AG现金网掌中彩官方投注网站_AI 和区块链结合将会开释出怎么的后劲？ | AI新智界

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《区块链行业不雅察》专栏·第 134 篇

作家丨Steve Vassallo

图片丨起原于辘集

区块链和东说念主工智能是咱们这个期间最具期间意旨的两种本领。这两项本领自己都是一股强盛的、具有草创性的力量，就像哥斯拉和金刚在各自的领域一样。然而偶而，金刚和哥斯拉会在面对无法单独打败的怪物时联手。

现时，思象一下，淌若将东说念主工智能和区块链这两个巨大的冲破性力量结合在通盘来科罚巨大的问题时，它开释的后劲该会如何呢？

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近期，在Coinbase首届“机器学习（ML）和区块链”峰会的一个小组究诘中探讨了这两项快速发展本领的交叉点上的机遇。

该小组召集了来自学术界和工业界的四位疏浚东说念主，同期伸开对这两种快速发展的本领契机的究诘，从区块链如何加快东说念主工智能开发到使用区块链数据的复杂性以及以及大型谈话模子（LLM）的后劲。

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AI和区块链结合带来的伟大冲破之一是，在东说念主工智能繁茂发展的同期，伪善数据和骨子成为越来越严重的问题。而区块链不错通过使用加密数字签名和时期戳来胁制伪善信息，从而了了地分袂真伪。同期，东说念主工智能不错提高区块链辘集的效果，增强其安全性，并解锁新功能，比如允许左券基于及时的链上数据作念出方案。

以下是他们的一些不雅点，请络续阅读了解，其中有些骨子经过剪辑以提高表示度和简陋性。

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回顾罗贝托的巴萨生涯，可以用一个词来形容——牺牲。他其实是中场球员出道，但具有万金油的属性。在人才济济的中场难获主力位置，他更多地出现在右后卫位置，而且越踢越好。生涯中让人印象最深的一幕是16-17赛季的欧冠1/8决赛，巴萨首回合客场输了个0-4，回到主场6-1逆转，罗贝托在比赛最后时刻接应内马尔的长传打进绝杀球，制造了欧冠历史上最为人称道的史诗级逆转。

而切尔西已经拒绝了尤文的两次报价：尤文最初希望以卢卡库+4200万英镑交换弗拉霍维奇，此后又降低至3000万镑+卢卡库交换弗拉霍维奇。

Bhaskar Krishnamachari，南加州大学电气与计算机工程和计算机科学进修

在我看来，区块链和东说念主工智能交织的主要领域有两个。第一个是将机器学习模子应用于科罚区块链中的挑战，而第二个则愚弄区块链来科罚东说念主工智能中较为辣手的问题。

在第一个场景中，机器学习模子不错挖掘区块链数据中的复杂格式，并匡助改善链上的去中心化应用才调的性能。通过分析往复数据，它们不错揭示潜在的怪异步履，如洗钱和坐法资金变调，并检测新出现的安全要挟。除了匡助保护区块链辘集外，机器学习模子还不错增强它们的性能。

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举例，它们不错证据往复量动态调养往复用度，并在岑岭期优化系统资源。较少究诘的是区块链如何匡助发展东说念主工智能。看成跨境互联网腹地化支付系统的基础，区块链不错为东说念主们提供财务激励，饱读舞他们孝顺数据和计算资源来考验机器学习模子。咱们在南加州大学一直在算计去中心化数据商场，以收场这一看法。

频年来，咱们看到少数几家科技公司积蓄了越来越多的天下数据和东说念主工智能能力。这激励了联系隐秘、偏见和安全性的担忧，而区块链看成一个去中心化、透明和公开审计的系统，不错科罚这些问题。举例，区块链不错跟踪用于考验AI模子的数据的起原，并通过加密考据其确实性。通过阐明这些信息输入未被批改且自制，区块链不错匡助增多咱们提高对AI系统提供的推选的信任度。

Leo Liang，Coinbase数据平台和办当事者宰

在Coinbase，咱们团队濒临的大部分挑战触及数据。具体而言，咱们需要从区块链中索求数据，并将其调遣为机器学习模子不错使用的体式。

我可爱把区块链比作洋葱，因为它有多数复杂的层级。它的去中心化特点意味着数据散播在很多节点上，每个节点都孤立考据并添加新的区块。当触及到多个区块链时，复杂性会增多。此时的你会跻身于一个互相迷惑的洋葱辘集，在这个平庸、分散的生态系统中同步和确保数据一致性绝非易事。

