区块链与人工智能相互赋能 优势互补
2018/7/2 11:05   中国安防行业网      关键字:区块链,人工智能,赋能,优势互补      浏览量:
人工智能代表先进生产力,区块链代表新的生产关系。这一说辞将现实世界的两个核心的概念范畴移植到虚拟世界和未来世界,有助于生活在现实世界的人类,理解人工智能与区块链在虚拟世界和未来世界中的地位和相互关系,然而在一定程度上也可能会限制相应的想象力。类似的说法是,人工智能是自学习,区块链是自组织。
    人工智能代表先进生产力,区块链代表新的生产关系。这一说辞将现实世界的两个核心的概念范畴移植到虚拟世界和未来世界,有助于生活在现实世界的人类,理解人工智能与区块链在虚拟世界和未来世界中的地位和相互关系,然而在一定程度上也可能会限制相应的想象力。类似的说法是,人工智能是自学习,区块链是自组织。

    一、人工智能与区块链相互赋能
    人工智能与区块链相互赋能,用人工智能优化区块链的各个层面及其基础设施。
    每个智慧合约都会生成关于交易的人工智能模型,按照输入条件设定执行出来的结果应有一个合理区间,高于上限或低于下限肯定不对。用户可通过申诉委员会申诉,人工智能模型容易对此进行分析判断。
基于人工智能的形式验证技术,可以理解为区块链的杀毒软件。在形成智能合约的过程中主动发现代码与合约的漏洞。
生成对抗网络,通过不断自我攻击,发现漏洞。合约生效前,人工智能一直在进行自我攻防测试。
吃一堑长一智。虚拟现实技术的价值之一是,虚拟吃一堑,现实长一智。虚拟现实技术的这一优势可以应用到区块链。
    其一,可以作为学习机。新手做区块链,会碰到一些不能在链上的操作,可以先在虚拟区块链上做场景化、有序化的案例。
    其二,可以作为实验室。很多攻击实验、安全实验需要在虚拟区块链上测试。
    其三,也可以作为孵化器,。新的想法、算法、难度调整的机制,先在虚拟区块链上做,如果表现良好,再拿到真实链上去,保证区块链的项目从法律上、政策上合法合规。
    反过来,区块链技术也可以推进人工智能。
    各种人工智能设备通过区块链实现互联、互通。统一的区块链基础协议让不同的人工智能设备在互动过程中积累学习经验,提升人工智能的智能。
    开源的公链用于管理人工智能,对外输出人工智能服务。
    算力通过区块链离散地组合起来,更多公司参与大规模计算,厘清分配奖励,成本端会发生大的变化,对中心化的算力机构依赖性变弱,甚至会出现新的组织形态,从而改变整个人工智能行业的布局。
    人工智能所需的资源是数据。区块链打破信息孤岛,去中心化鼓励数据共享。获得数据溯源,保障数据的可靠性,保护隐私。
    二、人工智能和区块链优势互补
    正是因为人工智能、区块链在生产和生活中越来越多地应用与落地,使得人们开始探索人工智能和区块链的协同甚至融合发展。“区块链和人工智能实现共存是最有价值的。”中科院外籍院士张首晟日前在接受媒体采访时抛出了这一观点,他认为,区块链可以让数据市场变得更加公平。现代社会最大的不公平是人们容易歧视一些少数派。但在机器学习的过程中最需要的就是这些少数派拥有的数据。如果要将机器学习的精准率从90%提高到99%,它需要的不是已经学过的数      据,而是和以前不一样的数据。因而,区块链与人工智能共生将创造无限可能。
从技术本身看,区块链和人工智能是两种截然不同的技术,两者在各自的领域应用和落地。不过,两者也有一定的关联,区块链是新型的分布式数据库技术,因而在“数据”上,区块链和人工智能有“合作”的空间。在中科聚信公司首席技术官贺光忠看来,区块链技术可以解决AI应用中数据可信度问题,有了区块链技术,AI可以更加聚焦于算法。
    人工智能应用有三大要点。贺光忠表示,一是数据,二是算法,三是计算能力。在数据领域,AI可以与区块链技术结合,一方面是从应用层面入手,两者各司其职,AI负责自动化的业务处理和智能化的决策,区块链负责在数据层提供可信数据;另一方面是数据层,两者可以互相渗透。区块链中的智能合约实际上也是一段实现某种算法的代码,既然是算法,那么AI就能够植入其中,使区块链智能合约更加智能。同时,将AI引擎训练模型结果和运行模型存放在区块链上,就能够确保模型不被篡改,降低了AI应用遭受攻击的风险。
    从上述观点中能够看到,人工智能和区块链有望基于双方各自的优势实现互补。事实上,目前业界已经有公司尝试将两者同时应用。区块链初创公司E“““1“dg““就正在探索将区块链与人工智能、物联网等技术结合起来,打造一站式的珠宝追踪及鉴定平台,在利用区块链技术实现珠宝流通记录真实、可溯源的基础上,通过人工智能实现追踪的自动化。
不过,需要看到的是,今天的区块链和人工智能还刚刚起步,如果将其比作一个人,那么他们还是嗷嗷待哺的婴儿,还不具备自立的能力。因此,对于区块链和人工智能而言,当前最重要的使命依然是完善和成长。未来,只有两大技术都相对成熟,并且有一定规模的应用落地,两者的协同与结合才更有价值和空间。

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