由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。
区块链和人工智能是两种不同的技术，但它们可以互相配合来实现更多复杂的功能。一方面，人工智能可以利用区块链提供的安全、去中心化和透明性等特点来改进其算法和机制，并且能够通过分布式数据存储和共享来提高运作效率和降低成本。
区块链与人工智能有许多潜在的关联和相互作用，它们可以互相促进、弥补缺陷，从而共同进步。一方面，在应用层面上，人工智能技术能够为区块链平台提供更加完善的数据处理和分析能力。例如，人工智能技术可以帮助区块链平台进行大规模数据挖掘和分析，发现隐藏的关联规律和趋势，并且提高数据处理效率和安全性。
1、人工智能就是机器学习和深度学习互相融合发展的产物，因为人工智能就是建立在机器学习的基础上的。
2、简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化。
3、人工智能、机器学习和深度学习之间的关系可以用一个渐进的层次关系来表示。深度学习是机器学习的一种方法，而机器学习又是人工智能的一种实现方式。人工智能旨在让计算机具备类似于人类的智能，能够自主地学习、推理、感知和理解任务。
1、人工智能的三大学派分别是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。符号主义学派。符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，认为人工智能源于数学逻辑，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。连接主义学派。
2、行为主义（actionism）行为主义（actionism），又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40 ~ 50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。
3、人工智能的研究学派有以下三类： 符号主义学派 符号主义又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其基本原理基于两点：物理符号系统和有限合理性原理。符号主义人工智能研究在自动推理、定理证明、机器博弈、自然语言处理、知识工程、专家系统等方面取得了显著成果。
4、对人工智能研究影响较大的的主要有符号主义、联结主义和行为主义三大学派。
5、目前人工智能的主要学派有下列三家：（1） 符号主义（symbolicism），又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。（2） 连接主义（connectionism），又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能用的比较多的语言有：Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。
大数据：人工智能的智能来源于大数据。在当前时代，大数据无处不在，由移动设备、低成本相机、无处不在的传感器等不断产生。这些数据大多是非结构化的，需要经过大量预处理才能供人工智能算法使用。 算力：算力为人工智能提供了必要的计算能力支持。
人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
蚁群算法：又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。