未来的AI需要数据与区块链的增强

今天，在人们追求个性化、服务化、开放化和共享化的过程中，数据不单单限定在类似于机器、软件，而是扩展到行为数据、轨迹数据、医疗健康数据、基因数据或教育数据等全息生命范畴。

舆论中经常出现的机器学习和神经网络，目前的数据训练，也只是让计算机通过现有数据生成函数，从而对未来类似的数据作出判断。

其中，在机器学习的过程中，目前最稀缺的就是实时、不间断、全维度产业链的数据。而这些数据除了先天性的技术性采集难问题，更多的障碍还在于那些在工业革命发展至今的传统组织所聚集的数据“孤岛”。

根据麦肯锡全球研究院的数据，互联网每颠覆一个工作岗位就创造出2.6个新工作岗位。人工智能在突飞猛进发展，并且带来就业与财富的当下，最缺的就是数据。恰恰今天仍然有众多核心数据是处于机构中心垄断的状态，不能帮助机器合理地自我学习。

因此，数据开放与共享，当成为互联网时代的主题。互联网促进了个性化体验，抛弃了静态的、放之四海皆准的单一体验。而数据开放与共享，需要建立在一种能够彻底让数据流动，让产生的价值全链流动的智能基础设施，而来自嬉皮士文化的区块链技术似乎就是为此而生。

无论是ARPAnet（阿帕网，由美国高级研究计划署组建）还是TCP/IP（传输控制协议/因特网互联协议），互联网的诞生就是基于分布式计算、分组交换与无中心化为前提。但是，真正的去中心化的数据世界还离我们非常遥远。如果说第一代互联网的今天解决了人类信息传输问题，那么我们期待的第二代互联网应该可以解决的是信息真伪问题。而区块链技术就可以解决AI应用中数据可信度问题。

人工智能领域数学和算法的发现和发明，是整个数据智能基础设施建设工作中的重中之重。数据的智能基础设施建设，不仅可以帮助机器学习提高精确性和价值性，更重要的是，其还可以驱动经济社会的发展，帮助企业找准核心目标、聚焦关键任务、发挥核心优势，增强资产匹配风口的能力。

实体经济是互联网经济的基础，数据是智能未来的基础。强化数据智能基础设施建设，将所有与智能生活有关的要素重新整理，有助于企业走出同质化、低效益的困境，向智能时代共同迈进。