选择人工智能还是区块链 人工智能加区块链

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想了解一下区块链技术和人工智能的区别？感觉好像都自称是下个时代，到底谁更重要牛逼一点？

区块链与人工智能都是下一个时代。

两者之间可以有很好的结合。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain）选择人工智能还是区块链，是比特币的一个重要概念选择人工智能还是区块链，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含选择人工智能还是区块链了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

区块链技术目前现阶段可以分为三个版本。

而目前在前三个版本中，存在着无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、网络总是以最大容量运行，如比特币和以太坊，影响效率。

Velas将两者相结合，开发能够自我学习进步的公链。

Velas通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。

技术上，Velas 已融合了跨链支付、支持多币种的多签钱包、匿名转账等功能与 服务，其生态系统专注于交易所、多重签名钱包、商家平台等所有涵盖交易、支付 的应用场景， 且在 AI 完全接入系统后，最终可实现完全免除转账费用。

并且，通过 AI 增强的 DPoS（AIDPoS）实现完全去中心化 AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 Velas 只在需要时出块 每 1 秒到每 2 分钟之间 可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) 区块生产商是通过人工直觉选出的。

计算机硕士有哪些值得选择的研究方向?

可选择大数据、人工智能、区块链、云计算等方向都是不错的选择。

在选择主攻方向时，兴趣爱好是第一因素，然后分别是自己的能力特点，学校的学科实力，技术发展趋势，人才需求趋势等因素。之所以把兴趣作为第一因素，原因是选择自己感兴趣的方向会更容易出成果，也会促使自己在科研的过程中有更多的主动性。

我每年在带研一同学的时候，通常都是让学生自己选择方向，然后再根据课题组的情况进行分配，如果学生选择的方向并不是我的主攻方向，我会推荐更适合的导师，如果一定要跟我读，我也通常会跟其他导师合作，目的就是给学生营造一个较好的交流和实践场景，这对于读研体验的影响是比较大的。

选择主攻方向还需要考虑自己的能力特点，如果数学基础比较扎实，可以考虑一下重算法的方向，比如大数据、人工智能相关方向。选择完大方向之后，还需要根据自己的就业方向来制定学习和科研规划，比如算法岗、开发岗和运维岗对于知识结构的要求是不同的。

从近两年的就业情况来看，更多计算机专业的同学会选择从事开发岗，虽然从2021年的春招和秋招来看，算法岗有所复苏，但是计算机专业同学竞争开发岗还是更有优势的，开发岗的数量也相对多一些。

Java语言是典型的全场景编程语言，目前在大数据、云计算领域的应用还是比较广泛的，可以重点关注一下大数据开发方向。

想当程序员，大学应该学什么专业？

程序员一枚选择人工智能还是区块链，从周围同事的情况来看，程序员这行对专业的要求没有想象中那么高，但是也有迹可循。

一选择人工智能还是区块链：软件工程 / 计算机科学与技术

这两个专业几乎是为程序员量身定做的，在大学时代就能接触到非常多如编程语言、计算机原理（计算机组成原理、操作系统、计算机网络等）、数据结构算法等与编程密切相关的课程，而且大多为必修课。这些课程学好选择人工智能还是区块链了以后，大多数同学都还是可以收获一份比较满意的程序员工作的。

二：网络工程 / 信息安全

这些专业也属于计算机大类目下，对比软件工程等会更侧重在网络安全上，当然编程语言、算法、计算机基础也都是这些专业比较重要的课程，对于应届生来说这些都是成功应聘程序员岗位重要的基础知识。

三：物联网 / 电子与计算机工程

这部分专业在大学期间学习的内容不局限在软件本身，除了常见的C汇编语言外，也有很多电子信息硬件等相关知识。在找工作时候，这些硬件知识对应的原理如果掌握的较好，也会起到一定帮助；当然，这也建议选择人工智能还是区块链你在大学期间花费更多的经历去了解算法和数据结构等软件知识，能够起到不小帮助。

四：人工智能 / 区块链

这些都是新兴的专业，侧重在包括AI、区块链等新一代互联网技术上，除了上面提到的基础知识外，这些特定的技术在面对对口岗位（如策略算法工程师等）有非常大的竞争优势。

总结一下，对口程序员的专业主要集中在大类“0809计算机类”与“0807电子信息类”下，可以多关注这些专业内容。当然，我的同事中也不乏英语、物理、数学等专业毕业的，其实无论在大学选择了什么专业，只要能够定向的学习计算机语言，学些基础知识，都还是有机会成为一名合格的程序员的。

区块链和人工智能：完美匹配

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区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研究人员一直在讨论和探索它们的结合。

普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元，因此全球GDP将增长14％。根据Gartner的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。

根据定义，区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账，用于存储加密数据。另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够从收集的数据中进行分析和决策。

