人工智能

区块链在人工智能中的全面综述

Published September 14, 2023

Updated April 28, 2026

Kunal Kejriwal

人工智能和区块链近年来已成为两项最具突破性的技术创新。

人工智能（AI）:使机器和计算机能够模拟人类的思维和决策过程。
区块链:一种分布式和不可变的账本，安全地存储数据和信息，以去中心化和可信的方式。

最近，科学家们开始探索这些技术在各个领域的潜在应用。在本文中，我们将概述区块链如何与人工智能集成，这一概念可能被称为“去中心化人工智能”。让我们深入探讨。

去中心化人工智能：区块链在人工智能中的介绍

在过去的十年或这么长时间里，区块链一直是一项最受关注的创新，随着它在其他领域找到应用而开始获得动力。自2008年诞生以来，它不断涌现为一项颠覆性技术，具有改变我们存储或交换数据或信息的方式、改变我们跟踪和自动化交易的方式的潜力。

区块链最常被谈论的一点是，每个区块链交易都使用密码学签名，持有整个账本副本的矿工节点验证每笔交易，结果是创建了同步、安全、共享的时间戳记录，这些记录无法更改。因此，区块链可以成为消除中央权威来验证和管理网络上用户之间的交易和交互的有效选择。

继续前进，技术行业一直在生产和生成大量数据，得益于技术创新，如IoT设备、智能手机、社交媒体和Web应用程序，这些都在人工智能的崛起中发挥了重要作用，因为人工智能系统通常使用大量数据来执行不同分析，使用深度学习和机器学习实践来高效、有效地执行。

即使今天，机器学习和深度学习技术也依赖于集中式模型，该模型在一组服务器上训练特定模型，并使用验证或训练数据集验证学习。训练人工智能模型的高要求是为什么主要技术组织和开发团队经常存储大量数据以获得最佳结果和性能的原因。

当前的大多数人工智能模型和实践都是集中式的，尽管集中式带来了许多成功，但集中式数据存储对于人工智能模型有一个主要缺点。当所有数据存储在集中式时，数据篡改或数据损坏的可能性增加，因为集中式数据存储始终容易受到恶意软件和网络攻击。另外，当处理大量数据时，验证数据源的真实性和来源不是保证，这可能导致模型训练错误，从而导致不想要、不准确，甚至危险的结果。

人工智能模型的数据存储挑战是使用区块链在人工智能和开发去中心化人工智能的主要原因。去中心化人工智能的主要目标是实现使用数字签名、安全和可信的共享数据的过程和决策或分析，这些数据存储和处理在区块链网络上以去中心化或分布式方式进行，而无需使用外部第三方资源。

人工智能模型通常与大量数据合作，科学家们已经预测区块链将是数据存储的未来。另外，区块链具有智能合约，允许用户编程区块链网络以管理参与生成或访问数据的参与者之间的交易，基于区块链智能合约的自治应用和机器可以学习和适应随时间推移的变化，并且可以做出准确和可信的决策，结果由区块链网络的矿工节点验证和验证。

区块链如何改变人工智能？

通过结合人工智能和区块链技术，可以高效地解决人工智能和区块链行业的几个缺陷。区块链作为分布式账本，存储和传输数据的方法是密码学签名和网络矿工节点验证的。区块链网络以高韧性和完整性存储数据，使得数据几乎无法篡改，这是为什么机器学习算法在使用区块链智能合约做出决定时，结果不能被质疑，并且可以被信任的主要原因。使用区块链网络与人工智能技术可以帮助创建去中心化、不可变和安全的系统，用于收集、处理和利用人工智能应用程序的高度敏感数据。区块链在人工智能中的使用可以带来革命性的应用，特别是在医疗保健、医院、金融、国防等更敏感的行业中。

继续前进，以下是集成人工智能和区块链的一些主要优势。

增强数据安全性

区块链的巨大流行度背后的主要原因是它提供了一种高度安全和可靠的方法来存储网络信息。区块链提供了一种替代方案，使用私钥存储数字签名的数据，可以访问敏感和关键信息。因此，使用区块链存储人工智能算法的数据可以允许人工智能模型与敏感数据合作，从而导致更准确和可信的信息。

集体决策

在技术生态系统中，涉及的应用程序或工具必须协调工作以实现最高效率的目标。区块链系统提供了去中心化和分布式的决策算法解决方案，可以取代中央权威的需求。消除中央权威将允许机器内部讨论问题，投票表决，并通过多数决议直到达成一致。

