Page 193 - 计算机应用软件开发技术研究
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第七章 人工智能与网络安全
三是人工智能不断地通过学习和应用实践形成公共化的算力。当然，人工
智能与智能合约的深度结合还需跨过法律和技术两重难关。尽管一些相对简单的
合约通常可以将履约自动化，对于更加复杂的合约，可能还需要人的介入来解决
争议。
（三）区块链为人工智能建模提供了分布式算力
在区块链与人工智能结合的层面上，区块链技术在一定程度上保证了数据可
信和质量。人工智能技术通过引擎构建模型，并运行在区块链上，使区块链的智
能合约更加“智能”。在算力层面，人工智能通常基于个人自建或者传统云计算
平台进行模型计算训练。随着数据量的增大和计算复杂度的提升，对于传统中心
化的云计算平台和服务器的计算能力的要求也越来越高，对于企业的成本投入也
在不断攀升，这主要因为高性能计算机或者是服务所带来硬件采购和维护成本。
尽管互联网企业已经使用廉价的 PC 机作为云平台的服务器，但电力消耗依
然巨大。共享经济的到来，为降低能源消耗和提高资源利用效率提供极佳的解决
思路。全球范围内的大多数普通计算机的算力都处于闲置状态，如果能够把这部
分算力利用起来，能够极大降低人工智能建模的成本和提高资源利用效率。
区块链是分布式网络，能够实现算力的去中心化。区块链有助于构建去中心
化的人工智能算力设施基础平台，转变传统的不断提高设备的性能以提高算力的
思路。
在算力层面上，区块链技术可以实现分布在全世界各地的去中心化海量节点
之上运行人工智能神经网络模型，利用全球节点的闲置计算资源进行计算，实现
去中心化的智能计算。此外，通过区块链智能合约可以根据用户产品计算量对网
络计算节点进行动态调整，从而提供弹性的计算能力满足用户计算需求。
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