人工智能和區塊鏈的結合促進了創新，在不同行業裡面也都引起了很大的變化。這兩種技術的複雜程度不同，商業意義也存在著較大的差異，但是如果能將兩者技術結合到一起，那麼它們的組合對於人們的影響可能將會被重新定義。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種能和人類智能相似的方式做出反應的新的智能機器，該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語音處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬。人工智能雖不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
無疑，人工智能對於人類的影響是巨大的，就比如當年谷歌DeepMind開發的AlphaGo程序打敗韓國職業圍棋高手李世石。
但是，即使人工智能技術具有顛覆性的潛力，其面臨的挑戰也是巨大的，正所謂理想很豐滿，現實很骨感。
關於區塊鏈的相關知識：
區塊鏈是分佈式網絡中由各方共享的安全分佈式數據庫，其中交易數據可以記錄下來，易於審計。簡而言之，區塊鏈就是一種 “讓互不相識、不信任的人共同記錄事件的技術” 。
數據存儲在一種剛性結構中，這種結構稱為塊，它們通過散列鏈相互連接。這些塊具有頭部和內容部分，其中頭部包含了元數據，內容部分包含了真實交易的數據。 由於每個塊與前一個塊是互相連接的，因此隨著數量的增加，在沒有網絡共識的情況下，對於信息的安全指數是非常高的。
網絡可以通過不同的機制來驗證交易，但主要的機制就只有兩種：“工作量證明（proof-of-work）”和“權益證明（proof-of-stake）”。工作量證明為了增加一個塊，要求參與者（稱為“礦工”）解決複雜的數學問題，而這又需要大量的電能和硬件能力才能解碼。權益證明試圖解決這個能源效率問題，因此把更多的採礦權歸於擁有更多貨幣的參與者。
關於區塊鏈的特點，還有一個。它可以按照不同網絡訪問權限進行分類。
區塊鏈這一技術的本質力量不僅僅是顛覆性技術，而更多在於它是旨在改變中介範疇的基礎性技術。分佈式總賬技術的確會降低驗證和聯網的成本，進而影響市場結構並最終使得新的市場形成。
儘管區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是與技術相關的，而有的則來自於金融服務領域所固有的思想陳舊的文化，但這些都會在某種程度上受到AI的影響，比如：
AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，因此在區塊鏈的挖礦方面可減少其電力的消耗問題 ；AI可以通過引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓區塊鏈系統運行的更加高效；過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑑於該系統架構的固定性，可以極大程度的保障區塊鏈更深的層和應用不被攻擊等諸多方面。
那麼，區塊鏈能夠幫助人工智能AI什麼呢？
區塊鏈技術可以提高AI系統的可信度，幫助AI更好的獲取人類的信任；區塊鏈技術可以提供安全的數據共享進而提高人工智能的有效性；區塊鏈技術還可以保護數據的有效安全性，進而降低AI市場的准入障礙。
總之，區塊鏈和AI可以說是技術領域的兩個極端方面：一個是在封閉數據平臺上培育中心化的智能，另一個則是在開放數據環境下促進去中心化的應用。然而，如果我們能找到正確的方式讓這兩項技術一起協作的話，總的正外部性就能夠在一瞬間放大。
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