从2023年初开始，人工智能，尤其是OpenAI的Chat GPT3风靡全球，各行各业都可能深受这项技术的影响。

同样，在加密货币和区块链领域，人工智能和机器学习也可能带来真正的范式转变，这将使区块链更加安全和高效。在本文中，我们将共同探讨这种范式转变，以及为什么机器学习应该是每个区块链的核心。

区块链被归类为一项有用的技术，因为每一个钱包和每一笔交易都会被记录在公共账本中，无论多小的操作都会被记录在区块链中。这也是metamask等应用程序能够准确确定事务气体的方法。同时也汇集了信息的海洋，但是这种资源还没有被开发。目前只有少数公司提供链分析，但其用例相对有限，用户无法基于这样的分析采取实际行动。

人工智能和区块链

本文提出的思路是将人工智能或深度神经网络作为区块链的一个组成部分。简单地说，我们可以把它看作一个具有区块链意识的智能实体。这种整合可以让链意识到自己，它有一定的权利。这种自我感知系统可以用传统集中式网络无法修复的方式，提高其效率。

上述想法将带来许多好处，其中比较重要的方面有:

几乎无懈可击的安全措施

2022年，我们在区块链领域看到很多漏洞利用和黑客攻击都有一个共同点，就是一旦发现漏洞利用的入口，链、验证者节点和其他任何人都无法快速响应恢复。甚至出现了类似Nomad Hack的群体抢劫。

引入神经网络并确保区块链始终了解所有交易将有望使此类攻击成为过去式。下面是一个基于人工干预的工作实例。

人工智能会识别空之前的交易，当这些交易在一个新的未使用的钱包中处理时，那么这些交易就会被标记为异常。

这些事务将被发送到池中进行审计，并通知验证者节点。

验证者节点将投票决定这些交易是否合法。‍

上述内容也容易受到51%的攻击，因为它仍然依靠多数人的决定来达成协议，但它保持了网络的去中心化。

第二个例子是选择给AI**权利。从那时起，区块链的智能层将不会简单地向验证者节点报告，而是根据链的最佳利益行事。这样会更快更安全，不再讨论集权-分权。这个有意识的有机体承担了维护自身和链条规则的任务。当然，验证者节点在去中心化计算和决策中总会发挥重要作用，但它只是把事务验证放在了神经网络上。

网络最佳化

区块链网络的性能会受到很多因素的影响，比如节点的数量、网络中事务的分布、一致性算法的效率等。这些因素可能会给网络带来一些瓶颈，进而减缓事务处理速度。

人工智能可以用来分析区块链网络的性能，并确定这些瓶颈。

基于链上的数据，神经网络可以提出优化网络的方法，以减少处理交易所需的时间。

人工智能算法可以分析整个网络中事务的分布情况，并提出一种方法来平衡负载，从而减轻节点的负担。

AI可以用来在潜在问题发生之前预测它们，以便网络可以主动解决这些问题。这可以减少停机时间，提高交易的整体速度。‍

更好的一致性算法

共识算法对于任何区块链的安全高效运行都非常重要，因为他们决定如何验证交易并将其添加到区块链中。

人工智能将能够根据链的状态，动态地建议当前共识算法的新的和改进的版本。一旦链上的足够数据被分析以做出决定，处理交易所需的验证次数可以根据网络拥塞而增加或减少。

预测性维护

区块链网络的所有部分都需要维护和监测，以确保其顺利运作。这种维护可能非常耗时耗资源，导致其停机或交易速度慢。

人工智能可以用来在问题发生之前预测问题，以便网络可以主动解决这些问题。例如，我们的神经网络可以监控节点的性能，并预测它们何时可能发生故障，以便网络可以在故障发生之前采取行动。

这些预测也可以应用于共识层和交易层。

预测性维护不仅可以减少停机时间和风险，而且有助于提高网络的整体效率，降低维护相关成本，使网络的发展可持续。

摘要

AI拥有的越多，的效率就越高。本文的命题，从某个角度来说，代表了一种真正的范式转变，从当前由验证者控制的网络，到一种新的自我意识和自我调节的网络。

来源:https://medium . com/@ cryptomaton/why-ai-cryptocurrences-is-the-next-big-thing-b 20812 c 992 f 0

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