区块链如何转人工智能概念-区块链如何转人工智能概念股票

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于区块链如何转人工智能概念的问题，于是小编就整理了4个相关介绍区块链如何转人工智能概念的解答，让我们一起看看吧。

1. 区块链技术如何应用到人工智能上？
2. 软件工程师如何转行做人工智能？
3. 区块链技术与AI人工智能完美结合吗？
4. 区块链+人工智能，会擦出怎样的火花？

区块链技术如何应用到人工智能上？

推动大数据与人工智能、区块链等新技术的融合，将会是互联网领域发展的重头戏。

区块链技术在这里就不做过多的说明了，相信很多人是通过加密货币了解到区块链这个技术的，包括我自己。

人工智能其实就是计算机科学的分支，早在很多年前我们看科幻电影，就有类似人工智能的科技产物。说白了它就是企图了解智能的实质，并生产出一种能实现与人类智能相似的智能机器。目前我们现实中就有接触的有：语言识别、图像识别、siri、语音输入等都是人工智能的应用。

那么看看区块链能为人工智能带来什么？区块链技术如何应用到人工智能上？

人工智能的关键，是一种模仿人类思考和执行的能力，这种能力依赖于数据构造出来的模型。如果数据越多越全面，那么模型自然越优越。而区块链就可以为人工智能提供一份优良的数据：数据可在共识机制下写入、可追溯、无法篡改。

区块链的分布式记账法，保证了数据的备份，也有利于跨区域共享数据，建立一个超级数据账本。在区块链技术下，这种超级数据账本的建立成本很小，而且不用担心数据的安全性。

区块链数据的不可篡改和可追溯的特点，对人工智能的进步有很大的优势。它可以监控人工智能化的流程，方便分步骤建模，更精确地修改数据模型和控制整个过程。区块链技术能够实现几乎无障碍的价值交换，人工智能有着高速分析海量数据的能力。它们的结合，会产生一种全新的模式。

现在人工智能已被运用到很多的领域：在知识产权的管理上，医疗行业中以及无人驾驶上。

以医疗行业说明一下：以往人工智能应用在医疗行业上时，往往会因为数据的出错而导致人工智能的错误监督，病人在使用过程中的体验并不好。如果把人工智能和区块链结合起来，区块链技术可以保证医疗档案的数据准确性和及时性，人工智能的健康管理就可以普及开来，可以预防或者根除很多病症。

区块链技术重新打开了互联网的价值，它可能比人工智能技术更快的发展起来。但区块链技术现在还处在新生阶段，区块链技术更多的是以人工智能为载体。相信在不久以后这两者的融合，能为我们带来更便捷的生活。

看来现在大家都已经不能满足于在某单一技术上掘金了，多种技术的结合似乎能创造出更大的价值。

最近，纽约一家名为Thought的人工智能和区块链创业公司就在开发一种全新的方式，通过将人工智能和“智能逻辑”集成到每一个比特的数据之中，从而让应用程序变得有用、有价值而且“聪明”。据了解，通过将应用程序层结合到数据层之中，可能不再需要传统的应用程序，Thought的智能数据（Smart Data）就会意识到自己的来源、目的，并能够独立地完成各种任务。

Thought公司首席执行官兼创始人Andrew Hacker表示：“数据本质上是无生命的，只有在被应用程序处理时才会有用。而随着数据的大规模增长，大量应用程序所产生的信息却可能没有足够的智能技术来处理。”

因此，Thought的目的就是让“数据变得敏捷”，并且能够在没有任何外部帮助的情况下自己“运行”。通过与区块链技术的结合，可以在最小层面上创建额外的安全层。每一部分的数据都受到加密技术的保护，然后由数据的所有者可决定访问权限。

以医院为例，当病房里面所有设备的数据都是打通的，恒温器就可以读取[_a***_]的健康记录，及其在其它设备上的健康读数，然后据此为患者找到最佳的室温和湿度。并且，在这个过程中，不需要使用任何第三方应用程序，就能够让信息数据自行流动。而区块链技术在其中的作用就是创造最高级别的安全性。

据Thought所说，该平台将可以应用于任何行业或任何数据问题，它完全基于单个比特的数据来运行。这些数据会通过服务器路由，存储在数据中心中，并通过大数据分析和人工智能算法进行编译和筛选。

具体来说，它由三个层组成，即：

（1）信息层——通过结构控制计算层的细微差别和概念;

（2）网络层——Thought软件抽象；

（3）计算层——加入该网络的所有计算机***。

区块链更像是一个数据库的比对系统，在人工智能的研发中，从模糊的数据中寻找出最佳解决路径方面应该有用，比如在图像识别中，就是需要大量图像数据才能够精准识别，区块链技术就可以提高准确性了。

区块链和人工智能是两个不同范畴的技术。区块链偏向于基础架构（Infrastructure），而AI偏向于利用大数据进行统计性的分析，这两者从技术的角度并没有太多的交集。

