人工智能与区块链的关系就好比计算机与互联网之间的关系，计算机为互联网提供了生产工具，互联网为计算机实现了信息互联互通；人工智能将解决区块链在自治化、效率化、节能化以及智能化等方面难题，而区块链将把孤岛化、碎片化的人工智能以共享方式实现通用智能，前者是工具，后者是目的。
一、人工智能与区块链的相互促进和相互融合
我们认为AI和区块链的各自特征及存在的痛点，决定了两者的结合是必然，分布式和去中心化的区块链，将会给AI带来广阔和自由流动的数据市场、AI模块资源和算法资源，同时，将AI加入到区块链，可以让区块链变得更节能、安全、高效，其智能合约、自治组织也将会变得更智能。
因而这两者的结合会有2种不同的方式，而这2种方式的侧重点也有所不同：一是基于区块链，将AI的功能用于优化区块链（包括私链、同盟连、公链）的搭建；二是基于AI，利用区块链的去中心化和价值网络的天然属性，分布式解决AI整体系统的调配，以及实现数据、算法、模型资源的自由流动。
区块链和AI是技术范围的2个极端方面：一方面培养封闭数据平台的集中智能，另一方面在开放数据环境中推动分散式应用。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么总的积极外部性可能在一瞬间被放大。
1. 区块链给AI带来分布式智能，并实现数据市场的自由流动
首先，针对AI存在的痛点，来探究区块链对AI所作出的里程碑式改变。
说到人工智能，就不能回避大数据。人工智能包含三个核心部分：算法、算力及数据，一个优秀的AI算法模型需要大数据的训练和充足的算力支持，进行不断的优化和升级。人工智能和数据的关系就好比飞梭和珍妮机，过去人类一直构思机器学习方法，但是苦于没有足够多的数据来验证和训练，互联网的爆发终于迎来了大数据时代，但当下的很多数据都掌握在中心机构，如Google、Facebook、BAT等，而AI发展所需的，诸如：个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等，却不能随意被个人支配，数据市场还未形成，中心化的大数据带来的结果就是信息孤岛。
区块链的几大主要特征，如：分布式节点的共识系统、信息的不可篡改、匿名化、去中心化。区块链还有一种非常神奇的计算方法叫零知识证明，它能够向你证明我的数据是非常有价值的，但又不告诉你真正隐私的数据在哪儿。有了区块链之后，数据市场能够使社会变得更加公平，而激励机制使数据共享成为可能，这样我们就用了良性的数据市场，在这个市场里，区块链和人工智能将会达成互相共存的新理念，最终实现各自不同的价值。
改变一：区块链带来的分布式AI，可以实现AI不同功能之间的相互调用，加快AI的发展速度。
如今每个企业都在不同程度上对AI有需求，而当下的AI产品很少能满足企业的需求，而开发个性化的AI产品又有很高的技术壁垒和资金壁垒。即使可以雇佣开发人员来建立自定义AI产品的巨头，也很难聘请足够的AI专家来满足全部需求。比如我们现在所熟知的，科大讯飞主攻语音智能，旷视科技擅长图像、人脸识别，大疆科技主打无人机、百度潜心研制无人驾驶，即使这些业内巨头都只能专注于人工智能的一个领域和一个方向，无法做到全面。但人工智能是一个系统，视觉、听觉系统只是这个系统下的一个子系统，想要真正迎接智能时代，就必须打破各个系统之间的界限，实现各个系统之间的相互调用。
区块链是用一种分布式的方式来运行AI系统的复杂网络，整个网络就好比大脑，而网络中运行的不同AI节点，就好比脑区。即使大脑不控制人体内的每个系统，但基于分布式区块链的网络同样可以为AGI（人工智能）的协调开发创造了一个动态平台。在这个动态平台上，每个AI节点都可以调用其他AI节点的模块和工具包。此外，对于网络攻击者来说，攻击整个分布式网络比攻击个别AI系统更安全，分布式AI系统也会更安全。
改变二：区块链可以打破封闭的AI开发模式、共享AI资源以及鼓励传统孤岛之间的数据共享。
许多先进的AI工具只存在于由研究生或独立研究人员创建的GitHub（编程社区）存储库中。这使他们不能触及任何人都无法安装、配置和运行它们。大多数AI开发者是学者，而不是商人，外界无法访问到他们的算法和模型。区块链的共享机制和激励机制，可以鼓励AI模型的开发者共享其开发成果。机器学习、深度学习都需要有足够大的数据集，而创建和管理这种大型数据集是AI人员无法做到的，同时，目前封闭的开发模式也使开发人员难以共享数据集。
