區塊鏈:如何集成利用區塊鏈技術和機器學習？_數字資產

區塊鏈技術是近年來的發展趨勢。這種技術允許個人通過高度安全和去中心化的系統直接進行交互，而不需要中介。而機器學習除了提供功能外，還可以幫助基于區塊鏈技術的系統突破自身的限制。機器學習和區塊鏈技術的結合可以提供高性能和有用性。本文將探討如何將機器學習能力與基于區塊鏈技術的系統集成，并討論了相關的用例。

區塊鏈技術的基礎是去中心化存儲，使數據不能由特定的參與者擁有或管理。一旦事務記錄在區塊中，就不能進行修改。在參與方進行記錄前，需要驗證即將進行的事務。與傳統數據庫不同的是，數據由去中心化的節點存儲，并不需要特定的中央機構來驗證這些記錄。

雖然區塊鏈技術運行機制實際上是很復雜的，但是我們可以將其簡單的視為各種區塊的集合，這些區塊相連形成了數據流。在這條區塊鏈上，當前區塊保存了前一個區塊的哈希值，以此類推。

使用這種采用區塊鏈技術的系統可以使其在數據和事務方面都具有可跟蹤性。而也正因如此，舊區塊上的數據無法被更改，數據的更改意味著哈希值的改變。

Paxos發布加密寒冬如何幫助拯救數字資產經濟白皮書:金色財經報道，數字資產公司Paxos發布《加密貨幣冬天如何幫助拯救數字資產經濟》白皮書。白皮書匯集了Paxos領導團隊和加密貨幣市場數據提供商Kaiko的內部人士的見解，《加密貨幣之冬如何幫助拯救數字資產經濟》提供了對2022年底和2023年初歷史性破壞后的加密貨幣行業的看法。

為了對數字資產領域在這一動蕩時期的過去、現在和未來提供一個全面的看法，《加密貨幣之冬如何幫助拯救數字資產經濟》深入探討了2022年加密貨幣之冬之前的幾年，FTX和Alameda Research的高調崩潰所帶來的影響，以及由此造成的2.1萬億美元的市值損失。該白皮書還研究了一些關鍵的前瞻性話題，如監管環境、加密貨幣行業的運營路徑、該行業如何與消費者、風險投資公司、機構投資者重新建立信任等。[2023/4/12 14:00:08]

區塊鏈由以下三個重要的組件組成。

第一是區塊，顧名思義，區塊鏈是由許多區塊組成的，每個區塊都有三個基本元素：數據、隨機數（Nonce）、哈希值。隨機數是32位整數。是在生成區塊時隨機生成的，并促使生成區塊頭的哈希值。哈希值（Hash）是一個256位的數字，非常小，并且與隨機數連接。

高盛：探索如何確定比特幣和其他加密資產的“基本面”:本周，高盛經濟研究團隊的Zach Pandl和Isabella Rosenberg發布報告，探索了如何確定加密資產的基本面問題。報告指出，將加密資產等同于黃金是確定其基本面的常見框架，但除此之外，加密貨幣價格也與其底層分布式網絡的價值有關。報告使用區塊鏈地址估算網絡用戶數量，并與貨幣市值進行比較，觀察到：“市值與網絡規模之間存在明顯的相關性”，且相關性超過1。他們基于歷史數據計算出的平均增長曲線接近價值=用戶數的1.4次冪，這給出了一個利用基本面作為市值參考的基準比率。基于該推斷，報告指出BTC的市值遠大于基本面，其基于用戶增量的價值（基本面）與市值相比存在嚴重偏差。過去幾年，比特幣市值較2018年平均水平上漲520%，但網絡僅增長60-100%。報告認為這一偏差意味著要么比特幣現在被高估，要么2018年被低估，要么兼而有之。但報告也指出，除基本面因素外，加密貨幣上漲還有眾多其他因素，包括情緒，以及它作為一種快速致富的新方式的吸引力。但投機交易帶來的網絡活動增加并不能完全反應基本面的改善，因為平臺并未獲得更高的經濟價值，要使加密貨幣網絡具備可持續價值，活動需要由非投機性用例驅動，而目前此類用例十分缺乏。（雅虎財經）[2021/7/21 1:06:15]