而作为风口，区块链和人工智能都广受热议，也有很多跟风和炒作，相对而言区块链还在比较前期的阶段，而人工智能已经开始慢慢落地。有许多一开始在区块链领域的初创公司发现单纯的区块链不能实现太大商业价值以后，发挥了“想象力”把人工智能也加了进来，这样可以显得更加的高大上，也可以进一步地融资和对外宣传。

并不是所有的现象都是合乎逻辑的，但的确是有人愿意这么去炒作。

尽管区块链技术本身就是一个变革性的步骤，但人工智能与它的整合为公共和私人部门的利益相关者带来了前所未有的机会。 人工智能平台如今已经成为几个大型技术系统的重要组成部分。 在你身边的数码产品中有一些AI，无论是在Google上搜索某件东西，从亚马逊购买一件衣服。 你的决定正受到已经开发出来的算法的影响，以迎合几乎所有的人类角色。

将这两者结合起来可以为长期困扰关键人员的挑战提供解决方案。区块链提供了一种在无冲突的情况下交换有价值的嵌入数据的方式，而人工智能则可以将数据付诸行动，无需人力即可创造价值人工智能可作为维持区块链网络不变性的主要因素，从而为交易和数据交换创造世界上最安全的生态系统之一。

为什么AI综合区块链有很大的潜力？

人工智能对消耗尽可能多的数据集以更好地了解它们，以及区块链提供给数据的可信度使其成为所有利益相关者的重大主张。 整合这两者可以创建以下生态系统：

1 改进的业务数据模型

2 新的见解和发现

3 智能预测

4 数字知识产权

5 自治组织

6 更智能的金融

软件工程师如何转行做人工智能？

有些答案实在看不下去了，来点干货

人工智能相关职位（各种叫法: 算法工程、NLP工程师, CV算法研发工程师，数据科学家，推荐算法工程师，机器学习工程师、人工智能工程师等）的要求基本如下：

职位关键词：算法层面为机器学习，深度学习，NLP, CV, 强化学习等，大数据层面: Hadoop, Hive, Spark等

实践：有实践经验 （转行的话，建议打比赛）

围绕着上面的职位要求，下面是可操作的建议:

谢邀。这个问题我也沉思良久，因为我就是软件工程师，而且有时候真有点想转人工智能之类的想法。下面我分享一下自己的看法。

普通程序员，或者说是软件工程师，一般用J***a语言的开发者比较多，这群人工作一两年的还在努力把增删改查的业务代码写好，工作三四年的，或许在优化和架构上努力。

但是这些都与人工智能没有太大关系，如果需要转人工智能，那么将从头开始，不过有编程基础在身上，上手难度比普通人小，但是需要在工作之余花费精力去自学Python学人工智能相关知识，并不是简单的事情。

最致命的一点就是，在数学和英语方面，都需要提升，尤其是数学，已经不仅仅是本科里的高数，线性代数之类的，还要学习研究生阶段的数学理论。英语至少也得达到六级水平，才能比较轻松的翻阅国外资料，毕竟人工智能这一块国外确实比较发达一些。

因此，软件工程师转人工智能，比想象中难，但是我相信有方向并为之坚持付出的，一定会有成就。

我是“极客宇文氏”，一个热心的程序员。

作为技术出身的数据产品经理，我接触过很多泛AI岗位的朋友，比如 大数据工程师，算法工程师，建模工程师等，也有一些针对AI细分领域的岗位，比如NLP工程师，图像识别工程师，语音识别科学家等。其中不乏一些从软件工程师转岗过来的，和大家分享一下我的看法。

就AI相关研发岗来看，大数据工程师相对其他岗位是软件工程师更容易转的岗位，只是大数据工程师对技能要求更综合。其他岗位（比如算法工程师，建模工程师，分析师，深度学习工程师等）对统计学背景和算法能力要求很高，转岗时间比较长。

以大数据工程师为例，看看软件工程师们应该如何做准备。

1. 熟练使用多种开发语言

包括J***a，Python，SQL，Scale，Shell等

2. 熟练使用Hadoop生态体系的技术

包括但不限于离线数据处理的hive，hbase 实时数据计算得Spark，Stome等，以及大数据生态链上的其他技术，包括分布式通道kafka，分布式搜索缓存es，内存缓存redis，nosql数据库mongo，图数据库neo4j等等。

3. 有过大数据开发经验

谢谢邀请！

首先人工智能肯定是未来的一个方向，无论是否想转行，都有必要去了解人工智能技术。

其次我认为学习人工智能主要有四种境界，你需要确定自己需要达到哪种境界，才好确定你的努力方向和策略。

科学家境界

科学家境界是很少很少一部分人能达到的境界，主要是那些从事人工智能研究的科学家，他们能原创出很多的算法和理论，解决一些最前沿的难题。比如深度学习的鼻祖Hinton,生成对抗网络发明人 Ian goodfellow,Xgboost发明人陈天奇等等。

