京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
未来的AI需要数据与区块链的增强
当AI遇上区块链,在不影响个人数据隐私的情况下,人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。
人工智能、纳米制造、区块链或下一代互联网、基因编辑,这些当下最热门的技术,正在重新定义人类的生活。未来几十年内的人工智能大多还是可控的,并且会依据行业需求来实现,而这一切需要打造坚实的数据智能基础设施。

今天,在人们追求个性化、服务化、开放化和共享化的过程中,数据不单单限定在类似于机器、软件,而是扩展到行为数据、轨迹数据、医疗健康数据、基因数据或教育数据等全息生命范畴。
舆论中经常出现的机器学习和神经网络,目前的数据训练,也只是让计算机通过现有数据生成函数,从而对未来类似的数据作出判断。
其中,在机器学习的过程中,目前最稀缺的就是实时、不间断、全维度产业链的数据。而这些数据除了先天性的技术性采集难问题,更多的障碍还在于那些在工业革命发展至今的传统组织所聚集的数据“孤岛”。
根据麦肯锡全球研究院的数据,互联网每颠覆一个工作岗位就创造出2.6个新工作岗位。人工智能在突飞猛进发展,并且带来就业与财富的当下,最缺的就是数据。恰恰今天仍然有众多核心数据是处于机构中心垄断的状态,不能帮助机器合理地自我学习。
因此,数据开放与共享,当成为互联网时代的主题。互联网促进了个性化体验,抛弃了静态的、放之四海皆准的单一体验。而数据开放与共享,需要建立在一种能够彻底让数据流动,让产生的价值全链流动的智能基础设施,而来自嬉皮士文化的区块链技术似乎就是为此而生。
无论是ARPAnet(阿帕网,由美国高级研究计划署组建)还是TCP/IP(传输控制协议/因特网互联协议),互联网的诞生就是基于分布式计算、分组交换与无中心化为前提。但是,真正的去中心化的数据世界还离我们非常遥远。如果说第一代互联网的今天解决了人类信息传输问题,那么我们期待的第二代互联网应该可以解决的是信息真伪问题。而区块链技术就可以解决AI应用中数据可信度问题。
源自上世纪80年代,并且在密码学中被广泛采纳的零知识证明计算方法,在区块链发展技术中得到了实践。当AI遇上区块链,在不影响个人数据隐私的情况下,人们似乎看到了诚信互联的智能时代就在前方。
人工智能领域数学和算法的发现和发明,是整个数据智能基础设施建设工作中的重中之重。数据的智能基础设施建设,不仅可以帮助机器学习提高精确性和价值性,更重要的是,其还可以驱动经济社会的发展,帮助企业找准核心目标、聚焦关键任务、发挥核心优势,增强资产匹配风口的能力。
实体经济是互联网经济的基础,数据是智能未来的基础。强化数据智能基础设施建设,将所有与智能生活有关的要素重新整理,有助于企业走出同质化、低效益的困境,向智能时代共同迈进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19