在本质上是“一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术”，而人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从技术实现的路数上分析，区块链所倚重的是是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术，而人工智能技术更多在机器学习、人工神经网络和深度学习方面发展。这样，双方在技术层面并没有重合点。这就使得区块链与人工智能目前的结合，更多在资本层面展开。而随着二者在应用层面的落地，二者的交叉应用会引起一场新的颠覆式变革。那么，这场颠覆式变革又会波及到哪些方面呢?
被数据训练出来的人工智能
提起人工智能，其本质是对人的思维的信息过程的模拟。于是，多数人将关注点集中于知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。但如果我们把这些技术看成是一个设计日趋完善的系统，这个系统显然还需要引入大量的可学习的数据，让人工智能系统实现进化。
就象我们谈到大数据，虽然我们最终要的是根据海量数据采用大数据分析方法得出的结论，但大数据的前提却一定是先拥有海量的可供分析的数据。人工智能同样遇到了这个问题，但这一次，却可能通过区块链解决这一问题。
本质上说，区块链是一系列信息，可以被添加但不会被重写。这意味着人们可以创建新细节附录，形成新的“块”，且之前加密的安全内容也不会被改变。这使得区块链成为一种安全性极强的网上交易方式，拥有值得信赖的所有权记录。本质上，区块链是一种能够以分散的方式转移数字化所有权的技术，而无需更多的文本工作。而随着应用区块链的产业和企业的增多，区块链本身就变成了优质数据的汇集地，区块链系统也可能成为一个超级数据库而存在。
更重要的是，人工智能需要引入的数据，必须是拥有合法来源，并且不侵犯个人隐私的数据。而区块链的特性，却正好和人工智能形成了互补。
以应用人工智能较多的金融领域为例，与金融相关的数据由于和实体财产息息相关，往往存在于高端安全领域。而区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。新兴的AI领域涉及构建算法，该算法能够在数据仍处于加密状态时处理(处理或操作)数据。这样一来，人工智能系统可以得到充分的训练，但金融数据本身是安全的。区块链与AI的结合，可以让双方各取所需，实现共赢。
谁来充当人工智能决策的监督者
从认知角度来说，人类往往是凭借更为直观的事实来做出决策，而人工智能却完全凭借数据分析做出决策，这直接导致了人工智能做出的某些决策让人不能理解。还以金融交易领域的应用为例，AI算法被越来越多地用于判断金融交易是否具有欺诈性，这时它得出的结论，就要监管人员做出判断，是否要对这些交易行为做出阻止或调查的行为。
这个时候，监管人员为了确认人工智能得出的结论，还需要对结论进行审计。而如果决策是按数据点对数据点的方式在区块链上记录下来的，那么对决策进行审计就会简单得多，因为在记录的信息和审计过程开始之间，记录没有被篡改。这样，区块链无形中就充当了人工智能监督者的角色。
需要特别说明的是，在这个过程中，区块链一样是受益者。虽然传统计算机速度非常快，如果没有执行任务的明确指示，计算机就无法完成任务。这意味着，由于它们的加密特性，在传统计算机上操作区块链数据需要强大的计算机处理能力。人工智能是一种摆脱这种蛮力方式的尝试，并且以一种更聪明、更深思熟虑的方式管理任务。以机器学习为动力的工作量证明将也会以相似的方式解决其工作，尽管它不必花一辈子的时间才能成为一名专家，但如果它得到正确的培训数据，它几乎可以立即提高自己的技能。这样，区块链与人工智能相遇之后，其本身的可管理性也得到了极大的提高。
区块链与人工智能的交叉点
很明显，区块链与人工智能相遇于数据。而对现代企业的业务信息管理系统而言，数据到了今天，已在充当工业革命时代石油的角度。因此，区块链就不仅仅与人工智能，还会与其他与数据相关的新技术形成交集，共同完成一场新的颠覆。
在这个大趋势之下，区块链和人工智能这两种技术趋势，已经在做出***的尝试。虽然它们各自本身都具有开拓性，但是，它们在整合后将会有潜力变得更加具有革命性。两者都有助于提高对方的能力，同时也提供了更好的监督和问责的机会。
区块链和AI虽然是技术谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能，另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。然而，如果我们能找到一个聪明的方式让这两个一起协作的话，总的正外部性就能够在瞬间放大出去。接下来，我们唯一能做的就是针对二者结合的不断试验了。
