技術進步的洪流永無止境，總會發現新的問題需要解決。這就是著名哲學家約瑟夫·熊市彼特(Joseph Schumpeter) 所描述的“創造性破壞”的過程：創新不斷使舊的解決方案過時，並創造更多的創新環境。這對科技行業意味著什麼？
隨著創新擴展到解決範圍更廣的複雜問題，不太可能出現協同效應和機會。當我們解決創新發現的新業務挑戰時，會發生意想不到的交叉。
這種動態最緊迫的例子之一是人工智能(AI)、機器學習(ML) 和區塊鏈技術之間的交叉。乍一看，後者與前兩者關係不大。區塊鏈被視為對用戶需求的反應，一種根據先入為主的用戶需求存儲和傳輸數據和價值的被動方式。
另一方面，人工智能尤其被視為主動的，是一種從數據存儲中發現新含義和用例的開放式手段。然而，通過仔細觀察，很容易看出這兩個領域之間的協同作用具有革命性的潛力。事實上，無論是區塊鏈還是人工智能，如果沒有對方，都無法實現各自的顛覆性潛力。
在教育領域尤其如此，這兩項進步都將顛覆現有的教育模式。 Studyum 是這種動態如何在公司核心展開的一個典型例子。
數據，數據，無處不在
不可否認，每個人產生的大量信息將定義從現在開始的商業和社會動態。雖然這提供了豐富生活的絕佳機會，但也給人類自由和發展帶來了風險。
人工智能和區塊鏈可以幫助我們探索和管理我們周圍的信息，但相比之下，它也可以增加中心化權力、監視和歧視。
Studyum 的願景是前者，其中人工智能和區塊鏈與一個共同的目的相結合——增加全球數十億人獲得優質教育的機會。
區塊鍊和人工智能以多種方式重疊以相互補充，例如：
透明度
政治評測員長期以來一直對人工智能的強大潛力持謹慎態度。機器學習程序很複雜，而且在其內部運作方面往往缺乏透明度。在沒有監督的情況下，人工智能可能會增加歧視，或者只是對某些用戶群體產生錯誤的結論。
區塊鏈技術的美妙之處在於生成可以安全共享和信任的可審計、不可變的數據記錄。它的透明度將有助於解決對人工智能和機器學習規定的信任問題。 Studyum 的使命是通過基於區塊鏈的平台擴大人類獲得世界一流教育的機會，該平台在未來為利益相關者提供透明度方面將被證明是無價的。
合作
“筒倉效應”是大型組織一直頭疼的問題。知識資產和數據並未在整個工作場所共享，這導致許多商業機會被錯失。在擔心洩露敏感信息的組織中，這個問題變得更糟。
彌合孤島差距的一種方法是利用通過人工智能處理的大量數據，以及區塊鏈技術基於規則和加密貨幣的特性。數據訪問可以通過區塊鏈進行詳細管理，讓數據所有者放心，並為人工智能創造共生環境，以在更大的數據礦池上發揮其魔力。這也發生在用戶的規模上。例如，Studyum 使用嚴格的區塊鏈加密貨幣來向學生和教育創作者保證他們的數據和知識產權的控制是透明管理的。
連續的提高
不僅僅是區塊鏈可以增加人工智能的價值——協同作用是雙向的。基於賬本的解決方案在很大程度上是靜態和反應性的，其中用例和信息流是預先決定的，可以通過人工智能的新興價值創造來改進，這可以發現區塊鏈工程師否則會錯過的模式。人工智能已經被廣泛用於發現區塊鏈分類賬中的弱點和欺詐。
在Studyum，人工智能和機器學習支持該項目的價值主張，即根據個人需求量身定制電子學習。雖然Studyum 運行的數據是基於區塊鏈的，但通過利用人工智能和機器學習的力量利用這些數據來滿足用戶的需求。
為人類利益而創新
100 年前，沒有人會相信去中心化的數字記錄會通過超級計算機將教育材料傳送到各大洲的學生家中。
奇蹟般地，這就是人工智能、機器學習和區塊鏈的交叉讓Studyum 實現的目標。未來將通過Studyum 繼續利用創造性創新的過程。
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