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AI如何與區塊鏈結合?亞聯發展董事易歡歡:不要為了結合而結合,區塊鏈

星球日報 2018-09-18 15:32
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導讀

越來越多的人認為,區塊鏈只有在技術組件中才能發揮其最大的價值。不管是大數據、云計算、AI還是區塊鏈都是在最大化數據的價值,比如有采集數據的、有分析數據的、有利用數據的,而區塊鏈只不過提供了可信、共識、防篡改的高質量數據,因此區塊鏈只是眾多技術組件之一,如何和其他技術結合是當前很多人都在探討的問題。

區塊鏈這三個字近年經歷了幾番跌宕,從前沿的技術概念、風口上的熱詞,到被過度消費的符號。很多人相信,區塊鏈是解決許多行業痛點的工具,有潛力成為下一個世代“超級商業載體”誕生的催化劑。然而,傳說中的史詩級變革還未來臨,它就已被置于聚光燈之下。有心者從中漁利,趨利者盲目買單。而過早陷入輿論漩渦,對成長期的技術是傷害,也是試煉。  

今天的實際情況是,落地應用寥寥無幾,技術和產業連接尚有距離,投機者的噪音蓋過了真正關注技術與行業的“中堅聲音”。Odaily星球日報聯合頂級新商業媒體36Kr、頂尖技術領袖和學界菁英,共同探討如何擁抱監管,推動行業去粗取精,將流量與話語權交給認真做事的人,用實力讓區塊鏈落地。

越來越多的人認為,區塊鏈只有在技術組件中才能發揮其最大的價值。不管是大數據、云計算、AI還是區塊鏈都是在最大化數據的價值,比如有采集數據的、有分析數據的、有利用數據的,而區塊鏈只不過提供了可信、共識、防篡改的高質量數據,因此區塊鏈只是眾多技術組件之一,如何和其他技術結合是當前很多人都在探討的問題。

2018年9月5日,在由Odaily星球日報主辦、36Kr集團戰略協辦的P.O.D大會上,展開了一場關于《AI如何與區塊鏈結合》的圓桌論壇。

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論壇主持人:

BITAGORA CEO Song ting cai

論壇嘉賓:

亞聯發展董事-易歡歡

浪潮人工智能與高性能計算總監-呂飛,

清華阿爾山區塊鏈研究中心的-邸爍,

清華大學數據科學研究院-劉運渠,

區塊鏈四川研究發展中心技術顧問段凱,

核心問題一:人工智能和區塊鏈的技術存在哪些矛盾點?如何防范避免矛盾的發生呢?

區塊鏈四川研究發展中心技術顧問段凱:當區塊鏈服務于AI時,計算資源不夠是主要的矛盾。

清華大學數據科學研究院-劉運渠:AI是對大數據的處理,區塊鏈是把大數據發揮出來的價值進行確權。很多人講隱私很重要,但是確權和資產屬性,比隱私更重要。我們先知道這是誰的大數據,然后再通過AI進行處理。我把AI矮化成了大數據的工具,可能很多人不開心。從我的狹隘視角看過去是這樣的情況。作為一種工具,它能夠把大數據的價值發揮出來,在區塊鏈的保護下又可以確權,又能夠進行交易,從而產生巨大的商業價值。

在我的有限認知里面,AI和區塊鏈沒有任何沖突,反而可以進行很好的互補,產生1 1等于11的劇變效應。

清華阿爾山區塊鏈研究中心的-邸爍:AI是提高生產力的工具,區塊鏈是提高生產關系的,這兩者怎么結合呢?我們看到目前大家所說的AI,主要指做模擬機器學習的,主要是在識別方面,它是偏向于感知的。而區塊鏈是信任機器,上面放的數據是有價值的。往往代表的是一種經營行為。包括物品的價值、資產的權屬關系。如果要講AI,跟這些數據怎么發生關系,我覺得區塊鏈可以幫助傳統AI獲取一些它原本沒有辦法獲得的數據。比如企業經營行為,如果基于區塊鏈,把各種企業的經營數據、財務數據、資產數據都能放上去,我們可以做一個新的AI。這個AI可以干什么呢?可以判斷這個企業的價值,它是否是一個好的投資標的。比如它找區塊鏈領域或者某些領域好的投資對象。我覺得二者沒有矛盾。這是兩個技術,只有在某些應用領域里面,它們才會發生關系。

