過去幾年，新技術呈指數級增長。世界似乎正在向新思想和新實驗敞開大門。這些新技術在一定程度上，可以幫助人類實現不同的經濟價值。
據普華永道預測，到2030年，人工智能將為世界經濟增加15.7萬億美元，因此全球GDP將增長14%。根據Gartner的預測，區塊鏈技術帶來的商業價值將在同年增加到3.1萬億美元。
根據定義，區塊鏈是一個分佈式的、分散的、不可變的分類賬，用於存儲加密數據。另一方面，人工智能是引擎或“大腦”，能夠從收集的數據中進行分析和決策。
區塊鏈和人工智能等技術具有真正的潛力。由於這兩種技術都能夠以不同的方式對數據進行影響和實施，因此它們的結合是有意義的，而且可以將數據的利用提升到新的水平。同時，將機器學習和人工智能集成到區塊鏈中，反之亦然，可以增強區塊鏈的基礎架構，提升人工智能的潛力。同時，這些技術帶來給我們了不同的世界觀，集成式使用，可能產生協同影響。
另外，區塊鏈促進了在開放數據環境中的分散應用，而人工智能則促進了在封閉數據平臺上的集中數據。因此，如何將這些極端技術互相結合起來，給我們帶來積極改變是至關重要的。雖然人工智能、機器學習和區塊鏈的根本區別似乎在於它們的聯合發展，但事實是，人工智能和區塊鏈之間富有成效的協同作用的可能性是無限的。
強強聯合，提高平臺安全性
人工智能、機器學習和區塊鏈之間的完美結合，將確保一個更安全的數據遷移環境。
這些技術彼此同步，有可能保證更安全的應用程序部署。
區塊鏈為對等網絡中的所有參與者帶來了透明性和可訪問性，從而提高了平臺的安全性。
開發者需要利用區塊鏈的透明度來為AI解鎖更多的數據。他們需要在一個集中的平臺上創建一個AI解決方案，以確保數據的完整性和安全性，以及機器學習算法的準確性。
人工智能、區塊鏈和機器學習對於有選擇性的信息共享是非常有用的，而不需要透露人的身份。通過使用零知識證明等協議，可以實現數據的選擇性共享。這對醫療行業來說非常方便，區塊鏈可以幫助我們存儲信息，醫生可以看到病人的全部病史。
增強機器學習的理解
傳統的人工智能方法無法捕獲在自然環境中呈現的複雜統計模式，如視覺和聽覺場景，以及我們的日常交互模式（運動和語言），但隨著“深度學習”的出現，該領域正在經歷顯著的發展。
深度學習是人工智能機器學習方法的一個子集，被定義為多層神經網絡。它被批評為一個“黑匣子”，因為目前還不完全清楚算法是如何做出決定的。
區塊鏈、人工智能和機器學習也可以徵收其子集等其他各種發展優化能源消耗利用人工智能在採礦、增強可伸縮性通過引入新的分散學習系統。
人工智能和區塊鏈的融合還有其他一些積極的影響，比如提高了人工智能的有效性、安全性、私密性、效率、人工信任等。
總結
人工智能可能具有難以置信的革命性，但它的設計必須極其謹慎——區塊鏈可以對此提供很大幫助。這兩種技術之間的相互作用將如何發展，誰也說不準，然而，其真正的顛覆潛力顯然是存在的，並且正在迅速發展。
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