AI+Blockchain=?

往期mixlab的文章更多的是聊技术与设计之间的mix,但其实技术之间也有很多值得我们思考的mix点。所以今天抽空聊聊技术之间的mix。

本篇文章作者们:

shadow-ML00、Hanz-ML14

Hanz所具备的斜杆:

建筑师/前端工程师/区块链/增长黑客/大数据

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AI + Blockchain = ?

计算机科学有两个热门方向,一个是 AI,一个是区块链,这两者同样是综合性的技术,他们之间必然有一个共存交叉的关系。那么,人工智能与区块链可以怎么结合呢?

技术本身是跨界的

人工智能覆盖的内容非常跨界,机器视觉我们借鉴了很多生物视觉成像的原理,神经网络也是随着人脑学科的发展而不断改进;区块链是集合了加密算法、分布式技术、共识机制等技术融为一体的技术体系,去中心化是一种社会群体组织的一种模式,就像我们的宗教组织,各地都有分支,分支之间有共同的信仰,但不隶属于某一机构/中心的组织。

如何Mix在一起?数据是方向之一

AI三大构成数据、算法、算力,算法大部分都是公开的,算力只要出资金购买能够解决,然而数据,要么集中到大厂里,要么需要耗费大量的人力去手动标注。数据是制约AI应用的关键因素。我们有没有办法可以通过技术手段来提高数据的获取效率及降低获取成本呢?

区块链采用的去中心化的模式,使得用户对自己的数据拥有绝对控制权,既保证了数据的真实性,也不必受制于某个中心化机构。

我们自己产生的数据有何价值?

我们在互联网上创造了大量的行为数据、敏感数据、隐私数据、社交数据、消费数据等等。但互联网公司认为数据是公司的,所以他们会利用这些数据进行变现。利用这些数据最直接的收益是投放广告,比如每天都能在朋友圈里看到的广告,某乎上的揉杂在回答里的广告,各大APP开屏广告。我们贡献数据的同时,被强迫着观看各种广告。其实我们有时候并不想观看广告,但控制权不在我们手上

把广告的控制权归还用户,用户还可以控制自己的数据是否被使用。

区块链技术使得用户可以证明自己是数据的所有者

严格来讲,单单区块链技术中的公钥-私钥加密技术,就可以让用户证明自己拥有这些数据。

我们先来理解下“公钥-私钥加密技术”,把公钥理解为你的银行卡账号私钥是你的U盾。你可以把你的银行卡账号给到任何一个人,账号里的钱只有你使用U盾才能取出来,所以这个账号是属于你的。

对于个人数据也是类似的逻辑,用户把个人的数据存在“公钥”的地址里,任何人都可以看到“公钥”地址,浏览、使用此数据,如果利用了此数据进行了商业变现,那数据的拥有者,可以通过“私钥”证明自己的权益,从而获得收益。

数据的交易

有这么一种方式,用户可以授权出售自己的个人数据被AI平台所使用,产生的效益也是可以记录到用户身上,用户与AI平台形成一种共同成长的关系。所有的一切通过代码来约束,这一串代码只要运行,没有人能随意更改。

算力+数据的交易

上文用户只是提供数据,而接下来的案例,用户提供的是计算力及数据。有这么一个案例:openmined

https://www.openmined.org

通过区块链发布训练代码,矿工们下载代码使用自己的数据进行训练,训练成功后,全网广播,节点验证通过后,交易完成。

产品逻辑如下:

1

创建一个model及定义data

数据科学家(发布者)通过keras或者tensorflow,创建一个模型,定义需要的数据(例如个人的健康信息,社交信息或者智能家居产生的信息灯等)

2

发布到 OpenGrid network

把model加密后发布到分布式网络里,这里是OpenGrid network。

3

用户训练model

OpenGrid network的用户(miners)下载并解密model,然后使用自己的data训练模型,这一步相当于区块链中的工作量证明,训练后把结果加密发布到OpenGrid network中。

4

奖励miners

所有的miners提交结果到OpenGrid network后,节点通过数据集验证,这是区块链中的共识机制,计算miners结果的准确率最高者,奖励token。

5

完成交易

一旦验证到miners提交到结果准确率是最高的,自动把模型结果解密并移交给发布者,交易至链上。

技术实现:

大致浏览了下OpenMined的Github,要完全达到理想的状态还需要点时间。目前,矿工们(即miners)需要有代码的能力,客户端主要采用unity来开发,通过unity来开启后端,然后通过浏览器的console功能来开启具体的训练任务。包括提交训练结果至链上。

ps:

如果要造一个类似的产品,目前的时间点来看,还是有机会赶上。

这是AI + Blockchain 的其中一种应用场景。AI + Blockchain 还有不少的应用,mixlab将会不定期的更新此方向的文章,敬请留意。

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