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布道财经|人工智能很好,只因区块链在场

站在宇宙的视角看世界,当下最热门的投资莫过于人工智能(AI)、区块链(Block Chain)和物联网(Internet of things)了,而数据是隐藏在这三大技术背后的最大驱动力。可以毫不夸张地说,在互联网时代的今天,数据就是“新石油”的时代。

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)一词最早出现在1956年达特茅斯(Dartmouth)大学召开的会议上。人工智能亦称机器智能,是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透发展而来的一门综合性学科,是研究如何制造出人造的智能机器或智能的系统。模拟人类智能活动的能力,以期延伸人类智能的科学。其核心部分就是算法、算力和数据。更通俗地说,人工智能尤如在建的太空火箭,数据和算力就是燃料,算法就是发动机。由于人工智能在模拟机器学习方法方面需要有足够的数据验证和训练,从而使数据的收集、共享、分析以及基于这些数据的决策自动化成为可能。

人工智能被广为人知缘于2016年阿尔法围棋(AlphaGo)。

其实,早在上世纪40年代,人工智能一词已经诞生。那时的科幻小说和电影中常有关于人工智能的描述,如超级机器人、超级计算机、光脑等等。

人工智能的发展简史

一、1943年,沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨两科学家提出了“神经网络”的概念,正式开启了人工智能的大门。虽然在当时仅是一个数学理论,但这一理论让人们了解到计算机是如何让人造神经元网络实现逻辑功能的。

二、1955年8月31日,约翰·麦卡锡、马文明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·艾尔伍德·香农四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》提案,首次提出了人工智能(AI)的概念,其中约翰·麦卡锡被后人尊称为“人工智能之父”。

三、1969年人类首次提出了反向传播算法(Backpropagation),它是80年代的主流算法,同时也是机器学习历史上最重要的算法之一,这一算法的独特之处在于映射、非线性化,具有很强的函数复现能力,可以更好地训练人工智能的学习能力,也是它奠定了人工智能的基础。

四、20世纪60年代,麻省理工学院的一名研究人员发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师,可以帮助用户和机器对话,以缓解压力和抑郁,它是语音助手最早的雏形。(语音助手可以识别用户的语言,并进行简单的系统操作,比如苹果的Siri),从某种程度上来说,语音助手赋予了人工智能“说话”和“交流”的能力。

约翰·麦卡锡

五、1993年作家兼计算机科学家弗诺·文奇发表了一篇首次提到人工智能“奇点理论”的文章。文中阐述了在未来某一天人工智能会超越人类,并且终结人类社会,主宰人类世界,被其称为“即将到来的技术奇点”。弗诺·文奇是最早的人工智能威胁论提出者,后来者还有霍金和特斯拉CEO马斯克。

六、1997年,IBM的超级计算机“深蓝”战胜了当时的国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫,引起了全世界的轰动。虽然它还不能证明人工智能可以像人一样思考,但它证明了人工智能在推算及信息处理上要比人类更快。这是AI发展史上人工智能首次战胜人类。

七、2012年6月,谷歌研究人员杰弗登和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像,训练一个由16,000个电脑处理器组成的庞大神经网络。在没有给出任何识别信息的情况下,人工智能通过深度学习算法准确的从中识别出了猫科动物的照片。这是人工智能深度学习的首次案例,它意味着人工智能开始有了一定程度的“思考”能力。

期间,计算的改进是人工智能进步的转折点。随着移动互联网发展,海量数据爆发、深度学习算法在语音和视觉识别上的突破,人工智能商业化高速发展。

问题是,据此进一步发展,许多配置必须更新迭代。换言之,某企业用于处理数据的GPU等各式各样的芯片,每年可能需要提高近5-10倍的性能可勉强赶追企业AI发展的步伐,同样,这些飞速的更迭也需要大量的投入资金。传统人工智能不仅在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境,在算力层面上也面临着购置硬件资源导致的资金和算法运行不稳定的难题。

