人工智能和区块链的融合

　　AI与区块链结合，可能性有多大？
　　人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术，对这一点各行业已达成共识。每种技术都有其自身的技术复杂性和商业价值，但如果将两种技术结合使用，可能是对整个技术（甚至人类）的重新定义。
　　本文想讨论下AI和区块链结合的可能性，会从相关定义、挑战、优势和相关公司几个方面讨论。
　　1。引言
　　大家对人工智能都很熟悉了，但对区块链和加密货币还相对陌生，所以下面将简单介绍下区块链的原理。
　　区块链是一种安全、去中心化、不可篡改的数据库，其中的数据被去中心网络下的所有用户共享，这个去中心化网络能记录并审查所有的交易数据（不论是onchain的基础数据，还是offchain的交易数据）。借用英格兰银行的说法，区块链是一项使陌生人也能信任同一个共享数据的技术。
　　数据被存储在称为区块的刚性结构中，这些区块通过哈希链结合（每个区块都包括一个时间戳和一条哈希链，哈希链的作用是连接上一个区块）。区块有一个标头，其中包含元数据和真实的交易数据。由于每个区块都与前一个相连，因此随着参与者和区块数量的增长，想要修改任何信息都非常困难（因为需要所有前面区块的同意）。
　　网络可以通过不同的机制来验证交易，但主要是通过工作量证明（POW，ProofofWork）或权益证明（POS，ProofofStake）。为了发现区块（挖矿），POW（中本聪，2008）要求参与者（称为矿工）解决复杂的数学问题，这需要大量的资源和硬件计算解码能力。POS是为了鼓励货币持有者继续挖矿。（它有很多变化，在其著名的没有股权的问题查看Buterin的博客了解更多一些这方面的怀疑）。
　　还有其他机制来验证交易，比如拜占庭容错算法（Castro，Liskov，2002），群体分层（Mazieres，2016），POS优化算法（Mingxiao等，2017）等，但是我们不会在这篇文章中深入探讨。
　　需要说明的是，区块链的分类是基于不同的网络访问权限的，对任何人开放、完全不受控制的公有链，和只对联盟内用户开放的联盟链。在公有链下，任何人都可以读取或者写入数据到总账中，而在联盟链中，只有被选中的用户才有权限加入网络（当然，只有公有链支持矿工挖矿）
　　区块链技术并不是颠覆性的创新，而是一种基础技术，旨在改变货币（Catalini，Gans，2017）。去中心化的技术确实会降低审查和联网的成本，进而影响市场结构，最终建立新市场。Iansiti和Lakhani（2017）认为区块链技术比肩TCPIP技术，因为同TCPIP一样，区块链利用之前的基础技术，正经历着四个发展阶段：单次使用、局部使用、替代、转化。正如他们解释的那样，这种技术的新奇性使得人们更难理解如何应用，而它的复杂性需要科研机构的大规模投入才能得以普及。
　　然而，区块链正在改变传统的商业模型：如果在十五年前，投资应用层收益更大，那么现在，在区块链的世界中，投资共享的协议层和协议层边缘的收益更大。这是一个重协议而轻应用的堆栈。
　　总结下引言部分：区块链不提供交易，但是可以通过特殊的媒介进行交易和查看。
　　鼓励金：首次代币众筹（ICOS）
　　ICOs是一个非常火爆的话题，很多人投钱参与仅仅是因为它很像IPO。ICO就是代币，代币是这个共享网络中的最小功能单元。
　　ICOs专家（如果有的话）会原谅我近似的定义，但ICO是一个混合的概念，既有股权分配的概念，又有众筹的概念，还有使用领域有限的货币的概念。这无疑是一项有趣的创新，但它在引入了新的无监管筹资方式的同时，也给社会带来一些问题。
　　代币在价值交换方面有额外的效用，而出售代币的公司以筹集资金作为唯一目标，这就给市场带来了不良信号。代币旨在创建早期的用户基础，并且通过奖励，来吸引代币持有者在早期参与到系统建设中。需警惕以下几点：
　　代币的销售不设个数限制；
　　代币的销售不受时间限制；
　　代币的销售没有标明（现在和将来的）数量，也没有标明代币的价值（这听起来很荒谬，你也可能会惊讶于ICO看起来那么不透明）。
　　2。AI如何影响区块链
　　虽然非常强大，blockchain同样有其自身的局限性，其中有些是因为技术本身，而另一些则来因为金融行业落后的管理思想，但所有这些局限性都可能受到AI的影响：
　　能源消耗：采矿需要大量的能源和金钱（O’Dwyer，DavidMalone，2014）。AI已经证明在优化能源消耗上的效率很高，所以我相信类似的技术也可以应用在区块链上，这将减少采矿硬件的投资；
　　可扩展性：区块链以每10分钟1MB的速度稳步增长，目前已经增加了85GB。中本聪提出的交易剪枝（是一种空间回收技术，也就是，删除不必要的完全化交易数据）是一种可行方案，但是AI可以引入新的分布式学习系统，比如联合学习，通过新的数据分离技术，提高系统效率；
　　安全性：即使区块链几乎不可能被黑，但其进一步的应用是不安全的。近两年机器学习取得了巨大进步，使AI成为了区块链技术安全上的有力保障，尤其是在系统的固定结构方面；
