是数据演化和评估点之间节省下来的时间。自动化设备具有自治性,因此需要安全的设备间的通信,而这便是区块链可以解决的其他问题之一。

此外,区块链可以确保AI模型所依赖的数据认证。机器学习模型的本质就是“Trash In, Trash Out”——如果对用于开发模型的数据有任何妥协,那么模型的结果将不会准确。

小结

区块链技术提供的相关数据在其移动到一个区块之前就已经被不同的人检查过了,它无法改变并且可以公开使用,它与在未经验证的嵌入式错误平台上交付的数据高度相同。另外,区块链为零售商、政府、企业、金融机构、非盈利组织、健康和教育机构,科学研究人员提供了可靠的信息来源,从而实现知情决策。

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