• 科技時代的聯動“區塊鏈與人工智能的結合”
  • 發布時間:2019-11-5 15:43:16 來源:互聯網
  • 近日,區塊鏈這個概念再一次進入了公眾的視野。自2008年中本聰發表論文,首提關于區塊鏈概念的描述,一晃已經過去了十多年。雖然如今仍有不少人將區塊鏈將虛擬貨幣聯系在一起,甚至劃上等號,但實際上經過較長時間的探索和孵化,區塊鏈技術早已在互聯網金融、醫療保險、國際貿易等各領域開花落地。

    而人工智能(AI)作為另一大科技話題,也一直備受社會關注。尤其近年來我國大力支持科技產業,人工智能領域也涌現出了一大批優秀的初創產業,如曠視科技、極鏈科技等。因此,AI與區塊鏈之間的聯動自然也是社會關注的焦點。如何確定它們之間可能產生的影響并加以利用,可能會成為推動這兩個技術蓬勃發展的一股嶄新力量。
    要知道,雖然區塊鏈非常強大,但它也同樣有其自身的局限性。其中有些是因為技術本身,而另一些則來因為金融行業落后的管理思想,但所有這些局限性都可能受到AI的影響:
    能源消耗:采礦需要大量的能源和金錢。AI已經證明在優化能源消耗上的效率很高,所以很可能類似的技術也可以應用在區塊鏈上,這將減少采礦硬件的投資:
    可擴展性:區塊鏈以每10分鐘1MB的速度穩步增長,目前已經增加了85GB。中本聰提出的“交易剪枝”(是一種空間回收技術,也就是,刪除不必要的完全化交易數據)是一種可行方案,但是AI可以引入新的分布式學習系統,比如聯合學習,通過新的數據分離技術,提高系統效率;
    安全性:即使區塊鏈幾乎不可能被黑,但其進一步的應用是不安全的。近兩年機器學習取得了巨大進步,使AI成為了區塊鏈技術安全上的有力保障,尤其是在系統的固定結構方面;
    隱私性:個人數據的隱私問題已經得到了密切關注。同態加密技術(直接處理加密數據)、Enigma項目或Zerocash項目,是可能的解決方案,但這個問題和前兩點緊密相連;
    功效:花費在區塊鏈上驗證和共享交易數據的總運行成本大約6億美元一年。智能系統能計算出特定節點優先執行任務的概率,從而能提醒礦工找尋其他路徑并降低總的運算成本。此外,盡管存在一些結構性限制,但更好的效率和更低的能量消耗也可以減少網絡延遲,加快處理速度;
    硬件:礦工(可能是公司或者個人)把大量的錢投入到挖礦專用的硬件系統中。當系統變得更加高效,一些硬件可能被應用到神經網絡中使用;
    數據門:在未來,我們所有的數據都將在區塊鏈上,公司能從我們這里購買數據,我們需要權限訪問數據、跟蹤數據的使用,然后加快處理個人事務的速度。

    而在AI對區塊鏈施以影響的同時,區塊鏈也可以從協助的角度去反作用于AI領域,從而推動其各方面的發展:
    幫助AI解釋AI本身:AI的黑盒問題一直困擾著我們,一個清晰的數據檢索方案不僅可以提高數據和模型的可信度,還可以提供一條清晰的路徑來追溯機器決策過程;
    提高AI的有效性:安全的數據共享意味著每個人都將擁有更多的數據,然后會獲得更好的模型,更好的方案,更好的結果和更好的新數據。
    降低市場進入壁壘:一步一步的來談這個問題。區塊鏈技術可以保護您的數據,那你為什么不私下把所有的數據都存儲起來,然后賣掉呢?嗯,你可能會。
    首先,區塊鏈將幫助清洗個人數據,并提高數據的有效性。其次,將會出現新市場:從數據市場到模型市場,最后甚至是AI的市場。因此,便捷的數據共享和新市場的產生,和區塊鏈數據審查技術,會很好地結合成一個整體,進而降低小企業的參與壁壘,縮小科技巨頭的競爭優勢。在降低參與壁壘的過程中,實際上解決了兩個問題:提供更廣泛的數據訪問權限和更有效的數據貨幣化機制;
    減少災難性風險:編碼在DAO(去中心化的自動化組織)中的人工智能系統的規則明確,操作范圍非常有限,只會高效準確地執行被要求的操作,不會有其他操作。

    盡管AI和區塊鏈技術相結合能帶來如此多的好處,但仍有一個問題是我們不得不思考的:AI出生在一個開源環境中,數據是真正的護城河。在數據共享、軟件開源之后,我們如何才能確保人工智能將繁榮,并將繼續得到發展?新的護城河又會是什么?
    在區塊鏈和AI的技術譜線中,有兩個極端:一個是在封閉的數據平臺上建造集中式人工智能,另一個是在開放數據環境下建造分布式人工智能。如果我們找到一種聰明的方法讓兩種技術結合,總收益就可以瞬間放大。
    人工智能和區塊鏈是促進各行業創新和轉型的主要技術,對這一點各行業已達成共識。每種技術都有其自身的技術復雜性和商業價值,如果能將這兩種技術結合使用,可能是對整個技術(甚至人類)的重新定義。
 

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