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翻译 | CSDN研发技术
参与 | Vincent
译者注:本文介绍了人工智能和区块链这两大热门技术整合的可能性,以及这两者整合以后的标准定义是什么,会遇到哪些挑战,会带来什么好处。以下为译文。
不可否认,人工智能和区块链促进了创新,在不同行业里面也都引起了根本性的变化。这两种技术的技术复杂程度不一样,商业意义也不一样,但是如果能将两者整合在一起,那么整个技术(和人类)范式可能将会重新定义。
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不过我从来没有接触过区块链和加密货币,因此我将在第一章介绍一下这些是什么,它们的工作原理是什么。
区块链是分布式网络中由各方共享的安全分布式数据库,其中交易数据可以记录下来,易于审计。简而言之,区块链就是一种“让互不相识的人信任共同记录事件的技术”。
数据存储在一种刚性结构中,这种结构称之为块,它们通过散列链相互连接。这些块具有头部和内容部分,其中头部包含了元数据,内容部分包含了真实交易的数据。 由于每个块与前一个块是互相连接的,因此随着数量的增加,在没有网络共识的情况下,无论想修改什么信息都是非常困难的。
网络可以通过不同的机制来验证交易,但主要的机制就只有两种:“工作量证明(proof-of-work)”和“权益证明(proof-of-stake)”。工作量证明(Nakamoto,2008)为了增加一个块,要求参与者(称为“矿工”)解决复杂的数学问题,而这又需要大量的电能和硬件能力才能解码。权益证明(Vasin,2014)试图解决这个能源效率问题,因此把更多的采矿权归于拥有更多货币的参与者。
此外还有一些其它机制,例如拜占庭容错算法(Castro和Liskov,2002),Quorum切片(Mazieres,2016),以及权益证明的各种派生,我们就不在这里进行一一介绍了。
关于区块链的特点,最后需要说明一点的是它可以按照不同网络访问权限进行分类,例如是不是任何人都可以进行浏览(无许可 Vs 需许可),或者是否参与到共识的形成(公共 Vs 私有)。在前一个情况下,任何人都具有读写权限,而在后一种情况下,预先决定的参与者有权力加入网络(当然是在公共无许可的情况下,作为给矿工提供的回报结构才行)。
现在情况应该很清楚了,这一技术的本质力量不仅仅是颠覆性技术,而更多在于它是旨在“改变中介范畴”的 基础性技术 。分布式总账技术的确会降低验证和联网的成本,进而影响市场结构并最终使得新的市场形成。Iansiti和Lakhani(2017)在最近的工作中还对区块链和TCP/CP这两项技术之间进行了精彩的比较,说明了区块链是如何慢慢地经历了TCP/IP之类的先前基础性技术所经历的4个阶段的,也就是单个使用阶段、本地化使用阶段、替代阶段以及变革阶段。就像他们解释那样,此类技术的“新颖性”使得它很难让人理解解决方案域,而它的“复杂性”需要更大规模的制度性转变才能培育出更便利的采用氛围。
然而,有一点也是对的,那就是区块链正在变革传统商业模式,正在将价值朝着与之前的技术栈背道而驰的方向分配:如果说15年前投资应用比投资协议技术更有意义的话,在区块链的世界里价值将集中在共享协议层,而在应用层的利润水平将非常微薄(参见Joel Monegro的“胖协议”理论)。
这是一个由“胖”协议和“瘦”应用组成的堆栈(Joel Monegro)
最后,作为这个介绍章节的结束,我还想提一下实际上区块链的可能性还不仅仅局限在交易上面,而且在建立由特殊事件和阈值触发并且可以轻易追溯和审计的(智能)合约方面也有着可能性。
目前围绕着这一新现象的一大炒作是首次代币发售(ICO)。即便很多人投钱进去是因为这个名字让人想起最常见(也是最值钱)的首次公开募股(IPO),但ICO不过是令牌销售罢了,而令牌是特定网络最小的功能单位。
希望ICO专家可以原谅我的粗略定义,但ICO可以说是一个混合概念,其中结合了股权分配、预售/众筹活动,以及有着有限权力和应用域的货币等元素。
引入新的不受监管的融资手段绝对是一项有趣的创新,但它也引发了还没有准备好的社区的若干担忧。对此我非常乐意能听到大家的反馈,但这里我先提炼一下对ICO评估的关键点:
尽管区块链极其强大,但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的,而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化,但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响:
