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1、區(qū)塊鏈與人工智能融合發(fā)展，優(yōu)勢互補 前景廣闊 2018 年 9 月 8 日 作者：德哥 區(qū)塊鏈和人工智能（AI）,作為新興的技術(shù)，近幾年受追捧的程 度有目共睹。 隨著區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)的齊驅(qū)并進， 越來越多 人開始關(guān)注兩者融合發(fā)展的可能性。 關(guān)于區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合， 下面我們就簡單來談一下二者。 區(qū)塊鏈， 本質(zhì)上是一種去中心化分布式賬本數(shù)據(jù)庫。 區(qū)塊鏈系統(tǒng) 中，各節(jié)點通過共識機制彼此信任，不再需要中介機構(gòu)；數(shù)據(jù)記 錄以時間線形式同步儲存到各個節(jié)點，公開透明且難以篡改。 人工智能是使智能機器和計算機程序能夠以通常需要人類智能 的方式學習和解決問題的科學和工程， 包括自然

2、語言處理和翻譯， 視覺感知和模式識別、決策等等。 區(qū)塊鏈重心在于保持記錄、 認證和執(zhí)行的準確， 而人工智能則助 力于決策、評估和理解某些模式和數(shù)據(jù)集，最終產(chǎn)生自主交互。 區(qū)塊鏈和人工智能，有以下三個主要共同特點和需求： 數(shù)據(jù)共享 各個節(jié)點進行高效數(shù)據(jù)共享，是分布式數(shù)據(jù)庫的一個重要特點。 而人工智能需要大數(shù)據(jù)， 尤其依賴數(shù)據(jù)共享， 可供分析的開放數(shù) 據(jù)越多，機器的預測和評估越準確，生成的算法也更可靠。 安全 區(qū)塊鏈承載大規(guī)模和高價值交易時，對網(wǎng)絡(luò)安全性有極高需求， 這可以通過相關(guān)協(xié)議和技術(shù)手段不斷提升。 人工智能對機器自主 性控制上也有很高安全需求，盡可能避免意外事件的發(fā)生。

3、 信任 區(qū)塊鏈上， 信任是各節(jié)點間進行交易和記錄的前提。 人工智能為 了使機器間通信更加方便，同樣需要設(shè)定不同層次的信任級別。 而不管是區(qū)塊鏈、 人工智能還是其他新興技術(shù)， 信任都是其發(fā)展 和進步的必要條件。 區(qū)塊鏈如何助力人工智能？ 1. 區(qū)塊鏈有助于人工智能獲取更全面的數(shù)據(jù)。 全數(shù)字化世界面臨的一個根本挑戰(zhàn)是： 盲人摸象， 沒有機構(gòu)可以 拿全所有數(shù)據(jù)。即便是像阿里、騰訊、谷歌、亞馬遜這樣的互聯(lián) 網(wǎng)巨頭，所能獲取也只是基于自身業(yè)務的有限數(shù)據(jù)。 不可否認， 巨頭企業(yè)利用自身有限數(shù)據(jù)， 同樣可以維持人工智能 運行，但正如上文所說，可供學習、分析的數(shù)據(jù)越多，人工智能 的預

4、測、評估、決策等才能更準確。 區(qū)塊鏈技術(shù)則能夠幫助各機構(gòu)打破 “數(shù)據(jù)孤島 ”格局，促進跨機構(gòu) 間數(shù)據(jù)的流動、共享及定價，形成一個自由開放的數(shù)據(jù)市場，讓 人工智能可以根據(jù)不同用途、 需求獲取更加全面的數(shù)據(jù)， 真正變 得 “智能 ”。 2. 區(qū)塊鏈可以幫助我們理解人工智能的決策 有時人工智能做出的決定， 讓人類很難理解。 因為它們可以根據(jù) 掌握的數(shù)據(jù)評估大量的變量，并且能夠自主 “學習 ”，根據(jù)變量對 實現(xiàn)的總體任務重要性進行決策。 而對我們?nèi)祟惗裕?很難預見 到如此龐大的變量。 如果將人工智能的決策通過區(qū)塊鏈記錄下來， 那我們就可以對人 工智能的決策進行有效追溯和理解，及時

