人工智能(人工智能)的發展涉及到機器的持續學習。為了變得聰明，計算機需要處理大量的數據、內存和強大的處理器來學習很多東西。這種處理器的速度比人類神經元高幾個數量級，在全球范圍內相當於人類大腦中的神經元。行為建模算法正在改進，處理器內存已經超過了人類的潛力。
人工智能培訓所需的數據本身仍然存在問題。正是在這裏，區塊鏈技術脫穎而出，即點對點網絡收集和積累跨國甚至全球數據培訓的可能性。
點對點網絡是一種無服務器網絡技術，允許各種設備在沒有中介的情況下共享資源，直接相互通信。作為平等系統的成員，每台計算機作為存儲在其上文件的服務器。利用區塊鏈為機器學習收集數據將有助於使其可靠，而加密貨幣可以促進個人和公司收集數據。
人工智能如何影響區塊鏈。
采礦過程需要大量的計算能力和電力。分布式賬本必須犧牲其效率來實現不變性和抗審查性。人工智能可以幫助優化能耗。使用人工智能的另一個優點是改進挖掘算法本身。
大量的能源消耗是區塊鏈系統的主要問題之一。能量是區塊鏈系統安全的關鍵特征。但是，如果區塊鏈與人工智能一起工作，它將優化基於工作證明原則運行的區塊鏈系統的功耗。未來將對整個行業產生積極影響，幫助企業適應新技術。
數據存儲是人工智能和區塊鏈之間合作的另一個成功領域。所有節點都存儲在區塊鏈系統中的交易曆史。因此，分布式賬本的規模不斷擴大。當存儲本身的要求很高，人們更難作為節點到達那裏時，它可以減少網絡本身的分散，限制參與者的數量。在這種情況下，人工智能可以引入新的數據庫分布方法，並利用它們來減少區塊鏈的大小，從而更有效地管理數據存儲。
去中心化數據交換。
數據是一種寶貴的資產，不僅是它的存儲，而且交換過程也變得非常重要。這種人工智能系統的有效性更多地取決於區塊鏈的安全存儲。
分散數據交換的目標是基於區塊鏈網絡創建新的數據經濟。這種交換可以簡化信息的存儲，使其更簡單、更安全。人工智能算法中，人工智能算法可以使用大量的輸入數據進行訓練。此外，算法本身也可以在各種交易平台上交換。這將使他們更容易被更廣泛的觀眾接受，並加快他們的發展。
如果我們從實際的角度想象分散服務的數據量，那么很容易計算前景：任何市場參與者都可以租用他們的數據存儲空間來換取支付令。為了保持競爭力，現有的服務提供商將繼續努力提高質量或擴大范圍光纖入屋拉線。
區塊鏈將增強人工智能的力量。
人工智能除了不斷驗證區塊鏈數據外，還需要大量的計算能力來發展。這些目的通常用於ANN-人工神經網絡。人工神經網絡通過查看許多例子來學習如何執行任務，因此需要大量的能力來快速處理數百萬個值。
理論上，區塊鏈可以通過網絡傳輸數據，其計算能力可以用於其他目的。區塊鏈的一些變體允許用戶在點對點(p2p)市場上為需要複雜計算的人提供機器計算能力。用戶將獲得代幣形式的獎勵。
在這樣的計算平台上，人工智能本身將能夠更有效地學習。這種共生也將降低訓練算法的成本。
如何測試AI解決方案?
人工智能會做出人類無法感知的決定。為了做出決定，算法必須處理大量的數據並分析它們，審計或重複過程本身——這是一個人無法完成的任務。
在這種情況下，區塊鏈將再次提供幫助。在每個數據點記錄決策信息時，創建清晰的審計跟蹤。這將增強人工智能算法決策的信心。
全球人工智能發展的概念是使人類的生活更容易，並將複雜的自動化過程轉移到快速和自學的機器中。顯然，有很多機會為用戶和公司創造積極和被動的收入流。已實施的項目之一是加密機器人，它在交易所而不是人身上交易加密貨幣。與那些傾向於情緒化和恐慌的人不同，基於人工智能的加密機器人無所畏懼，專注於情況和數據收集。
另一個例子是Musiclife平台，它利用區塊鏈技術通過智能合同向用戶支付音樂。在這種情況下，人工智能的任務是分析觀眾的偏好。因此，歌曲越受歡迎，表演者賺的錢就越多。
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