区块链机器学习创业_区块链+机器学习 - CSDN
  • 机器学习是其中的解决方案。虽然在传统意义上的机器学习的基础可以回溯到20世纪40年代晚期,这项技术本身直到最近才开始兴起,它得益于用来训练系统的可用计算能力的迅速增长。谈到智能市场分析系统,使用机器学习...

    现实世界的很多问题不能通过应用简单的、传统的算法和方式来解决,所以软件创造者们必须使用新的技术。

    机器学习是其中的解决方案。虽然在传统意义上的机器学习的基础可以回溯到20世纪40年代晚期,这项技术本身直到最近才开始兴起,它得益于用来训练系统的可用计算能力的迅速增长。

    谈到智能市场分析系统,使用机器学习工具能够排除掉很多传统方法的劣势。Cryptics平台积极利用机器学习的方法来创建系统,用来分析密码市场与算法交易。

    下面我们尝试用简单的语言向读者解释最有趣的机器学习方法之本质,以及在实践中应用这些解决方案的案例。

    1.用神经网络的时间序列的统计分析

    在分析加密货币的交易信息时,有两种类型的数据必须用分析系统来处理。第一种类型是通过交易的API直接获取的原始数据。这些数据通常由数值组成,可以用数学的方式和统计方法进行分析,它们通常具有有序的结构。

    但还有些信息,其选择的原则标准并没有被明确定义,比如从评级机构、社交网络来的信息,关于某特定产品中投资者的兴趣等级的信息等。

    一般来说,为了获取想要的结果,就必须要分析整套数据,必须进行规律性的识别。为了达到这个目标,Cryptics系统就用时间序列的统计分析技术配合机器学习算法来实现。

    在极端简单的单词中,算法将会把特定的对象分配到每一种数据中,它们可以被一组描述其状态的参数来表示。所有对象的连接集都由神经网络使用Kohonen映射法来分析。

    2.集成学习者

    使用集成学习者的基础在于这样一个想法,即在同一个数据样本中学习几个基本的对象,并使用不同对象的结果的联合来预测后续更改的加密机制。这个方法的数学基础就是十八世纪早期制定的陪审团审判定理。

    根据这个定理,大多数参与者在经过分析后做出的决定最有可能是正确的。这就让这个网络能够分析对汇率变化几乎没有影响的市场指标,并在这些指标的基础上制定一个解决方案,这样总数据样本里的错误将小于分别应用每一个指标产生的错误。

    3.资本资产定价模型和风险评估

    资本资产定价模型(CAPM)是一种用来评估金融资产利润率的模型。这个模型的本质是假设存在一个高度流动性的资产市场,举个例子,一种加密货币,它能得出结论,即所需的利润金额并不是完全由当前资产的特定风险特征等级决定的,就像加密货币整体的利润金额由一般风险特征决定那样。

    使用这个模型,并结合机器学习的方法,Cryptics就能够以足够高的准确度来实时分析某特定加密行为的盈利能力和风险了。

    4.Q-learning

    Q-learning或者说强化学习,它能够用反馈的方法改善神经网络的表现。根据算法的结果,形成效用函数。关于这个功能的结果,该算法会接收到关于以往经验的数据,这就可以排除故意丢失事件发展的某些细节。

    当然,这只是机器学习冰山的一角,关于整个Cryptics子系统和在框架中使用的技术方法不可能在这一篇文章中概括。每一个有具体工具和公式、计算的广泛话题和描述都需要很多篇幅来解释。

    使用机器学习工具能够让我们的产品大幅改善其算法的工作效果,从而对整个系统的效率提升产生积极的影响。


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  • 前言:区块链要想真正影响世界,它有一个很重要的突破口就是跟人工智能的结合。对于创业公司来说,人工智能发展最大瓶颈就是缺乏足够多的优质数据。这些数据几乎被科技巨头所拥有。而...

