群智能数据区块链

A. 区块链是什么概念

区块链有两个含义：

1、区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

2、区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。

狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。

B. 区块链是什么意思

区块链的意思是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。

它最早出现在1991年，由一群研究人员用来给数字化文档打时间戳。以使得这些文档不能被篡改，看上去区块链技术就像一位公证人一样。

一条区块链就是对所有人完全公开的分布式账本，它有一个很有趣的属性：一旦数据被记录到区块链中后就很难再发生改变。那么它到底是如何工作的呢？接下来让我们首先来观察一下单个区块的组成。

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一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等。

共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础。

应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。

C. 区块链是什么含义

区块链是一个共享数据库，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

区块链不属于哪个行业，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

特征

去中心化。区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的特征。

开放性。区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。

D. 什么是区块链技术，它如何改变商业和金融模式

区块链技术是一种分布式账本技术，它允许多个参与者在一个去中心化的网络上共同维护一个安全、透明和不可篡改的记录。区块链技术最初是为比特币这种数字货币而设计的，但现在已经被广泛应用于许多其他领域。

区块链技术的核心特点包括：

• 去中心化：区块链没有中央控制机构，数据分布在网络中的各个节点上，这使得它具有去中心化的特点，降低了单点故障的风险。

• 透明性：区块链上的交易记录对所有参与者都是公开的，任何人都可以查看这些记录。这有助于提高信任度和降低欺诈风险。

• 不可篡改：一旦交易被记录到区块链上，就无法轻易地进行修改或删除。这保证了数据的完整性和安全性。

• 智能合约：区块链上的交易可以自动执行，实现“智能合约”，即在满足特定条件时自动执行相应的操作。这有助于简化复杂晌运的业务流程并降低成本。

区块链技术对商业和金融模式产生了深远的影响，主要体现在以下几个方面：

• 降低成本：区块链技术可以减少中介环节，降低交易成本和运营成本。例如，通过采用区块链进行跨境支付，可以大幅降低汇款费用。

• 提高效率：区块链技术的自动化和智能合约特性有助于提高业务流程的效率，减少人工干预，降低错误率。

• 增强信任：区块链技术的透明性和不可篡改性有助于建立可靠的信任体系，降低欺诈风险，为商业活动提供更好的保障。

• 创新商业模式：区块链技术催生了毁谨好许多新的商业模式，如去中心化金融(DeFi)、数字资产交易、供应链金融等。这些新型商业模式为纤铅现有行业带来了颠覆性的变革。

总之，区块链技术作为一种新兴的技术手段，正逐步改变着商业和金融领域的格局。随着技术的不断发展和应用的深入推广，区块链有望在未来产生更加广泛和深远的影响

E. 什么是数据标注|“人工智能+区块链”科普第5问

上一问讲到深度学习的时候，我们提到了一个非常关键的名词：数据标注。

要讲清楚什么是数据标注，就不得不提到“数据标注员”这个特殊的群体。“人工智能”这个名词看似高深莫测，但目前提供给机器学习的 大数据采集工作，仍基于密集劳动力的人工智能数据标注产业 。那些坐在电脑前被称为“人工智能背后的工人”的人们，每天工作的内容事实上和上个世纪80年代的很多流水线工人并没有什么本质上的不同。

这是事实，无需辩驳。

据不完全统计，全国“数据标注者”从业人员已达到10万人，兼职人群接近100万。

在人工智能灼热与闪亮的背后，数据标注产业，作为做基础的支撑，显得格外粗粝与拙朴。无怪乎有人说： 所谓的人工智能，就是有多少人工就有多少智能。

那么到底什么是数据标注呢？

要理解数据标注，得先理解 人工智能其实是部分替代人的认知功能 。回想一下人类是如何学习的，例如小时候我们认识苹果，妈妈拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。以后你再遇到苹果，你就知道：哦，这又大又红酸酸甜甜的东西叫做“苹果”。

类比机器学习，我们要教机器认识一个苹果，当然它是尝不出来味道的。我们只能给它一张苹果的图片，机器当然无法理解这是个什么鬼！我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字然后拿给机器去学习。 机器虽然处理速度快记性好，但是在联想、类比和举一反三方面智商几乎为零 。机器学习了A图片中的苹果，但是你再拿来一张机器从没有学习过得另一张苹果图片B，它就不一定认识了。因为我们说世界上没有两片一模一样的树叶，那么自然也没有两个一模一样的苹果了。那怎么办呢？我们通过给机器学习大量不同的苹果图片，让机器来 捕捉到这些相同标注中的特征 ，这时候再给机器一张陌生的苹果的图片，它可能就能认出来了。

假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900张作为 训练集 ，100张作为 测试集 。机器通过捕捉900张苹果图片中的特征学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够测试出通过前面900张图片的学习，机器认识苹果的准确率有多高了。

总之， 数据标注就是人类借助计算机等工具，对各种类型的数据包括文本、图片、语音、视频等，完成分类、画框、注释、标记并打上说明其某种属性的标签的工作。

人工智能是大数据喂养出来的，而数据标注是形成有价值的海量数据中非常重要的一环。 如何高效的激励和组织更多人群来参与数据贡献将会是未来科技公司成功的关键。

下期内容： 什么是知识图谱？|“人工智能+区块链”科普第6问