　　隐私性：个人数据的隐私问题已经得到了密切关注（UniCredit，2016）。同态加密技术（直接处理加密数据）、Enigma项目（Zyskind等，2015）或Zerocash项目（Sasson等，2014），是可能的解决方案，但我认为这个问题和前两点紧密相连；
　　功效：Deloitte（2016）估计，花费在区块链上验证和共享交易数据的总运行成本大约6亿美元一年。智能系统能计算出特定节点优先执行任务的概率，从而能提醒矿工找寻其他路径并降低总的运算成本。此外，尽管存在一些结构性限制，但更好的效率和更低的能量消耗也可以减少网络延迟，加快处理速度；
　　硬件：矿工（可能是公司或者个人）把大量的钱投入到挖矿专用的硬件系统中。当系统变得更加高效，一些硬件可能被应用到神经网络中使用（挖矿巨头Bitmain做的正是这个）；
　　数据门：在未来，我们所有的数据都将在区块链上，公司能从我们这里购买数据，我们需要权限访问数据、跟踪数据的使用，然后加快处理个人事务的速度。
　　3。区块链如何影响AI
　　在上一节中，我们谈到了AI对区块链的影响。现在反过来，将分析区块链对机器学习未来发展的影响。可能会有以下几点：
　　帮助AI解释AI本身：AI的黑盒问题一直困扰着我们，一个清晰的数据检索方案不仅可以提高数据和模型的可信度，还可以提供一条清晰的路径来追溯机器决策过程；
　　提高AI的有效性：安全的数据共享意味着每个人都将拥有更多的数据，然后会获得更好的模型，更好的方案，更好的结果和更好的新数据。
　　降低市场进入壁垒：一步一步的来谈这个问题。区块链技术可以保护您的数据，那你为什么不私下把所有的数据都存储起来，然后卖掉呢？嗯，你可能会。
　　首先，区块链将帮助清洗个人数据，并提高数据的有效性。其次，将会出现新市场：从数据市场到模型市场，最后甚至是AI的市场（BenGoertzel就想利用SingularityNET做到这点）。因此，便捷的数据共享和新市场的产生，和区块链数据审查技术，会很好的结合成一个整体，进而降低小企业的参与壁垒，缩小科技巨头的竞争优势。在降低参与壁垒的过程中，实际上解决了两个问题：提供更广泛的数据访问权限和更有效的数据货币化机制；
　　减少灾难性风险：编码在DAO（去中心化的自动化组织DecentralizedAutonomousOrganizations）中的人工智能系统的规则明确，操作范围非常有限，只会高效准确地执行被要求的操作，不会有其他操作。
　　尽管AI和区块链技术相结合能带来如此多的好处，但有一个问题，我们不得不思考：
　　AI出生在一个开源环境中，数据是真正的护城河。在数据共享、软件开源之后，我们如何才能确保人工智能将繁荣，并将继续得到发展？新的护城河是什么？我现在唯一的猜测是什么？人才
　　相关公司：
　　尽管有很多区块链和加密货币的初创公司，但我只对少数的将区块链和AI相结合的公司感兴趣，大多数这些公司坐落在旧金山和伦敦，还有一些坐落在在纽约、澳大利亚、中国和欧洲的其他国家。这类公司的数量很少，我按照以下方式将他们简单分类：
　　分布式人工智能：TraneAI（分布式方法训练数据）、Neureal（P2P的AI超级计算）、SingularityNET（AI市场）、Neuromation（综合数据生成和算法训练平台）、AIBlockchain（多应用人工智能）、BurstIQ（健康数据市场）、AtMatrix（分布式机器人）、OpenMinedproject（本地训练机器学习的数据市场）、Synapse。ai（数据和AI市场）、Dopamin。ai（B2B的AI货币化平台）。
　　对话平台：GreenRunning（家庭虚拟助手）、Talla（对话机器人）、doc。ai（生物学和医疗数据平台）；
　　预测平台：Augur（综合人工智能）、SharpeCapital（群体情绪预测）；
　　知识产权：Loci。io（IP发现与挖掘）；
　　数据源：KapeIQ（医疗实体的欺诈检测）、DataQuarka（实时校正）、Priops（数据一致性）、Signzy（KYC，对账户持有人的审查）；
　　交易：Euklid（比特币投资）、EthVentures（数字代币投资）；
　　保险：Mutual。life（P2P保险）、Inari（综合）；
　　其他：SocialCoin（公民奖励制度）、HealthyTail（宠物分析）、Crowdz（电子商务）、DeepSee（多媒体平台）、ChainMind（网络安全）
　　几点个人看法
　　很难评估这些公司的价值，他们的主页通常都十分神秘，无法确切知道他们是做什么的、怎么做的，这些公司的技术也需要专业人士来评估。要尽量识别并避开炒作，有一个具体的例子：听说过MagosAI吗？在这家公司的官网上，我只看到了几篇文章，二者确实一个区块链AI技术驱动的公司，完成了超过50万美元的ICO，并且对ICO结果做出了郑重承诺。
　　你肯定认为它的主页需要分享很多ICOs的材料和信息，但是这个主页停更了，尽管荒诞，但确实发生了。我做了更多的努力，应为我确实在其他平台看到了这家公司的介绍。我尝试着找它的联合创始人，但最终还是没能在Linkedin上找到。