    前言:区块链要想真正影响世界,它有一个很重要的突破口就是跟人工智能的结合。对于创业公司来说,人工智能发展最大瓶颈就是缺乏足够多的优质数据。这些数据几乎被科技巨头所拥有。而区块链通过激励机制,形成数据提供者、数据科学家、用户、节点服务提供者等开放式的多方共赢网络,一旦形成了正向循环,它有机会构建有史以来最强大的人工智能系统。当然,这里面也会涉及落地的难点,比如多方计算的落地、隐私保护、不同贡献者的价值衡量等细节问题。目前看,要解决的问题很多,看上去困难重重,但随着越来越多的创新者进入,难题会一个个得到解决。期待有更多的这一类项目,如有高质量的项目,也欢迎跟“蓝狐笔记”沟通。本文作者是Fred Ehrsam,来源于medium.com,由蓝狐笔记社群Anthony翻译。

    基于区块链数据市场训练的机器学习模型有可能创造出世界上最强大的人工智能。

    它们结合了两个强有力的元素:一是隐私的机器学习。它允许在不泄露敏感隐私数据的前提下进行模型训练。二是基于区块链的激励。区块链系统将吸引最好的数据和模型,来使其更加智能。结果是在公开市场上,任何人都能够售卖他们的数据,同时保护他们的隐私。开发者则通过提供激励获得算法所需的最佳数据。

    构建这样的系统极具挑战性,但简单的初始版本看起来是有可能的。我相信这样的市场将把我们从当前的Web 2.0大公司数据垄断时代进化到数据和算法公开竞争的Web 3.0时代。两者都直接商业化。

    由来

    这个想法源自于2015年与Numerai的Richard交谈。 Numerai是一家对冲基金,它会向数据科学家发送加密的市场数据,这些数据用于构建各自的股票市场模型。Numerai结合最佳模型,并提交到“元模型”中,并通过“元模型”在市场中进行交易。如果模型表现良好,数据科学家会获得收益。

    让数据科学家们进行竞争似乎是一个很赞的想法。它让我想到:是否能够创建一个完全去中心化的系统,可以应用到更通用的场景?我的答案是肯定的。

    实施

    举个例子,让我们先尝试创建一个完全分布式的系统,用来进行加密货币的交易。以下这些是架构类似系统的元素:

    数据

    数据提供者对数据拥有权益,并使其可供建模者使用。

    构建模型

    建模者创建模型并选择用于训练的数据。在不泄露基础数据的安全情况下,进行模型训练。模型也会有权益。

    元模型的构建

    基于算法创建元模型,该算法考虑每个模型权益。

    创建元模型是可选的——你可以想象使用的模型是那种还没被整合进元模型中的。

    使用元模型

    智能合约采用元模型,并通过去中心化交易所在链上进行交易。

    分配收益损失

    经过一段时间后,交易产生盈利或亏损。这种利润或损失在元模型的贡献者之间进行分配,这取决于模型有多智能。如果模型造成损失,该模型的部分或全部权益会被没收。同时,对于模型的数据提供者,也会执行类似的利益分配或权益消减机制。

    可验证的计算

    每个步骤的计算要么执行中心化,中心化则可验证且具有挑战性(使用类似于Truebit的可验证游戏),要么实施去中心化,使用安全多方计算。

    托管

    数据和模型要么托管在IPFS上,要么托管在安全的多方计算网络中,因为链上存储太昂贵了。

    是什么让这个系统强大?

    激励措施吸引全球最好数据

    吸引数据的激励措施是系统中最有效的部分,因为数据往往是大多数机器学习的最主要限制因素。通过开放式激励,比特币创建了世界上算力最强的新兴系统。同样,设计良好的数据激励结构将为应用程序带来世界上最好的数据。并且几乎不可能关闭这个有数千或数百万数据来源的系统。

    算法之间的竞争

    算法或模型之间的公开竞争,这在之前是没有过的。可以想象一下,一个分布式的Facebook,有着数千种竞争的“信息流”算法。

    透明的奖励机制

    数据和模型提供者可以看到他们获得公平的价值收益,因为所有计算都是可验证的,这让他们更有动力参与其中。

    自动化链上执行

    所有执行通过链上自动完成,并且价值直接转换为代币,这就创建了一个自动化且可信任的闭环。

    网络效应

    来自用户、数据提供者和数据科学家的多边网络效应使系统迅速自我增强。它表现得越好,吸引的资金越多,这意味着更多的潜在价值输出,这会吸引更多的数据提供者和数据科学家,他们使系统变得更加智能,从而吸引更多资金,实现自循环。