我亲身经历了从非AI软件开发到AI的转变。

我一直对AI感兴趣，也知道这是技术发展的一个大趋势。所以在2016年以前，陆陆续续地关注一些AI博客，断断续续地学习，但一直没有系统学习过。

在2016年，因为工作的变动，就开始系统地学习了AI。买了一些AI的书来读，在coursera在线学习网站上，参加了业界有名的Andrew Ng（吴恩达）的《机器学习》课程。

这是我是在2016年5月份获得的《机器学习》结业证书。

《机器学习》结业，只是入门。而AI分成好几个领域，比如图像识别、NLP等等，每一门的水都挺深。我选择进入NLP，因为其它领域都被大公司吃完了，而NLP相对不太成熟，小公司更有机会。

我学习了NLP的实用技术，并用来做产品。后来还是因为AI更是大公司的菜，加上其它的一些事情，就转向聚焦在区块链上了。

所以，我觉得我有资格来回答这个问题。

对于软件工程师，这种转变，不叫转行，而叫学习新技能。

对于很多软件工程师，数学知识平时用得少，软件功能都是调用这个库、那个API来实现的。这在AI之前，在很多公司还算是合格的，毕竟能完成工作。

区块链技术与AI人工智能完美结合吗？

区块链与AI的强强联合，无疑给这个行业带来了新的曙光。人工智能刚刚出现的时候，很多人都对其存在着各种不同的疑问，甚至是不信任。但是和区块链技术结合，恰恰解决了人们对人工智能的疑问。区块链技术帮助人工智能通过一套严谨的算法解释了自己，这对AI无疑是一种重大的突破。

虽然很辛苦，但是必须原创！

希望最好的技术能够完美的结合创造出完美的服务或产品，就如同希望才子佳人能够上演一段美好姻缘。作为这几年科技领域的美人与才子，人们自然会联想能否将他们也来一桩才子佳人的完美故事！区块链能与人工智能结合起来吗？很多人都在思考甚至在探索，世界永远因为有这群先驱才滚滚向前！

【以下纯属个人观点，不喜勿喷】

区块链的源头——外部客观世界的输入是最困难的环节

区块链的本质就是以其不可篡改的属性解决人类社会一直无法完美解决的信任问题，它的出现让人们找到一丝曙光，不过存在一个问题是在互联网计算机中，无论是代码还是所谓的加密方法都相对于客观世界物体是虚拟的，再好的技术你总的能对标客观事物，比如房屋产权，设备，商品，无法跟实体世界连接的技术只能归类为屠龙技——无用，何况来势汹汹的物联网，更是想方设法将万物通过虚拟的网络联通，所以在万物与区块链之间连接起来的纽带就显得特别重要了，换句话说你总得把物体以某种特定的形式输入某个区块链应用中，比如财产权必须先登记核实确认好后才能挂进区块链中，随后区块链的作用才开始体现，所以区块链的技术不是最关键，最关键的是怎么确保你源头的输入是正确客观无误的，不然一旦放入节点中，就再也无法回头变更了，而源头的确认目前来说只能是人来进行，只要是人来确认，人性的弱点就会时常暴露出来，偷奸耍滑，坑蒙拐骗都可能发生，所以靠人是无法保证源头的，所以区块链技术的普及也很有局限。

【人工智能可以比人更诚实的为区块链做客观输入】

所以聪明的人很自然就会想到？既然人性不可把控，稳定性太差，那么就索性放弃掉人的参与，通过技术的手段来实现是否更好？至少技术很诚实：对错都很认真，不骗人！放眼望去目前的能利用的技术最可能的也就人工智能了，能像人一样的深度学习，能够比人更高效的处理事情，最关键的是他们不会有人类那些不诚实的弱点，这么优良的属性实在是区块链技术源头输入的不二之选，如同上文所说的产权登记，如果产权历史较长中间经历过多次的变更，人类的审核容易存在疏忽过不完全，而人工智能可以通过其比人类快的多的[_a1***_]核对判断确认，达到更加客观准确的效果！

区块链+人工智能，会擦出怎样的火花？

区块链与人工智能

我们现在已经有了人工智能相关的解决方案，但是人工智能通过深度学习，网络神经等技术，只能够解决单个机器的智慧。

如果一个人工智能团队他们项目分享数据，或者共享数据，彼此之间也存在信用问题。

人工智能面临的问题

但是如果区块链系统已经成熟，就可以彻底解决人工智能团队配合问题，任何领域的智慧机器都可以共享数据，并且通过区块链技术可以彻底解决数据公信的问题。所以真正的智能时代现在只是竖起了第一条腿，如果站的更稳就需要第二条腿，那就是区块链技术。

未来趋势

到此，以上就是小编对于区块链如何转人工智能概念的问题就介绍到这了，希望介绍关于区块链如何转人工智能概念的4点解答对大家有用。

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