人工智能,在本质上是对人的思维信息过程进行的一种模拟。如果我们将此看作是一个设计日趋完善的系统,这一系统显然还需要引入大量的可学习的数据,让人工智能系统得以实现进化。虽然,我们最终希望得到的是根据海量数据采用大数据分析方法得出结论,然而,大数据的前提却一定是先拥有海量的可供分析的数据。人工智能同样遇到了这个问题,撩人心弦的是,现在可以通过区块链解决这一问题了。

究其本质,区块链之所以“受宠”,是与它自身具有的颠覆性特征密不可分。由于区块链依各个节点共同实现系统的维护以保证信息传递的真实性。基于分布式存储数据,而没有某个中心进行集中管理。因此某一个节点受到攻击和篡改而不会影响整个网络的正常运作;任意两个节点之间建立连接不需要信任彼此的身份,双方之间进行数据交换无需互相信任的基础。由于网络中的所有节点都可以扮演“监督者”的身份,因此不用担心欺诈的问题。

区块链是一种底层开源技术,在此基础上可以实现各类扩展和去中心化、去信任化的应用;数据交换的双方可以是匿名的,网络中的节点无需知道彼此的身份和个人信息即可进行数据交换;由于任意节点之间的活动均受到全网的监督,并且数据库采用分布式存储,无法进行伪装或欺诈,无法依靠攻克某个节点而控制网络。

随着应用区块链的产业和企业的蓬勃壮大,区块链本身就成了优质数据的汇集地,其系统也因此成了一个超级数据库。另一方面,人工智能需要引入的数据必须拥有合法的来源,且不侵犯个人隐私的数据。这些区块链的特性恰恰与人工智能形成了一种互助互补的关系,让双方各取所需,实现共赢。

从认知角度上看,人类往往以更为直观的事实作决策依据,而人工智能正好可凭借数据分析做出决断,这就直接导致了人工智能做出的某些决策让人不能理解。以金融交易领域为例,AI算法被越来越多地用于判断金融交易是否具有欺诈性,其时,就需要监管人员做出判定是否对这些交易行为做出阻止或调查,为确认人工智能得出的结论进行审计。假如,其决策是按点对点的方式在区块链上记录下来,那么对决策进行审计就会简单易行,因为在记录的信息和审计过程开始之间,记录没有被篡改,区块链无形中就充当了人工智能监督者的角色。

在此过程中,区块链同样是受益者。虽然传统计算机运作速度非常快,如果没有执行任务的明确指示,计算机就无法完成任务。这意味着它们的加密特性,在传统计算机上操作区块链数据需要强大的计算机处理能力。人工智能是一种摆脱这种蛮力方式的尝试,并且以一种更聪明、更深思熟虑的方式管理任务。以机器学习为动力的工作量证明将也会以相似的方式解决其工作,尽管它不必花一辈子的时间才能成为一名专家,但如果它得到正确的培训数据,它几乎可以立即提高自己的技能。如此,区块链与人工智能的结合,可管理性也得到了极大的提高。

显然,区块链与人工智能相遇于数据,对现代企业的业务信息管理系统而言,数据已在充当工业革命时代石油的角度,区块链不仅仅与人工智能,还会与其他与数据相关的新技术交集,共同完成一场新的颠覆。 目前,区块链和人工智能这两者已经作出了最先的尝试。虽然它们都具有各自的开拓性,经整合后的潜力会变得更具有革命性,都有助于提高对方的能力,同时,也提供了更好的监督和问责的机会。

在区块链和AI之间,AI是在封闭数据平台上培育中心化的智能,区块链是在开放数据环境下促进去中心化的应用,假如能找到一个极妙的方式其相互协作,总的正外部性就能够在瞬间放大。

