OKLink導讀：從語言的誕生到互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展首繁，技術不斷推動我們在新的尺度上合作夯膀。人類在規(guī)模和力量不斷增長的互聯(lián)網(wǎng)中協(xié)作努力旧找，一起達成共同的目標日裙。

而現(xiàn)在吹艇，在無數(shù)人接入互聯(lián)網(wǎng)這個巨型共享平臺的時代，一個新的理論將讓35億人無障礙知識共享這一目標得以實現(xiàn)阅签。這便是區(qū)塊鏈技術掐暮。

區(qū)塊鏈技術是一種正在發(fā)展的數(shù)據(jù)庫技術，它將每個區(qū)塊——用于保存不斷增長的數(shù)據(jù)列表的分布式數(shù)據(jù)庫——用時間戳和鏈接串聯(lián)起來政钟，使塊中的數(shù)據(jù)不能被更改和追溯路克。通過這種開放式樟结、分布式的“賬本”，交易記錄可以被高效且穩(wěn)定的存儲精算。其特點是去中心化與公開透明瓢宦。

那么，為什么以前的互聯(lián)網(wǎng)沒有將我們聯(lián)結在一起呢灰羽？為什么我們對政府驮履、媒體和商家等機構的信任在不斷的被侵蝕呢？為什么我們很難為想達到的目的而做出妥協(xié)呢廉嚼？

這些問題有很多答案玫镐。但其中有一個最簡單的原因：互聯(lián)網(wǎng)是分散而破碎的。

花旗銀行與納斯達克的這次合作使用了Chain公司的區(qū)塊鏈平臺Chain Core怠噪。

Chain與花旗銀行此前已經(jīng)開始共同研究推出花旗銀行的新服務——CitiConnect for Blockchain（CCB）恐似，這項新服務吸收了區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的支付能力，其中這個區(qū)塊鏈網(wǎng)絡就是納斯達克的私人市場交易所——納斯達克Linq傍念。

通過CCB與Linq之間一種聯(lián)系矫夷，已經(jīng)使用花旗銀行的跨境支付自動化處理（WorldLink）完成了一系列的支付交易。

花旗銀行與納斯達克的這次合作將為私人證券提供一種無縫的終端到終端交易流程憋槐∷海客戶將可以通過納斯達克的Linq平臺使用CCB和WorldLink支付服務來進行全球支付。WorldLink支付服務是花旗銀行的跨境多幣種支付交易解決方案阳仔。

對于一般的人來看忧陪，比特幣就是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的貨幣，這種貨幣的轉(zhuǎn)讓可以通過分布式數(shù)據(jù)庫進行近范，并且具有透明性赤嚼。每一筆交易都會被鎖定到一個區(qū)塊中，當所有區(qū)塊連接在一起時就形成了區(qū)塊鏈顺又。

區(qū)塊鏈是什么

區(qū)塊鏈是一種開源的技術更卒，該技術可以用于創(chuàng)建每一個區(qū)塊，鎖定每一區(qū)塊稚照，連接區(qū)塊并形成區(qū)塊鏈蹂空。因為它是一個只寫模式的數(shù)據(jù)庫，不可以編輯或是刪除果录，所以區(qū)塊鏈可以確保歷史記錄的完整性上枕。

比如說，我想在線用比特幣購買一個新的平板電腦弱恒，賣方想要確認買方確實擁有這些用于購買的比特幣辨萍，同時，賣方也希望確認這些比特幣并沒有被買方已經(jīng)用于購買其他商品。

區(qū)塊鏈技術可以顯示這些比特幣在用于購買平板電腦之前的歷史記錄锈玉，所以區(qū)塊鏈使那些不誠實的人難以通過竊取他人數(shù)據(jù)來進行違法活動爪飘。

我們現(xiàn)在正處于一個區(qū)塊鏈正在向更廣泛非貨幣活動擴展的時代——至少從今年早些日子的時候就已經(jīng)開始了。美國食品藥品監(jiān)管局簽署了一份與IBM共同探索Waston與區(qū)塊鏈來保護電子健康檔案拉背。

事實上师崎，最近Watson人工智能的使用已經(jīng)超出了與FDA的合作內(nèi)容，擴展到了其他重要領域椅棺。例如犁罩，IBM今年早些時候開始提供Watson/區(qū)塊鏈即服務，所以我們可能會看到更多的AI與區(qū)塊鏈技術的結合两疚。

人工智能已經(jīng)發(fā)展到什么地步床估？

AI其實并不是什么新鮮事物，近50年在IT行業(yè)它的身影一直都在诱渤。不過顷窒，直到2011年，人們才開始了解到AI已經(jīng)不只是科幻小說中的東西源哩。

現(xiàn)在，我們可以看到汽車無人駕駛技術最近一直受到廣泛關注和媒體爭相的報道鸦做，可見人工智能已經(jīng)變的無處不在了励烦。.

早在1955年，達特茅斯學院的John McCarthy以及相應的研究人員將AI定義如下：

假設可以利用一臺機器去模擬行為泼诱，在原則上可以準確的描述學習行為的每個方面或者任何其他智能的特征坛掠。我們可以探索如何使機器能夠使用語言形成抽象化的概念，解決到現(xiàn)在為止人類遺留的各種問題治筒，同時進行自我改進屉栓。”

但是具有自我改進的計算機耸袜、AI或者及其學習的過程具有與生俱來的法律風險友多，如果這個過程違反了一國或多國法律。

舉個例子堤框，比如AI系統(tǒng)如果得知篡改事實是可接受的（對普通人而言域滥，我們指的是“說謊”），我們應該如何阻止它不去篡改準備提交給SEC的財務報表蜈抓，可以向SEC證明公司是盈利狀態(tài)的（但事實情況卻并非如此）启绰；如何阻止它不去篡改紐約布魯克林大橋的買賣合約，看起來可以確認是真正的資產(chǎn)持有人簽署的呢沟使？

另外有一個可以通過自身的學習來獲取進步的機會委可。

究竟有哪些干貨呢？先給你們一個目錄：

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