在上一节中,我们迅速触及了AI可能最终对区块链产生的影响。现在我们反过来看看区块链可能会对机器学习系统的发展产生什么样的影响。说得更仔细一点,区块链可以:
尽管AI跟区块链技术的交互能够带来诸多好处,但是还有一个大问题困扰着我不得其解。
AI是诞生在一个开源的环境下的,在这样的环境下数据是真正的护城河。但随着这一数据的民主化(以及软件的开源化),我们如何才能确保AI能取得成功并且不断发展呢?新的护城河又会是什么?现阶段我唯一的猜测是……人才。
从事区块链和加密货币的初创企业有很多。不过这里我只对那些从事AI、区块链技术交叉(或者融合)的感兴趣,这些企业显然就不是很多了。这样的企业主要集中在旧金山和伦敦,但是在纽约、澳大利亚、中国以及欧洲国家也有例子。
这类初创企业的数量的确是太少了,所以很难把它们进一步进行分类。我通常喜欢试着去理解一组公司的底层模式极其对行业的影响/应用类型,但在这里鉴于数据点的数量太少了,是很难进行这样的分析的,所以我就简单地按照以下进行分类了:
以下是一些点评:
1. 许多AI—区块链公司的顾问委员会要比团队规模还要大,这是很有趣的。这也许是融合尚未完全完成的早期迹象,说明我们不知道的要比知道的东西要多;
2. 我个人对看到第一类初创企业(去中心化智能)的发展非常兴奋,但是我也看到会话式平台和预测平台以及知识产权的巨大发展。我把其他的例子归类为“杂项”是因为我并不认为目前阶段那些代表了特定类别,而相反是将AI于区块链进行匹配的单次尝试;
3. 对这些公司进行评估极其困难。这些网站经常是神秘兮兮的,让人摸不清楚它们是做什么的,怎么做的(这跟你对区块链买账正是因为它的透明度有点相悖啊),而且这种技术需要接受过高科技教育才能对其进行充分评估。拨开炒作的迷雾是一项艰巨的任务,炒作让人很容易受到愚弄。
不过我可以给你看个具体的例子:听说过Magos AI吗?在为了写这篇文章对公司进行研究时,我读了几篇有关这家AI驱动的区块链预测平台公司(来自Wired、Prnewswire等)的文章,该公司刚刚完成了一次超过50万美元的ICO,并且对其交付成果给出了很大的承诺。但如果你认为他们应该把ICO的材料/信息共享出来想去对方网站看看的话,很怪异的是,他们的网站是打开不了的。
当然,有时候的确会发生这种情况。但我还是不甘心,因为我在Wired上读过它的文章,我很想知道更多的东西。我设法找到了它的联合创始人是谁,但是在Linkedin却没法找到他的资料。又是一桩怪事。不过,有的人就不喜欢社交活动,尤其是如果你考虑到三个月前还没有这家公司存在的迹象的话。
那我们再来看看其他的团队成员吧。也是没有任何信息,我找不到有关其过往经历的任何可追溯的证据(除了说CTO是学分析的,但我没有发现相关证据)。
我尝试着深入挖掘他们的技术:我想要找到他们的白皮书、蓝皮书、黄皮书,或者随便什么书。但我只能找到相关评论,却找不到正文。
最后两点:我根本不认为自己是区块链专家,但我读了很多这方面的东西。而且我也相信,在人工智能以及行业动态方面我是相当了解的。这些家伙声称自己建立了5个不同的神经网络,可以在比Libratus(或DeepStack)还要复杂的不同领域达到相同的准确度,但我从来都没有听说过这样的网络——这一点非常奇怪。好吧,也许我可以写信给他们请求见个面去了解一下他们。可你知道吗?他们的地址是AXA的苏黎世办事处。
经过5分钟的调查之后,我终于Google了两个关键字:“Magos骗局”。这些家伙似乎卷走钱跑路了。他们一定是跑到什么地方去建立那个神经网络去了。
所以请密切关注吧。
我的观点是指数性技术是非常好的,是可以推进人类发展的,但随着它带来的好处增多,潜在的“负面融合”也会呈指数性增长。要保持警觉。
区块链和AI可以说是技术领域的两个极端方面:
当然,由于这两大技术的融合,也对技术和伦理产生了影响,比方说我们应该如何对区块链上面的数据进行编辑(或者甚至遗忘)?可编辑的区块链是不是解决方案?AI—区块链的融合以后,我们会不会就成为了数据贮藏户?
说实话,我认为目前唯一能做的事情就是不断地进行尝试。
作者 | Francesco Corea 原文 | https://medium.com/@Francesco_AI/the-convergence-of-ai-and-blockchain-whats-the-deal-60c618e3accc