LOADING...
LOADING...
LOADING...
当前位置: 玩币族首页 > 币圈百科 > 星轨ABVSTAR金小雅:你能想象人工智能和区块链的融合吗!

星轨ABVSTAR金小雅:你能想象人工智能和区块链的融合吗!

2020-07-25 金小雅比特币女王 来源:火星财经
AI,是近几年常被用到的词汇,简单地说,想要建造出能够执行任务的机器人的理论和实践是需要智能的。目前,为了致力于实现这一目标需要:机器学习、人工神经网络和深度学习。

AI,是近几年常被用到的词汇,简单地说,想要建造出能够执行任务的机器人的理论和实践是需要智能的。目前,为了致力于实现这一目标需要:机器学习、人工神经网络和深度学习。

同时,区块链本质上是一种新的数字信息归档系统,它在加密的分布0式账本存储数据。由于数据是在许多不同的计算机上加密分布的,因此可以创建防篡改的数据库,只有获得许可的人才能读取和更新。

人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术,对这一点各行业已达成共识。每种技术都有其自身的技术复杂性和商业价值,但如果将两种技术结合使用,可能是对整个技术(甚至人类)的重新定义。

本文想讨论下AI和区块链结合的可能性,会从相关定义、挑战、优势和相关智能系统(如:星轨AI量化交易系统)几个方面讨论:

AI如何影响区块链

AI可以比人类(传统计算机)更有效地管理区块链虽然非常强大,blockchain同样有其自身的局限性,其中有些是因为技术本身,而另一些则来因为金融行业落后的管理思想,但所有这些局限性都可能受到AI的影响:

能源消耗:采矿需要大量的能源和金钱,AI已经证明在优化能源消耗上的效率很高,所以我相信类似的技术也可以应用在区块链上,这将减少采矿硬件的投资;

可扩展性:区块链以每10分钟1MB的速度稳步增长,目前已经增加了85GB。中本聪提出的“交易剪枝”(是一种空间回收技术,也就是,删除不必要的完全化交易数据)是一种可行方案,但是AI可以引入新的分布式学习系统,比如联合学习,通过新的数据分离技术,提高系统效率;

安全性:即使区块链几乎不可能被黑,但其进一步的应用是不安全的。近两年机器学习取得了巨大进步,使AI成为了区块链技术安全上的有力保障,尤其是在系统的固定结构方面;

隐私性:个人数据的隐私问题已经得到了密切关注。同态加密技术(直接处理加密数据)、Enigma项目或Zerocash项目,是可能的解决方案,但我认为这个问题和前两点紧密相连;

功效:花费在区块链上验证和共享交易数据的总运行成本大约6亿美元一年。智能系统能计算出特定节点优先执行任务的概率,从而能提醒矿工找寻其他路径并降低总的运算成本。此外,尽管存在一些结构性限制,但更好的效率和更低的能量消耗也可以减少网络延迟,加快处理速度;

硬件:矿工(可能是公司或者个人)把大量的钱投入到挖矿专用的硬件系统中。当系统变得更加高效,一些硬件可能被应用到神经网络中使用(挖矿巨头Bitmain做的正是这个);

AI和区块链结合的时代,炒币机器人成为当下币圈的必备武器。

区块链技术由于其“去中心化”和安全性、信任机制被越来越多的人推崇,作为区块链技术中的数字货币市场,也由于比特币刮来的暴富飓风,众多投资者蜂拥而至,作为币圈人士的专业打开方式,星轨ABVSTAR智能交易系统在智能AI的强大,引起了投资者强大的兴趣。

星轨AI量化交易系统拥有遍布全球的高速运算节点,全天候不间断为用户提供全方位的行情监控与分析。作为一套人工智能交易系统,并不局限于固定的交易模式,通过分析历史数据自动预测未来趋势,经过多次升级学习,构建了一套稳定的辅助决策专家系统。

星轨AI量化交易系统拥有资产托管与API托管两种方式提供给用户选择。资产托管方式是将用户数字资产,存放于用户账户下的区区块链钱包地址,集中执行交易指令,进行交易,用户可以随时终止智能交易,提取数字资产。往年的年化收益率约为60-120%。

API托管方式是针对专业用户,用户的数字资产存放于火币等主流交易所,通过申请交易授权,即可完成交易所资产与星轨AI量化交易系统的对接。在交易指令和数字资产完全分离的情况下,进行交易。

星轨AI量化交易系统是传统手动人工交易的核心针对大数据的实时监控,根据不同行情迅速计算对应策略和算法,从根本上杜绝了追涨杀跌低抛高吸的现象,动态追踪盈亏比例,迅速的改变仓位布局在风险可控的前提下,实现交易利益的最大化。

关于更多星轨AI量化交易系统的问题或者商务合作加:13928888105

本文来源:金小雅比特币女王
原文标题:星轨ABVSTAR金小雅:你能想象人工智能和区块链的融合吗!

—-

编译者/作者:金小雅比特币女王

玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。

LOADING...
LOADING...