當AI遇上區(qū)塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯(lián)的智能時代就在前方。

　　人工智能、納米制造、區(qū)塊鏈或下一代互聯(lián)網、基因編輯，這些當下最熱門的技術，正在重新定義人類的生活。未來幾十年內的人工智能大多還是可控的，并且會依據行業(yè)需求來實現(xiàn)，而這一切需要打造堅實的數據智能基礎設施。

　　今天，在人們追求個性化、服務化、開放化和共享化的過程中，數據不單單限定在類似于機器、軟件，而是擴展到行為數據、軌跡數據、醫(yī)療健康數據、基因數據或教育數據等全息生命范疇。

　　輿論中經常出現(xiàn)的機器學習和神經網絡，目前的數據訓練，也只是讓計算機通過現(xiàn)有數據生成函數，從而對未來類似的數據作出判斷。

　　其中，在機器學習的過程中，目前最稀缺的就是實時、不間斷、全維度產業(yè)鏈的數據。而這些數據除了先天性的技術性采集難問題，更多的障礙還在于那些在工業(yè)革命發(fā)展至今的傳統(tǒng)組織所聚集的數據“孤島”。

　　根據麥肯錫全球研究院的數據，互聯(lián)網每顛覆一個工作崗位就創(chuàng)造出2.6個新工作崗位。人工智能在突飛猛進發(fā)展，并且?guī)砭蜆I(yè)與財富的當下，最缺的就是數據。恰恰今天仍然有眾多核心數據是處于機構中心壟斷的狀態(tài)，不能幫助機器合理地自我學習。

　　因此，數據開放與共享，當成為互聯(lián)網時代的主題。互聯(lián)網促進了個性化體驗，拋棄了靜態(tài)的、放之四海皆準的單一體驗。而數據開放與共享，需要建立在一種能夠徹底讓數據流動，讓產生的價值全鏈流動的智能基礎設施，而來自嬉皮士文化的區(qū)塊鏈技術似乎就是為此而生。

　　無論是ARPAnet（阿帕網，由美國高級研究計劃署組建）還是TCP/IP（傳輸控制協(xié)議/因特網互聯(lián)協(xié)議），互聯(lián)網的誕生就是基于分布式計算、分組交換與無中心化為前提。但是，真正的去中心化的數據世界還離我們非常遙遠。如果說第一代互聯(lián)網的今天解決了人類信息傳輸問題，那么我們期待的第二代互聯(lián)網應該可以解決的是信息真?zhèn)螁栴}。而區(qū)塊鏈技術就可以解決AI應用中數據可信度問題。

　　源自上世紀80年代，并且在密碼學中被廣泛采納的零知識證明計算方法，在區(qū)塊鏈發(fā)展技術中得到了實踐。當AI遇上區(qū)塊鏈，在不影響個人數據隱私的情況下，人們似乎看到了誠信互聯(lián)的智能時代就在前方。

　　人工智能領域數學和算法的發(fā)現(xiàn)和發(fā)明，是整個數據智能基礎設施建設工作中的重中之重。數據的智能基礎設施建設，不僅可以幫助機器學習提高精確性和價值性，更重要的是，其還可以驅動經濟社會的發(fā)展，幫助企業(yè)找準核心目標、聚焦關鍵任務、發(fā)揮核心優(yōu)勢，增強資產匹配風口的能力。

　　實體經濟是互聯(lián)網經濟的基礎，數據是智能未來的基礎。強化數據智能基礎設施建設，將所有與智能生活有關的要素重新整理，有助于企業(yè)走出同質化、低效益的困境，向智能時代共同邁進。