每當在鏈中創建區塊時，隨機數會立即生成加密的哈希值，該哈希值將被簽名并與區塊中的數據綁定。而如果在區塊中對數據進行挖掘，就可以用數據解開當前的哈希值與隨機數。

肯尼亞成立了一個特別小組，研究如何利用人工智能和區塊鏈等最新技術:肯尼亞成立了一個特別小組，研究如何利用人工智能和區塊鏈等最新技術。“我們錯過了互聯網浪潮，趕上了移動技術……區塊鏈是下一個浪潮，我們必須參與其中。”信息部部長約瑟夫·穆切魯(Joseph Mucheru)表示，在其他用途中，區塊鏈可以幫助組織政府存儲的土地記錄，這對那些想要購買、出售或核實有關土地信息的人來說，是一種持續性的保障。[2018/5/5]

第二是礦工，礦工們負責通過一個叫做采礦的過程在鏈上建立新的區塊。如前所述，每一個區塊都由其唯一的隨機數和哈希值組成，而當前區塊中的哈希值引用了鏈上的前一個區塊的哈希值，這使得區塊的挖礦非常困難，特別是在大型的鏈上。

礦工需要特殊的技術來解決復雜的數學問題，以找到生成的公認哈希值。隨機數只有32位，而哈希值是256位數，所以在找到正確的組合之前，需要挖掘大約數十億種可能的組合。得到正確組合的礦工通常被稱為擁有“黃金隨機數”（Golden Nonce），這將使得一個區塊被添加到鏈上。

美國銀行分析師解釋比特幣如何像常規貨幣:據CCN報道，美國圣路易斯聯邦儲備銀行內容策略師Christine Smith認為，比特幣不像人們想象的那樣異乎尋常，比特幣的兩個用例是作為價值和貨幣存儲的，史密斯論證比特幣與普通貨幣沒有區別的三大理由：

1.比特幣和美元都沒有實物資產支持；

2.“稀缺”是美聯儲貨幣體系穩定戰略的核心，因為“為了保持其價值，貨幣必須供應有限”，而比特幣的數量也是有限的。

3.比特幣“純粹的電子現金對等版本可以讓在線支付從一方直接發送到另一方，而無需通過金融機構”，這與現金花費方式有相似性，即“不需要中間人處理交易”。[2018/5/1]

要找到黃金隨機數，需要大量的時間和計算能力。這使得在區塊中進行更改變得很困難，使得區塊中的數據可以抵抗篡改。

第三是節點：正如我們已經討論過的，構建區塊鏈的最重要概念之一是將數據分散到不同的區塊中。沒有一個特定的人可以擁有所有的信息。這樣就使鏈有可能由不同的人或組織擁有。節點可以被認為是一種設備，它持有區塊數據的副本，并使鏈或網絡按照所需的方向工作。

坦桑尼亞銀行正在研究如何管理數字貨幣:隨著坦桑尼亞人對數字貨幣投資的增加，坦桑尼亞銀行（BoT）正在研究如何管理新現象。BoT國家支付系統官員Bernard Dadi稱，數字貨幣概念目前仍是新的，全球各地的中央銀行仍在研究應對這項技術的對策。數字貨幣可供任何人使用，這使得監管變得更加困難。[2018/3/8]

并且每個節點的網絡被設置為批準該鏈更新、信任和驗證新的區塊。區塊鏈的透明度使得檢查或查看賬本中的每一項操作都是一件輕而易舉的事情。每個參與者都有一個唯一的標識顯示他們在鏈中的事務。

下圖表示區塊鏈的可追溯性和對更改數據的抵抗力。

區塊鏈技術有很多的應用，比如安全數據交易、跨境匯款、實時物聯網操作系統、供應鏈與物流監控、Crypto交易、個人身份安全等等。

機器學習算法有驚人的學習能力，可以應用在區塊鏈中，使區塊鏈比以前更智能。這種集成有助于提高區塊鏈的去中心化賬本的安全性。此外，機器學習（Machine Learning）的計算能力可以用來減少尋找黃金隨機數所需的時間，也可以用來使數據共享路由變得更好。并且，我們還可以利用區塊鏈技術的去中心化數據結構的特性，建立更好的機器學習模型。

機器學習模型可以利用存儲在區塊鏈網絡中的數據進行預測或數據分析。我們以基于區塊鏈技術的智能應用程序為例，數據從不同來源收集，例如傳感器、智能設備、物聯網設備和應用程序中的區塊鏈，它們作為應用程序的一個組成部分，機器學習模型可以應用于實時數據分析或預測。

