在五到十年的時間里，全世界都將轉向去中心化的基礎設施。人工智能和機器學習將成為在這個新世界中創建深度科技公司的根基。

去年利用人工智能（AI）和機器學習（ML）創造指數技術的規模巨大。人工智能的風險投資資金在2017年翻了一番，達到120億美元。區塊鏈一直在為新的分散式互聯網奠定基礎。去年，通過首次幣發行（ICO）籌集的資金總額略高于50億美元。

因為我深度參與了人工智能和區塊鏈的領域，所以我就這些流行語的含義展開了大量的對話。讓我說得清楚點。將“人工智能”和“區塊鏈”放在一起絕對沒有任何意義。人工智能是需要區塊鏈還是不需要區塊鏈，這沒什么好討論的。在五到十年的時間里，全世界都將轉向去中心化的基礎設施。人工智能和機器學習將成為在這個新世界中創建深度科技公司的根基。

我們甚至在這個世界還沒有成形之前就創建了大量的基礎設施和協議層。在2018年，增加訓練數據的數量，改進最新的研究算法以及提供大量計算資源的項目，這是大事。

數據

要擁有足夠的數據來訓練人工智能/機器學習模型，這對每個人來說都是無休止的挑戰。傳統上，只有擁有大量用戶的公司才能訪問大型的數據集。要將更多的數據集交給人工智能社區，去中心化的做法再適合不過了。

海洋協議（Ocean Protocol）正在建設一個去中心化的數據交換系統，以容納人工智能訓練的全球數據。如果這種做法管用，他們將成為數據提供者和消費者的跳轉協議（goto protocol）。根據你所處的行業以及你需要培訓的數據的具體情況，我們可能會看到專門針對目標用例的項目。例如，DX Network提供有關公司、投資者和行業新聞的結構化數據。

在現實世界中匯總數據是一個真正的難題。谷歌之類的公司沒有義務分享其自駕車數據。這意味著物聯網（IoT）設備將發揮巨大作用——在現實世界中收集用于人工智能培訓的數據。隱私和安全將變得非常重要，IoTeX就有很大的機會創建區塊鏈，該區塊鏈出于這個目的而運行在物聯網設備上。如果人工智能社區利用平臺隨意收集數據，我不會感到驚訝。

算法

盡管數據是人工智能/機器學習模型訓練的關鍵，但我們需要開發以去中心化和分布式的方式運行的處理這種數據的算法。拿出研究論文并使實現其在區塊鏈中的運作，這絕非小事。SingularityNET封裝每個人工智能算法并允許它們相互通信。Deep Brain Chain還封裝了人工智能算法，以在閑置的GPU上運行。

封裝人工智能/機器學習算法是一個令人驚嘆的壯舉，但這僅僅是一個開始。我們希望這些算法以智能的方式運行。Cortex是一個自建與基礎設施有關的區塊鏈的項目，這種區塊鏈可以讓用戶編寫機器學習程序。用戶提交自己的人工智能的智能合約，每個合約都可以交互。

Cortex有自身的虛擬機，稱為Cortex虛擬機。與以太坊（Ethereum）的運行方式一樣，這為人工智能的智能合約的執行提供了一個可信，安全的環境。Cortex還提供了運行脫鏈（off-chain）算法的能力。該團隊介乎計算能力提供者（我們將在下面介紹）與算法提供者之間的關鍵交匯處。因此，這使整個人工智能社區之間的合作變得容易。

計算資源

有很多優秀的團隊致力于獲取訓練數據和最新的研究算法以運行區塊鏈。最后一個謎團就是——我們如何利用世界上閑置的計算能力來運行計算密集的人工智能/ 機器學習訓練。

Cortex正試圖成為這個的橋梁，所以我們可能會看到它們與Golem這樣的項目合作，Golem創建了第一個計算能力全球市場。作為該訓練協議的創始人，我也看到了我們之間的緊密合作。我們已經開發出一種將深度學習計算分配給世界上任何設備的方法。而不僅僅是GPU。Cortex的橋梁可能是將所有人工智能社區整合在一起的關鍵組成部分。

人工智能迅速成為世界不容忽視的迅猛發展的技術。密碼學領域的人也不能忽視這一點。如果人工智能生態系統在區塊鏈上發揮作用，那么它就能奪取只有臉書，亞馬遜或谷歌這樣的公司才會擁有的力量，并將其交給社區。這就是真正的去中心化。一切都將振奮人心。

Sherman Lee是Zeroth.AI的合伙人以及Raven協議的創始人，他專注于資助人工智能和區塊鏈公司，此前，他創立了Rocco.AI和Good Audience。