人工智能怎么过关？
人工智能可以通过多种方法来过关：
1、学习专业知识。要想运用人工智能技术，就必须具备相应的专业知识基础。学习人工智能基础知识并加强实践，建立先进的系统结构和演算算法的把握，才能有效的过关。
2、利用平台。利用相关的技术开发平台或者开放平台，可以有效的开发与测试人工智能系统，推动人工智能系统运行效果，快速完成过关任务。
3、注重设计。人工智能系统的实际应用建立在良好的系统设计基础之上，丰富细致的系统设计能有效支持人工智能快速过关。
4、利用开放源码。开放源码能够支撑庞大的系统工程，为开发提供有效而全面的支撑，推动人工智能系统的快速运行。
区块链技术如何应用到人工智能上？
区块链和人工智能是两个不同范畴的技术。区块链偏向于基础架构（Infrastructure），而AI偏向于利用大数据进行统计性的分析，这两者从技术的角度并没有太多的交集。
而作为风口，区块链和人工智能都广受热议，也有很多跟风和炒作，相对而言区块链还在比较前期的阶段，而人工智能已经开始慢慢落地。有许多一开始在区块链领域的初创公司发现单纯的区块链不能实现太大商业价值以后，发挥了“想象力”把人工智能也加了进来，这样可以显得更加的高大上，也可以进一步地融资和对外宣传。
并不是所有的现象都是合乎逻辑的，但的确是有人愿意这么去炒作。
这里简单说一个例子。
区块链它去中心化主要是得到一个确定性的结果，区块链中的智能算法中的每个节点都要对一个***进行确认。对于ai来说，我们知道他是一个根据大量数据进行模型训练做出预测的一个过程，拿ai的一个主要实现方式--深度学习再加上我较熟悉的计算机视觉领域中要解决的一个问题--图像分类来说这个例子。
对于cifar10的数据来说，有10类别的物体的大量数据，有了数据以后我们需要搭建模型，***设用2017 ImageNet的冠军模型SENet，如何能识别这10类物体？我们将数据“喂”给模型训练，让模型“学”到识别这10类物体的参数，经过最后的softmax得出是哪个物体的概率值，再经过一个阈值的判断，确定是不是这10类物体中的某一个。很显然这个根据训练的方式不同，根据模型不同的超参数的设置不同，根据不同迭代次数的不同导致拟合程度的不同……等等这些情况都会导致模型识别物体的精确度不一样，说到底是因为他这是基于概率的一个估计，是不确定的最大似然估计。
说到这里我们想起前面说的区块链它追求的是确定化的结果，而ai它有不确定性。那么显然区块链是可以和ai结合的，对于区块链中的每个节点可以去训练模型，节点训练得到模型精度高的给予奖励以此来不断提高模型的精度。（当然对于没有提高精度是有代价的，具体的区块链的例如智能算法等算法过程略，现在我也不了解）
从上面的例子可以看出，区块链对于提高模型的精度是有帮助的，二者可以结合。最重要的是这只是一个block chain+ai的一个例子，他们之间还有很多的联系，有兴趣我们都可以去了解一下。
尽管区块链技术本身就是一个变革性的步骤，但人工智能与它的整合为公共和私人部门的利益相关者带来了前所未有的机会。 人工智能平台如今已经成为几个大型技术系统的重要组成部分。 在你身边的数码产品中有一些AI，无论是在Google上搜索某件东西，从亚马逊购买一件衣服。 你的决定正受到已经开发出来的算法的影响，以迎合几乎所有的人类角色。
将这两者结合起来可以为长期困扰关键人员的挑战提供解决方案。区块链提供了一种在无冲突的情况下交换有价值的嵌入数据的方式，而人工智能则可以将数据付诸行动，无需人力即可创造价值人工智能可作为维持区块链网络不变性的主要因素，从而为交易和数据交换创造世界上最安全的生态系统之一。
为什么AI综合区块链有很大的潜力？
人工智能对消耗尽可能多的数据集以更好地了解它们，以及区块链提供给数据的可信度使其成为所有利益相关者的重大主张。 整合这两者可以创建以下生态系统：
1 改进的业务数据模型
2 新的见解和发现
3 智能预测
4 数字知识产权
5 自治组织
6 更智能的金融
到此，以上就是小编对于人工智能应用源码有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用源码有哪些的2点解答对大家有用。