增强对机器人决策的信任

区块链以高度安全的方式存储数据，无法更改，这确保了数据在整个训练过程中的质量。因此，模型将在高度准确的数据上训练，最终有助于提高模型的准确性。

更高效率

业务流程通常涉及多个用户，如多个股东或利益相关者、政府组织和商业公司，往往由于需要对业务交易进行多次授权而低效。使用区块链和智能合约将实现DAO或去中心化自治代理，可以自动、快速地验证数据或资产转移，实现不同利益相关者之间的高效和快速交易。

区块链在人工智能中的分类

在本节中，我们将讨论一些用于区块链技术应用于人工智能应用的关键概念，如下图所示。

去中心化人工智能应用

当前的人工智能应用通常以自治的方式运行，以执行不同规划、搜索、优化、学习、知识恢复和管理策略来做出明智的决定。然而，去中心化人工智能应用是一个具有挑战性的任务，原因有很多。

自主计算

人工智能应用的主要目标之一是实现部分或完全自治运行，许多智能代理或小型计算程序将感知和分析其局部环境，保持其内部状态，并根据需要执行指定的操作。

优化

人工智能应用的一个主要特征是其能够做出最有效和最高效的决策，通过过滤一组理想的解决方案，从所有可能的解决方案中选择最好的解决方案，这是由于人工智能算法和模型的优化。优化技术旨在找到问题的最佳解决方案，根据系统级和应用级目标，在约束或无约束环境中运行。去中心化优化将带来更高的效率和性能。

规划

人工智能应用使用规划策略与其他应用和系统合作，以解决复杂的问题和新颖的环境。规划策略在维持人工智能模型的韧性和效率方面发挥着重要作用。使用区块链的规划策略可以带来更不可变和更关键的策略，用于任务关键系统和战略应用。

知识发现和知识管理

人工智能应用通常与大量数据合作，其依赖于集中式数据处理系统。使用去中心化，知识发现和知识管理过程将能够提供个性化的知识模式，考虑所有相关利益相关者的需求。

学习

人工智能应用的核心是学习算法，实现知识发现和自动化过程。有不同类型的学习算法，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成、深度学习模型等，解决不同机器学习问题。去中心化学习模型的使用可以带来高度自治的学习系统，支持人工智能系统不同垂直领域的本地智能。

去中心化人工智能操作

人工智能模型和算法通常在大量数据上训练、测试和验证，以做出更好的和更通用的决策。然而，使用集中式数据存储解决方案，如数据中心、云和集群，成为开发高度安全的人工智能应用的重大障碍，这些应用需要保护用户的隐私。以下是可以被许多人工智能应用采用的顶级区块链实现。

去中心化存储

集中式数据存储解决方案在安全性和隐私性方面容易受到攻击，因为这些数据存储解决方案涉及用户的个人和敏感数据，以及他们的位置、健康记录、活动和财务信息。区块链提供了去中心化和密码学安全的存储解决方案，用于参与的应用和网络。去中心化数据存储解决方案使用节点，每个节点在网络中保持客户端加密的数据库副本，以确保客户的数据可用性。客户可以自由使用和挖掘他们的数据，根据他们的需求和要求。

去中心化数据存储解决方案中使用的两种最常见的存储技术是分片和集群。分片是创建数据库的逻辑分区（称为“分片”）的过程，每个分区都分配了一个唯一的密钥，可以用来访问分片。另一方面，集群是一种使用“集群”来实现多个节点在网络中并行访问数据的方法，从而减少人工智能应用的延迟，并带来更高效和更流畅的性能。分片被组合在一起，形成了网络中由一组节点支持的集合存储，采用集群的形式。

使用去中心化存储解决方案可以带来更高的可靠性和可扩展性，因为去中心化存储解决方案提供了多方地理分布。一些新兴的去中心化存储解决方案包括Storj、Swarm、Sia、FileCoin、IPFS等。

数据管理

开发人工智能应用的一个主要要求是以高度准确、相关和完整的方式管理数据，这些数据来自可靠和可信的数据源。传统上，人工智能应用和算法运行集中式数据管理方法，如数据分段、数据过滤和内容感知数据存储，这些方法在网络中的所有节点上执行。与区块链网络提供的去中心化数据存储相比，集中式数据管理表现较差，因为即使对数据进行了微小的更改，数据复制的速度也会很高，而且需要多次传输相同的数据集。

