区块链+AI，恰似双剑合玉？

应用，这样的抵消确实是显然的。

如此大的抵消却是，是算力人力资源为了让率很低的难点。区块链的算力并没有有给与不合理地为了让，普遍与此相关过剩或闲置状态，造成了相当持续性的太多，这与人工妙慧算力太低恰恰相反。

区块链各终端多次重复兼职极多于，导致高效率缓慢，也太多了很多运输成本。据该集团在2016年结果显示区块链验证和对等交易的总运行运输成本差不多是每年6亿美元左右。

与此相关各自痛点的4门关键技术如今正要四人，根本不会互相交融、人与自然共西北侧，还是不会互相排斥？

并不一定的连续性

虽然AI和区块链都与此相关各自的痛点，但是灵活性也不多于，而且并不一定讲，各自的灵活性都只必需太少彼此的太低。

对于人工妙慧稀缺的统计数据，区块链海量的统计数据都只能为其所用。由于区块链世界统计数据可对等、可溯源，在如此巨大的财务政府机构兼职放任，统计数据标出总质量愈来愈好。又因为区块链分布式磁盘，每个终端都保存有完备的统计数据文档，也尽可能了统计数据的必需，强化了文档的可信任持续性。除非所有终端都被捏造，否则无法对其必需性造成危害。

对于人工妙慧不太可能导致该软件捏造的难题，区块链的的网络也能很好补救。由于区块链有别于一般而言密码和批准后关键技术，虽然交易文档未公开透明，但该网两站名义文档即使如此整体密码的。所以就避免了该软件被所想或被欺骗之人窃取。

统计数据的必需性和和可信任持续性给与了尽可能，人工妙慧专业训练自然也可以剩下不多于心思。此时，为了让区块链分布式统计数据磁盘的方式也，将单个的基本概念或者统计数据分布在不同的机器底下，有别于基本概念并行或者统计数据并行的方式也进行时专业训练，定然可以大大缩短专业训练的一段时间。

如此只不过，区块链可毕竟给AI送了一份隆重。礼尚往来，AI其实也可以为区块链解忧。

如何解决难题通过AI减多于区块链自然人力资源抵消？一方面，人工妙慧可以替代人力巨量，以愈来愈理论上的方式进行时这个任务。既节省了人力，也节省了自然人力资源太多。另一方面，通过AI研读算法，对器材进行时理论上政府机构，进行时散热、冷却等操作，同样可以减多于自然人力资源的抵消。这方面的分析方法已被谷歌、搜索引擎等子公司落实。

巨量是个严谨的兼职，通过人工妙慧，或许可以算出第一个执行任务的终端，由此或许可以减多于其他旷工不必要的探险，省去愈来愈多无用功，也提高了高效率。

至于区块链过剩的算力的难题，附能于人工妙慧后，自然也就棘手。

综上所述，区块链补救了人工妙慧统计数据稀缺、统计数据必需、可信任持续性、该软件算力太低等难题；而人工妙慧也可以太少区块链自然人力资源抵消、高效率很低等太低之西北侧。

两者融合，故作如同双刀剑合麟，战将了？毕竟，这些连续性也还多西北侧在分析方法收尾。对于这4门关键技术的交融才伊始。

实际上还需磨合

探险4门关键技术的交融也是已经有才开始的，如谷歌母公司DeepMind Health正在开发区块链医疗统计数据财务政府机构政府机构系统，为了让“区块链+AI”关键技术让病房、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人卫生统计数据，又可以人身安全病人的该软件。

Innoplexus等AI子公司推出了区块链模拟器，而比特大陆和嘉楠耘妙也各自制造着AI显卡。

通过区块链确权，由AI识别著作权，都由安全及著作权，也是“区块链+AI”的分析方法。还有统计数据的产品、金融应用、云计算、云端等等，每个应用都有人在想法。不过到现有为止，尚未出现完美的组合。

毕竟，或许某些游戏内只是蹭蹭热度而已。都有的原因在于从业者对区块链和AI交融的构想还不够完善。

正因如此的是统计数据的对等。维持当前的状态，可以让这两个从业者的巨头保持理论上的占有优势。相比之下是人工妙慧民营企业，在统计数据方面以前赶超不约而同，可一旦解决难题了AI和区块链的交融，统计数据被对等，这种占有优势将不复与此相关。这一矛盾与此相关，不会让两者的融合没有那么顺利。

而4门关键技术的交融也与此相关风险。这不是把两组机器放置一起的非常简单操作，而是在关键技术领域的交融，结果是愈来愈好，也不太可能愈来愈差。

正如双刀剑合麟，即使绝学可以相融，若很难用意连通也无法超过或许的区分开。

“区块链+AI”能否解决难题双刀剑合麟，相互赋能连续性、都由升级，还有待探险和深入研究。

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