將數據存儲在區塊鏈網絡中有助于減少機器學習模型的誤差，因為網絡中的數據不存在丟失值、重復或噪聲，這是機器學習模型獲得較高精度的主要要求。下面的圖像是基于區塊鏈技術的應用程序中用于機器學習自適應的體系結構。

在區塊鏈技術中使用機器學習模型可以帶來許多好處，比如：

任何授權用戶在試圖更改區塊鏈時都很容易進行用戶身份驗證。

使用機器學習，我們可以使區塊鏈技術提供高范圍的安全性和信任。

整合機器學習模型有助于確保以前商定的條款和條件的可持續性。

我們可以根據區塊鏈的鏈環境進行機器學習模型的更新。

模型可以幫助從用戶端提取良好的數據。它可以連續計算，并在此基礎上給予用戶獎勵。

利用區塊鏈技術的可追溯性，我們還可以對不同機器的硬件進行評估，這樣機器學習模型就不會偏離在環境中分配它們的學習路徑。

我們可以在區塊鏈環境中實現實時可信的支付過程。

機器學習和區塊鏈集成的系統可以有許多應用。

加強客戶服務：眾所周知，客戶滿意度是任何使用機器學習模型為客戶服務的組織的首要需求。自動化機器學習框架應用于基于區塊鏈技術的應用程序上，可以提高服務的效率和自動化程度。

數據交易：在世界各地使用區塊鏈進行數據交易的公司可以使用區塊鏈中的機器學習模型使服務更快。其中的工作機器學習模型就是管理數據的交易路徑。相反，我們也可以將它們用于數據驗證和數據Crypto。

產品制造：大多數大型制造單位或組織已經開始使用基于區塊鏈的應用來增強生產安全性、透明度和遵從性檢查。集成機器學習算法更有助于在特定時期制定靈活的機械維護計劃。同時機器學習的集成有助于使產品測試和質量控制自動化。

智能城市：目前，智能城市正在幫助提高人們的生活水平，機器學習和區塊鏈技術在智能城市的建設中發揮著至關重要的作用，例如，智能家居可以通過機器學習算法進行監控，而基于區塊鏈的設備個性化可以提高生活質量。

監視系統：安全是人們關注的一個重要問題，犯罪率不斷上升。機器學習和區塊鏈技術可用于監視，區塊鏈技術可用于連續數據的管理，機器學習可用于分析數據。

當前已經有許多公司實施了這兩種技術，它們要么集成在同一個應用中，要么集成在一個系統的不同工作中，致力于更好的進行產出。下面列出了機器學習和區塊鏈技術的一些用例：

IBM與Twiga Foods合作，為食品供應商推出了基于區塊鏈技術的小額融資策略。他們成功地實現了一些機器學習技術。在使用移動設備購買基于區塊鏈的數據時，使用機器學習技術進行處理，以確定信用分數并預測不同用戶的信譽。這樣，放款人就可以利用區塊鏈技術來促進貸款和還款。

做為很受用戶歡迎的汽車制造公司保時捷，是早期采用機器學習和區塊鏈技術來提高汽車性能和安全性的公司之一。該公司使用區塊鏈技術可以更安全地交換數據，使用戶更加安心，并能更方便地停車、充電和通過第三方系統訪問他們的汽車。

一家總部位于紐約的初創公司也在利用基于區塊鏈的創新技術來為當地社區提供能源生產和交易系統。該技術利用基于機器學習模型的微電網智能儀表和基于區塊鏈技術的智能合同來跟蹤和管理能源交易。

其他一些與食品行業有關的公司，如聯合利華和雀巢，正在利用區塊鏈和機器學習模型來應對浪費和食品污染等食品問題，并以高效的方式運轉供應鏈。

在本文中，我們對區塊鏈技術及其組件和應用進行了簡單的介紹。在此基礎上，探索了區塊鏈技術與機器學習集成的可能性。這種集成有眾多好處，我們可以同時使用它們來掩蓋不同技術之間的缺點。

原報告來自Yugesh Verma,曾擔任數據分析師實習生，對深度學習有很深的研究，并且撰寫了多篇有關數據科學和機器學習的播客。中文版本由鏈集市團隊編譯整理，英文版權歸原作者所有，中文轉載請聯系編譯。

Tags：區塊鏈比特幣加密貨幣數字資產區塊鏈的幾個大騙局有哪些比特幣是什么玩意加密貨幣走勢圖數字資產管理

瑞波幣