人工智能的分支(人工智能的分支领域)

 

区块链实际上就是一种类型的公共数据库，或者说是一种分布式账本 (distributed Ledger)，可在多方发起和完成交易时，提供即时、公开、可验证的加密数据。区块链是由多项技术共同支持的，包括：数据交换、处理，基于现代加密技术建立的多方存储技术，分布式一致性协议，点对点网络沟通技术，以及智能合约等各项前沿科技。区块链技术可应用于国际支付、国际贸易，供应链、医疗健康、公共服务、教育、知识产权、个人身份和隐私保护等等领域，并且非常便于在消费市场中实现大规模应用。

1. 最优化区块链的能源消耗，促进可持续发展

人工智能已经被长期应用于优化大规模系统，例如，能源系统的计划和运营。区块链本质上都是大规模分布系统，我们可以从大规模系统的角度建立一个统一的人工智能支持的区块链能源优化方案，促进可持续发展。或者更直接地说，通过人工智能，解决区块链系统耗电量大的应用场景痛点。

2. 执行协作学习，促进拓展能力

区块链的性能都会受限于拓展问题。每个区块都拥有一定数量的交易数据，创新的人工智能算法，可以从分布式数据资源中学习，给目标区块链系统提供一个最佳全球解决方案。

3. 检测区块链应用层入侵问题，提高安全性

在区块链应用层，入侵检测系统 (IDS) 和入侵保护系统 (IPS) 是检测威胁的重要组成部分。人工智能技术的分支——群体智能已经广泛应用在入侵检测系统中，提高系统的综合性能。人工智能的另一个分支——计算智能也能创造更安全的密码，改善区块链系统防攻击的能力，这这个过程中，来实现系统的高度「韧性」，或者说，系统的「抗击打能力」。

互联网小常识：CIDR使得路由选择变成了从匹配结果中选择具有最长网络前缀的路由的过程，这就是“最长前缀匹配”的路由选择原则。

4.预测一个节点满足特定挖矿任务的可能性，从而提高效率

互联网小常识：在Internet中对网络的攻击可以分为2种基本类型，即服务攻击（造成拒绝服务Dos,典型的是SYN）与非服务攻击（对网络层等底层协议进行攻击）。

人工智能的网络效用最大化模式可以帮助我们为计算机网络的拥堵控制、线路和进度寻找分布式解决方案。因此人工智能可以执行积极动态的学习来加速对资源的预测，提高区块链的整体表现。

5. 建立多代理系统来缓解区块链人才短缺问题

通过人工智能引入多种代理方式来缓解区块链人才短缺的问题。通过创造多任务驱动的虚拟代理，读写区块链的交易数据过程可以完全自动化。另一方面，人工智能技术支持的在线学习也可以帮助我们训练和培养区块链人才。

6. 使用开源数据，做出决策

随着基于区块链技术的数据越来越多，公司和个人需要利用手上的数据做出决策。人工智能非常适合做这类任务。

互联网小常识：为了防止链路出现回路采用STP(spanning tree protocol，802.1d)。选择ID最小的网桥作为根网桥，非根网桥与根网桥最近的端口称为根端口，一个网段与根网桥最近的端口称为指定端口，其他称为阻塞端口。

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