    隐私保护

    除了以上几点之外,一个更重要的是隐私保护。它允许:

    1)人们提交私密的数据;

    2)防止数据和模型的经济价值泄漏。如果在公开情况下不加密,数据和模型会被免费拷贝及被人使用,而这些人可能并没有贡献任何工作。也就是存在搭便车的问题。

    对搭便车问题的部分解决方案是私下交易数据,即使买家选择再次出售或发布数据,其价值也会随着时间而衰减。但是,这种方法将我们限制在短期内使用的场景,仍然会产生典型的隐私问题。因此,更复杂更强大的方法是使用一种安全计算方式。

    安全计算

    安全计算方法允许模型在不泄漏数据本身的情况下训练数据。现今使用和研究的3种主要安全计算的形式:同态加密(HE),安全多方计算(MPC)和零知识证明(ZKP)。目前用于机器学习最多是多方计算,因为同态加密往往太慢,而零知识证明应用于机器学习效果还不明显。安全计算方法正处于计算机科学研究的前沿。虽然它们比常规计算慢几个数量级,也代表了系统的主要瓶颈,但近年来一直在改进。

    终极推荐系统

    为了说明私有机器学习的潜力,想象一下,一个名为“终极推荐系统”的应用程序。它会监视你在设备上执行的所有操作:浏览历史记录,应用程序中的所有操作,手机上的图片,位置数据,消费历史记录,可穿戴传感设备,短信,家中的摄像头,未来AR眼镜的摄像头。然后它会为你提供建议:你应该访问的下一个网站,要阅读的文章,要收听的歌曲或要购买的产品。

    这个推荐系统非常有效。它比Google,Facebook或其他任何现有的数据孤岛都要强大。因为它拥有最完整的视图,并且可以更及时地从数据中学习,否则这些数据将过于私密而无法使用。

    与之前的加密货币交易系统类似,它允许专注于不同领域的模型(例如:网站推荐音乐),以此来竞争获取用户加密数据并向用户推荐内容,甚至可能通过付费来促使用户贡献数据或注意力。

    虽然Google的联合学习和Apple的差异隐私在私有机器学习方向上迈进了一步,但仍然需要获得用户信任,还不允许用户直接检查它们的安全性,存在数据孤立等问题。

    目前的方法

    现在还是很早期。还没有多少项目,大多数团队都在试图解决一小块问题。

    Algorithmia Research的一个简单构建是在高于某个回测阈值的模型上给予一个奖励:

    (Algorithmia Research 的机器学习模型上简单地创造了一笔赏金的设计)

    Numerai目前开启进一步提升:它使用了加密数据(虽然不是完全同态),它将众包模型组合进元模型,并根据未来表现提供奖励(一周股票交易时间),而不是通过以太坊代币Numeraire进行回溯测试。

    数据科学家必须将Numeraire作为游戏中的代币,激励未来的表现,而不是已发生的事情。但是,目前它的数据集中分发,最重要的部分被限制了。

    目前为止,还没有人成功地创建过基于区块链的数据交易市场。“ Ocean”是早期的一个尝试。

    还有一些人从创建安全的计算网络开始。例如Openmined正在创建一个多方的安全计算网络,基于Unity上训练机器学习模型,并能在任何设备上运行,包括游戏控制台(类似于Folding at Home),然后再扩展到安全MPC。 Enigma也有类似的策略。

    一个迷人的最终状态是,共同拥有元模型。元模型可以给数据提供者和模型创造者们拥有权,这个权益跟模型的智能程度成正比。模型将代币化,可以随着时间的推移支付股息,甚至可能由训练它们的人管理。一种共同拥有的智能。最初Openmined视频展出的是我迄今为止看到的最接近的构想。

    哪些方法可能首先起作用?

