作為AI的“輔助大臣”，區塊鏈的前途不可限量

一個是金融界的寵兒，一個是科技界的紅人，他們兩個的相遇會是怎樣的場景？

近期以來，人們對于區塊鏈的討論就沒有停下過，不過多集中于區塊鏈技術對于金融等領域的變革。而就在前幾日，IBM重組了內部區塊鏈團隊并正式升級為事業部，合并人工智能“沃森”與云計算開發項目，搭建新的產業平臺，進一步推動IBM在過去成果之上開展下階段的區塊鏈開發。

雖然在2015年初的時候，IBM就公布了其區塊鏈計劃，并也有了初步的成果，但是這次卻是特意成立一個部門。由此可見，IBM對于“區塊鏈+AI”還是相當重視的。

可是，撇除已經家喻戶曉的AI之外，區塊鏈又是什么東西呢？

區塊鏈（BlockChain）是比特幣BitCoin技術中的核心部分，簡單的說，就是一本記錄了所有交易數據的分布式賬本。以比特幣為例，該賬本：1、存放在互聯網的各個比特幣節點上，每個節點都有一份完整的備份；2、里面記錄著自比特幣誕生以來的所有比特幣轉賬交易；3、賬本是分區塊存儲的，每一塊包含一部分交易記錄。每一個區塊都會記錄著前一區塊的id，形成一個鏈狀結構，因而稱為區塊鏈；4、當你要發起一筆比特幣交易的時候只需把交易信息廣播到P2P網絡中,礦工把你的交易信息記錄成一個新的區塊連到區塊鏈上，交易就完成了。

那么，作為當前備受矚目的兩項技術，區塊鏈與AI又會擦出什么樣的火花呢？

區塊鏈+大數據，確保分析的全面與完整

雖然區塊鏈是一個類似于數據庫的存在，但它與大數據還是有著根本的差別的。區塊鏈只是一個存儲的介質，而大數據則是計算分析等一系列的操作。不過，將大數據與區塊鏈進行結合，或將是未來的一個趨勢。

論起數據存儲的話，區塊鏈很有自己的一套手段。數據只要寫進去，一般來講，哪怕“山無棱、天地合”，這個數據也不會消失，而且在成為“鏈條”的一部分之前，這些數據都會經過層層確認，以確保數據的真實有效。因而，區塊鏈可謂稱之為一個“數據百科全書”，規模是相當的宏偉、完整，并且毫無渉假、完全可以信任。

以此來看，區塊鏈的這些特性從基層保障了數據分析的全面與準確。以利用大數據最為徹底的云服務來講，添加了區塊鏈技術后，基于完整的數據記錄，企業可以更好地對當前及未來走向進行分析與預測，更甚者還能共享其他企業的數據，在對比之下分析出自身的不足等等。

區塊鏈+機器學習，為安全再添一把保護鎖

說到區塊鏈運用最多的領域，當屬金融無疑，而該領域中最不缺少的就是交易。眾所周知，不管是政府還是企業的交易，最忌諱的就是信息的誤報以及一些非法交易的存在。對此，機器學習與區塊鏈的強強聯合，或將加強交易監察體制。

區塊鏈技術的共享性與不可篡改性在一開始就規定了數據的透明化，在此基礎上，人們就可以明確的找出其中的誤報信息以及非法交易。但是，不用多說，大家應該就能知道，在如此龐大的數據庫下，僅靠人工識別聽起來就是那么的不現實，因此，機器學習出面補充了這一漏洞。

用區塊鏈中的大量錯誤報告對機器學習算法進行訓練，能夠培養機器學習對于錯誤報告及非法交易的辨識度，從而在低成本、低失誤、高效率的情況下，加強對錯誤報告以及非法交易的監督。

縱觀前文，我們可以發現，不管是數據分析，還是安全監督，在人工智能與區塊鏈的結合中，區塊鏈所擔當的多是一個數據的提供者與存儲介質。而在此之后，人工智能或將發揮出意想不到的風采，實現一個質的飛躍。

鎂客君私以為，“AI+區塊鏈”能夠碰擦出多種火花。雖然未來尚未可知，不過以目前的情況來看，最為廣泛、實用的應用當屬以區塊鏈為基礎來進行的技術研發。至于個中原因嘛，當然是看中了區塊鏈中由數據的完整性與共享性而帶來的低成本與高效率。

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