近年來，區塊鏈和AI（人工智能）成爲最熱門、最具顛覆性的兩項技術。將它們結合起來的想法提供了極具前景的創新。
本文將概述這兩種技術及其組合的優點和缺點。同時，我們也會探索一些該領域的優秀項目。
什麼是區塊鏈？
區塊鏈是由網絡中衆多成員分佈式存儲的數據庫系統。每個塊中存儲的信息通過加密算法排列並密不可分地鏈接。
什麼是人工智能？
AI代表人工智能。它是一種利用計算機系統模擬人類智能的模型，可以獨立學習和做出決策。
區塊鏈與人工智能結合的好處
爲了瞭解將這兩種領先技術結合在一起的好處，我們將首先回顧它們的特性。
區塊鏈和人工智能的屬性
區塊鏈和人工智能的結合系統將幫助其繼承兩者的許多優良特性。以下是一些可能的好處：
更好的數據挖掘能力
利用數據和自學習的能力是人工智能的突出優勢之一，但它受到訪問數據的能力的限制。例如，目前ChatGPT無法直接訪問X（Twitter）、Facebook等社交數據源，但需要用戶提供。這只是一個小例子，有很多數據源是有限的人工智能無法訪問的。
這可以通過區塊鏈的無許可和透明性質來解決。人工智能可以自由地利用數據，無需向第三方請求許可。更不用說，由於其經濟性質，在區塊鏈上驗證的信息比其他來源更安全。
做出更準確的決定
如前所述，區塊鏈幫助人工智能自由地利用優質數據源，結合其模擬和預測功能，做出更好的決策。
相反，由於區塊鏈是透明的，用戶可以輕鬆檢索人工智能用來檢查決策是否可信的信息。
此外，如果區塊鏈網絡中的每個驗證器都由人工智能來操作，那麼最終做出的決策將是多人工智能系統的決策，從而提高可靠性。例如，我們可以想象一種新的共識機制，即人工智能證明，取代工作量證明或股權證明。
增強安全性和隱私性
人工智能具有根據真實事件模擬和預測情況的能力，可以幫助網絡提前預測攻擊情況，從而提前做出預防決策。
對於用戶而言，人工智能有潛力提高其交易的隱私性。與零知識證明類似，用戶可以要求人工智能執行交易或某些操作，而無需透露太多信息，因爲人工智能具有預測和模擬執行的能力。
提高交易速度
乍一看，這似乎缺乏說服力，因爲目前兩種技術不兼容。但未來當它們順利整合在一起時，交易速度將會大幅提升。
例如，通過使用其預測，人工智能選擇合適的驗證器組來幫助交易準確、快速地完成。更不用說，通過隨着時間的推移學習的過程，人工智能還可以提供更快、更準確的方法來解決交易。
促進雙方產業共同發展
到目前爲止，人工智能系統內部的一切都是安全的，就像一個永遠不會打開的黑匣子。人工智能的區塊鏈化使其繼承了區塊鏈的所有屬性，尤其是“開源”。
毫不誇張地說，“開源”是推動區塊鏈如此迅速發展的關鍵因素之一。只需一晚上，程序員就可以將熱門的 dApp 克隆到自己的應用程序中。從那時起，修正繼續向更好的方向發展。
更不用說將兩者結合起來的系統還利用了加密經濟學——加密經濟學，這是區塊鏈的商標。這種結合將使兩者的擴張速度比以往更快。
區塊鏈中人工智能面臨的挑戰
性能和速度
人工智能系統由具有數千億參數的人工神經網絡（ANN）運行。
GPT-3和GPT-4的參數數量
爲了有效運行，數據傳輸需要在整個網絡中高速流動。大家知道，目前的區塊鏈速度很慢，只有少數項目有事件，網絡過載。
儘管擴展解決方案正在廣泛部署，但這仍然不足以讓人工智能系統穩定運行。
延伸能力
存儲和使用成本也是人工智能系統真正去中心化的障礙。人工智能數據需要不斷傳輸、改變和存儲，以服務於其自學習過程。不幸的是，目前在區塊鏈上存儲的成本太昂貴，因此將人工智能完全集成到區塊鏈中在經濟上不可行。
數據隱私和安全
確實，如果這兩種技術成功結合，將會帶來隱私並提高數據安全性。但在此之前，我們需要找到一種方法，使人工智能能夠學習和使用區塊鏈上的數據，而無需透露該數據的詳細信息。
因爲爲了確保隱私和安全，發佈到網絡的數據通常會被加密，所以如果人工智能想要使用它，它必須解密或在需要時使用其他方法，並且仍然可以獲得高速成功。
優秀項目
渲染網絡 (RNDR)
渲染網絡被定義爲去中心化的GPU渲染平臺。該系統允許用戶從其設備貢獻 GPU（視頻卡）能力，以幫助那些需要渲染視頻、圖像或 3D 效果的人。
Render Network的運行模型如下：
- 創建作業：通過 OctaneRender Web 界面，客戶創建作業並提交要渲染的文件（ORBX 格式）。該系統依靠文件信息通過智能合約計算成本、時間和付款方式。如果客戶接受這些條款，他們將向智能合約發送 RNDR 代幣以完成需要完成的工作。
