“区块链+AI”的憧憬有多少已经成为了现实?未来又有怎样的前景呢?

   日期:2018-09-04     来源:区块洞察    浏览:120    评论:0    
核心提示:区块链+AI的憧憬有多少已经成为了现实?未来又有怎样的前景呢?区块链+AI一直以来被给予厚望,近日国家互联网金融安全技术专家委员会发布《区块链+AI行业研究报告》,更是再度炒热这一话题。然而,从技术角度看,这两种技术不仅结合度很低,甚至还有矛盾之处。那么,区块链+AI的憧憬有多少已经成为了现实?未来又有怎样的前
区块链+AI”的憧憬有多少已经成为了现实?未来又有怎样的前景呢?

区块链+AI”一直以来被给予厚望,近日国家互联网金融安全技术专家委员会发布《“区块链+AI”行业研究报告》,更是再度炒热这一话题。然而,从技术角度看,这两种技术不仅结合度很低,甚至还有矛盾之处。那么,“区块链+AI”的憧憬有多少已经成为了现实?未来又有怎样的前景呢?

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8月18日,马云在阿里巴巴杭州总部欢迎马来西亚总理马哈蒂尔时表示,阿里关注三个关键技术:区块链、人工智能、物联网。“马爸爸”的总结又引发了业界对“区块链+”的思考和讨论。

阿尔法狗让全人类惊叹于AI,比特币让全世界认识了区块链。他们的相遇,能擦出火花吗?万向控股副董事长肖风曾说:“人工智能和区块链,二者最后会归到一起,通过算法来驱动这个世界。”如此宏大的表述,反映出了美好的梦想——可能也是链圈一厢情愿的梦想。其实,我们很少听到AI领域畅谈拥抱区块链。“区块链+AI”更多只是链圈的热门话题,并且区块链与AI到底如何结合,也一直是百家争鸣,莫衷一是。

“区块链+AI”期待满满

从发展历程来看,AI早在区块链之前就已经火遍了全世界。乌镇智库理事长、国家“千人计划”专家、《人工智能简史》作者张晓东近日以一组数字描述了AI行业的发展现状。

据张晓东介绍,目前亚洲的 AI 企业融资规模超过100 亿美元,中国则达到了77 亿美元左右。根据乌镇智库数据,目前中国 AI 企业融资规模全球第二位,为美国的七分之一。而在人工智能专利数量方面,中国早在2012年底2013年初就已经超过美国,去年中国的人工智能专利技术数量大约是美国的3倍。

关于AI结合区块链的一个残酷现实是,从技术本质来看,两者存在明显矛盾。AI是封闭的、中心化的数据平台,而区块链则是开放数据环境中的去中心化应用。正如深脑链创始人兼CEO何永向算力智库(ID:suanlicaijing)总结:“实际上,区块链很难直接对AI产生影响,AI也很难直接影响区块链。”但面对前景如此广阔的AI产业,其与区块链的结合必然引发区块链业界的无限憧憬和迅速实践。

ObEN联合创始人Adam郑表示,从区块链来说,数据去中心了,有主了,但是需要数据分析技术,否则没有用。AI是最先进的数据分析技术。所以,区块链也需要AI。智能矩阵创始人高庆忠表示,两者融合逻辑在于发挥区块链和AI各自的优势。区块链是分布式记账、信任和激励系统,AI是人工智能能力,区块链可以构建为人工智能世界的一套经济系统。

就连权威报告也对“区块链+AI”寄予厚望。国家互联网金融安全技术专家委员会近日发布《“区块链+AI”行业研究报告》,对“区块链+AI”做出了详细阐述。《报告》指出了区块链与AI结合的七大优势和四大挑战,并列举了医疗、数据、金融、云计算、物联网五大应用场景。而以AI为主打应用场景的区块链项目也层出不穷,如海外的ObEN、Neuromation,国内的智能矩阵、铂链、深脑链等等。总体来看,《报告》对“区块链+AI”的展望令人振奋,现实中的相关项目也十分丰富。

那么,“区块链+AI”的现实应用情况究竟如何?

