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。

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