區塊鏈和人工智能是如今風口浪尖的投資熱點，同時也是科技界和商業結合最為緊密的領域，區塊鏈和人工智能結合已經有很多團隊做過嘗試，不過大多都是淺嘗輒止。Cortex團隊打造的項目，很有可能是這一領域的一匹黑馬。

　　2017年，資深加密貨幣創業者陳子琪和機器學習領域專家王威揚組建了團隊開始對區塊鏈和人工智能領域結合點的研發。當時他們就認定，區塊鏈分布式的開放數據系統能改變人工智能目前已經存在的科研和生產體系，進而推動人工智能乃至整個科技界的分享與進步。

　　隨著開發的不斷進行，Cortex越來越多的受到業界和學界的關注，近期Cortex成為了Cryptic Labs首批僅有的兩個孵化項目之一，很榮幸的邀請到圖靈獎獲得者Whitfield Diffie教授擔任項目的學術顧問。

　　針對目前的業界現狀，陳子琪認為，以太坊為代表的智能合約，只能執行簡單的計算，還不能滿足目前世界對于人工智能的計算需求。他說，“以太坊提出世界計算機的概念，但是目前看來就是一臺筆記本電腦的算力，并沒有辦法對圖像聲音，視頻等等復雜的元素進行計算。

　　為了他們的目標他們開發了面向人工智能高度優化的底層供應鏈——Cortex。他通過改造以太坊虛擬機，擴展了智能合約的計算和存儲，可以支持人工智能算法模型的運行。

　　對于一個新生事物來說，效率是極其重要的，因為一個高效的優化，可能會帶來效率大幅度的提升。專用芯片和通用芯片的對于某些領域的計算來說，效率會有百倍的差別。而Cortex是針對人工智能的優化使得區塊鏈和人工智能的結合真正變得可行。

　　而人工智能為什么要與區塊鏈結合呢?王威揚談了三點。

　　第一是區塊鏈的安全性。傳統的中心化的系統面臨著被黑客攻擊的風險，用戶的賬戶信息很輕易會被盜取，一旦被攻擊會產生單點失效的可能。

　　第二是通過區塊鏈進行多點驗證可以提升人工智能的精度。由于區塊鏈的共識認證機制，本身會給某個模型進行多重新算，在運算的范圍之內，我們可以提供一個較好的值。

　　第三，區塊鏈可以做人工智能算法模型的驗證系統。如今人工智能論文可復現性低成了研究界愈發關注的問題，將算法上鏈或許是一個解決的思路。具體來說，研究人員通常不共享他們的源代碼，但就算取得源代碼，在機器學習領域，計算機不斷學習，算法的訓練數據可以影響其性能，最終導致得到的結果仍然與基準有偏差。如果在鏈上搭建一個驗證系統，做一個開源的模型數據庫，對AI算法模型進行驗證排名，可以推動研究人員在更高的起點線進行開發。

　　區塊鏈和人工智能，作為當下最熱門的兩大科技熱點，不僅在商業界激起了層層浪花，也在政策方面得到了國家的大力支持。在今年的兩會上，第十三屆全國政協委員、中國工程院院士陳曉紅表示，要制定區塊鏈技術及產業發展專項戰略規劃，推動區塊鏈與大數據、人工智能等國家戰略相結合，促進大數據、云計算、物聯網、人工智能等技術的相互融合發展。