区块链与人工智能融合：AI生态的五大基础设施

[导读]
区块链需求有发现、拜访和耗费分布式核算资源的能力。

James Kobielus是SiliconANGLE Wikibon的数据科学的首席分析师，专注于数据科学、深度学习和应用开发。他以为，区块链能作为人工智能的一种根底设施，正在进入AI生态，在以下5个方面起到效果。

区块链是一种被以为会给全球经济带来革命性变化的技能，而加密钱银的昌盛现已产生了大量的风险投资资金，企图运用这种分布式超级技能的每一个潜在应用赚钱。

现在，区块链正在进入AI生态，并从以下几个根底方面贡献价值：

1. 区块链作为人工智能核算署理的中枢: AI开发人员在准备、建模、练习和部署应用程序时，需求有发现、拜访和耗费分布式核算资源的能力。Cortex区块链和DeepBrainChain为人工智能开发人员供给了核算署理渠道，以协助他们在分布式的、可信任的按需神经网络上运行人工智能算法。

2. 区块链作为分散式人工智能练习数据交换: 练习数据是人工智能应用程序的关键。Ocean Protocol和IoTeX经过运用区块链和物联网数据的同享来树立分散化的AI练习数据交换渠道。

3. 区块链作为一种人工智能中间件总线: 分布式的AI微服务需求通讯，也或许同享状态和持久数据。经过奇点网络（singularitynet）支撑的区块链，完成了全球网络协议，以支撑分布式人工智能算法和模型之间的通讯。

4. 区块链作为人工智能审核日志: 盯梢、发现、合规性和透明度是基于AI组件的重大问题。Botchain运用超级账本（hyperledger）来盯梢基于AI的实体的身份和行为。

5. 区块链作为人工智能数据湖: 许多人工智能专家将区块链视为未来数据湖的超级存储根底，用于维护顾客数据隐私并抵消人工智能对此类数据的过度寻求。

尽管以上这些区块链方案没有老练、内置并且广泛应用，但一旦这些方案在出产人工智能环境中获得立足点，它们很或许将支撑企业的异构建模、练习和部署管道，以完成机器学习和深度学习。

然而，这些区块链方案仍面临挑战，例如完成技能以及与不完全操控的网状网络的定位、与监管的背道而驰等。别的，AI区块链也或许与个人隐私操控存在抵触，并或许违背欧盟的《通用数据维护条例（GDPR）》。

值得注意的是，AI量化的开展推动了数字钱银市场的新革新。凭借区块链技能，星轨ABV STAR智能量化渠道打造了一个能确保真实性和可溯源性的智能量化渠道，完成了量化买卖战略的价值变现流通、生态推行、量化战略渠道建设和AI人工智能赋能等功能。经过机器学习等人工智能方法挖掘前史规则，星轨ABV STAR智能量化渠道能够找到最优解，构建健康高效的量化买卖战略链上经济圈。

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