2008 年末，在金融危机期间，在一个鲜为人知的互联网论坛上出现了一篇开创性的帖子，题为比特币：一种点对点电子现金系统。它是由一个名叫中本聪的神秘人物撰写的，也是他用来伪装作者真实身份的化名。
中本聪认为银行和美国政府拥有太多权力，他们为了自身利益而使用。中本聪设想了一种名为比特币的新型货币，它可以改变这一点：一种不受中央银行或政府控制或运营的加密货币，你可以免费将其发送到世界任何地方，无需任何人或机构负责。
起初没有人注意到中本聪的疯狂想法——但慢慢地，越来越多的人开始购买和使用比特币。许多人认为这是货币的未来，大银行表现得越差，它就越受欢迎。
自 2009 年制定和推出以来，比特币已经发展成为一个由大约 10,000 个“节点”或参与者组成的网络，这些“节点”或参与者使用工作证明系统来验证交易和挖掘比特币。
这种技术一直盛行，直到开发出称为 ASIC 的特定采矿计算机超越了其他功能较弱的机器，公司开始从积累矿工和采矿技术中获利。个人仍然有可能参与比特币流程，但设置成本很高，而且投资回报会随着比特币本身的高度波动而波动。
如今，大型矿池由大公司拥有或控制，权力再次集中化。这种演变在一定程度上破坏了中本聪对区块链的最初愿景，其中参与者的“权力”被设计为平均分配 - 但现在集中在六家矿业集团手中。
什么是区块链?答案：分布式账本
区块链是支撑加密货币比特币的技术，但比特币并不是市场上区块链分布式账本系统的唯一版本。还有其他几种具有自己的区块链和分布式账本架构的加密货币。
同时，该技术的去中心化也导致了比特币网络内的多次分裂或分叉，产生了账本的分支，其中一些矿工使用具有一组规则的区块链，而其他矿工使用具有另一组规则的区块链。
了解区块链技术的基础知识以及为什么它可以增强对记录保存和金融交易的信任。区块链是一种记录信息的系统，它使更改、破解或欺骗系统变得困难或不可能。
区块链本质上是交易的数字分类账，在区块链上的整个计算机系统网络中复制和分布。链中的每个区块都包含许多交易，每次在区块链上发生新交易时，该交易的记录都会添加到每个参与者的分类账中。由多个参与者管理的去中心化数据库被称为分布式账本技术(DLT)。
区块链是一种分布式账本技术，其中交易是使用称为哈希的不可变加密签名记录的。这意味着，如果一条链中的一个区块被更改，那么很明显它已被篡改。如果黑客想要破坏区块链系统，他们将不得不更改链中的每个区块，跨越链的所有分布式版本。随着区块被添加到链中，比特币和以太坊等区块链不断增长，这大大增加了分类帐的安全性。
人工智能可以使用区块链进行智能分工
该系统还可以特别涉及各个智能系统之间的组织和合作。目前，人们通常认为我们很难创造出与人类多样性相同的“通用人工智能”。大多数人工智能都是针对非常具体的问题进行训练的，因此其性能受到限制。然而，将区块链作为流程组织的一个元素可以为人工智能的分工经济提供基础。如果一个人工智能完成了它的特定工作步骤，那么它就有可能 记录各个部分服务的转移，以便在分布式账本中进行进一步处理，并通过智能合约将其转移到下一个责任单位。通过无缝映射和移交相应的工作流程，可以以这种方式组织自主服务和机器/设备之间的智能分工。
区块链和人工智能作为机器自主的“框架”
当然，现在大部分内容仍然是科幻小说。但是，如果考虑当前投资于有问题的项目以将供应链映射到区块链或私有区块链上的能量，那么考虑如何以有意义的方式真正利用该技术的巨大潜力可能是合适的。智能合约和区块链可以构成机器人自治的基础，即“框架”：然后人工智能负责决策，分布式账本技术协调最终的行动。
人工智能机器算法
技术的全部意义在于自动化。几乎没有计算机或机器能做而人不能做的事情。然而，为了节省时间和精力，我们建造了机器和计算机来帮助我们做这些事情。这些机器和计算机的主要价值在于它们能够重复我们外包给它们的过程或动作。这种重复 - 几乎没有麻烦 - 被称为自动化。
几乎不可能谈论创新而不指出他们的最终目标是自动化。因此，随着现代技术不断发展，技术领域需要更多数据，我们必须开始寻找一种方法来提高数据管理的自动化水平和“独立思考”。
这种数据管理过程中的自动化或独立思考形式称为机器学习。机器学习可以简单地描述为机器如何通过在相似数据中寻找模式来“学习”。这里的机器可能意味着已经存在的算法，而学习过程现在涉及为算法提供更多数据或信息，使其可以与之交互、筛选、连接点，所有这些都是为了在整个数据结构中寻找更多模式，或者为了变得更聪明。
变得更聪明的概念表明机器(算法)被赋予了更多信息——主要与现有信息相关——它现在将这些信息与现有信息相关联，以便更好地理解其最重要的职责，或者首先编写它的原因. 机器学习的整个概念是，随着程序接收到越来越多的数据，它开始自己理解更多并解决更多问题。机器学习类似于自动化，但更像是数据自动化。
我们大多数人甚至不知道我们几乎每天都在与机器学习进行交互。谷歌算法和其他软件平台可以做出预测或使我们的查询适应以前匹配的搜索，这些都是机器学习的例子。这些算法已经习惯了您的互联网研究的顺序性，并且随着时间的推移变得更加智能，以至于它们可以预测您最有可能采取的下一步行动。
有几种方法可以训练机器(算法)。这一切都取决于学习如何驾驶汽车。学习可以是有监督的、部分监督的或无监督的。
如何定义未来科技?
随着越来越多的人走向数字化、虚拟化或远程化，越来越多的公司将需要存储更多数据。另一方面，随着对更智能、更智能、更高效产品的竞争愈演愈烈，更好地利用这些数据的需求将会增加。此外，随着每天发布更多数据，它现在归结为已经存在的数据信任和隐私问题。在未来几年，随着公司试图保持竞争优势，收集更多数据的动力只会增加。然而，这些呼声和对更多数据的追求也导致一些公司不时收集不必要或不准确的数据。因此，在机器学习的帮助下，这些公司可以智能地使用正确的数据，将其发送到区块链以确保它是不可变的。在这种情况下，区块链代表了比以往任何时候都更智能的数据挖掘和处理活动。
最终，很明显，数据在当今的技术中将变得越来越重要，人们将尝试创新并寻找方法来确保收集或挖掘的数据得到适当的管理、使用和保护。机器学习和区块链技术的出现将数据管理推向了新的高度，但为了满足对信任、安全、隐私和增强便利性的日益增长的需求，这两种形式的技术很可能会一起发挥作用. 在技术行业实现这些目标方面发挥着重要作用。