不言而喻，每种技术都有其各自的复杂程度，但人工智能和区块链都处于可以相互受益、相互帮助的境地。

由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。

此外，区块链还可以使人工智能更加连贯和易于理解，我们可以追踪和确定为什么要在机器学习中做出决策。区块链及其分类帐可以记录在机器学习下做出决策的所有数据和变量。

此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。

智能计算能力

如果您要在计算机上运行区块链及其所有加密数据，则需要大量处理能力。例如，用于挖掘比特币的哈希算法采用了“强力”方法，即系统地列举解决方案的所有可能候选项，并在验证交易之前检查每个候选项是否满足问题陈述。

人工智能为我们提供了一个机会，让我们摆脱这一困境，以一种更加智能和高效的方式处理任务。想象一下一个基于机器学习的算法，如果给它适当的训练数据，它实际上可以“实时”地提高它的技能。

创建多样化的数据集

与基于人工智能的项目不同，区块链技术创造了分散、透明的网络，世界各地的任何人都可以在区块链公共网络环境下访问这些网络。虽然区块链技术是加密货币的分类账，但区块链网络现在正被应用于许多行业，以实现权力下放。例如，Singuarlitiynet特别专注于利用区块链技术鼓励更广泛的数据和算法分布，帮助确保人工智能的未来发展和“分散人工智能”的创建。

SingularityNET 将区块链和人工智能结合起来，创建更智能、分散的人工智能块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链创建一个应用编程接口，它将允许人工智能代理之间的相互通信。因此，不同的算法可以建立在不同的数据集上。

数据保护

人工智能的发展完全依赖于数据的输入——我们的数据。人工智能通过数据接收关于世界和世界上发生的事情的信息。基本上，数据是人工智能的来源，通过它，人工智能将能够不断提高自己。

另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式分类账上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，获得批准的各方可以查看这些数据库。当区块链和人工智能结合时，我们有一个备份系统，用于备份个人的敏感和高价值的个人数据。

医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在一个可被人工智能访问的区块链上，但只有在获得许可并通过适当程序后，才能在安全存储敏感数据的同时，为我们提供个性化建议。

数据货币化

将这两种技术结合起来可能带来的另一个颠覆性创新是数据货币化。对Facebook 和谷歌等大公司来说，将收集的数据货币化是一个巨大的收入来源。

让其他人决定如何销售数据以便为企业创造利润表明数据正在被商业化，而且不利于我们。区块链允许我们加密保护我们的数据，并以我们认为合适的方式使用它。如果我们愿意，这也可以让我们个人货币化数据，而不会损害我们的个人信息。

同样的情况也适用于需要我们数据的人工智能程序。为了学习和开发人工智能算法，人工智能网络将被要求通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个过程比现在更加公平，而且没有技术巨头可以利用它的用户。

这样的数据市场也将为小公司开放。开发和提供人工智能对于那些不生成自己数据的公司来说是非常昂贵的。通过分散的数据市场，他们将能够访问其他过于昂贵和私人保存的数据。

信任人工智能决策

随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难理解这些程序是如何得出具体结论和决策的。这是因为人工智能算法将能够处理难以置信的大量数据和变量。然而，我们必须继续审核人工智能得出的结论，因为我们想确保它们仍然反映现实。

通过使用区块链技术，人工智能在决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可改变的记录。这使得审计整个过程变得更加容易。

通过适当的区块链程序，可以观察到从数据输入到结论的所有步骤，观察方将确保这些数据没有被篡改，它让人们相信人工智能得出的结论。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解人工智能应用程序的功能和决策的基础信息，他们就不会开始使用人工智能应用。

区块链技术和人工智能的结合仍然是一个很大程度上未被发现的领域。尽管这两种技术的融合在学术上受到了相当大的关注，但致力于这种突破性组合的项目仍然很少。

将这两种技术结合在一起有可能以前所未有的方式使用数据。数据是开发和增强人工智能算法的关键要素，区块链保护这些数据，允许我们审计人工智能从数据中得出结论的所有中间步骤，并允许个人将其生成的数据货币化。

人工智能可能具有难以置信的革命性，但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展，谁也说不准，然而，其真正的颠覆潜力显然是存在的，并且正在迅速发展。

区块链和人工智能哪个较容易成为入门级开发工程师？

我认为是人工智能领域的前景比较好选择人工智能还是区块链，而且更利于电气专业的跨学科发挥。今天人工智能虽然离公众的期望还有相当距离。但它是这三个领域中确立时间最长选择人工智能还是区块链，思路相对比较成熟的一个选择人工智能还是区块链，专业发展发向也比较确定，现在的发展趋势是越来越好的。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，是AI诞生的标志。发展至今，其间经历多次潮起潮落，1993 到现在再次繁荣。随着计算机技术的发展，现在AI实现选择人工智能还是区块链了它最初设想的一些目标。已被成功地用在众多场景中，给人类以极大帮助，让人类充满期待，热到冒泡。人工智能未来将在各个领域大规模推广，不仅是智能软件技术的简单应用，还涉及相关智能设备开发、智能基础设施的改造对接、工艺流程创新自动化设计等，其间电气自动化技术会有很多用武之地。

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