　　好吧，我理解成总有些人不喜欢社交，尤其是三个月前还没有这家公司的任何信息。再看看团队其他成员呢？同样找不到任何信息。这家公司号称创造了5种不同的神经网络，在复杂环境下的准确率，鼻尖Libratus和DeepStack在德州扑克领域，但我从未听过这些技术，甚至找不到任何信息。在研究了很久后，我终于Googke到了两个关键词Magos骗局，似乎这家公司圈钱跑了，他们可能在某个地方创造着第6种神经网络，敬请关注。
　　指数技术是先进的，可以促进人类发展，但随着利益的增加，潜在的负收敛也成倍增加，需保持警觉。
　　4。结论
　　在区块链和AI的技术谱线中，有两个极端：一个是在封闭的数据平台上建造集中式人工智能，另一个是在开放数据环境下建造分布式人工智能。然而，如果我们找到一种聪明的方法让两种技术结合，总收益就可以瞬间放大。
　　当然，这两种强大技术相作用时，可能会产生技术和伦理问题，例如在区块链上如何编辑甚至删除数据呢？可编辑区块链是解决方案吗？AI区块链会不会让我们简单地成为数据保存者？
　　老实说，我想我们唯一能做的就是继续做实验。
　　5。参考文献
　　Castro，M。，Liskov，B。（2002）。PracticalByzantineFaultToleranceandProactiveRecovery。ACMTransactionsonComputerSystems，20（4）：398461。
　　Catalini，C。，Gans，J。S。（2017）。SomeSimpleEconomicsoftheBlockchain。MITSloanSchoolWorkingPaper：519116。
　　Deloitte（2016）。BlockchainEnigma。Paradox。Opportunity。WhitePaper。
　　Iansiti，M。，Lakhani，K。R。（2017）。TheTruthAboutBlockchain。HarvardBusinessReview，JanuaryFebruary2017：118127。
　　Lipton，A。（2017）。BlockchainsandDistributedLedgersinRetrospectiveandPerspective。arXiv：1703。01505。
　　Mazieres，D。（2016）。Thestellarconsensusprotocol：Afederatedmodelforinternetlevelconsensus。WhitePaper。
　　Mingxiao，D。，Xiaofeng，M。，Zhe，Z。，Xiangwei，W。，Qijun，C。（2017）。AReviewonConsensusAlgorithmofBlockchain。2017IEEEInternationalConferenceonSystems，Man，andCybernetics（SMC）BanffCenter，Banff，Canada，October58，2017
　　Nakamoto，S。（2008）。Bitcoin：APeertoPeerElectronicCashSystem。WhitePaper。
　　O’Dwyer，K。J。，Malone，D。（2014）。Bitcoinmininganditsenergyfootprint。25thIETIrishSignalsamp；amp；SystemsConference2014and2014ChinaIrelandInternationalConferenceonInformationandCommunicationsTechnologies（ISSC2014CIICT2014），Limerick，pp。280285。
　　OutlierVentures（2017）。BlockchainEnabledConvergence。WhitePaper。
　　Sasson，E。B。，Chiesa，A。，Garman，C。，Green，M。，Miers，I。，Tromer，E。，Virza，M。（2014）。Zerocash：Decentralizedanonymouspaymentsfrombitcoin。InSecurityandPrivacy（SP），2014IEEESymposiumon，pp。459474。
　　Unicredit（2016）。BlockchainTechnologyandApplicationsfromaFinancialPerspective。TechnicalReport。
　　Vasin，P。（2014）。BlackCoin’sProofofStakeProtocolv2。WhitePaper。
　　Zyskind，G。，Nathan，O。，Pentland，A。（2015）。Enigma：Decentralizedcomputationplatformwithguaranteedprivacy。arXiv：1506。03471。