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區塊鏈經濟學筆記 | “鏈AI”組合:一個有財有愛的高維世界區塊鏈

榮格財經 2018-08-24 13:41
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導讀

區塊鏈(BC)與人工智能(AI)。區塊鏈與人工智能,是同時代并行的兩個革命性的技術。區塊鏈與AI能碰撞出什么火花呢?

1.關于AI

之前,實際上AI已有60年歷史,比互聯網年頭還長,當然比區塊鏈僅10年歷史要長的多。

AI60年不溫不火,原因是技術路線不對。過去,AI走的是仿生學路線,模仿人,研究人的神經網絡,試圖找到人的智慧源泉,并用“機器人”所掌握。說真的,我們人類對自身的了解十分膚淺,生命來自何處?將向何方?本質特征是什么?為什么能成為萬物之統領?這些都本身就沒搞清楚,用仿生學方法去模仿人,怎么能成功?AI60年找不到靈感,是可以理解的。

目前我們因為有了大數據,AI才有了突破性進展。

從阿爾法GO,到阿爾法Master,再到阿爾法Zero,我們看到了一種通過大數據方法產生的人工智能,是能夠戰勝人的。這種智能是計算智能,原理是通過海量數據和計算,不斷比對迭代(機器學習),最終優選出最佳方案。下棋就是這樣。給程序“喂”海量棋譜“數據”,通過比對和優選,提高勝率。醫療上診斷也是這樣。AI可看海量的監測報告,能從比對中找到規律,哪些監測報告最大概率是哪個病癥。這個,比如看心電圖,已經比高明的醫生誤診率低多了。治療方案也是這樣。什么樣的疑難雜癥,用什么樣的治療方案,治愈概率最高。我們稱之為臨床。醫療上,光有病理學依據是不敢用藥用醫的,必須得有臨床數據才行;而相反,沒有病理學依據或搞不清病理學依據,只要有臨床,是可以用醫用藥的。這就是大數據智能或計算智能。用大數據技術路線,而不是仿生學技術路線,AI終于有了突破。比如,現在的機器翻譯、無人駕駛、智慧出行、精準營銷、智能投顧、宏觀經濟模型等,都是這種大數據智能或計算智能。我們也稱之為弱人工智能。

仿生學的人工智能是強人工智能,機器跟人完全一樣,通過自主學習不斷成長。這一天路途仍十分遙遠,也許機器永遠達不到人的境地。機器是硅基,人是碳基,最大的區別是作為碳基的人有自我意識,而硅基的機器人永遠是大數據和海量計算。有了自我意識的咱們人有愛、有感情、有靈感、有情緒,機器沒有這些。將來的世界上人有兩個物種:咱們碳基人和硅基機器人。

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2.區塊鏈與AI是制造財富和“愛”的平臺

從珠鏈幣合到鏈愛組合,高維世界是有錢有愛的世界。

先說AI。我們曾發明了一句口號:“讓機器人為咱們干活,讓機器人為咱們養老”!這就有大量的工業機器人和服務機器人。即使是大數據機器人或計算機器人的弱人工智能,這個目標是有望實現的。只有實現了這個目標,讓硅基的機器人去完成咱們碳基人類的繁重勞動和煩心事,咱們碳基人才能去做愛做的談情說愛、風花雪月。

再說區塊鏈。我們也發明了一句口號:“企企上鏈、人人有幣”!也就是說,通過區塊鏈技術革命和認知革命,主要是信用機器、通證激勵、共治組織等,我們能夠實現經濟社會組織和治理的高維化,實現財富爆炸式增長。人人發幣,人人實現財富自由。

AI和區塊鏈的組合,首先把人徹底從繁重勞動、操心事、沒錢等低能量、低檔次境地解放出來,實現財富自由、精神自由。AI和區塊鏈一起,是不是有點包攬了人類最重要的痛點的意味?這是不是馬斯洛講的自我實現或馬克思講的共產主義呢?

3.“鏈AI”技術的結合有海量可能性

區塊鏈技術核心有四點:

  • ①分布式賬本;

  • ②集體共識維護;

  • ③非對稱加密;

  • ④智能合約。

區塊鏈和人工智能技術是技術領域的兩個極端:一個是在封閉式的數據平臺上助長中心化的智能,另一個是在開放數據環境中推動去中心化的應用。但是,如果我們找到一個聰明的方法讓它們一起工作,總的積極的外部效應就可以在一瞬間被放大。

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首先,大數據讓AI立起來,區塊鏈讓AI用起來?2016年16ZB 數據當中,僅有 1% 得到了合理利用并投入人工智能模型訓練。

區塊鏈提高數據分享,讓AI發展起來。大數據火了AI,區塊鏈是AI的第二春?

