人工智能技术-WBEC

人工智能，机器学习，物联网，云，区块链–随着这些技术的出现和采用，我们正在经历互联网之后的下一次重大技术革命，通常被称为“第四次工业革命”。但是，这些技术单独使用不足以带来急需的更改。这些技术的真正潜力只有在可以并行使用时才能发挥出来，而这样的组合之一就是WBEC和AI。

根据Tractica的《人工智能市场预测》，到2025年，全球AI行业预计将从目前的95亿美元增长到1186亿美元。这一事实在德勤的《 2019年全球WBEC调查》中得到了进一步加强，其中53％的专业人士回答说WBEC是其组织今年的主要重点。

人工智能和WBEC对行业来说都是非常新的。许多企业都在努力理解和实施它们。在这种情况下，开发相关的WBECAI项目需要专业知识和深入研究。要了解如何将这些技术组合使用，让我们首先简要讨论它们的功能，优点和缺点，然后我们将理解这两种方法如何相互补充。

WBEC是一种分布式账本或数据库，以“块”的形式存储数据。每个块都包含有关前一个块的信息，从而形成一个“链”。使用加密加密，WBEC上的数据几乎可以防篡改，并且只能附加。数据的创建者甚至不能对数据进行任何编辑。

WBEC涉及点对点网络，该网络基于参与成员（称为节点）的共识来验证每笔交易。WBEC生态系统中的``信任''不是依靠中央权威，而是通过称为共识机制的数学过程建立的。

任何涉及大量数据并由多个利益相关者访问的行业都可以从WBEC实施中受益。它使数据的安全共享和存储以及简化的流程成为可能，因为审批或达成共识是瓶颈。但是，当前流行的WBEC部署的共识机制占用大量资源，这极大地影响了基于该技术开发的解决方案的可伸缩性。

人工智能（AI）–流程自动化技术

人工智能是计算机学习和模拟人类智能特征的能力。人工智能与?致力于利用机器学习??（ML）模仿人类神经系统的结构和功能的??神经网络一起工作??。它有助于这些神经网络和智能算法的形成和运行。

根据系统实现的智能程度，AI本身具有三个不同的级别。首先，??窄??或??弱AI??–涉及可以执行针对其预先编程的特定任务的算法。其次通用AI??–预期系统的认知能力与人类同等。?超级?智能是智能机器的认知能力将超过普通人的认知能力的最后阶段。

目前，只有Narrow AI是实用的，而其他两个在理论上都是可行的。人工智能有助于使专业人员的日常工作自动化，这些专业人员本质上是重复的，不需要太多决策。考虑到输入到AI算法中的数据的数量和重要性，以使其按预期执行，数据的安全性成为企业的主要关注点。

WBEC和人工智能–互补关系

当AI和WBEC并行使用时，它们???可以消除彼此的限制，从而限制了它们的可扩展性和采用性。

资源优化

大量（且呈指数级增长）的能源消耗是WBEC技术升级的障碍。工作量证明（PoW）是常用的WBEC共识机制，涉及一种称为挖掘的验证过程??，该过程需要??称为“矿工”的特定节点来解决密码数学难题。该过程需要巨大的计算能力和专用机械，这两者都消耗大量电能。

现在，正在探索替代性共识机制，例如权益证明（PoS），但它们需要智能的任务处理才能逐渐起作用。这是AI可以通过提供更智能的任务处理替代方案并替换现有共识机制来提供帮助的地方。

数据分配与安全

访问大型数据集，无缝管理和数据安全性是AI增长轨迹的基本要素。

当前，大多数基于AI的项目都需要将数据存储在集中式服务器或云上。在这种情况下，可以单点访问数据，这更容易受到安全攻击。

作为去中心化系统，WBEC为集中式数据存储提供了理想的解决方案。它允许基于AI的系统将其数据存储在遍布全球的多个系统上，并同时无缝访问它们。它还可以访问种类繁多的数据集，从而有助于更好，更深入地学习AI / ML算法。

当AI在涉及敏感数据的行业（如医疗保健和金融）中应用AI时，数据安全性问题变得更加重要。在这样的行业中，WBEC提供的密码加密对于确保数据的完全保护至关重要。

数据货币化

基于WBEC的应用程序的用户可以在授予或撤消访问权限方面完全控制其数据。

当前，正是集中式平台可以通过用户数据获利。使用WBEC，用户可以通过其数据获利。这也意味着用户更愿意共享他们的信息，这样生成的数据可以用于开发AI系统。

事实证明，人工智能可以在真正的民主环境中蓬勃发展，在这种环境中，数据提供者和用户可以直接相互交互，而无需依赖中介。

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编译者/作者：Blockchain实时新闻

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