如今，工程師可以用區塊鏈技術，創造人工智慧區塊，與其他的人工智慧區塊協同合作。
文／Stephanie Atkinson 譯／曾祥信
資料儲存在各家企業的數位系統裡，企業沒有實質動機去分享這些資料，這種情況，導致Google、Facebook、阿里巴巴和百度產生的大量顧客資料，囤積在數位環境之中。目前，人工智慧平台賦予這些大型企業處理 Big data 的能力。隨著連網汽車和各類裝置內建的感應器，透過物聯網(Internet of Things)傳送資料，這些裝置產生與儲存在資料庫裡的顧客資料，呈現指數成長。企業界也已展開競賽來獲取這些顧客資料，進而衍生隱私權的問題。
區塊鏈是一種分散式、公用的數位帳簿，以時間順序記錄與追蹤加密貨幣交易。區塊鏈被視為金融世界的顛覆性技術，因為沒有任何單獨個人擁有交易的完整控制權，因此，許多人認為區塊鏈比起實體金融機構，例如銀行，更加正直可信。
區塊鏈技術的協定是由日裔美國人 Satoshi Nakamoto 所創造，這項技術的基本原則是維持交易的公開透明，目標是將資訊散佈給所有與交易相關的人。
在區塊鏈網路中，每項交易會產生所謂的資訊區塊，擁有區塊存取權的任何人都能修改資訊區塊。
如今區塊鏈技術協定被用在人工智慧領域，它讓人工智慧工程師得以建立人工智慧區塊，開放給其他的人工智慧區塊，並協同合作。雖然這項技術本身目前只是抽象概念，其潛力足與當年的全球資訊網(World Wide Web)相比。
區塊鏈讓使用者得以分享資訊，並執行匿名交易。區塊鏈技術開始掀起浪潮，它提供公開、共享與分散式的資料架構，所有交易相關人都能存取資料。交易相關人與應用包括：政府機構可利用區塊鏈技術評估交通模式、汽車製造商可用它來改善駕駛體驗、應用程式開發人員可即時解決資料查詢問題、醫療保健供應商可根據人口統計資料與使用模式，提供量身打造的服務。
雖然區塊鏈是最近才崛起的趨勢，大部份擁有人工智慧技術的組織皆已開始使用區塊鏈，主要用在資料分析。科技專家很好奇，區塊鏈為什麼如此特別，因此現在已有人工智慧認證課程可協助人們深入瞭解。
將區塊鏈整合到人工智慧
許多人不瞭解人工智慧與機器學習的差異，即使如此，人們對這兩個領域的理解與著作已相當的多，區塊鏈就不是這麼回事，大眾對這項領域的已知出奇的少。讓我們來瞭解區塊鏈的本質。
- 不變性(immutability)：人工智慧具有能力評估更多資料與模型，進而提升這些模型的價值，深度學習(deep learning)絕對能協助此進展；在提供詳細資料集的條件下，人工智慧可以掌握資料模型與潛伏變數之間的關聯，找出模型變化的時間及方式。
- 分散式(decentralized)：在分散式架構下，人工智慧可以處理更多資料，並建構更有效率的人工智慧網路。
- 例如，在一個資料共享給所有參與者的生態系統裡，例如全球網路，資料量愈多，人工智慧就能產生更好的資料模型。
- 透明度(transparency)：區塊鏈協定提供防止竄改的全球公共記錄，如此一來，可以測試某些資料及模型，例如具有著作權主張的智慧財產資產。
最有趣的部份是，藉由區塊鏈技術，我們可擁有無法改變的真實資料。想像人工智慧技術被用來取得區塊鏈裡的資訊、探索出特定模式，並根據模式，進一步發展出深刻見解。
在既有的知識探勘中，大多時候人工智慧平台使用不完整或缺漏的資料，相較之下，整合區塊鏈技術的人工智慧，分析出來的預測與模式將更加準確。此外，區塊鏈與人工智慧結合，可消弭容易犯錯的人為因素。
案例闡明新技術強大潛力
以下是區塊鏈與人工智慧結合的實際應用案例：
- 知識探勘(knowledge mining)：神經網路(Neuromation)這類的新領域，可以處理合成的資料集，以掌握神經網路的資訊，讓人工智慧更加聰明，同時促使知識探勘與資料分享更加隨處可得。
- 更好的金融服務與交易：使用區塊鏈裡的資料，人工智慧可以根據借貸模式，評估不同種類的借貸產品，分析人口統計資料，同時預測金融機構可以提供的產品類型。
- 零售商應用：人工智慧可利用區塊鏈，找出先前人工智慧技術可能忽略的相似之處，例如，人工智慧可以察覺出，在夏天，購買排水系統材料的交易量會比其他季節多。
- 接著，大型居家用品零售商就可適時增加這類材料的庫存，在此，區塊鏈可能就會顯示出，與排水系統相關的交易裡，梯子的需求特別高。
- 在沒有出生記錄的地區，區塊鏈技術可用來確認各個地區的公民身份。
- 相類似地，區塊鏈可以根據移民資料，監控移民個人、團體以及恐怖份子的比例，一旦人工智慧取得這些資訊，將能更快速做出預測，協助政府單位作出與移民政策和健康考量相關的更好決策。
區塊鏈帶來的重大效益
人工智慧的主要疑慮在於，如何理解 Big data 底下隱藏的模式，而區塊鏈的主要疑慮則是正確的記錄管理、安全性與相關性。資料共享，將是區塊鏈帶給人工智慧的首要好處。
當人工智慧連接上資料來源，區塊鏈將成為兩者之間的閘道，確保資料安全地透過網路傳送。在人工智慧評估與進化資料的地方，區塊鏈可節省大量的處理時間。自我操縱的機器具有自主本質，因此需要安全的裝置間溝通方式，這是區塊鏈可以解決的問題之一。
除此之外，區塊鏈能根據人工智慧模型，確保資料的驗證性。機器學習模型的本質是「垃圾進，垃圾出」，如果發展模型用的資料當中，有任何部份遭到竄改，模型的結果就毫無用處。
結論
區塊鏈技術讓資料在放入區塊之前，先經過不同人的檢查，並安全地傳遞這些檢查過的資料。區塊鏈資料無法被修改，可公開被取得。與傳送到未經驗證的平台、本身具有錯誤的資料比起來，區塊鏈資料意義重大。
區塊鏈提供可靠的資訊來源給零售商、政府、企業、金融機構、非營利組織、醫療與教育組織、科學研究人員，促使更有效的決策。