浪潮人工智能與高性能計算總監-呂飛:從我個人角度來講,從這幾個方面考慮解決這個問題。

第一,考慮一下計算力。在我個人角度來講,你運轉得怎么樣、發展得怎么樣,是否客觀評估一下現在的計算力夠不夠,能否支撐整個體系。

第二,數據。其實大數據成就了AI的發展,我個人是贊同的。從數據的生產、管理、安全、規則制定來講,從數據的立法來講,這些方面考慮得多一點。

第三,AI算法的優化。如果沒有很好的算法做支撐,也會帶來很多問題。

第四,人才團隊的積累。因為這個行業發展得太快,所以在人才方向上,也是非常重要的。如果從這四個方面考慮得多一些,就有可能回避解決AI和區塊鏈,甚至和其他應用結合過程當中的相關矛盾。

亞聯發展董事-易歡歡:這個問題讓我想起侯寶林講的一個相聲,叫《秦瓊戰關公》,我覺得這是兩個不在一個同一范疇的問題。要看他們之間有什么矛盾,我個人認為,去看區塊鏈自身存在什么矛盾,或者人工智能自身存在什么矛盾。這些矛盾,未來我們怎么去解決,這對于在座的每一位意義更大。

首先區塊鏈上殿堂就是來自于《經濟學人》的封面雜志,講區塊鏈是信任的機制。但是區塊鏈當前主要矛盾是去中心化、性能和安全不可能三角問題。

而人工智能當前的矛盾是只能解決弱人工智能問題。像人臉識別、圖像識別等。它還無法去解決行業性的問題,無法產生巨大的盈利。它的矛盾其實也就是巨大的估值和弱小盈利之間的矛盾。

我想表達的是區塊鏈和人工智能,自身就存在與產業發展之間的很多矛盾。當然有矛盾就有發展,我最看好用區塊鏈和人工智能先解決數字化程度比較高,這些行業是最有可能切入進去的窗口。 

核心問題二:區塊鏈和人工智能相結合,能否找到一些商業應用呢?

區塊鏈四川研究發展中心技術顧問段凱:人工智能的產品,很多人關注的是大數據和機器學習的開發環節。實際上人工智能的產品,在使用過程中也需要數據。你們會發現一個很特別的應用模式,很多普通應用拿上手,在手機里就可以用了。但是如果用一些人工智能的產品會發現,如果你不給他提供一些信息或者數據的話,這個機器人就跟傻瓜一樣無動于衷。所以用戶面對這種人工智能的產品,我預計未來你先把自己的信息放進去。那怎么個放法?怎么保證自己的信息不被泄露,這些東西都是可以和區塊鏈來結合的,靠它解決這些問題。

我們經歷過了互聯網的紅包時代,大家只要體驗過OFO或者摩拜,都知道紅包能打開市場。在未來會體現到,對于個人來講,他什么都不用做,自己的數據就可以給他帶來價值,這是我們希望以后能看到的結合點。

清華大學數據科學研究院-劉運渠:我剛剛講區塊鏈跟AI、大數據這三者關系的時候,我說大數據是連接區塊鏈和AI的觀點,在我看來它是一個鏈條的關系,還沒有形成三角的關系。有了大數據,AI來處理大數據,發掘這大數據的價值。相當于這些價值,通過區塊鏈交易,從而產生巨大的商業價值。這是一個看得見的結合點,而且它的商業價值是巨大的。

技術上這里面有一個挑戰,就是現有的區塊鏈技術尚還不具備處理大數據集的能力。

清華阿爾山區塊鏈研究中心的-邸爍:我很同意這是關公戰秦瓊,什么場景嗎?要看場景和應用領域。區塊鏈它讓以前沒有辦法共享的數據,能夠去共享。讓很多以前大家怕去泄露的數據,現在放到鏈上,有一種辦法,可以安全交給想交給的人去用。這樣的數據開放,帶來的是以前新的人工智能的垂直方向。現在人工智能只能做一些識別了,對經濟領域、企業運作領域,這些相關的事情,我很少看到有關人工智能相關的研究。區塊鏈把這些數據,帶到了網上,帶到了線上,可能這些研究就可以得以實施。