- 作業分配：渲染網絡的 MTP 協議將自動分配適當的節點操作員（GPU 共享器）來執行客戶端請求的渲染作業。
- 完成工作：節點操作員使用 OctaneRender 來處理分配的工作。完成後，節點運營商將通過渲染網絡將產品發送給客戶。
- 驗證產品標準：在工作過程中，如有必要，客戶可以監控和報告不當行爲。在客戶確認工作並付款之前，產品預覽是模糊的。
- 付款：客戶同意產品質量後，驗證向節點運營商付款。 Render Network 收集 0.5% 到 5% 之間的一小部分 RNDR 代幣，用於支持交易和運營平臺。
集成 Stable Diffusion - 一種使用 AI 從文本創建圖像的應用程序，併發布允許應用程序輕鬆訪問節點系統的 API，使該平臺在 AI 領域又向前邁進了一步。
事實上，對於Render Network來說，AI仍然只是非常小的集成步驟。計算能力仍然只是隔離在每個節點中，但我們還沒有看到使用整個網絡計算能力的去中心化人工智能。
Fetch.AI（完成）
Fetch.AI 是一個結合了區塊鏈和人工智能的基礎設施層，允許在其之上創建自由開放的經濟。
Fetch.AI 分爲 4 個主要層：
用戶溝通工具
網絡通訊工具
與鏈上賬本交互的工具
賬本鏈
Ledger - Fetch.AI 鏈基於 Cosmos-SDK 使用有用的工作量證明共識機制構建。獲取爲成員構建智能合約並存儲狀態的鏈。
我們需要注意的另外兩個重要組成部分是：
- 自治經濟代理 - 自治經濟代理（AEA）：是用戶註冊參與系統的實體，可以是他們帶入該經濟體的設備或服務。
- AEA框架-自治經濟代理框架：也稱爲OEF（開放經濟框架）-開放經濟框架。它是一個連接多個代理的網絡，使它們能夠相互搜索、探索和交互，從而使它們能夠在相互學習的基礎上做出自己的決策。
我們可以看到Fetch的機器學習集成到了這一部分，在AEA框架層。這種集成有助於網絡中的實體自動相互通信和處理任務，同時相互學習和發展。工作結果將被轉移並存儲在鏈上的 Ledger 賬本中。
在AI集成的層面上，Fetch仍然只是在鏈下層面集成來處理上述任務，區塊鏈基礎設施層仍然沒有太多。
SingularityNET（AGIX）
SingularityNET 是一個通過區塊鏈網絡連接人工智能服務的平臺。該平臺允許需要使用人工智能的人們找到並使用所提供的所需服務。
SingularityNET 正在實施 3 個主要領域：
- 人工智能市場：人工智能應用市場，客戶可以在這裏搜索和購買所需的服務。
- AI Publisher：門戶幫助開發者管理和發佈他們的AI服務。
- AGIX 質押：質押門戶，用戶可以鎖定其代幣以確保 AI 市場上的活動並獲得獎勵。
SingularityNet的工作原理如下：
- AI服務提供商稱爲代理，他們充當SingularityNet中的節點。
- 網絡中的許多代理提供許多不同的人工智能服務，所有服務都相互連接並能夠來回通信。
- 每筆交易後都會對代理商進行排名，以發現每筆交易的優點和缺點。這是爲了識別哪個 Agent 擅長哪項工作，從而對以後的工作進行導航和劃分。
- 當有工作出現時，系統會自動尋找合適的Agent來執行，並將結果返回給用戶。
- 支付活動通過兩個組件在鏈上進行：守護進程和多方託管。
AGIX的目標是構建一個通用人工智能——AGI（Artificial General Intelligence），一個聚集衆多人工智能的人工智能系統。
雖然這種解決方案還不能稱爲真正的去中心化人工智能，但如果連接它們的網絡是真正去中心化的，並且網絡中的每個代理都必須打開黑匣子（開源）供網絡中的其他成員挖掘數據，那麼這是相當有前景的。並互相學習。
SingularityNet 的第 2 階段試圖通過部署在第 2 層並擴展到 Cardano 來解決速度問題。目前，SingularityNET仍然是去中心化AI市場的形式，這也符合其本質。
得出結論
你看，區塊鏈和人工智能是當今最流行的兩種技術。從理論上講，結合這兩種技術的系統帶來了許多突出的好處，開闢了新的經濟模型和具有許多應用的解決方案。
但由於它們的複雜性和獨特的特性，這種組合仍然只是表面的，無法充分發揮兩者的良好性能。也許我們需要等待更多的時間，讓雙方發展到足以達到對方的水平。