人工智能确实可以为应对其中一些挑战提供新的思路，特别是在智能合同处理和挖掘功能设计方面。一些人认为人工智能可以为区块链提供自动治理能力。
1.安全验证
区块链的安全需要为所有网络和应用程序级别提供全面的保护。本文主要研究智能合约的安全性。由于智能合约属于软件代码，传统的软件缺陷和安全漏洞可以通过形式化验证来处理。近年来，出现了基于机器学习的漏洞模式检测方法，并有工作证明了抽象语法树可以作为递归神经网络的输入来检测是否存在漏洞。
同时，智能合约在分布式网络上以并发方式执行，需要在沙盒网络上引入动态攻防手段来验证动态安全性。在动态攻击的过程中，当前的生成网络除了已知的攻击方式外，还运行着自生成的攻击方式。事实上，目前正在大力发展的对抗性生成网络，提供了在统一框架内全面优化契约和攻击的可能性。
静态验证是对源代码或字节码的直接分析(不执行代码)。目前形式验证是主要的分析工具，但基于深度神经网络的机器学习方法也在快速涌现。形式验证是在硬件验证的基础上发展起来的，已经广泛应用于软件安全性验证。其手段是将程序表示成某种形式的模块(即基于时序逻辑的数学模块)，然后用数学方法证明其正确性。
形式验证的方法可以分为符号执行、模型检测和定理证明。符号执行算法遍历代码所有可能的执行路径，提取每条路径的状态转移和对应条件，检查是否可能存在违反每条路径上约束的反例。微信官方账号关注:博森科技小蝶。
模块化检查将一个程序表示为一个逻辑模块，将一个安全漏洞的安全条件表示为相应的属性，然后使用可满足性求解器来查找是否存在违反该属性的输入值。如果有，说明代码有漏洞，否则说明代码必须满足这个属性。定理证明比范数检查更强大，可以做函数级检查，但一般需要专家级的人工干预。
2.智能合同代码生成
智能合约是用编程语言编写的程序，使用门槛高会严重影响智能合约的可用性。不具备编程能力的普通用户必须雇佣程序员来完成合约准备工作，但Solidity现有的社区规模较小，缺乏程序员。人工智能技术提供了代码自动合成的可能性。目前以微软DeepCoder为代表的深度神经网络已经能够根据一组特殊领域的例子自动生成代码。
值得注意的是，虽然距离任何问题的自动代码生成还很遥远，但智能合约本身已经表现出了许多显著的特点，比如程序状态相对清晰(可以用有限状态机表示)、计算过程相对简单(主要针对虚拟货币的算术运算)、存在规范的模式(如存取款、投票、抽奖等)。)，这使得有针对性的代码生成更有可能。
智能合同代码生成工具的流程是从简单的脚本语言、图形化方式甚至自然语言捕捉到的交易意图开始，然后通过机器学习工具提取交易的关键特征并进行分类，再结合智能合同设计模式合成代码。代码生成工具可以进一步与安全验证工具结合，进行迭代的自动攻击和代码修改，从而最大限度地提高安全性。
3.人工智能挖掘功能
中本聪为比特币设计了一个非常巧妙的挖坑功能，即根据块内交易的内容，使用单向哈希函数计算出符合特定要求的随机数。一般来说，挖掘功能应具有以下特征:
首先，函数是单向的，即计算结果很难，无法直接猜测，但很容易验证结果的正确性；其次，函数计算要有一定的强度，难度可以调节；第三，计算该函数时，不需要传输大量数据，即不会给区块链网络带来额外的带宽负荷；第四，函数要公平，即计算能力强的节点只有大概率被奖励。交流请加作者！
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