很早以前，人工智能（AI）已經脫離了夢幻般的虛構元素和有限的游戲功能。如今，從科學實驗到日常事物（如搜索引擎和我們最喜歡的社交媒體），都可以發現AI。但是，這種幾乎在每個家庭都無法看到的新技術如何改變我們的生活，更具體地說，區塊鏈如何使我們的生活變得更好？在了解這個問題之前，首先讓我們來看一下當今的AI市場。

　　當今的AI市場

工程師創建了AI，以使計算機自己解決問題。本質上，他們修改程序代碼以應對他們面臨的新困難。在國際象棋和其他游戲中擊敗世界冠軍的計算機并不是什么新聞，但是一段時間以來，人工智能的發展似乎停滯了。

直到由Google和Uber等公司制造的無人駕駛汽車進入現場。他們仍在測試中，但結果令人難以置信-一些目擊者聲稱，無人駕駛汽車的行駛“比90%的駕駛者要更好，更謹慎”。這是一個主觀的觀點，但是當公眾注意到這種改進時，將其引入廣泛的市場只是時間問題。

根據分析公司Tractica的說法，人工智能世界市場超過80億美元，到2022年，這一數字預計將達到776億美元。相比之下，2017年的云數據存儲市場約為300億美元。

因此，面對如此龐大的市場，會有誰立即浮出水面：如何保護自己免受AI不可控制的影響-進入這一市場的方式是什么？

在硬幣的兩個方面，這些問題可以相互解決。如果要通過分布式注冊表（區塊鏈）處理第一個問題，那么第二個問題的答案就在眼前。

結合AI和區塊鏈

為了學習機器，他們像人一樣需要分析大量數據。不同之處在于人們通常在不知不覺中被動地分析數據。我們用五種感覺來了解世界。然后，我們將此數據存儲在神經連接中。信息收集，存儲，處理的相同任務對機器學習算法的開發人員來說是挑戰。

以老師的學習（監督學習）為例，讓我們看一下AI學習的各個階段。其中有四個：數據收集，數據標記，機器學習算法訓練，對實際數據的算法操作。

　　數據采集

在此階段，獲取大量相關數據的最大困難。尤其是所謂的個人數據。

一些項目旨在分離個人數據，以實現透明貨幣化。不同于Google現在如何收集和出售所有數據，有一種方法可以選擇要傳輸的數據類型。例如，發送了搜索歷史，但沒有發送運動歷史。

有些物聯網數據市場也使用區塊鏈。

　　數據標簽

收集PB的數據是一回事，而另一件事是弄清楚照片中的貓或狗在哪里以及恐怖分子在哪里。

　　測試和教學算法

分析師估計，云計算市場規模為2500億美元。介意立即跳到數據中心。但是，有一些旨在使該行業民主化的項目。有一個項目即使在簡單的個人計算機功率較低的情況下也可以參與尋找輸液中的脈沖星。有一些公司基于私有礦工提供用于計算的基礎設施即服務。

　　實際數據的算法運算

收集并標記數據后，即可對算法進行訓練。現在，人工智能正在探索造福人類的世界。并且對于必要的計算資源也是必需的。在此階段，社區也有可能轉讓部分作品，并用令牌獎勵他的作品。

Trent McConaghy解釋了在開發AI時區塊鏈如何有用。即，區塊鏈具有三個主要特征：

· 分權/集體控制；

· 不變/審核記錄；

· 本地資產/分散的市場和交易所。

因此，區塊鏈可以提供對AI的集體透明控制。例如，當獨立的審核員（我們稱其為白帽數據科學家）將能夠在特定的機器智能算法的幕后進行研究。例如，一個有意識的中國人想知道中國社會等級背后的確切含義。如果某種算法植根于區塊鏈，則可以有把握地說出當前正在運行哪個版本。并確保通過公共審核的人員能夠正常工作。

對于數據科學家而言，最后一點為全球AI市場打開了大門。專家將能夠出售并透明地將其成就，算法和模型貨幣化。

由于我們通過多種方式開發AI來使我們的生活更輕松，因此人們通常愿意為此付出代價。顯然，這里有很多機會創造主動和被動收入來源。所有這些都與知識貨幣化和應用程序的商業模式的新潮相對應。

　　未來

過去15年的發展取決于社交網絡，移動和云服務。專家聲稱，可以合理地假設AI，區塊鏈和物聯網是新的社交網絡，移動和云服務。這些趨勢仍處于形成初期，但其潛在影響是巨大的。

社交網絡，移動和云開發催生了許多大型公司。可以假設，在未來10到15年內，將會出現新的“獨角獸”，它們將專注于人工智能，區塊鏈和物聯網。

當前，我們正處在變革的邊緣-擺在我們面前的關鍵行業正在發生變化，這些變化可能導致我們生活中的大規模創新。

這些技術變化將如何影響您？還有機會從這些瞬息萬變的時代中獲利嗎？毫無疑問，影響是合理的，我們幾乎不能反對某些事情的進展。我們只能為這些變化做好準備，而準備工作首先需要對該主題進行簡單的研究。

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