另外,区块链是“一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术”,人工智能则是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从技术实现的路数上分析,区块链所倚重的是是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,人工智能技术更多的在机器学习、人工神经网络和深度学习方面发展。它们双方在技术层面并没有重合点,这就使得区块链与人工智能目前的结合可更多地在资本层面展开。随着二者在应用层面的落地,二者的交叉应用必定会引起一场新的颠覆式变革。

区块链是分布式的数据、算力、算法的资源集合体。它将人工智能、区块链和物联网等技术组合在一起,一个由数据驱动的区块链项目组成的完整的生态系统,这种分散的生态系统旨在鼓励人们贡献数据、技术资源和努力。

区块链生态系统的美妙之处在于:它可以利用其他未使用的资源,完成本不可能进行的贸易资源的交易,还可以使人们参加原本无法参与的市场活动。从经济角度来看,它提高了对现有资源的利用率。例如,第一代区块链项目主要专注于创建连接和集成数据的数据基础设施,如IOTA。IoTChain、IoTex(用于连接的IoT设备的数据)或Streamr(用于数据流)。 第二代区块链项目主要专注于创建数据市场,如Ocean协议、SingularityNet或Fysical,以及群体数据标注平台,Gems或Dbrain一类。

在第一代和第二代数据区块链解决方案中,若使用这种解决方案,可以降低访问带注释的质量数据的障碍,创造了新的机会并降低了成本,让更多的人能够做出贡献,从而有望加速社会发展。

假如我们尝试将人工智能与区块链结合,其关系一如计算机与互联网之间的关系——计算机为互联网提供了生产工具,互联网为计算机实现了信息互联互通;人工智能将解决区块链在自治化、效率化、节能化以及智能化等方面难题,而区块链将孤岛化、碎片化的人工智能以共享方式实现通用智能。从解决行业痛点的角度出发,区块链技术将为人工智能提供一些解决方案,在数据方面,区块链是一种以密码学技术为基础,以去中心化的方式,对大量数据进行组织和维护,用户控制自己的数据,打破科技巨头垄断数据的现状。

区块链上的数据全部都附有相关人不可伪造的数字签名,还具有完全公开、高可靠性、去信任等诸多优点,可以实现全球数据共享和溯源,使得构建更高规模、更高质量、可控制权限、可审计的全球去中心化人工智能数据标注平台成为可能。

在算力上,区块链把分布式挖矿与人工智能结合,将大型GPU(图形处理器)或者FPGA(现场可编程门阵列)服务器集群、中小型企业闲散的空余的GPU以及个人闲置GPU作为计算节点,利用区块链技术通过共享算力,为人工智能提供算力供给。

在算法上,区块链搭建发布机器学习任务的平台,利用群体智慧优化人工智能算法,一套算法由多个人工智能专家更新维护,不再是由一家公司决定一套算法。

近些年来,人工智能(AI)领域的研究人员终于攻克了几十年来为之努力的诸多问题,从围棋到人类级别的语音识别。成功地实现了收集并学习海量数据的能力。

当大数据彻底改变了人工智能,区块链技术亦以自己独特的方式将彻底改变人工智能,比如,人工智能模型方面的审计跟踪记录(audittrail)。一些应用似乎不合常理,比如能拥有自己的人工智能――即人工智能去中心化(DAO)。

如果说人工智能是一种生产力,那么,它能提高我们的生产效率,使我们能够更快更有效地获得更多的财富,如果说区块链是一种生产关系,那么,它能够改变我们一些分配,人工智能和区块链就能够基于双方各自的优势实现互补。创业公司借数据交易平台、token激励机制,通过加密经济学的方式获得有价值的数据,实现用户和创业公司的双赢,通过对位置信息、信息发佈频次、天气情况、行动轨迹、环境拥挤程度等因素对购物行为进行深度的分析与解读,以寻找消费者的消费共性去推动消费。在21世纪的今天,区块链和人工智能结合能够激发出更多的创业机会与技术创新,取得更为广泛的运用,为未来世界打开一条无往不能的全新通途。

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