“区块链+AI”的憧憬有多少已经成为了现实?未来又有怎样的前景呢?
 
“区块链+AI”有限落地

在和算力智库的对话中,何永认为,由于AI有三要素:数据、算力、算法,因此区块链也应该从这三方面切入来赋能AI。其中,数据要素包括了数据创造和数据传输两方面。

数据创造指的是AI训练需要用到大量数据,而初始数据多有赖于人工操作处理。比如,为了实现AI的人脸识别功能,前期需要人工标注一亿张图片,这项工作涉及大量人力,参与人员可能来自不同地区,在不同时间工作。

利用区块链的token经济,可以对庞大的人工操作实现工作确认和报酬支付。但需要看到的是,这并非区块链直接作用于AI,而只是利用了区块链的经济特性。数据传输主要指数据的交易,即数据拥有者把数据交易给AI开发者的过程。价值传输是区块链的强项,因此可以利用区块链token实现交易。另外,区块链还解决了数据安全和数据隐私问题。

以深脑链为例,在其数据交易生态中,数据是加密并且分布式存储的,因此AI开发者获得的是数据使用权,而不是所有权。“AI开发者可以用这些数据来训练AI算法模型,但并不能直接看到个体数据,也无法转卖数据,这样就确保了数据安全和隐私”,何永表示。归纳来说,在数据层面,区块链只能对数据产生影响,并非直接作用于AI技术。

算力是当前区块链赋能AI较为普遍的方向,实现形式主要是分布式算力平台。当然,区块链本身并不能直接产生AI所需的超强算力,但通过区块链技术可以把分布在不同地区的算力集中起来,供应给算力需求方。在这一过程中,分布式算力平台实质上成为了算力供应方和需求方的撮合平台,区块链确保了交易的公开透明,也利用token让交易更加便捷。

何永告诉算力智库,目前在深脑链上,算力的供给方主要包括AI企业、AI从业者、超算中心、中小型云计算中心,矿工等,这些人群所拥有的设备往往具有较大的富余算力可以分享。而算力的需求方主要包括高校、培训机构、AI企业、个人AI学习者和爱好者等。特别在教育类机构方面,由于目前AI人才缺口巨大,相关教育和培训市场火爆,在授课和学习过程中需要大量算力支持。

何永透露,目前申请接入深脑链的设备已经超过3000台,所有供需双方都通过生态中的token “DBC”作为交易媒介。由于AI对算力要求较高,并非所有普通个人设备都能参与其中,最直观的技术标准是:GPU至少达到1080Ti。

“区块链+AI”未来思考

由此看来,目前区块链和AI的结合还比较间接,更多更深层次的结合还有待时间给出答案。比如,上文所述的三要素中,算法是AI的核心要素,而基于密码学的区块链也是一种算法。但区块链如何对AI算法直接发挥作用,目前仍然未知。此外,无论是区块链和AI,其本身也都存在不确定性。

对区块链而言,公链性能可能会制约其与AI的结合。即使单从数据交易和分布式算力两方面来看,面对海量数据(22.550, 0.80, 3.68%),面对不断接入的算力设备,公链是否有能力承载,已经是一个现实问题。而在AI方面,安全问题引人关注。目前AI领域有不少关于强人工智能的担心,即AI的快速进化可能会威胁人类本身。这一问题如何解决,区块链是否能发挥作用,甚至都尚未纳入考虑范围。

展望“区块链+AI”的未来,何永分享了两个观点:

第一,不必纠结于“区块链+AI”,如果有项目既用到AI,又用到区块链,这样的叠加效应就能比牵强的所谓“交集”产生更多价值。

第二,反向思考AI如何赋能区块链。比如,区块链经常会遭到黑客攻击,AI就可以用来监测分析区块链上的异常交易,及时发现及时应对。

区块链和AI都是新兴技术,两者的结合是求同存异,还是隔靴搔痒,或是画龙点睛,可能性很多,问题很多,而期待和实践也很多。

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