区块链的分散性促进了数据共享：如果没有单个实体控制存储数据的基础架构，那么因共享数据而带来的摩擦就会减小。数据共享可以发生在企业内部（不同分公司之间的数据合并，可降低企业内审成本）、联盟数据库（综合银行的数据可以有效降低欺诈）或公共区块链上（能源使用+汽车零部件供应链数据）。关于数据分享VS数据护城河的争论：是分享数据还是用数据建立壁垒，实质要看这两种行为所带来的利益之间的博弈，要分享，必须有足够的驱动力超过“护城河”效益。
区块链上代币激励的方式给共享数据提供了一个激励机制的典范。如果有足够的前期收益，数据共享就会成为必然，当来自孤岛的数据合并时，可以获得新的数据集，当我们对新的数据集进行训练时，又将会带来一个可以用于新业务的新模型。
改变三：区块链还可用于审计追踪数据和模型，以获得更可靠的预测
AI喜欢数据，数据越多，模型越好，但数据量与AI模型之间的正比例关系，建立在良好的数据质量的基础上。如果在垃圾数据上训练，你也会得到一个垃圾模型，测试数据也是一样，因而数据也需要可信度，有效的数据训练出的模型也是有效的，这样模型也获得了声誉和可信度，也才能被更加广泛的利用。
改变四：去中心化的数据市场，可以减少数据共享所带来的摩擦
在分散管理的过程中，数据和模型作为知识产权资产进行交换，没有一个实体可以控制数据存储的基础设施，这使得组织更容易协同工作或共享数据。通过这种分散交易，我们将看到真正开放的数据市场。
改变五：在区块链数据库中，权限就是资产，拥有权限的个人可以控制数据和模型的流向
创建可用于模型构建的数据以及自行创建模型时，可以预先指定许可，以限制其他人使用它们的方式，例如读取权限或查看特定数据或模型片段的权限。作为权利持有者，个人/机构可以将这些数字资产许可权转让给系统中的其他人。
与当前的数据孤岛相比，未来加入区块链技术的分布式AI平台，希望达到的目标就是实现数据、算法、AI资源（包括开发工具、数据包等）的自由调度，建立一个真正自由流动的市场。
这个平台的价值在于底层协议的构建、数据、AI资源的对接，而不仅指将资源引进平台。引入平台只是第一步，随后比较重要的是可以实现：通过数据/AI接口可以调用这些数据和资源。再延伸，就是调用的方便程度和速度。
2. AI可以优化区块链的运行方式,使其更安全、高效、节能
区块链本质上是一种新的数字信息归档系统，它将数据以加密的分布式总账格式存储。由于数据经过加密并分布在许多不同的计算机上，因此可以创建防篡改、高度可靠的数据库，只有获得许可的用户才能读取和更新数据库。但区块链技术在近几年的高速发展中暴露出了许多问题，阻碍了其商业化进程。总结来说主要有效率问题、安全问题、扩展问题、监管问题四大问题。我们基于区块链，来探讨AI对区块链带来的颠覆式创新。
创新一：凭借AI算法的优化，结合POW和POS的共识机制可节省区块链的电力及能源的消耗。
以上我们提到人工智能的三大核心组成部分：数据、算法、算力，算法的优化可以节省算力，按照这个逻辑，将人工智能用于POW共识机制和哈希运算，可大大提高计算效率，从而节省电力和能源。例如：新创企业Matrix，利用AI将POW与POS结合使用，采用分层的共识机制，首先利用随机聚类算法在整个节点网络中产生多个小型集群并主要基于POS机制选举出代表节点，再由选举出的代表节点进行POW竞争记账权，相比全节点的竞争记账方式，可大大减少能源的浪费。
创新二：AI可以引入新的分散式学习系统来解决区块链上的数据冗余问题，扩展系统。
分散式的学习系统，如联邦学习、新的数据分片技术，可以使系统更有效。此外，实践证明，通过AI模型和算法的优化，还可实现区块链的自然进化、动态调整，还可有效的防止分叉的出现。
创新三：AI可更加有效的管理好区块链的自治组织
传统上，如果没有关于如何执行任务的明确指示，计算机无法完成它们。由于区块链的加密特性，在计算机上使用区块链数据进行操作需要大量的计算机处理能力（如比特币挖矿）。而人工智能可以更聪明、更周到的方式管理任务。就好比一个擅长破译密码的专家通过训练可以使其破译密码的速度越来越快，一个机器学习驱动的挖掘算法，如果给它提供了正确的培训数据，它可以几乎立即提高其专业技能，如果将技能用于社区管理，那么社区管理的效率就会大大提高。
创新四：AI可以延展和提高智能合约的功能和效率
图 3： AI给区块链带来的四大创新
区块链2.0的智能合约编写时需要用户仔细描述合约的参数细节以及执行过程，由于计算机语言的严谨性，这些合约往往会存在许多潜在的漏洞。将各类AI模型、智能审查机制等引入到智能合约的编写，可以实现，用户只需要提供合约的主要目的和关键内容，AI虚拟机就可以在审核其安全性之后直接调用模型库的基础AI模型进行匹配、整合，满足大部分普通用户编写使用智能合约的需求。（链向财经）
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