大家都知道，区块链和人工智能技术在2018年发展是非常迅速的，那么这两种技术之间是否存在一些竞争和共生关系呢?下面我们就一起来了解一下，区块链对比人工智能的区别。

　　分散控制和数据共享

　　区块链在分散的节点网络上工作，共同协作来解决复杂的算法。找到佳解决方案的网络上的挖矿节点，将该条目添加到区块链账本中。

　　人工智能也适用于类似的模型。当必须由人工智能系统来决定时，它会测试可能的解决方案，以及在一个决策之后出现的交替分支的可能性。在人工智能选择佳方案之前，对所有可能的备选方案进行病故，以检验终结果。

　　区块链特别出色的地方在于，它不是以一个单一的中央系统来测试所有可能的假设，而是将这项任务划分到世界各地的数百个节点中，使得这个过程更为快速。

　　译注：在区块链的基本形式中，区块链包含加密数据块的网络。这些数据不在中央位置，也不由一个特定的实体管理。相反，这些数据块被分散在全球各地的参与PC之间“链接”。这些数据不能被改变或者被黑掉，因为所有的块都有前一块的加密哈希以及它们的事务数据和时间戳。

　　额外的安全性

　　在单个中央处理器上运行的人工智能系统很容易受到骇客攻击，因为任何不满分子都可以只需闯入单个系统来操作指令。

　　区块链平台上的条目必须经过网络上的大多数节点进行认证，然后才能被接受并处理到账本中。在网络上运行的节点数量越多，入侵系统就越困难。

　　基于区块链的人工智能平台并非固若金汤，但是操纵和破坏这样的系统，难度还是非常大的。

　　译注：骇客入侵区块链，苦难程度非常大，且所需资金也很庞大。对公共区块链尤为如此。因为入侵需要控制大多数节点，而这几乎不可能。想要黑掉区块链，骇客必须掌控超过50%的参与者或区块，且这一动作要比新区块的创建快。

　　更大的信任

　　为了可靠，一个系统必须得到公众的普遍信任。区块链比封闭的人工智能有更高的透明度。在区块链账本上保存的记录，可随时由有权访问系统的授权人员在任何时候进行审查和审核。同时，由于数据库是加密的，未获得访问授权的用户将无法查看任何内容。

　　以医疗保健行业中的区块链应用为例。患有并发症的患者可能并不希望他们的医疗记录被未经授权的人员访问。用加密的格式来保存医疗历史记录，而不是简单的英文记录，这样确保他们的记录无法被任何个人访问。

　　另一方面，在区块链上保存的记录还可确保医疗人员能够在紧急情况下通过访问文件来提供快速医疗援助。

　　译注：区块链出现后，转变了传统的信息拥有模式，新的模式是基于状态而不是基于消息传递的通信。银行与交易中的各方可以近乎实时的共享交易信息，从而建立起持久的信任感。由于区块链的记录不可篡改，真实可信，人们对区块链的信任要远超中介的信任。

　　区块链将如何改变人工智能

　　人工智能技术的发展依赖于大量来源的数据可用性。像Google、Facebook和电信公司这样的组织可以访问大量数据，这些数据对测试许多人工智能的过程非常有用。但问题是，这些数据外界无法访问。

　　这个问题可通过区块链的P2P连接来解决。区块链账本是一个公开的分布式注册表。数据库可用于网络上所有的节点。区块链可能是好的办法，即通过允许它免费获取来终结少数几家大公司对数据的控制。

　　现代人工智能和数据

　　人工智能的发展取决于数据的获取方式，就好比建筑物依赖于材料、石材和钢材一样。这是因为一直需要数据来测试、重新测定人工智能的替代解决方案。

　　人工智能系统要不断测试这些假设，拒绝错误的答案，建立在正确的解决方案基础上，从而提高了对事物的理解能力，这就是我们通常所说的机器学习。

　　机器不具备人类历经数百万年来才形成的直觉，为了将来有一天，人工智能达到与人类相似的智能水平，它需要在数年内测试数百万笔交易的数据才有望达到。

　　译注：所谓直觉，译者认为是人类大脑系统产中的一种强烈的深度感觉，它能察觉到某个事物已经发生了变化，即使我们的智力难以对该变化进行形象化处理，并且不能说出发生了什么变化，或哪里发生了变化。在人类千百年的进化过程中，一些对事物直接因果关系的感知能力深深地镌刻在人类的潜意识中，这被生物学家称为“适应力”。通过这种适应力，人们能够做到某种程度的“未卜先知”，从而避免受到伤害。

　　控制数据的使用

　　这也许是人工智能发展过程中重要的受限因素，这也是为什么区块链在没有中央式数据库的地方工作的原因。

　　看一看Facebook或Google，当用户登录他们的Facebook账户时，他们并没有将任何内容上传到他们平台的权利。平台上的内容，属于网站。

　　而区块链的不同之处在于，区块链的数据并非由运营商所有，而是由个人钱包持有者所拥有。这使得每个用户能够在平台上共享他们的数据，而无需网络运营商的许可。

　　人工智能的未来发展在于允许连接用户和运营商之间的信息自由流动的网络。区块链技术的分散性意味着它可能是我们有望在人工智能上看到极大突破的平台。