人工智能 vs 区块链

理解区块链技术

区块链以其在在线交易中无与伦比的隐私性和可靠性，正在彻底改变数据的存储、通信和验证方式。随着各行业朝着民主化的方向发展，区块链正在革新银行系统，加强信息安全性，并促进无需信任的自动化。

区块链基础知识

区块链技术提供了不可篡改的文档，其功能就像安全的数字交易平台，可防止盗窃并保护隐私。

通过分布式架构避免单点故障

传统的 数据库 将信息保存在中央计算机上，这意味着数据由一个组织管理和控制。这种设计使其容易受到攻击，因为黑客可以侵入中央数据库来更改或窃取信息。

不可修改的数据文档：防止未经授权的修改和盗窃

不变性，即交易一旦发布到 区块链 上就无法修改或删除，这是区块链技术的主要优势之一。这是因为每笔交易都经过加密并与之前的交易链接，形成了一个不可破坏的数据块网络。

使用共识系统进行自动确认

区块链使用共识机制，即用户就交易是否有效达成一致的方法，而不是通过中央机构来验证交易。达成共识的两种最常用的方法是

• 工作量证明 (PoW)：黑客通过解决具有挑战性的数学问题来验证支付，从而基本上消除了欺诈。
• 权益证明 (PoS)：验证者根据他们拥有的硬币数量和质押来选择，同时使用最少的能源。

2025 年区块链技术的关键用途

区块链正在改变不同行业管理支付和信息的方式。全球 81% 的大型上市公司现在正在使用区块链技术。区块链对流程进行数字化和自动化，从而提高速度和效率。智能合约在满足指定条件后立即执行操作。

以下是区块链正在产生重大影响的一些重要行业

银行和金融科技领域的区块链

区块链技术在银行业的目标是加快运营速度并降低成本。区块链消除了中间环节，从而实现了更快的海外交易。

通过提高供应链的可追溯性，区块链有助于避免这些问题。区块链安全地记录交易，提供隐私和问责制。

主要优点包括

• 降低成本
• 单一真相来源 减少错误
• 减少人为干预
• 医疗领域的区块链
• 区块链是医疗技术领域最新的发展之一，它解决了系统互操作性、信息安全和患者保密性等重要问题。

了解人工智能

创建能够像人类一样思考和行动的设备或系统被称为 人工智能 (AI)。AI 通过重复的过程进行学习，利用模式识别和对大型数据集的分析来磨练其技能。

这种方法类似于人们学习骑自行车的方式。试错是第一步，而经验可以帮助你随着时间的推移而进步。为了提高效率，AI 与人类不同，它利用深度神经网络和统计框架。

AI 使用 无监督、有监督 和 强化学习 方法来最大化决策，而不是依赖于每个步骤的特定编程。它使用随机优化和反向传播技术来检测模式以及不断适应新数据。

人工智能的基本概念

1. 机器学习

机器学习使机器能够通过数据获取知识。例如，在一台计算机接受了大量标记为猫的图片以及标记为非猫的图片样本的指导后，它可以识别图片中的猫。

2. 算法

算法包含一系列指导机器如何执行任务或解决问题的规则，就像你按照食谱制作蛋糕一样。从分类数据到流媒体平台上制作电影推荐，算法无处不在。

3. 神经网络

神经网络在计算机内部就像一个由小大脑组成的集合。它们包括受人脑工作方式启发的计算机模拟，旨在发现联系和处理复杂问题。

4. 深度学习

深度学习使用涉及神经网络的方法来处理复杂信息，并在面部识别和自然语言理解等应用中实现出色的准确性。

5. 自然语言处理

计算机能够理解、分析和生成人类语言，这得益于人工智能的一个子领域，称为 自然语言处理 (NLP)。NLP 教会计算机像人类一样理解和响应，就像我们与 Siri 或 Alexa 等 AI 助手交谈一样。

6. 大数据

大数据是指 AI 用于获得人类会错过的数据的巨大数量，以获取洞察和做出推断。AI 通过分析海量数据（包括文本、统计数据和图片）来发现有趣的趋势。

2025 年重要 AI 用途

AI 是数字化转型的主要驱动力，它通过自动化任务、提高决策效率和进行创新，正在彻底改变教育机构、医疗保健和金融等行业。

互联网购物

通过增强客户购物互动和加速企业流程，人工智能 (AI) 彻底重塑了在线商业领域。由 AI 驱动的推荐引擎会分析用户习惯和喜好，以推荐能增加销量并提高客户满意度的产品。

指令

AI 通过改善教育者和学生的学习体验来改变教育。AI 被适应性教学系统用来根据学生的长处和短处定制学习材料，确保独特的学习体验。

机器人技术

AI 增强了机器人的能力，使其能够准确有效地执行复杂的任务。由 AI 驱动的机器人通过执行单调或危险的工作，在生产等各个行业提供帮助。

AI 和区块链之间的主要区别

尽管它们的工作方式截然不同，但区块链和人工智能都是正在彻底改变组织运营方式的尖端技术。区块链的重点在于去中心化、安全性和透明性，以确保数据安全和不可修改。相比之下，人工智能 (AI) 则侧重于解释数据、提高效率和生成明智的预测以提高生产力。

数据控制与管理

区块链和人工智能在处理数据方面有不同的方法。

由于区块链技术是分布式的，多个 利益相关者 可以共享一个不可变的记录，使其易于访问且不易被数据篡改。

AI 基于集中式 数据挖掘，其中单个实体或系统存储和处理大量数据以开发模型。

它们在数据管理上的区别

• 区块链：以去中心化的开放账本存储信息，有效减少中间商，并且数据无法被篡改。
• AI：在人工智能 (AI) 中，收集、检查和利用大量信息来训练机器学习算法，AI 依赖于集中的信息收集和分析。
• 用户控制：虽然 AI 系统通常需要大量数据，并且需要带管理监督才能获取，但区块链用户拥有对其信息的控制权和所有权。
• 透明与不透明：人工智能和区块链的另一个重要区别是透明度。区块链技术完全开放，每笔交易都记录在公共账本上，可独立验证和审计。然而，人工智能算法具有“黑箱”的特性，其决策过程难以理解且不透明。

它们的透明度差异

• 区块链：一切都是公开的，并且不断记录，具有完全的透明度和信心。
• AI：AI 系统使用高级算法，特别是那些使用深度学习模型的算法，来得出不总是可解释的结果。
• 决策责任：虽然 AI 决策很难辩护或理解，但比特币交易完全可验证。
• 隐私与安全：区块链和 AI 对安全和机密性的影响不同。区块链通过优先考虑不变性和加密性来实现安全，从而保证未经授权的数据不被查看或更改。尽管 AI 在处理和利用数据方面很强大，但由于需要使用大量个人敏感数据来训练模型，隐私问题仍然存在。

它们的安全性与隐私性差异

• 区块链：使用分布式网络和加密保护来确保数据完整性并防止黑客攻击。
• AI：需要访问大型数据库，这会引发隐私问题以及滥用的可能性。
• 风险因素：虽然 AI 系统容易受到有偏见的训练数据和数据泄露的影响，但区块链的不变性确保了针对未经授权修改的安全。