另一方面，去中心化数据管理方法的设计是部署在网络中的节点级别，考虑了数据中的空间和时间属性。另外，为了维护数据的来源和安全性，去中心化管理方案可以将元数据放在区块链上。

区块链类型用于人工智能应用

区块链技术可以分为两类：许可，只有授权用户可以访问区块链应用，在云、联盟或私有环境中，和无许可，任何人都可以公开访问系统，使用互联网。

公有区块链

公有区块链属于无许可类别的区块链网络，用户可以自由下载区块链代码，修改代码，并根据自己的需求和要求使用代码。另外，公有区块链通常是开源的，用于读写操作，并且容易访问。因为公有区块链对所有人都是开放的，这些系统使用复杂的协议来确保安全性，并且网络上的用户身份和交易隐私信息是使用匿名和伪匿名数据管理的。对于数据和资产转移，每个公有区块链网络使用本地代币，也称为价值指针或加密货币。

私有区块链

与公有区块链不同，私有区块链网络是许可系统，由单个组织管理，设计为无许可系统，网络中的用户或参与者始终是已知的，并且对网络的读写操作有预先批准。私有区块链通常提供更高的效率，因为用户的身份是已知的，并且是网络的预先批准的参与者，这消除了对复杂算法和数学运算来验证网络上的任何交易的需求。另外，私有区块链网络可以在网络中转移任何类型的资产、价值或本地数据。

与公有区块链网络一样，私有区块链网络中的交易和资产转移是通过多方参与的共识算法或投票来批准的，这不仅可以实现更快的交易，还可以节省能量。令人惊讶的是，私有区块链网络上的平均交易批准时间不到一秒钟。

联盟区块链网络

联盟区块链，也称为联邦区块链，由一组组织运营，这些组织通常基于共同的利益形成。联盟区块链网络通常由政府组织、银行和一些私人区块链公司提供。

与私有区块链类似，联盟区块链网络作为许可系统运行，尽管网络上的一些用户具有读写权限。通常，网络上的所有用户都具有读取权限，但只有少数人可以在网络上写入数据。

人工智能应用的去中心化基础设施

区块链架构传统上是由开发人员使用哈希策略和链表数据结构的组合设计的线性基础设施。然而，最近，开发人员一直在使用队列信息和图论来处理大数据和满足人工智能应用的需求，设计非线性基础设施。

区块链启用的人工智能应用

人工智能的去中心化数据存储和数据管理

使用区块链与人工智能已经使开发人员能够开发支持不同技术创新交互的稳定系统，从而为安全和安全的数据管理、数据转移和数据存储提供了一个平台。下图展示了区块链和人工智能技术的组合特征，用于医疗行业，包括分析、诊断、验证医疗发现和报告以及关键决策等不同阶段。

近年来，处理大量数据、指数级增加算法和模型的计算能力以及用户对连接系统和应用的接受度一直是人工智能和机器学习行业的首要任务。由于人工智能神经网络通常需要大量数据和计算能力来进行训练，因此，创建强大的数据中心来获取大型数据集是至关重要的。在审计过程中，区块链网络可以用于存储数据和查询信息，同时实现更高的安全性和隐私性。另外，人工智能和区块链技术的集成将提供一个强大的共识机制，这是不可变的、健壮的、去中心化的。

人工智能的去中心化基础设施

区块链网络基础设施的引入为传统的分布式架构添加了三个新特征：数据和资产的去中心化和共享控制、原生资产交换以及不可变的审计跟踪。将区块链基础设施与人工智能技术相结合，为用户提供了新的数据模型，并为人工智能模型和训练数据提供了共享控制，同时增加了数据的可信度。为了产生更好和更高效的数据模型，人工智能模型需要访问大量数据，这些数据由区块链网络提供。

去中心化网络，如IPFS和以太坊，可以处理数据存储和大量计算资源，分别提供无篡改的记录和高级别的隐私。开源去中心化人工智能平台，如ChainIntel，旨在消除大公司对人工智能服务的垄断。

去中心化人工智能应用

集体决策和去中心化智能可以有许多应用。例如，下图展示了将区块链与物联网和人工智能技术相结合，以增加农业领域的产量的特点和优势。物联网传感器可以监测土壤的营养水平，并捕获图像，以帮助监测作物的生长。人工智能可以使用来自物联网传感器的数据来提供预测分析，允许农民监测不同的条件。区块链的使用确保每个网络用户都可以访问帮助减少后勤时间的交易。