人工智能_人工智能发展现状_链基智能(优质商家)

这是一个瞬息万变的时代，这个时代的变化到底有多快?

从初始计算机诞生到互联网发明，不过44年;从门户网站到电子商务的崛起，不过5年;从智能手机普及到***遍地，不过1年。

科技革命、互联网浪潮、经济危机、地区冲突等等不断加剧，它们争先恐后的给世界洗牌。进入21世纪的第二个十年后，没有一种商业模式是长存的;没有一种竞争力是永恒的;没有一种资产是稳固的。有的只是趋势。

或许有太多诸如房地产、互联网的机会我们没能赶上，但是当下虚拟***的出现正是顺应了区块链技术兴起的趋势。

未来，人工智能(AI)将迎来第三次发展浪潮，国内某知名新闻媒体预计，未来五年***AI技术市场规模有望突破1000亿美元;另一方面，电子商务领域仍在峰值期。商务发布的《中国电子商务报告(2017)》显示，2017年，我国电子商务交易规模继续扩大，人工智能，并保持高速增长态势，网络零售规模、产业创新活力等各方面。

AI、电商、区块链，仿佛将成为21世纪第三个十年经济发展的主旋律，那么，如果将这三者结合在一起，会产生怎样的市场规模?

***电子商务行业存在的种种问题而出现的区块链全网通***平台，那么如果它通过“区块链 ***”、“区块链 信息交换”、“区块链 供应链”、“区块链 AI技术云服务”和“区块链 ***所”等多种模式结合呢？

打造电商区块链生态，广州链基智能科技有限公司能有效地解决上述的电子商务行业痛点与情境下产品交易，为电子商务在未来全新的行业背景下的发展提供了思路。

同时，”AI 区块链“还针对初始***者设置了激励性的代币持有与流通奖励机制，人工智能的未来场景，这使得***体系将乘势而上，AI积分初始***者的财富将有望获得几何级增长。

在这个属于区块链与***的时代，财富只属于真正有胆识有慧眼的人。现在，链基智能科技的”AI 区块链”准备好了，那么你呢?

日前，广州链基智能科技公司推出的“区块链 AI”行业分析报告，以“区块链 AI”结合，是新型技术之间的通力合作，结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。

区块链与人工智能天然优势互补，在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。

目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，主要分布在***、数据市场等应用场景上。

“AI 区块链”主要优势

1. 区块链提高人工智能的“安全性”

2. 区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题

3. 区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题

4. 人工智能可以减少区块链的电力消耗

5. 区块链使得人工智能更加可信任

6. 区块链帮助人工智能缩短训练时间

7. 区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场

对区块链和人工智能的结合，可通过两方面来实现，有区块链研究人士表示，一方面是AI需要大量的数据，区块链通过确权、保护、代币奖励激励用户上传更多数据；另一方面是在数字资产版权保护上，AI提供识别盗版能力，区块链提供确权和公开流转作为***凭据。

　　***互联网安全技术***认为，AI和区块链的结合应用场景集中分布在***、数据市场、云计算、物联网等领域。

认为超级人工智能将接管世界人还持有另一个前提假设：几乎拥有无限能力的超级人工智能可以很快解决很多重大的未解难题。但这种说法却没有太多证据支撑。

很多认同人工智能将实现爆发式增长的人预计，这项技术将会实现高速进步。我把这种神话般的观念称作“思考主义”（thinki***）。在他们看来：思考能力或智能水平是阻碍未来进步的因素。但这完全是一种谬论。（很多喜欢思考的人也都怀有这样一种信念：思考是一种神奇的超能力，甚至无所不能。）

以延长寿命为例。这些问题不是单凭思考就能解决的。光靠“思考主义”根本无法发现细胞的***方式和染色体的***过程。无论多么言之凿凿，人工智能发展现状，也不可能单凭阅读所有已知的科学文献想清楚***的运作模式。没有一种超级人工智能可以简单地思考现在和过去的所有核裂变实验，然后在一天之内想出核聚变技术。

除了思考之外，想要从未知过渡到已知，还必须辅以很多元素。需要在现实世界中进行很多实验，每次实验都会产生大量相互矛盾的数据，因此需要通过进一步的实验来确立正确的假说。单纯思考潜在数据根本无法得出正确数据。

思考（智能）只是科学的一部分，甚至只是一小部分。例如，我们根本没有足够的数据来解决生老病死的问题，ai人工智能，甚至连冰山一角都没有揭开。具体到生物体的运作机制，多数实验都需要用时间来慢慢酝酿。细胞新陈代谢速度很慢，无法加速进行。可能需要数年、数月，至少也要数天时间，才能看到结果。

如果你想知道亚原子微粒的情况，那就不可能单凭思考来获得答案。必须要建造复杂的大型物理设施才行。就算当今***聪明的物理学家比现在再聪明1000倍，如果没有对撞机，他们也无法获取新的知识。

超级人工智能无疑可以加速科学进程。我们可以制作原子或细胞的计算机模拟程序，从而大幅加快速度，但有两个因素限制了模拟器在获取瞬间进步时的实际效果。首先，模拟器和模型之所以能比它们模拟的对象速度更快，是因为它们删减了一些因素。这是模型或模拟器的自然属性。同样值得注意的是：对这些模型进行测试、审核和验证仍然需要在正常的时间维度内进行，从而匹配它们的模拟对象。换句话说，对事实的验证速度无法真正加快。

在模拟器中简化后的运行结果对于筛选***有希望的路径非常有用，因此可以加快进度。但在却无法超越现实，所有的现实因素都会带来一定的影响，这也是对“现实”的一种定义。随着模型和模拟器中添加的细节信息越来越多，便会碰到局限，以至于模拟对象的实际运行速度反而比100%***现实元素的模拟器速度更快。这便引出了“现实”的另外一个定义：在考虑了所有细节和自由度之后，速度***快的那个版本才是“现实”。

如果你能将细胞中的所有分子和***内的所有细胞都融入模型之中，这个模拟器的速度不会超过***。无论你怎么努力思考，仍然需要时间来完成实验，无论是现实系统还是模拟系统都概莫能外。

因此，尽管我不认同这种可能性，但我的确认同OpenAI所秉承的宏观目标，以及那些担心超人类人工智能的聪明人所怀有的担忧——我们应该开发友好的人工智能，然后搞清楚如何向其灌输与我们相似的自我***价值观。