此外，区块链是自包含的系统，无法打听其畛域除外的其他常识。为了让机器学习模子进行确实天下的预测，咱们需要将链上数据（存储在区块链上的数据）与链下数据（不在区块链上的数据，举例股价、汇率、天气格式等）进行迷惑。就像将区块链迷惑到互联网一样。这是一个太空有天但同期极具挑战性的工程繁难。

Sam Green，Symbolological Labs皆集创举东说念主兼算计主宰

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在Semiotic Labs，我疏浚The Graph的东说念主工智能研发责任，这是一个用于与区块链数据进行交互和愚弄的去中心化左券。简而言之，The Graph从区块链读取数据，对其进行处理，并创建索引，就像百科全书末尾的按字母规则陈列的列表一样。

这种组织结构简化了从区块链检索数据的经过。通过“索引”区块链数据，The Graph将其调遣为易于查询、分析和应用于卑劣应用才调的体式。

The Graph上的往复触及两个主要参与方：数据销售者或索引器，以及数据买家或消耗者。这些实体通过咱们所谓的“网关”进行交互。当消耗者向网关发送查询时，网关会研究竞标价钱、管事质料、蔓延等成分，并将查询分拨给索引器。索引器通过为这些查询提供管事并向消耗者传递区块链数据来赚取收入。

借助AI，咱们构建了算法订价代理，匡助索引器最大化收入，同期确保消耗者赢得可靠的高质料管事。

在很多方面，区块链是培训AI代理的理思环境。智能合约界说的轨则和参与者的行为都公开可见于区块链上。由于这些轨则和行为是已知的，咱们不错创建这个区块链“游戏”的模拟，并将其用于在部署这些代理到及时环境之前进行培训。玄妙在于快速响应轮回：通过试错学习的速率越快，代理就能更快地改善性能。

预计未来，咱们看到将LLM集成到The Graph中的巨大后劲。今天，用户必须使用一种称为GraphQL的专科谈话来查询The Graph。比较之下，LLM允许用户用当然谈话抒发申请。通过使任何东说念主都能用阳春白雪的英语与The Graph交互，在进一步自制化打听区块链数据方面，LLM不错发达更大的作用。

Paul Bohm，Teleport创举东说念主

Teleport正在开发一个拼车的洞开式商场。现时，拼车是一个闭塞的系统，这使得用户很难在不同的管事之间切换。淌若电子邮件像拼车一样闭塞，那么使用Microsoft的Outlook邮件和Apple的iCloud邮件的用户将无法互相发送电子邮件。相同地，淌若辘集被闭塞，苹果的Safari浏览器将无法与Microsoft.com通讯。

掀开拼车意味着将其规复到互联网的方法中。在洞开系统中，参与者不错从很多不同供应商提供的多样应用才调中进行选择，并互相通讯。

闭塞的商场持续不允许商场笃定自制价钱。违反，他们我方设订价钱并最大化他们不错获取的价值。掀开拼车并删除这个中间东说念主意味着更多的钱流向司机，乘客每次搭车支付的用度减少，而且更多的钱留在当地经济中。

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要见效，洞开商场必须值得信托。工程师频繁最初关心本领方面的问题，举例速率或新颖功能。然而，在开发试验天下的商场时，咱们必须从用户对安全、守秘和隐秘的需求驱动。唯有这么，咱们才能笃定最佳的本领来温存这些需求，而不是违反。

小结

这些只是可能性之一，也只是是当区块链和机器学习联手时所粗犷解锁、增强、加固和提高的驱动。像区块链这么的数字共鸣本领不仅不错打算自制、确实和安全的系统，而且不错阐扬它们确乎如斯。

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由于东说念主工智能有可能进一步龙套信任，区块链守旧它，提供了一个强盛的机制来保护敏锐数据的无缺性。同期，东说念主工智能使得咱们粗犷贯串散播式数据的深度，改善数据使区块链过于愚顽的症结，并让区块链再行相宜大鸿沟继承。通过将东说念主工智能来改善广博数据的问题，咱们不错更好地将区块链带给十亿用户。

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关于那些从事区块链或东说念主工智能创业的东说念主来说，这些是令东说念主激越的。不单是是其中一种本领，而是两者皆集使用，因此变得愈加强盛。东说念主工智能和区块链——哥斯拉和金刚排列五娱乐城，这等于咱们将其晋升到下一个级别的方法。现时，让它去成为听说吧。

原文由Steve Vassall撰写，中语版块由链集市团队编译整理，英文版权归原作家整个，中语转载请联系编译。