2017年，机器学习和人工智能可谓呈指数迅速增长，对这些新技术而言，无疑是收获颇丰的一年。在这一年里，许多风投公司把目光转向了这一新兴
2017年，机器学习和人工智能可谓呈指数迅速增长，对这些新技术而言，无疑是收获颇丰的一年。在这一年里，许多风投公司把目光转向了这一新兴领域，也正因为如此，全球范围内的AI初创企业在2017年内获得的投资金额达到了120亿美元。
与此同时，区块链技术为去中心化的互联网奠定了基础。去年，投身这一领域的初创公司募集的资金总额略高于56亿美元。
把人工智能和区块链联系到一起，本就无可厚非，而我们需要讨论的，不是人工智能到底需不需要借助区块链的帮助，因为几乎可以肯定得是，未来5到10年内，去中心化的基础设施会成为各行各业共同努力的方向，人工智能也是如此。为了完成这一目标，则需要建立大量的协议层以及基础设施，那么，区块链和人工智能最有可能相互结合的领域是什么呢?
数据
每个从事AI领域的人员都知道，对于他们来讲，面临的最大的挑战是如何保证有足够的数据以支持AI/ML模型的训练。将更多的数据集放到人工智能社区手中的最佳方法就是去中心化，而只有拥有大量用户的公司才有资格访问大型数据集，比如谷歌、Facebook、亚马逊、腾讯等。
不过，近期一家名为Ocean Protocol的公司正计划建立一个分散的数据交换平台，旨在利用世界范围的数据训练其人工智能系统。如果一切进行的顺利，这将使数据提供者和使用者首选的方案。当然，这也取决于客户所在的行业，以及培训数据的具体程度，比如，提供有关公司、投资者和行业新闻的结构化数据。
换句话说，区块链的技术可以打造去中心化的社区，改变科技巨头在数据方面的垄断地位，从而让一些AI初创公司有机会可以访问去更多的数据，以便更快地研发自己的人工智能产品。
算法
理解研究论文并实现在区块链上的运行并不是一件简单的事情，数据是培训AI/ML模型的关键，工作人员需要开发算法，并以分散和分布式的方式运营。某些公司，比如Singularity NET，就允许AI系统相互通讯，允许管理员货币化并创建数据内容。
Cortex虚拟机是Cortex的内部虚拟机，与 Ethereum类似，可以为基于人工智能技术的智能合约创造一个安全可靠的运行环境。而算法在运行过程中并不上链，这也是Cortex公司的服务特色之一。另外，该公司还负责连接算力服务提供商和算法服务提供商，使人工智能社区之间的协作变得更加容易。
算力
全球范围内的许多AI团队都在努力获取可以在区块链上运行的培训数据并研究算法。利用世界上未使用的算力来运行人工智能系统和机器学习系统是解决这一难题的最后一个部分。
像Golem这样的公司，号称是世界上第一家去中心化的算力提供商，目前正与Cortex公司合作，希望可以缩小人工智能项目和算力之间的差距。
展望未来
人工智能与区块链等技术是协同的关系。IBM认为这两个领域会诞生许多创新技术和应用，未来会有很多项目试图以创新的方式将会这两种技术相结合。