    我无法知道哪些是最好的结构,但我还是有一些个人的看法。

    我评估区块链项目的思想是:在某个范围内,从物理原生属性到数字原生属性,再到区块链原生属性,区块链原生属性越多越好。区块链原生属性越少,就越依赖于引入可信的第三方,增加了复杂度,并降低了与其他系统一起构建的易用性。

    这意味着如果创造的价值是可量化的,系统就能更好运行- 理想情况下,直接用代币形式更好,那将是一个干净的闭环系统。将之前的加密货币交易系统与识别X射线中的肿瘤的系统进行比较,在后者中,你需要说服一家保险公司X射线模型是有价值的,并且在有多大价值的问题上讨价还价,然后相信一小群人来验证模型的成功或失败。

    这并不是说更积极的数字原生属性的社会不会出现。像前面提到的推荐系统一样可能非常有用,如果附加到策展市场,那是另一种情况,模型在链上运行,系统奖励代币,再次创建一个干净的闭环。虽然现在似乎还不太清淅,但我希望区块链原生项目随着时间的推移而得到扩展。

    启示

    首先,去中心化的机器学习市场可以突破当前科技巨头的数据垄断。在过去的20年里,巨头们对互联网上价值资源进行了标准化并商业化,形成了专属的数据网络和围绕数据产生的强大网络效应。结果,价值创建从数据转移到算法。

    (技术的标准化和商业化,我们即将接近数据垄断网络时代的终结。图表来自于Placeholder)

    换句话说,他们为AI创建了一个直接的商业模式,喂养并训练它。

    其次,他们创造了世界上最强大的人工智能系统。通过直接的经济激励吸引了最好的数据和模型。他们的力量随着多边网络效应的增加而增强。随着Web 2.0时代数据网络垄断商品化,它们似乎有可能成为下一个胜出者。我们可能还需要几年时间,但方向看起来是正确的。

    第三,如推荐系统案例所示,搜索将被反转。不是人去搜索产品,而是产品去搜索和争取人(这种框架归功于布拉德)。每个人都可能拥有自已的策展市场,推荐系统根据个体相关性的定义,算法模型争相为其推荐最相关的内容。

    第四,它们将使我们能够获得类似谷歌和Facebook等公司强大的基于机器学习的服务,同时不会泄露我们的隐私数据。

    第五,机器学习发展会更快,因为任何工程师都可以访问开放的数据市场,而不是只有大型Web 2.0公司中的工程师才能获得。

    挑战

    首先,安全计算方法目前还相当慢,而且机器学习在计算上还很昂贵。但另一方面,由于人们对安全计算方法有了更多兴趣,一切正在变好。在过去的6个月内HE、MPC和ZKP性能提升的新方法已经出现。

    一组特定数据或模型对元模型是有价值的,但关于如何计算价值还是很困难的。

    清理和格式化众包数据也具有挑战性。我们可能会看到一些工具、标准化和小企业的组合来解决这个问题。

    最后,具有讽刺意味的是,用于创建此类系统的通用构造的商业模式不如创建单个实例那么明确。这似乎更适用于许多新的加密原语,包括策展市场。

    结论

    机器学习与区块链激励相结合,可以在各种应用中创造出最强大的机器智能。随着时间的推移,存在可以解决的重大技术挑战。但他们的长期潜力巨大,并且有可能从目前大型互联网公司对数据的控制中脱颖而出。它们也有点可怕——因为系统引导出自己的存在,自我强化,消费隐私数据,几乎不可能停止,不可能被关闭,创建它们是否有点像召唤了前所未有的强大的异教神摩洛克(Moloch)?无论如何,它们是加密货币将如何慢慢地,然后突然进入每个行业的另一个突破口。

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  • 今年4月底,国内某知名招聘网站以4000万中高端人才为样本,时间跨度以2018年第一季度为主,发布了《2018第一季度中高端人才薪酬与流动大数据报告》(以下简称报告)。该...
        


