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1. 什么是人工智能与机器学习？
这些都是所谓的21世纪技术。
人工智能是一种计算机系统的理论和发展，这种系统能够执行通常需要人类智力（如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译）来完成的任务。
机器学习利用算法来学习如何执行诸如预测或分类之类的任务，不需要进行明确编程。实质上，算法通过数据学习，并不是预先指定的。
机器学习和人工智能有几个层次，包括：
监督学习
无监督学习
深入学习
每个层次都需要大量的数据，并且能够以与人类相当的速度和准确性创建可关联和可用的信息。这就是人工智能和机器学习的作用。
2. 如何将去中心化应用于此？
去中心化技术有几个好处。
即实现数据隐私和创造协作气氛的能力。去中心化人工智能也有同样的优势。机器学习模型能确保数据安全并保护隐私。这是通过来回通信并将数据保存在另一端用户的设备上来实现的。此外，一旦模型继续学习并成熟起来，它们就能对网络中的所有人开放，允许其访问。这样一来，就不再需要中心化专有组织了。这一点很重要，因为目前中央权威对未来发现的命运有着最终决定权。
3. 它是如何工作的？
区块链技术能使各方互动。
这些互动基于一组商定的业务规则。这些规则可以定义支付转账或智能合约。一个去中心化对等网络拥有这些规则来验证智能合约中的拟定交易。这种网络可以为平台打下基础。数据汇总和深度学习模型得以开发，否则中心化机构的代价就太大了。
在这个充斥着手机和平板电脑的时代，这些设备是许多人的主要计算设备。鉴于今天消费者都与自己的移动设备相连，频繁的用户互动和强大的传感器就会出现，实现前所未有的数据量，这往往具有私人性质。数据的敏感性意味着将其存储在中心化平台具有风险和责任。因此，拥有用户数据的模型可以通过驱动更智能的应用来大大提高可用性。
4. 这种技术如何应用于医学？
有多种用例。
在医学界，已经出现了一些开发有趣产品的项目，如Neuron。这些产品将指导用户如何训练其去中心化人工智能；换句话说，就是如何训练培训者。用户将能够看到如何构建其健康数据集，以及如何访问这些数据集。
具备计算机视觉的模块
