人工智能和区块链：双重炒作或双重利益

大小型IT公司都将区块链和人工智能（AI）放在眼前。 它们被认为是正在变革各种行业的革命性技术。 两者都有其不可否认的优势，但是每个实现都有许多困难。 试图将这两种成分结合起来似乎只是另一种营销策略。 然而，考虑将两种技术结合起来解决紧急问题仍然存在着严重的先决条件。 如今，人工智能工具已经集中并集中在Google，Amazon和Microsoft等大公司的手中。 为了获得现成的AI业务解决方案，最终用户需要完全信任中央权威。 公司面临一个选择：信任还是开发定制的解决方案。 或者，您可以考虑第三种选择-使用区块链创建和分发AI模型。 让我们弄清楚具体如何。 键

共享数据和体验的去中心化区块链可以为AI提供的主要价值之一是在没有中介的情况下在所有网络参与者之间传播机器学习（ML）模型。 面部识别技术就是一个很好的例子。 如果其中一个设备知道某人的长相并将数据上传到链中，则其他连接的设备也将能够识别该人。 当另一台设备将自己的面部识别数据上传到分布式网络时，其他用户可以在其机器学习模型中使用它。 使用区块链可让您摆脱一家公司手中的数据集中化。 使用这种方法，基于AI的算法和程序的开发人员可以更快地学习，安全地共享数据以及彼此有效地协作。 除了数据，使用区块链，开发人员将能够交换MO模型。 例如，小型在线商店可以在其站点上使用单个推荐系统，将其客户数据上传到那里，以训练算法，并与亚马逊等大型在线零售商竞争，后者使用大量有关其客户的数据独立开发此类系统。 解决“黑匣子”问题使用区块链还可以帮助理解神经网络的逻辑并解决所谓的“黑匣子”问题。 现在，开发人员不知道神经网络内部发生了什么以及如何得出这个或那个结论。 这使出现问题时更难解决问题。 开发人员根本不了解应该修复该算法的哪个元素。 使用区块链，开发人员可以记录神经网络的每个操作，每个动作，这将使他们能够在执行过程中随时返回，并查看出了什么问题以及在哪里进行快速修复。 解决黑匣子问题将使研究人员和开发人员能够创建可靠且高效的基础设施，例如用于自动运输。 将所有动作写在无法更改或伪造的顺序块中，将增加系统的信心，因为该链的元素是公正的，并且仅用于存储和分析数据，因此任何授权的网络参与者都可以进入并查看发生了什么。 区块链上的通用人工智能网络上各种模型和数据的积累将促进通用人工智能的创建-机器智能将超越人类智能的概念。 通过结合机器学习算法，训练数据并定期向区块链添加新功能，开发人员将能够构建一个复杂的系统，该系统不仅可以执行一项特定功能，而且可以执行许多不同的任务，并且更接近于人类智能。 这正是SingularityNET所做的，它推出了世界上第一个去中心化的人工智能模型市场。 她的解决方案为仿人机器人索菲娅（Sophia）奠定了基础。索菲娅已经环游世界了五年，在国际组织和论坛的现场进行采访和演讲。 而且，尽管在科学界对该机器人的批评相当公平，但SingularityNET软件平台仍使Sophia能够保持智能和学习型人形的形象。 结论人工智能和区块链具有不同的历史，出现和演化路径的前提条件，但它们有很多共同点。 两种技术都已成为对现代世界挑战的回应。 数据和ML模型的集中化意味着企业和公众都无法完全信任AI算法。 它们的不透明性阻碍了智能系统的传播，并提出了许多道德和伦理问题。 区块链可以带回并增强对人工智能的信心。 而且，使用分布式网络将把技术带到一个完全不同的水平，使开发人员和研究人员更加了解算法如何做出决策。 信任，透明度和权力下放正在开创构建可改变日常生活的可靠且安全的应用程序的新时代。 在Telegram上订阅ForkLog新闻：ForkLog Feed-整个新闻Feed，ForkLog-最重要的新闻和民意调查。

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原文链接：https://forklog.com/iskusstvennyj-intellekt-i-blokchejn-dvojnaya-shumiha-ili-dvojnaya-vygoda/

原文作者：Богдан Каминский

编译者/作者：wanbizu AI

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