未來個人的數據將來想被使用,必須把每一個精確的場景都讓數據所有權的所有者來給你確認。他明確同意,你才可以合法使用。以前在一個網頁上,或者在一個APP里,籠統讓用戶畫一個勾,點一下同意,就肆無忌憚到處去用他的數據,這種事情以后就非法了,非法可能會影響到非常多的現有企業。包括做人工智能研究的一些企業,可能對人工智能是一個打擊。

阿爾山公司和清華研究中心,我們做的基石鏈體系,里面正好有一個模塊。它就是做數據管理,數據有權屬關系,你的數據別人不能濫用,誰的數據誰做主。這個工具叫數字資產管理或者數字資產保管,它能幫助你知道,首先你有哪些數據。第二,誰要用你的數據,你會收到消息,比如手機上有個APP,你到一個醫院看病的時候,APP告訴你,這個醫院想調取你以前的健康記錄。你可以通過APP,把以前醫生開的藥方、診斷記錄授權給他用。在這種合法的框架之下數據打通了,應該有機會催生一些新的人工智能研究領域。

浪潮人工智能與高性能計算總監-呂飛:人工智能和區塊鏈應用的融合,是我們期望的。人工智能當下還不能解決很多問題,比如說量化交易。為什么現在人工智能這么火?是因為它已經開始涉足方方面面的領域。涉足的領域,有可能我們想象不到。大家都在嘗試,這需要一個過程,需要我們理性去面對,或者有選擇性地去發展。所以我個人認為,這種融合是我們的終極期望。但是確實要理性的面對,理性的選擇。

亞聯發展董事-易歡歡: 我理解這個問題,在商業場景上的應用。我想倒過來講,我補充一下主持人的問題。我剛剛講的是弱人工智能還沒有模式,商業模式不清晰。但是區塊鏈的商業模式很清晰,可以看到區塊鏈改變生產關系,是因為以前傳統公司,看老板持不持股。到了股份制公司,有員工持股。到了互聯網公司,有AB股制,老板只占9%,它可以引發更多人的參與,區塊鏈就成一個社區了。成為一個社區體制,人人為我,我為人人。這是在它的激勵機制下的巨大改變,這是第一個。

第二,我認為談區塊鏈和人工智能,不是應用到商業里面,而是因為商業領域有什么樣的痛點和問題,這時候通過區塊鏈和人工智能去解決。實際上就是因為2008年美國政府的超發貨幣,帶來了金融危機,所以出現了不相信政府的比特幣。

當在區塊鏈行業,只有一個支付系統,沒有解決更多問題的時候,出現了智能合約,產生了以太坊。現在也是一樣,我們在實踐過程里面發現,我們用以太坊這樣的智能合約體系,解決不了海量數據的采集問題,解決不了物聯網領域里面的點對點的數據確認和驗證問題,所以在上面要做進一步的修改,進一步的修補,但也是站在原有的角度和基礎上的。所以我認為,本質上不是這些技術怎么樣應用,而是在行業本身發現了怎樣的痛點。

第一,數據采集的痛點。第二,顆粒化數維度細的痛點。第三,智能非常復雜。除了符合中國的環保標準之外,還要符合海外、美國、歐盟在標準,不同場景下它的計算公式,是完全不一樣的。我怎樣自主化相應匹配,匹配完了以后,有更多元的機構,怎樣去認同,和現有的系統去銜接和對比起來。這是反過來從現實的應用場景下,對區塊鏈和人工智能技術提出來進一步的要求,再進一步迭代。而且整個軟件行業的發展也是這樣,我們以前服務的公司叫Oracle, Oracle數據庫當年解決什么問題?解決美國軍方數據存儲的問題。最后把這個技術提取出來,成為通用的服務。包括SAP的ERP,也是從財務出發,一點點形通用化的插件,進一步提供綜合性的服務。所以對于區塊鏈和人工智能也是一樣,我認為未來找到越大場景下,提煉出來的區塊鏈相應的公鏈,和區塊鏈需要的智能合約體系,進一步再形成各條鏈之間的相應的基礎設施,這個事情我覺得是未來的發展方向和核心。

區塊 數據 人工智能 問題 技術
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