什么是人工智能（AI）？人工智能是计算机程序自我自学的能力。也可以将其称作是智能计算机程序的科学和工程学。这些算法需要人工指令，就可以解读适当指令，并用于大量数据来解决问题。
人工智能程序通过分析外部输出数据，借此自学，并用于这些科学知识，来继续执行任务从而构建特定目标。从本质上谈，有两种类型的人工智能：很弱人工智能和强劲人工智能。
很弱人工智能针对特定或受限的任务，例如面部辨识、垃圾邮件过滤器或对局。另一方面，强劲人工智能需要处置各式各样的任务，而非特定的活动。它有可能具备人类层面的理解能力，并且需要已完成人类可已完成的任何智能任务。
如今，很弱人工智能早已经常出现，而强劲人工智能仍未经常出现。事实上，许多专家也批评强劲人工智能的可能性。
我们当前还无法预测强劲人工智能的潜在影响，也有许多人指出区块链和人工智能在未来可能会融合在一起用于。有人可能会批评说道，它们将沦为未来几十年中最重要的技术之一。因此，细心研究这二者技术在未来是如何展开融合是十分最重要的。人工智能与区块链的协同作用人工智能可提高区块链能力挖矿必须大量的计算能力和资源。
分布式账本为了构建诸如不能伪造性和以防审查性壮烈牺牲了运营效率。而人工智能可以十分有效地优化能耗，这对于提高挖矿算法十分有效地。
赞成用于区块链体系的主要不愿之一就是区块链极高的能源浪费。区块链技术所不具备的加密经济性和安全性不会引进计算出来任务，否则计算能力是毫无用处的。增加工作量证明区块链的消耗将使整个行业获益，并有可能增进区块链的主流推展。
人工智能还可以优化区块链的存储市场需求。由于交易历史记录被存储在所有节点中，因此分布式账本的容量可以很快快速增长一起。如果存储拒绝很高，则转入的门槛也不会更高，这可能会减少网络的产于性。
人工智能可以引进新的数据库分片技术，从而使区块链的尺寸更加小，并在其中更加高效地存储数据。去中心化数据经济数据是一种更加有价值的资产，它不仅必须安全性存储，而且还必须互相交换。
有效地的人工智能系统反感倚赖数据，而区块链正好可以高度可信地存储数据。区块链本质上是由网络中所有参与者分享的安全性、分布式数据库。
它的数据存储在区块中，并且每个区块都通过密码链接到前一个区块。这在不转变网络共识的情况下，很难让攻击者以某种方式（例如通过51％反击）改动区块链中存储的信息。去中心化数据交易所是创建在区块链之上运营的新数字经济。
这些交易将使任何人（或任何东西）都可以精彩安全性地采访数据和存储。在相连到这种数字经济中，人工智能算法可以用于更好的外部输出集，能够更慢地展开自学。最重要的是，算法本身也可以在这些市场中展开交易。
这将使它们更容易为更加普遍的用户所用，并可以减缓其发展。去中心化的数据交易所可能会彻底改变数据存储空间。本质上，任何人都可以有偿租给其本地存储空间（以代币缴纳）。
另一方面，现有的数据存储服务提供商将被迫提高其服务以维持竞争力。尽管其中一些数据市场尚能正处于成熟期的早期阶段，但它们早已启动并开始运行。通过鼓舞数据和存储提供商维持很高的数据完整性，人工智能系统将大大获益。去中心化超级计算机训练人工智能不仅必须可以借此高质量数据中自学的算法，还必须大量的计算资源。
人工智能算法一般来说用于一种称作人工神经网络（ANN）的计算出来系统。人工神经网络通过考虑到许多案例来自学继续执行任务。这些人工神经网络一般来说必须大量的计算能力才能处置数百万个参数并继续执行登录任务。如果可以在区块链网络上分享数据，为什么无法将计算能力展开分享呢？在某些区块链应用于中，用户可以在点对点（P2P）市场中有效地将计算机的计算能力外借给那些谋求继续执行简单计算出来的用户。
鼓舞用户通过提供代币来提高计算能力。可以在这些计算出来平台上更加有效地训练人工智能系统，并降低成本。尽管早期的案例主要是用作图形3D计算机图形，但是他们也不会渐渐移往到人工智能领域。随着这些去中心化应用程序（DApps）的发展，大量获取计算资源的公司可能会构成竞争。
通过容许用户租赁闲置的计算资源来赚收益，可以更加有效地利用大量算力。从理论上谈，不用于时，世界上每个CPU或GPU都可以作为去中心化超级计算机中的一个节点工作。人工智能具备更佳决策和可审核性人工智能系统作出的决策有可能使人类无法解读。
这些算法可以处置大量数据，因此完全没有人可以展开审核和拷贝其决策过程。如果基于每个数据点记录展开决策，则将有明晰的审核线索可供人工展开核查，这可以减少对人工智能算法所做到决策的信任度。总结如果这两种技术需要各自充分发挥其潜力，那么它们毫无疑问将产生长久的影响。尽管许多公司都分开利用这两项技术，也有一些有意思的案例将它们二者人组在一起。
随着两项技术的更进一步发展，同时利用区块链技术和人工智能，可能会找到更好的创意。潜在结果很难评估，网卓新闻网，但可以认同的是，它们不会增进我们经济体系的诸多方面有所改善。
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