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人工智能會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)并對其進行分析、審計或重復該過程本身——這對一個人來說是一項不可能完成的任務。
在這種情況下，區(qū)塊鏈將再次提供幫助。當基于每個數(shù)據(jù)點記錄決策信息時，就會創(chuàng)建清晰的審計跟蹤。這將提高對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，將復雜的自動化流程轉移到快速、自學的機器手中。顯然，這里有很多機會為用戶和公司創(chuàng)造主動和被動的收入流。其中一個已經(jīng)實施的項目是加密機器人，它在交易所而不是在人身上交易加密貨幣。與看到證券價值發(fā)生重大變化時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算能力和電力。分布式賬本必須犧牲其效率來實現(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優(yōu)勢將是挖掘算法本身的改進。
大量能源的消耗是區(qū)塊鏈系統(tǒng)的主要問題之一。計算過程需要能量，而能量又是區(qū)塊鏈系統(tǒng)安全性等重要特征的關鍵。但是，如果區(qū)塊鏈將與人工智能一起行動，這將優(yōu)化基于工作證明原理運行的區(qū)塊鏈系統(tǒng)的功耗。未來，它將對整個行業(yè)產(chǎn)生積極影響，幫助企業(yè)適應新技術。
人工智能和區(qū)塊鏈之間“合作”可以成功的另一個領域是數(shù)據(jù)存儲。區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的交易歷史存儲在所有節(jié)點上。因此，分布式賬本的規(guī)模不斷擴大。當對存儲本身的要求很高并且想要作為節(jié)點到達那里的人變得更加困難時，這可以減少網(wǎng)絡本身的去中心化，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。
如今，人工智能市場在各個行業(yè)都在迅速增長，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應用。
全球人工智能市場規(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)展涉及機器的不斷學習。為了變得“聰明”，計算機需要處理大量數(shù)據(jù)、大量內存和強大的處理器來大量學習。此類處理器的速度已經(jīng)比單個人類神經(jīng)元的速度高出幾個數(shù)量級，在全球范圍內它們的數(shù)量與人腦中的神經(jīng)元數(shù)量相當。行為建模算法在不斷改進，處理器內存已經(jīng)超過了人類的潛力。
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