    年4月底,国内某知名招聘网站以4000万中高端人才为样本,时间跨度以2018年第一季度为主,发布了《2018第一季度中高端人才薪酬与流动大数据报告》(以下简称报告)。该报告显示:金融行业平均年薪较高,达22.09万元;AI领域31.82万元,区块链领域平均薪酬超过AI领域,达34.09万元,位列第一


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    附录一:课程大纲

    (1)人工智能之数学基础

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    (2)人工智能之python编程基础(40h)

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    附录:师资——人工智能方向

    01

    张迎伟老师(机器学习讲师)

    中科幂次学院联合创始人,中科院计算技术研究所博士,专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文,并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”,目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。拥有丰富机器学习、数据挖掘领域实战经验,曾参与诸多国家自然科学基金项目。

    谢涛老师(机器学习讲师)

    02

    中科幂次学院联合创始人,毕业于中国科学院计算技术研究所,供职于阿里巴巴iDST(数学科学技术研究院),阿里算法工程师


    研究方向:深度学习、图像/目标检测/图像分割等人工智能相关领域,曾在三星(电子)电子研究院、地平线机器人参与机器学习相关研发项目,参与深度学习图像分类/分割等工作,改进算法调优模型,图像分割、人体姿态估计等工作,搭建深度学习模型;现入职阿里巴巴达摩院&IDST研究院进行城市大脑项目,安防监控、视频异常检测等工作。

    03

    张航老师(人工智能数学基础讲师)

    中科院研究所电力电子方向博士;在国内知名教育机构担任数学讲师,有着丰富的数学教学经验;擅长数学、C语言和Verilog语言编程等,讲课风格幽默活泼,擅长将复杂的数学知识变成简单易懂有趣的语言描述出来,目前拥有EI文章若干,国家发明专利若干项

    晓非老师(Python编程基础讲师)

    04

    中科幂次学院创始人任建波,毕业于中科院,现供职于航天科技集团航天一院;擅长C语言、Python编程等,讲课风格幽默而不失严谨,深受前几期学员的喜欢。

    05

    李金老师(Python基础/机器学习讲师)

    清华大学机器学习方向硕士毕业生,阿里巴巴机器学习算法工程师。研究方向:推荐系统,计算机视觉,自然语言处理,深度学习等,在TNNLS,PR等杂志上发表过多篇论文,著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书,Python笔记3K+Star,知乎Python及机器学习版块12K+赞,中科幂次签约讲师。

    曹文龙老师(人工智能课程助教)

    06

    中国科学院软件研究所硕士,计算机软件与理论方向,专业研究方向为人工智能高性能计算领域,在机器视觉和机器学习算法中有着丰富的实战经验。

    07

    赵朗老师(人工智能课程助教)

    美国普渡大学硕士毕业生,机器学习算法工程师,曾参与诸多人工智能相关研究项目。


    附录:师资——区块链方向

    01

    刘明熹老师

    中科院数学与系统科学研究院博士,中国科学院科技战略咨询研究院博士后现供职于中科院科技战略咨询研究院,研究方向为大数据管理决策、机器学习、区块链共识机制等。博士期间研究方向为运筹学与数据挖掘,参与多项国家自然科学基金项目,在国际知名杂志发表多篇SCI论文并参与专利1项。曾就职于中国远洋海运集团总部,负责航运数据挖掘及市场走势预测研究。现作为骨干参与国家高端智库、地方政府及企业多项研究项目。从2016年底专注区块链研究,研究方向为区块链的新型共识机制设计。

    姜天宠老师

    02

    北京大学信息科学技术学院毕业生,美国佐治亚理工学院电子计算机工程硕士,曾参与研究:

    1.以太坊智能合约全栈开发(员工薪酬系统设计) 基础:设计多员工薪酬系统

    2.健康大数据挖掘 :利用Pandas, Hadoop Pig 与Hive,Sckit-Learn实现SVM和决策树

    3.基于决策树、随机树、引导聚集(Bootstrap Aggregating)算法的股票模拟交易利用Python在不借助其他机器学习库的情况下,实现决策树、随机树、Bagging算法,进行预测,并比较算法之间的性能、准确率差异,选取zui优算法

    4.基于以太坊数据的调研: 对Transaction hashes 与addresses数据进行处理,然后分别研究价格与Transaction volume,地址数量与价格,以及平均交易量与ETH价格的相关性。

