九个亿财经消息——AI技术的两大痛点

人工智能“AI”作为一个新的技术领域，通过对技术的研究开发赋予计算机人的思维过程和智能行为，使机器代替服务于人类。近年来，人工智能运用指纹识别，语音识别，人脸识别等方面。

人工智能的一大痛点就是算力问题，如今很多人工智能公司无法承担高性能机器所需的成本去打造成熟的人工智能模型，低效的算力无法提升工程化的神经网络。另一痛点为数据问题，现有提供人的工智能数据的公司数量和质量不高，当智能个体需要做出决策时，集中式信息储存模式无法提供更多的实时数据。

随着人工智能的不断开发，围绕着“AI+”的想法不断提出。8月20日，国家互金专委会就推出了“区块链+AI”行业研究报告，提出“区块链+AI”的通力合作想法。

区块链为AI赋能

1. 数据安全性

区块链和人工智能作为两大热门新型技术，两者结合后在数据安全性上有一定的突破。人工智能的算力等问题容易导致数据储存故障，且人工智能设备无法真正人脑思考，在自主机械化运转时易产生数据错误或泄露的可能性。区块链的不可篡改特性使得每个数据在上传后存储节点不发生改变，完整存在链式结构中。分布式的数据保证人工智能数据的独立性，降低每个节点错误的可能性。同时，去中心化特性解决了人工智能数据库的固有漏洞，也就是说当他人想通过漏洞窃取信息时，必须针对多个入口进入。

2. 打破信息孤岛

与传统的独立集中式数据储存不同，区块链作为一个开放公开的可访问的体系，帮助人工智能的数据共享互通，重组信息数据库。当区块链上传的开放数据越来越多时，数据的总量增多，可供分析的数据在反复评估确认后，算法可靠性更强、可用性更高，人工智能的算力效率得以提升。

3.  授权访问保障隐私

毫无争议的是人工智能需要大量的个人数据和社会信息，如何在人工智能的使用时避免隐私数据的争端是必须解决的一个问题。区块链利用加密授权技术，保障他人在访问私人信息时必须得到对方的授权，任何中介机构无法干预。并且每个区块链节点上的信息只有部分，当黑客利用特殊手段获取人工智能数据隐私时，完整的用户信息是不能看到的，着降低了隐私的泄露问题，减少用户损失。

区块链+AI落地的应用场景有哪些？     

目前在不同的应用场景已出现一些关于AI+区块链的相关项目：

医疗行业

DeepMind Health，它是谷歌推出的一项运用于医疗行业的项目，通过区块链与AI技术的结合，提高机器学习算法效率实时监管，将数据控制权还给医院，帮助医生获取更准确的信息，造福社会。

云计算

专注区块链和AI结合的Nebula AI，利用区块链的数据分析时间序列，减少了训练时间和算力成本。Nebula AI致力提升AI计算能力实现gpu矿机的转换，实现自动交易。

区块链+AI面临的挑战

不仅是区块链作为新型产业还未到达成熟阶段，人工智能技术也未实际落地。首先两者的技术不可控，尤其是目前的区块链公有链无法支撑庞大的人工智能体系，技术漏洞可能造成严重的损失。另外，对区块链与AI的开发还未得到确切的政策性支持，大规模的社会应用接受度还不高，这些问题都是区块链+AI需要不得不面临的挑战。

声明：本文系九个亿平台原创文章，仅代表作者本人观点。网站、APP等互联网平台用于长期商业目的内容转载须同九个亿签订《内容合作协议》，九个亿保留对各平台内容侵权之一切法律追诉权，“九个亿”所刊载原创内容之知识产权均为“九个亿”所有，欢迎各方转载转发！

免责声明：本文章仅代表作者个人观点，不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议，与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权，请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com，本平台相关工作人员将会进行核查。