TMT观察网_独特视角观察TMT行业

微眾銀行副行長兼首席信息官馬智濤在萬向全球區(qū)塊鏈峰會(huì)上，給我們帶來了關(guān)于現(xiàn)階段銀行對(duì)聯(lián)盟鏈跟公有鏈的觀點(diǎn)的主題演講《聯(lián)盟鏈的升華——公眾聯(lián)盟鏈》。

讓我們了解到了一個(gè)新名詞“公眾聯(lián)盟鏈”，從馬行長的演講中我們可以看到公眾聯(lián)盟鏈未來的可行性，公眾聯(lián)盟鏈很有可能會(huì)是打開分布式商業(yè)模式這道大門的鑰匙。

那今天，我們來聽聽白碩帶來我們的精彩演講——“背靠背知識(shí)協(xié)同：區(qū)塊鏈與人工智能結(jié)合的新途徑”。白碩認(rèn)為，背靠背數(shù)據(jù)協(xié)同具有非常廣泛的應(yīng)用場景，在技術(shù)上很有挑戰(zhàn)性，其在人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練領(lǐng)域可以起到很好的作用。

目前大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的高度融通，不能流通有他的現(xiàn)實(shí)原因，白碩認(rèn)為一個(gè)是不愿意分享，一個(gè)是不敢分享，一個(gè)是不能分享。這給大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的高度融通負(fù)面說是提出了障礙，正面說是提出了挑戰(zhàn)。這造成了兩難，你又想飛翔，但是又要保護(hù)。

如何使保護(hù)數(shù)據(jù)不離開原有邊界，又能在宏觀上引導(dǎo)數(shù)據(jù)流通，形成合成、協(xié)同的效果？如何做到不泄露參數(shù)，就能以這些參數(shù)來做輸入的計(jì)算？如何不碰對(duì)手方的內(nèi)容，還能實(shí)現(xiàn)和對(duì)手方的互相聯(lián)通？這就離不開區(qū)塊鏈研究探索。目前的方式基本上是以區(qū)塊鏈為基礎(chǔ)，加上安全的多方計(jì)算。其目的就是在不泄露實(shí)體信息的情況下，去見證一個(gè)“關(guān)系”，這就是背靠背協(xié)同機(jī)制想要達(dá)到的目的。

白碩認(rèn)為，交易對(duì)賬、產(chǎn)品溯源和金融的供應(yīng)鏈，都可以運(yùn)用上區(qū)塊鏈的技術(shù)在不泄露實(shí)體信息的情況下，去見證一個(gè)關(guān)系。這都是背靠背協(xié)同機(jī)制在未來想要達(dá)到的目的。

白碩給我們分享了兩個(gè)現(xiàn)實(shí)的案例，一個(gè)是背靠背求交集；一個(gè)是背靠背訓(xùn)練模型，或者叫協(xié)同學(xué)習(xí)。

案例一

兩個(gè)機(jī)構(gòu)合作，一個(gè)機(jī)構(gòu)是廣告商，一個(gè)機(jī)構(gòu)是手機(jī)商，如何把雙方共有客戶的手機(jī)號(hào)碼篩選出來，同時(shí)每一方不知道對(duì)方手機(jī)號(hào)碼的全集。

解決方案：

進(jìn)行某種擾動(dòng)或者加擾。A先加擾，給對(duì)方，對(duì)方加擾，給智能合約。B也是，先加擾，再給A加擾，再給智能合約，由智能合約來求加擾之后的數(shù)據(jù)交集。大家會(huì)問，加前后的順序是不是有問題呢？我們說，只要加擾的算子在數(shù)學(xué)上叫做可交換的，其實(shí)它就是成立的。用這種方法的時(shí)候，只要算子足夠安全、足夠可靠的時(shí)候，就可以利用它做背靠背求交集的工作。這種方法，可以支持一些不希望透露全集的雙邊和多邊合作，各自只要部署各自的智能合約節(jié)點(diǎn)，部署各自的加擾軟件模塊就可以把這個(gè)事做下來。

案例二

有幾個(gè)醫(yī)院，醫(yī)院各自有某個(gè)病的影像數(shù)據(jù)，這些影像數(shù)據(jù)合在一起，會(huì)訓(xùn)練出一個(gè)更好影像識(shí)別模型。但是影像數(shù)據(jù)各醫(yī)院當(dāng)寶貝不拿出來，在不拿出來的情況下，傳統(tǒng)辦法看起來，就沒有辦法做相當(dāng)于數(shù)據(jù)匯聚效果的模型訓(xùn)練。

解決方案：

利用假數(shù)據(jù)。每個(gè)人手里有真數(shù)據(jù)，利用真數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)模型。針對(duì)模型，生成假數(shù)據(jù)，跟真數(shù)據(jù)具有高度一致的分布。兩邊都有假數(shù)據(jù)，把假數(shù)據(jù)給對(duì)方，把對(duì)方的數(shù)據(jù)跟自己的真數(shù)據(jù)和對(duì)方的假數(shù)據(jù)進(jìn)行混合，混合之后再進(jìn)行學(xué)習(xí)。這是傳模型的方法。

白碩總結(jié)道：“背靠背數(shù)據(jù)協(xié)同是一個(gè)真實(shí)需求，它有非常廣泛的應(yīng)用場景，它在技術(shù)上很有挑戰(zhàn)性。也通過第二個(gè)案例可以看到，第一個(gè)案例是使用了密碼學(xué)，第二個(gè)案例我們沒有用密碼學(xué)，用的是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的方式，把它跟區(qū)塊鏈進(jìn)行疊加，就可以看到它同樣可以起到背靠背數(shù)據(jù)協(xié)同的作用，特別是在人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練領(lǐng)域可以起到很好的作用，這也為我們今后區(qū)塊鏈的實(shí)踐增添了一種新的選擇。”