    03

    孙天祺老师

    全栈工程师,矩阵科技联合创始人,CTO。

    北京邮电大学计算机科学与技术专业硕士学位,之后供职于阿里、百度、亚马逊等国际知名科技公司,有丰富的软件开发经验;专注在区块链、智能硬件、云计算、移动互联网领域,擅长系统落地、软件架构、服务器开发运维等。自17年起,曾主持多个区块链项目:

    1.产品溯源SaaS云平台搭建,依托于智能硬件与区块链的结合,打造可溯源,年份鉴定,高保真,高保值与一体的溯源、交易平台。

    2.区块链游戏发行平台建设。连接区块链游戏独立游戏开发者与个体玩家用户,打破游戏发行商的渠道垄断,让玩家深度参与游戏设计,享受游戏开发收益。

    3.基于联盟链的征信系统开发建设。

    4.基于私有链的某大型房地产公司内部管理与用户体验产业升级。

    银行专家李老师

    04

    金融科技条线的技术大拿,精通大数据、云计算、人工智能、区块链等多个领域,曾担任多家互联网金融创业公司CTO,从15年起,投身于区块链领域,立足于深入研究“区块链+金融”,曾主持多个区块链金融项目:

    1、某商业银行的人民银行数字票据改造项目。

    2、依托于供应链金融的米票系统,通过区块链技术为小微企业提供贷款、拆借、承兑、抵扣一条龙服务。

    3、智能保险项目,借助智能合约,保障理赔的真实可靠性,解决保险行业理赔难的弊端。

    4、农产品可追溯的农链项目,依托于区块链+物联网,保证了食品的安全可靠性。

    05

    殷建松/Jason老师

    校园VC创始合伙人,清华x-lab创业导师,《创业的乐趣》和《从零到英雄》作者,曾任微软Windows产品经理和IDG战略咨询公司In-Stat总经理

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    近距离解除人工智能与区块链,发现世界的美好!

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  • 区块链可谓风头正劲。2018新的技术趋势,还是另外一场炒作?AI和区块链:皆为最热门技术区块链可谓风头正劲。最近,徐小平在某微信群高呼:“区块链革命已经到来。这是一场顺之者昌,逆之者亡的伟大技术革命”。值得...
        

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    区块链可谓风头正劲。2018新的技术趋势,还是另外一场炒作?

    AI和区块链:皆为最热门技术

    区块链可谓风头正劲。

    最近,徐小平在某微信群高呼:“区块链革命已经到来。这是一场顺之者昌,逆之者亡的伟大技术革命”。

    值得注意的是,一些区块链公司也打出人工智能+区块链的概念,号称将人工智能进行落地融合,例如AIChain宣称是“国内首个落地的AI+区块链技术项目”、DeepBrain主打“第一个由区块链驱动的人工智能计算平台概念。

    有人认为这两种技术可以强强联手,二者融合或产生巨大影响。而另外一种声音则认为,所谓的“融合”不过是投资圈的新噱头。

    支持者:AI和区块链可强强联手

    Nasdaq一篇分析文章认为,数据是开发人工智能和机器学习方法的关键组成部分,而区块链也在数据世界中扮演着重要角色。虽然区块链和人工智能技术的融合工作仍在进行中,但目前存在的一些苗头可以证明2018年将是二者加快融合进程的一年。

    首先,区块链本身具有一些局限性, AI将能够改变区块链:

    1)电力消耗:挖矿极其困难,需要大量电力和金钱。而AI已经被证明可以有效优化电力消耗,所以我认为类似结果也可以在区块链方面实现;

    2)可伸缩性:区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展,目前累计已达85GB。中本聪(2008)首次提出可以把“区块链修剪”(比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据)作为可能解决方案,但是AI可以引入诸如“联合学习”等新的去中心化学习系统,或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效;

    3)安全:虽然区块链被攻击的可能性不大,但区块链更深的层和应用就没那么安全了(比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等)。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署,尤其是鉴于该系统架构的固定性;

