AI是近来常被用到的词汇，简单地说，想要建造出能够执行任务的机器人的理论和实践是需要智能的。目前，为了致力于实现这一目标需要：机器学习、人工神经网络和深度学习。同时，区块链本质上是一种新的数字信息归档系统，它在加密的分布式账本存储数据。由于数据是在许多不同的计算机上加密分布的，因此可以创建防篡改的数据库，只有获得许可的人才能读取和更新。
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。
目前有三种方式可以让AI和区块链相互协作：
1.AI和加密两者合作无间
由于其文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。
这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为我们的生活带来许多的价值和便利。想想淘宝或亚马逊使用的推荐引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。
当然，输入这些系统的数据都是非常私密的。处理它的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露也越来越常见。
区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。新兴的AI领域涉及构建算法，该算法能够在数据仍处于加密状态时处理（处理或操作）数据。
人工智能在安全方面也有很多是可以被搬到台面来说的。 AI的新兴领域涉及能够在数据仍处于加密状态时处理（处理或操作）数据的算法。 因为只要是数据处理的任何一部分包含了暴露未加密数据这都意味着安全风险的存在，因此减少这些事件可能有助于使事情更加安全。
2.区块链可以帮助我们跟踪，理解和解释AI的决策
人工智能做出的决定有时很难让人类理解。这是因为他们能够独立地评估大量的变量，并且能够“学习”，而这些变量对实现的总体任务是很重要的。
例如，AI算法被越来越多地用于判断金融交易是否具有欺诈性，是否应该被阻止或调查。
但在一段时间内，仍有必要对这些决策进行审计，以确保其准确性考虑到拥有大量数据，这可能是一项复杂的任务。例如，沃尔玛将其所有门店的交易数据输入到其人工智能系统中，人工智能系统负责决定哪些产品应该进货，以及在哪里进货。
如果决策是按数据点对数据点的方式在区块链上记录下来的，那么对决策进行审计就会简单得多，因为在记录的信息和审计过程开始之间，记录没有被篡改。
无论我们多么清楚地看到人工智能在许多领域都具有巨大的优势，如果它不被公众所信任，那么它的实用性将会受到严重的限制。在区块链记录决策过程，可能是实现透明度和洞察机器人思维来获得公众的信任的一个步骤。
3.AI可以比人类（传统计算机）更有效地管理区块链
虽然传统计算机速度非常快，如果没有执行任务的明确指示，计算机就无法完成任务。这意味着，由于它们的加密特性，在传统计算机上操作区块链数据需要强大的计算机处理能力。例如，用于在比特币区块链上挖掘块的哈希算法采用了一种“蛮力”方法——有效地尝试各种字符组合，直到找到验证交易的字符为止。
人工智能是一种摆脱这种蛮力方式的尝试，并且以一种更聪明、更深思熟虑的方式管理任务。我们可以试着想一下一个破解代码的人类专家，如果他们很厉害，当他们在整个职业生涯中成功破解越来越多的代码时，他们在破解代码时将会变得越来越出色和高效。以机器学习为动力的工作量证明将也会以相似的方式解决其工作，尽管它不必花一辈子的时间才能成为一名专家，但如果它得到正确的培训数据，它几乎可以立即提高自己的技能。
显然地，区块链和人工智能是两种技术趋势，虽然它们各自本身都具有开拓性，但是，它们在整合后将会有潜力变得更加具有革命性。两者都有助于提高对方的能力，同时也提供了更好的监督和问责的机会。
上图展示人了几个人工智能和区块链具有相同特点的例子，现在，我们可以继续了解区块链如何改变人工智能。
开放的数据市场
如前所述，人工智能技术的进步取决于各种来源数据的可用性。尽管像谷歌，Facebook，亚马逊等这样的公司可以访问大量的人工智能数据源，这些数据对于大部分人工智能应用也都非常有用，但在数据市场上并不能对这些数据进行直接访问。
区块链旨在通过引入点对点连接这一概念来解决这个问题。由于它是一个开放的分布式注册表，因此网络上的每个人都可以访问数据。现有的数据寡头垄断即将结束，一个新的开放和自由数据的时代即将来临。
大规模的数据管理机制
即使数据已经可以对所有人都开放，对数据的管理也是另一障碍。目前可用的数据量约为1.3泽字节(Zettabytes)。人工智能的一个子领域称为通用人工智能(Artificial General Intelligence)，它可以建立一个反馈控制系统的模型，有助于自主代理人(autonomous agents)与物理环境更好地进行交互。
与传统中央存储中心相比，具有大量数据存储的分布式系统享有多种优势。在发生危机和自然灾害时，数据没有存储在单个位置，因此数据可以受到保护。此外，网络被黑客攻击的行为没有了，这使得数据集不易受到部分损坏的影响。
更可靠的人工智能建模和预测
计算机系统的一个基本原则是GIGO：垃圾进垃圾出。人工智能领域严重依赖于大量的数据流，一些个人或公司故意篡改提供的数据以期待改变结果，垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源的意外故障引起的。
通过创建已验证数据库的各个部分，可以成功构建模型并仅在已验证的数据集上实施。这将检测数据供应链中的任何故障或意外情况。由于数据流部分可用，因此它还有助于降低故障排除和查找异常数据集的压力。最后，区块链与不变性同义，这意味着数据是可追踪和可审查的。
对数据和模型使用的控制
这是整合区块链和人工智能的一个非常重要的方面。例如，当你登录Facebook和Twitter时，你将会放弃将资源上传到其平台上的权利。当歌手签署唱片协议时也会发生同样的事情。相同的概念也可以应用
于人工智能数据和模型。
为建模创建数据时，你可以指定有限制或许可的许可证。区块链使得这一过程变得相对容易了一些。
为了解释在区块链网络中查看或使用数据的权限被视为一项资产。与硬币可以在加密货币平台上传递的方式一样，这些访问网络信息的权限也可以进行传递。
案例：区块链人工智能平台SingularityNET开发的人工智能市场，是一个开源协议，也是一个协调人工智能服务的分布式市场智能合约的集合。