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
在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07