    4)隐私:拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密(直接对加密数据进行操作),Enigma项目,或者Zerocash项目,绝对都是可能的解决方案,但我认为这个问题跟前面的可伸缩性和安全问题是紧密关联的,而且我认为它们的重要程度也是一样;

    5)效率:德勤预计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性,从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力,从而削减总成本。此外,即便存在某些结构性的约束,效率更好能耗更低也许也能降低网络时延,从而让交易更快;

    6)硬件:矿工将大笔金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题,很多解决方案都被提了出来,未来还会引入更多。只要系统变得更加高效,其中一部分的硬件可能就会被转化(有时候是部分转化)为神经网络所用(挖矿巨头Bitmain正在这么做);

    7)数据门:将来,当所有的数据都放在区块链上,公司可以直接向我们购买时,我们就会需要帮助来进访问授权,跟踪数据使用,通常还需要以计算机的速度弄清楚我们的个人信息发生了什么事情。这是(智能)机器的工作。

    与此同时,区块链也可以改变AI:

    1)帮助AI解释自己(并让我们相信它):AI黑盒有着与生俱来的可解释性问题。有一个清晰的审计跟踪不仅可以提高数据的可信性,还可以提高模型的可信度,也为追溯机器决策过程提供了一条清晰的途径;

    2)提高AI有效性:安全的数据共享意味着更多的数据和更多的训练数据,然后就会有更好的模型,更好的行动,更好的结果,以及更好的新数据;

    3)降低市场的准入障碍:区块链技术可以保护你的数据。那么为什么你不能私下存储你所有的数据,或者也许出售这些数据呢?你也许会。那么首先,区块链将促进更干净、更有组织的个人数据的建立。其次,区块链会促进新市场的出现:比如数据市场(这个是比较容易实现的);比如模型市场(这个要有趣得多);甚至最后可能还会出现AI市场(参阅Ben Goertzel试图用SingularityNET解决的事情)。

    4)减少灾难性风险的情况:DAO中编写的具有特定智能合约的AI只能执行那些动作,除此以外再无更多(那么它的行动空间也是受限的);

    技术企业家和商业发展顾问DAVID GEER举了一些区块链和人工智能结合的例子:

    1)知识挖掘:像Neuromation这样的创业公司现在正在交易合成数据集,以允许企业培训神经网络,为更聪明的人工智能和人人负担得起的知识挖掘铺平道路;

    2)更智能的金融产品和交易:利用区块链中的数据,人工智能可以分析特定人口统计消费的贷款产品类型,并根据这些借入模式预测金融机构应该提供的产品类型;

    3)更智能的零售。通过从区块链中挖掘数据,人工智能可以发现传统人工智能操作中可能遗漏的相关性;

    4)公民身份和移民。区块链技术可以用来验证世界欠发达地区的公民身份,而传统的出生记录往往缺失;

    5)追踪人员和人群的移动情况,以及基于这些移动的恐怖主义活动或健康问题的百分比。当人工智能可以挖掘这些数据时,可以进行预测,帮助政府制定有关移民政策和健康行动的决策;

    IBM正在结合其区块链产品(基于开源Hyperledger Fabric代码库)和Watson AI平台为各行各业提供服务。其中一个早期的项目涉及到Everledger,该公司正在应用区块链技术来追踪包括钻石在内的奢侈品出处。利用Everledger的单个钻石特征(其中超过一百万个由IBM区块链保护)的数据存储,Watson AI平台正在应用数以千计的法规知识,以确保遵守联合国防止出售特定矿物的法令。

    SAP也在其智能系统SAP Leonardo中,将区块链和人工智能等前沿技术结合在一起。

    此外,DeepMind也曾受过区块链的启发。据媒体报道,DeepMind意识到,公司要获得患者的信任,就必须提供透明性。区块链是比特币底层的大型在线账本,可以在大型机器网络中可靠的存储数据,不受任何中央机构控制。但是DeepMind不打算搭建系统,把病人医疗记录保存在去中心化公共网络中。

    AI与区块链这两个看似风牛马不相及的技术,是否会在2018有更进一步的融合?抑或会被证明只是炒作噱头?请让我们拭目以待。

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