区块链和人工智能是如今风口浪尖的投资热点，同时也是科技界和商业结合最为紧密的领域，区块链和人工智能结合已经有很多团队做过尝试，不过大多都是浅尝辄止。Cortex团队打造的项目，很有可能是这一领域的一匹黑马。

　　2017年，资深加密货币创业者陈子琪和机器学习领域专家王威扬组建了团队开始对区块链和人工智能领域结合点的研发。当时他们就认定，区块链分布式的开放数据系统能改变人工智能目前已经存在的科研和生产体系，进而推动人工智能乃至整个科技界的分享与进步。

　　随着开发的不断进行，Cortex越来越多的受到业界和学界的关注，近期Cortex成为了Cryptic Labs首批仅有的两个孵化项目之一，很荣幸的邀请到图灵奖获得者Whitfield Diffie教授担任项目的学术顾问。

　　针对目前的业界现状，陈子琪认为，以太坊为代表的智能合约，只能执行简单的计算，还不能满足目前世界对于人工智能的计算需求。他说，“以太坊提出世界计算机的概念，但是目前看来就是一台笔记本电脑的算力，并没有办法对图像声音，视频等等复杂的元素进行计算。

　　为了他们的目标他们开发了面向人工智能高度优化的底层供应链——Cortex。他通过改造以太坊虚拟机，扩展了智能合约的计算和存储，可以支持人工智能算法模型的运行。

　　对于一个新生事物来说，效率是极其重要的，因为一个高效的优化，可能会带来效率大幅度的提升。专用芯片和通用芯片的对于某些领域的计算来说，效率会有百倍的差别。而Cortex是针对人工智能的优化使得区块链和人工智能的结合真正变得可行。

　　而人工智能为什么要与区块链结合呢?王威扬谈了三点。

　　第一是区块链的安全性。传统的中心化的系统面临着被黑客攻击的风险，用户的账户信息很轻易会被盗取，一旦被攻击会产生单点失效的可能。

　　第二是通过区块链进行多点验证可以提升人工智能的精度。由于区块链的共识认证机制，本身会给某个模型进行多重新算，在运算的范围之内，我们可以提供一个较好的值。

　　第三，区块链可以做人工智能算法模型的验证系统。如今人工智能论文可复现性低成了研究界愈发关注的问题，将算法上链或许是一个解决的思路。具体来说，研究人员通常不共享他们的源代码，但就算取得源代码，在机器学习领域，计算机不断学习，算法的训练数据可以影响其性能，最终导致得到的结果仍然与基准有偏差。如果在链上搭建一个验证系统，做一个开源的模型数据库，对AI算法模型进行验证排名，可以推动研究人员在更高的起点线进行开发。

　　区块链和人工智能，作为当下最热门的两大科技热点，不仅在商业界激起了层层浪花，也在政策方面得到了国家的大力支持。在今年的两会上，第十三届全国政协委员、中国工程院院士陈晓红表示，要制定区块链技术及产业发展专项战略规划，推动区块链与大数据、人工智能等国家战略相结合，促进大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的相互融合发展。