《区块链行业不雅察》专栏·第 134 篇幸运快艇轮盘
作家丨Steve Vassallo
图片丨开首于集中
在线博彩投注区块链和东谈主工智能是咱们这个期间最具期间意旨的两种期间。这两项期间自己皆是一股强盛的、具有创举性的力量，就像哥斯拉和金刚在各自的领域一样。关联词偶然，金刚和哥斯拉会在面对无法单独打败的怪物时联手。
现时，念念象一下，若是将东谈主工智能和区块链这两个巨大的冲突性力量勾通在沿路来处理巨大的问题时，它开释的后劲该会怎样呢？
博彩官网近期，在Coinbase首届“机器学习（ML）和区块链”峰会的一个小组商榷中探讨了这两项快速发延期间的交叉点上的机遇。
该小组召集了来自学术界和工业界的四位招引东谈主，同期伸开对这两种快速发展的期间契机的商榷，从区块链怎样加快东谈主工智能拓荒到使用区块链数据的复杂性以及以及大型话语模子（LLM）的后劲。
菠菜平台娱乐皇冠体育怎么样AI和区块链勾通带来的伟大冲突之一是，在东谈主工智能茁壮发展的同期，虚假数据和本色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候戳来遏抑作假信息，从而浮现地区别真伪。同期，东谈主工智能不错提高区块链集中的效果，增强其安全性，并解锁新功能，比如允许公约基于及时的链上数据作念出有盘算。
以下是他们的一些不雅点，请不时阅读了解，其中有些本色经过剪辑以提高浮现度和精真金不怕火性。
Bhaskar Krishnamachari，南加州大学电气与筹划机工程和筹划机科学栽植在我看来，区块链和东谈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处理区块链中的挑战，而第二个则诈骗区块链来处理东谈主工智能中较为难办的问题。
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花样，并匡助改善链上的去中心化应用门径的性能。通过分析来回数据，它们不错揭示潜在的怪异举止，如洗钱和罪人资金涟漪，并检测新出现的安全遏制。除了匡助保护区块链集中外，机器学习模子还不错增强它们的性能。
举例，它们不错证据来回量动态调养来回用度，并在岑岭期优化系统资源。较少商榷的是区块链怎样匡助发展东谈主工智能。看成跨境互联网腹地化支付系统的基础，区块链不错为东谈主们提供财务激励，饱读舞他们孝顺数据和筹划资源来磨真金不怕火机器学习模子。咱们在南加州大学一直在磋商去中心化数据市集，以杀青这一目标。
夫妻俩的烧烤摊（受访者视频截图）。图源：极目新闻
频年来，咱们看到少数几家科技公司积存了越来越多的寰球数据和东谈主工智能才略。这激励了筹备阴私、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，不错处理这些问题。举例，区块链不错跟踪用于磨真金不怕火AI模子的数据的开首，并通过加密考据其信得过性。通过证实这些信息输入未被改变且公正，区块链不错匡助加多咱们提高对AI系统提供的保举的信任度。
Leo Liang，Coinbase数据平台和行状阁下在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，并将其调养为机器学习模子不错使用的阵势。
我心爱把区块链比作洋葱，因为它有多量复杂的层级。它的去中心化特质意味着数据分散在好多节点上，每个节点皆寂寥考据并添加新的区块。当触及到多个区块链时，复杂性会加多。此时的你会跻身于一个相互贯穿的洋葱集中，在这个庸俗、分散的生态系统中同步和确保数据一致性绝非易事。
太平洋在线炸金花此外，区块链是自包含的系统，无法侦察其领域以外的其他常识。为了让机器学习模子进行信得过寰球的预测，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、天气花样等）进行贯穿。就像将区块链贯穿到互联网一样。这是一个山外有山但同期极具挑战性的工程勤劳。
Sam Green，Symbolological Labs鸠合创始东谈主兼磋商阁下在Semiotic Labs，我招引The Graph的东谈主工智能研发责任，这是一个用于与区块链数据进行交互和诈骗的去中心化公约。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限定成列的列表一样。
这种组织结构简化了从区块链检索数据的历程。通过“索引”区块链数据，The Graph将其调养为易于查询、分析和应用于卑劣应用门径的阵势。
体育彩票刮钻石皇冠信用盘网址The Graph上的来回触及两个主要参与方：数据销售者或索引器，以及数据买家或破钞者。这些实体通过咱们所谓的“网关”进行交互。当破钞者向网关发送查询时，网关会探求竞标价钱、行状质料、蔓延等要素，并将查询分派给索引器。索引器通过为这些查询提供行状并向破钞者传递区块链数据来赚取收入。
皇冠客服飞机：@seo3687借助AI，咱们构建了算法订价代理，匡助索引器最大化收入，同期确保破钞者获取可靠的高质料行状。
在好多方面，区块链是培训AI代理的理念念环境。智能合约界说的轨则和参与者的举止皆公开可见于区块链上。由于这些轨则和举止是已知的，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。秘密在于快速响应轮回：通过试错学习的速率越快，代理就能更快地改善性能。
瞻望异日，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的专科话语来查询The Graph。比拟之下，LLM允许用户用当然话语抒发央求。通过使任何东谈主皆能用下里巴人的英语与The Graph交互，在进一步刚正化侦察区块链数据方面，LLM不错发扬更大的作用。
Paul Bohm，Teleport创始东谈主Teleport正在拓荒一个拼车的通达式市集。现时，拼车是一个顽固的系统，这使得用户很难在不同的行状之间切换。若是电子邮件像拼车一样顽固，那么使用Microsoft的Outlook邮件和Apple的iCloud邮件的用户将无法相互发送电子邮件。相通地，若是集中被顽固，苹果的Safari浏览器将无法与Microsoft.com通讯。
大开拼车意味着将其复原到互联网的法式中。在通达系统中，参与者不错从好多不同供应商提供的各式应用门径中进行采取，并相互通讯。
顽固的市集常常不允许市集细目刚正价钱。相悖，他们我方设订价钱并最大化他们不错获取的价值。大开拼车并删除这个中间东谈观念味着更多的钱流向司机，乘客每次搭车支付的用度减少，何况更多的钱留在当地经济中。
要见效，通达市集必须值得相信。工程师常常当先关爱期间方面的问题，举例速率或新颖功能。关联词，在建筑实验寰球的市集时，咱们必须从用户对安全、障翳和阴私的需求运转。只消这么，咱们技艺细目最佳的期间来满足这些需求，而不是相悖。
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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大略解锁、增强、加固和提高的运转。像区块链这么的数字共鸣期间不仅不错想象刚正、真实和安全的系统，而且不错解释它们如实如斯。
由于东谈主工智能有可能进一步险阻信任，区块链维持它，提供了一个强盛的机制来保护明锐数据的齐全性。同期，东谈主工智能使得咱们大略理会分散式数据的深度，改善数据使区块链过于粗劣的症结，并让区块链再行适当大范围经受。通过将东谈主工智能来改善雄壮数据的问题，咱们不错更好地将区块链带给十亿用户。
关于那些从事区块链或东谈主工智能创业的东谈主来说，这些是令东谈主股东的。不单是是其中一种期间幸运快艇轮盘，而是两者鸠合使用，因此变得愈加强盛。东谈主工智能和区块链——哥斯拉和金刚，这便是咱们将其普及到下一个级别的次第。现时，让它去成为传说吧。
原文由Steve Vassall撰写，汉文版块由链集市团队编译整理，英文版权归原作家总共，汉文转载请筹备编译。