许多人认为分布式网络中存在*和分布式分类账技术，这使得它们能够消除篡改、误导以及许多人的弱点。然而，*和分布式分类账技术本质上都与人类编程密不可分。这种核心依赖还为潜在的漏洞和缺陷打开了大门。人工智能可能是减少此类问题的突*口。

AI，是近来常被用到的词汇，简单地说，想要建造出能够执行任务的机器人的理论和实践是需要智能的。目前，为了致力于实现这一目标需要：机器学习、人工*网络和深度学习。

同时，*本质上是一种新的数字信息存档系统，它把数据存储在加密的分布式帐户中。因为数据是在许多不同的计算机上加密和分布的，所以可以创建防篡改数据库，并且只有那些具有许可证的数据库才能读取和更新它们。

*和人工智能有几个共同点：****，数据共享。作为一个分布式数据库，它可以在一个特定网络中的所有节点之间共享数据。人工智能非常需要数据共享。用于分析的数据越开放，机器预测和评估就越*，算法就越可靠。所以人工智能依赖于大数据。

其次，人工智能可以帮助****连锁企业发现欺诈行为。通过大量的“学习”，人工智能可以快速地检测和****欺诈，这在银行和电子商务中得到了广泛的应用。此外，人工智能可以帮助确保供应链安全。分散式网络是一个非常安全的特性，可以帮助阻止链条在陌生人和*之间建立信任。这意味着安全性是*价值主张的一个组成部分。虽然它已经改变了很多，但仍需要技术迭代和实际验证。

人工智能可以模仿人类的思维，快速有效地做出决策，并且在许多面向制造和客户的解决方案中实现出色的自动化。然后机器学习随着波的发展而发展，这样计算机就可以执行操作而无需任何特定的编程。通过机器学习，人工智能可以自动执行预测分析，计算机可以使用大数据集做出准确的决策。这个问题可以通过引入*来解决。通过开放的分布式注册中心，网络上的每个人都可以访问数据，实现数据的开放性和自由性。

如果试图将人工智能与*相结合，那么人工智能与*的关系就如同计算机与互联网的关系一样，为互联网提供了生产工具，实现了计算机信息的互联互通。

人工智能将解决*在自治化、效率化、节能化以及智能化等方面难题，而*将把孤岛化、碎片化的人工智能以共享方式实现通用智能，前者是工具，后者是目的。

或者从解决行业痛点的角度来看，*技术将为人工智能提供一些解决方案：

从数据角度来看，*是一种基于密码技术的数据*和维护，以分散的方式，用户控制自己的数据，打*技术巨头垄断数据的现状。

从算力角度来看，*把分布式挖矿与人工智能结合，将大型GPU或者FPGA服务器集群、中小型企业闲散的空余GPU放服务器以及个人闲置GPU作为计算节点，利用*技术通过共享算力，为人工智能提供算力供给。