邱寒：新零售笔记（四）基于区块链大数据的人工智能

人工智能是新零售的基础技术之一，但目前的人工智能主要是基于大数据的深度学习，数据的广度、深度、结构化与粒度对深度学习的模型和结果有非常大的影响。

区块链对于数据的确权、共享、流动和关联性提供了支持。更重要的是通过区块链，可以为最小粒度的数据打上标签，实现元数据的属性多样化，对大数据模型乃至人工智能的深度学习提供精确和多维的数据地图。

元数据(meta data)，被称数据的数据。元数据是指从信息资源中抽取出来的用于说明其特征、内容的结构化的数据，用于组织、描述、检索、保存、管理信息和知识资源。如一本书，可以有如下元数据，如书名、版本、出版数据、内容摘要、检索点等。

数据分为结构化数据和非结构化数据，在结构化数据中，通过数据库的各种字段定义来标识数据的属性，更多的时候还需要人的判断与识别后才能定义其属性将其抽取。而非结构化数据就更复杂了，一段对话内容，往往要根据对话者双方的一系列属性来判定其真实意图。

区块链天生的数据权属特性，可以为一个数据打个多个维度的标签，实现场景数据的网络化。如我在无人商店买了一瓶水，扫码这瓶水就实现了直接数字货币支付。这只是一个交易记录，但因为通过区块链网络，可以从支付钱包地址抽取消费者的消费特性；可以从水的地址抽取整瓶水的溯源和生产信息，如哪里取水、哪里灌装、什么时候出厂、经过哪些物流仓、出厂几天被消费、在哪个商店被消费、放在商店的货架位置、摆上货架多久被消费等等。

上述数据的取得，好像不用区块链技术也可以实现。区别在哪儿呢，在于元数据的抽取整理方式的不同。传统的技术架构，A公司为会这个场景定义数据结构和业务逻辑；B公司会定义另外一套不同的数据结构和业务逻辑，这两家的数据是不能共享的，如果人工智能想取得相应元数据，需要针对两家公司分别建立不同的数据抽取模型。

区块链会简化上述流程，虽然A公司与B公司仍然可以建立不同的区块链数据结构和业务逻辑，但因为区块链的多维数据是按不同节点、不同流程聚合形成，而不是数据库中的不同表和字段，所以很多节点的数据和业务逻辑是可以共享和一致的，模型就可以得以简化。

另外一个重要的特性是区块链可以让数据得以确权共享。A公司与B公司并不愿意就自己的数据相互提供给对方，障碍很多，如数据一旦出去就失去控制，活数据的取得需要相互开放数据库，这等于打开机要档案室让对方任意闲逛，数据的用途不能得到监控，数据的回报不能量化等等。

但区块链可以实现数据定点、定向、定次开放，所以A公司和B公司可以相互开放需要合作共享的数据，并且根据提供的数据质量，如数量、范围、粒度得到不同的收益。基于此的大数据分析和人工智能就能提供更加精确、更符合场景的决策分析，使我们的社会更加智能。

您的点赞和转发，是对我最大的肯定和支持。欢迎关注和微信加我。