“区块链+AI”面临的挑战有哪些?

区块链和AI的结合面临政策性风险、技术融合不确定性、大规模应用挑战和不可控性问题。目前,大部分项目仍处于早期阶段,需要解决区块链的扩容、隐私和计算能力等问题,以及平衡数据去中心化与企业利益。尽管如此,这种结合有望加速新兴技术落地。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  

 

  现如今,“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面:一方面是AI和区块链自身的缺点,在结合后仍无法有效解决;另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如:

CAM公链

  (1) 政策性风险

 

  区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理,但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。

 

  (2) 技术融合的不确定性

 

  作为两个前沿的新兴技术,且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标,还是从人工智能的实际落地性来讲,距离两者真正的结合并实现落地,需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力,主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。

脑机接口技术(Brain-Computer Interface, BCI)是一种无需依赖常规外周神经和肌肉通路即可实现大脑计算机或外部设备直接通信的技术。其工作原理通常包括信号采集、预处理、特征提取、分类输出几个步骤。首先,通过电极等传感器设备采集大脑活动产生的生物电信号;随后,这些信号在预处理阶段进行去噪和滤波等操作;接着,特征提取阶段提取意图相关的信号特征;然后,分类器根据提取的特征进行模式识别,将信号转化为控制命令;最后,控制命令被输出到外部设备以执行相应操作。 参考资源链接:[2023年个人科研工作总结:脑机接口、深度学习区块链](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/81h9cdi8ms?spm=1055.2569.3001.10343) 深度学习,作为人工智能领域的一个分支,因其强大的特征学习和模式识别能力,在脑机接口领域中尤其具有潜力,可以通过复杂的算法模型来提高信号识别的准确性。然而,将脑机接口深度学习结合,再应用到区块链技术中,可能会面临如下挑战: 1. 安全性隐私保护:区块链技术需要处理个人敏感数据,如脑电信号等生物识别信息,确保数据在分布式账本上的安全性和隐私性,是目前技术面临的重大挑战。 2. 实时性要求:脑机接口往往要求实时反馈,而区块链的共识机制可能会引入延迟,影响脑机接口的响应速度和使用体验。 3. 算法效率:深度学习算法需要大量的计算资源,而区块链上运行的节点资源受限,这可能导致算法效率低下,影响整体系统的性能。 4. 可扩展性问题:随着脑机接口设备的普及和数据量的增加,区块链网络的可扩展性将成为一个重要问题,如何在保证去中心化和安全性的同时,提高系统的处理能力是一个挑战。 针对上述挑战,需要在技术上进行深入研究和创新,例如开发更加高效的数据加密技术、优化共识算法以减少延迟、研究轻量级的深度学习模型以及设计新的区块链架构来提升可扩展性。 为了全面了解脑机接口技术的工作原理及其深度学习、区块链结合的潜在挑战和解决方案,建议参考《2023年个人科研工作总结:脑机接口、深度学习区块链》这份资料。这份总结不仅涵盖相关技术的最新进展和未来展望,还详细讨论了研究方法和技术路线,将有助于你更深入地理解这些技术,并在科研道路上持续前进。 参考资源链接:[2023年个人科研工作总结:脑机接口、深度学习区块链](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/81h9cdi8ms?spm=1055.2569.3001.10343)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值