2016 年,全球共產生了16ZB(17529186044416 GB)數據。由于數據中心化,只有少數大公司才能對這些數據進行收集、整理和分析,因此這 16ZB 數據當中,僅有 1% 得到了合理利用并投入人工智能模型訓練。

數據中心化的前提下,數據獲取壁壘較高,大數據被少數壟斷性企業所掌控;數據的使用方式也缺乏透明度,當數據提供者無法對自己的數據進行有效管理時,很多人都選擇不再進行數據分享。對于數據所有者而言,由于數據所有權的不明晰,難以將數據價值最大化。尤其對于個人而言,由自主行為產生的數據,一部分被互聯網企業所控制,由他們決定如何使用這些數據;另一部分則礙于隱私問題不能向非信任方提供,導致價值完全被埋藏。

區塊鏈擁有去中心化和協作的特質,通過這種方式把數據的認證權和管理權交給每一個用戶,可以確保用戶所貢獻數據的隱私管理權、所有權和真實性,而非現在這樣任何公司都可以輕易使用,從而可以讓更多的人放心地分享數據,同時控制數據的使用。區塊鏈通過透明、公開、不可逆、去中介化信任的特點,將促進不同主體在資源層面展開協作,以去中心化模式幫助人工智能行業提高生產效率,讓一切價值的認證、流通、獲取、變現瞬間完成。

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其次,AI可以比人類(或“愚蠢的”傳統計算機)更有效地管理區塊鏈。

雖然計算機速度很快,但它們非常“愚蠢”。因此,要使用加密的區塊鏈數據進行操作,計算機需要巨大的處理能力。舉例說,計算機在比特幣的區塊鏈上采取了一種“蠻力”的方法:AI人工智能試圖擺脫這種蠻力,以一種更智能、更深思熟慮的方式來管理任務。

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第三,因為區塊鏈防偽防篡改,能夠提供真實、安全、優質的數據,而AI自主學習,最需要這種數據。

比如,醫療,首先通過區塊鏈,做監測報告和治療方案的真實、安全、優質清洗,然后“喂”給AI,不斷自主學習迭代。AI自主迭代軟件也在區塊鏈上PK,真實的、安全、優質的AI系統最終勝出。這就不僅有技術,還有治理,系統更完美。按照這個邏輯,智能教師、智能招聘、智能娛樂助理、智能投顧、無人商店、智慧城市等,這里有海量商機!

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第四,智能合約是區塊鏈的核心技術,本身就是AI,也要迭代,要從艾西歐擴展到所有博弈場景、合約場景。

合作競爭是人類發展主題。國與國、企與企、人與人,以及人與企與國,各種主體間,都有博弈問題。智能合約應用十分廣闊。試想,80%協議和判案用智能合約實現,該能節約多大經濟社會運行成本啊!

最直觀的是讓區塊鏈用上人工智能。目前類似以太坊網絡中的智能合約中的“智能”并不真正智能。以太坊因為在鏈上運行,運算能力、存儲能力和網絡能力都還比較弱,無法運行人工智能的語義理解、機器學習和多層神經網絡等能力。而通過引入AI,智能合約中調用AI服務,可以讓智能合約及區塊鏈系統成為真正的“智能”。

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第五,用區塊鏈的智能合約去規范AI。

有人說人工智能發展到一定的階段會失控,就是所謂的超級人工智能。那么,我們就會成為人工智能的犧牲品,特斯拉的埃隆馬斯克也經常說。人工智能要規范。怎么規范呢,用區塊鏈的智能合約去規范它就很好。所以從某種方面來說人工智能是提高了生產力,區塊鏈是定義了生產關系,因為智能合約,規定了你該做什么,不該做什么。

4.鏈AI項目也需要區塊鏈邏輯來治理

我們講“企企上鏈”,AI企業也不例外。區塊鏈邏輯提升企業治理水平,主要通過信用機器、鏈改核心要用到區塊鏈的高維邏輯,主要是三條:

  • ①信用機器。

  • ②通證激勵。

  • ③共治組織。


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5.去中心化的智能公司案例

當前,去中心化智能、語言會話平臺、預測平臺、知識產權、數據溯源、交易、金融保險、社會等領域,已經出現了一些AI和區塊鏈交叉板塊(有些人也叫它交匯點convergence)公司,不是很多,主要集中在舊金山地區和倫敦,紐約、澳洲和中國,以及歐洲的一些國家也有這樣的公司。

TraneAI(以去中心化的方式訓練AI);
Neureal(點對點AI超級計算);SingularityNET(AI市場);Neuromation(合成數據集的生成和算法訓練平臺);
AIBlockchain(多應用智能);BurstIQ(醫療數據市場);AtMatrix(去中心化機器人);OpenMined項目(數據市場,本地機器學習的訓練);
Synapse.ai(數據和AI市場);Dopamine.ai(B2BAI貨幣化平臺);
GreenRunning(家庭能源虛擬助手);
Talla(聊天機器人);
doc.ai(量化生物和醫療保健見解提供);
Augur(集體智能);
SharpeCapital(眾包情緒預測);
Loci.io(IP發現和挖掘);
KapeIQ(醫療機構欺詐檢測);
DataQuarka(事實核查);
Priops(數據符合性);
Signzy(KYC);
Euklid(比特幣投資);
EthVentures(數字代幣投資);
Lipton(金融領域的其他理論應用2017);
Mutual.life(P2P保險);
Inari(普通保險);
SocialCoin(公民獎勵制度);
HealthyTail(寵物分析);
Crowdz(電子商務);
DeepSee(媒體平臺);
ChainMind(網絡安全)……

數據 AI 區塊 智能 人工智能
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