5、洞察它們的 “思維 ”，盡 可能避免一些違背設(shè)計初衷的決策出現(xiàn)， 一旦發(fā)生意外也能快速 定位原因所在并及時修正。 同時， 由于區(qū)塊鏈記錄的不可篡改性， 也能方便人們對人工智能 設(shè)備記錄進行查詢和監(jiān)督， 提升人們對人工智能的信任和接納度。 人工智能如何驅(qū)動區(qū)塊鏈？ 1. 人工智能幫助區(qū)塊鏈降低能耗 眾所周知，區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，挖礦是一項極其困難的任務，需要大 量的電力以及金錢才能完成。人工智能則可以擺脫 “蠻力 ” 的挖礦 方式，以一種更聰明、更高效的方式管理任務。 現(xiàn)在， 不少手機已經(jīng)通過人工智能來優(yōu)化電力消耗、 提升系統(tǒng)性 能， 如果類似方式在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中實現(xiàn)， 將會大大降

6、低礦工挖礦 硬件的成本以及挖礦所需電力的消耗。 2. 人工智能輔助區(qū)塊鏈檢測欺詐 人工智能通過大量 “學習 ” ，很容易發(fā)現(xiàn)并防范欺詐行為，這些目 前在銀行和電商業(yè)務中已經(jīng)得到廣泛應用。 當非正常刷卡交易發(fā) 生時， 銀行會自動發(fā)短信提醒安全風險； 當網(wǎng)購遇到假冒客服人 員時，電商平臺會自動提醒注意防騙。 而區(qū)塊鏈中欺詐交易行為并不少見， 如果能將人工智能深度應用 到區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，對保障區(qū)塊鏈安全交易會大有裨益。 人工智能所面臨的問題， 是傳統(tǒng)技術(shù)無法解決的， 轉(zhuǎn)而向同為新 興技術(shù)的區(qū)塊鏈求助或許是一個明智的選擇。 數(shù)據(jù)中心化的前 提下， 數(shù)據(jù)的使用方式也缺乏透明度， 當數(shù)據(jù)

7、提供者無法對自己 的數(shù)據(jù)進行有效管理時， 很多人都選擇不再進行數(shù)據(jù)分享。 而區(qū) 塊鏈恰恰可以解決這一問題。在鏈上，每一份數(shù)據(jù)的上傳者、使 用流向和成果都有跡可查用戶對數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)和自主使用權(quán)。 數(shù)據(jù)上傳者還會收到使用方提供的數(shù)字加密貨幣作為補償， 當用 戶能夠?qū)⒆约寒a(chǎn)生的數(shù)據(jù)變現(xiàn)， 并可控制數(shù)據(jù)流向， 相信會有更 多的人愿意提供相關(guān)數(shù)據(jù)。對于 AI 來說，安全的數(shù)據(jù)共享意味 著更多的數(shù)據(jù)，然后就會有更好的模型，更好的行動，更好的結(jié) 果，以及更好的新數(shù)據(jù)。 面對高昂的算力成本， AI 行業(yè)可能束手無策，但是區(qū)塊鏈最不 缺的恐怕就是算力了， 挖礦是一項極其困難的任務， 需要大

8、量的 電力和金錢來鋪設(shè)算力才能完成。冗余的算力完全可以為 AI 節(jié) 省成本，反過來， AI 已經(jīng)被證明是優(yōu)化電力消耗的有效手段， 提供類似的解決方案應用在區(qū)塊鏈。 這也許會導致挖礦硬件方面 的投資下降。 區(qū)塊鏈能為人工智能行業(yè)帶來光明的前景，反過 來人工智能也可以為區(qū)塊鏈加油助威。 德勤在 2016 年估算區(qū)塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是 每年 6 億美元左右。 一個智能系統(tǒng)或許實時計算出某個特定節(jié)點 成為第一個執(zhí)行特定任務的節(jié)點的可能性， 從讓其他礦工有可以 選擇放棄針對該特定交易的努力， 從而削減總成本。 從而減少無 用功的付出，以此提高效率。 AI 和區(qū)塊鏈可以說是技術(shù)領(lǐng)域的 兩個極端方面： 一個是在封閉數(shù)據(jù)平臺上培育中心化的智能， 另 一個則是在開放數(shù)據(jù)環(huán)境下促進去中心化的應用。 但兩者天然優(yōu) 勢互補， 在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能 力的同時， 區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以 支持其持續(xù)的 “深度學習 ” 。 此外，業(yè)內(nèi)也有關(guān)于用 AI 來輔助編寫智能合約的構(gòu)想，也是不 錯的探索方向。 總之， 盡管區(qū)塊鏈和人工智能是兩種不同的技術(shù)趨勢， 但兩者通 過優(yōu)勢互補迸發(fā)的巨大潛力依然值得我們?nèi)ド钊胪诰颉?