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区块链+AI,恰似双剑合璧?

刘旷 · 2018-11-15 18:12

把不同技术结合在一起,若能化去彼此的破绽,定然也能效果倍增。“互联网+”的诸多例子已经充分证明了这个观点,而当下最热门的技术,“AI”和“区块链”也在遇到瓶颈后开始走向合作,两者是否也能互补、协调,进而实现升级?

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“两招名称相同,招式却是大异,一招是全真剑法的厉害剑招,一着是玉女剑法的险恶家数,双剑合璧,威力立时大得惊人。”这段描述出自《神雕侠侣》,说的是杨过与小龙女共同对战金轮法王的桥段,两人同使“玉女剑法?#20445;?#20173;难敌对手。杨过无意中使出“全真剑法?#20445;?#21452;剑合璧之下,威力大增,杀招频出,竟胜了金轮法王。

一雌一雄,一阴一阳,阴阳协调,威力无穷,这就是所谓的“双剑合璧”。不过要达到这个境界,也有颇高的要求:“使这剑法的男女二人倘若不是情侣,则许多精妙之处实在难以听会;相互间心灵不能沟通,则联剑之际是朋友则太过客气,是尊长小辈则不免照拂仰赖;如属夫妻同使,妙则妙矣,可是其?#26032;?#33033;含情、盈盈娇羞、若即若离、患得?#38469;?#35832;般心情却又差了一层。?#20445;?#21487;见合技之?#36873;?/p>

今天把科技比作剑法可谓恰如其分,技术也有强弱之分,不同技术也各有破绽。把不同技术结合在一起,若能化去彼此的破绽,定然也能效果倍增。“互联网+”的诸多例子已经充分证明了这个观点,而当下最热门的技术,“AI”和“区块链”也在遇到瓶颈后开始走向合作,两者是否也能互补、协调,进而实现升级?

结合国家互联网金融安全技术专家委员会发布的《“区块链+AI”行业研究报告》,我们来探讨一下AI与区块链能碰撞出怎样的火花。

“AI”和“区块链”各自的破绽

虽然这两门技术都已经发展有些年月了,但是要说已经达到炉火纯青的地步还为时过早,尤其是“区块链?#20445;?#29978;至可以说是还在起步阶段。

“AI”

AI是Artificial Intelligence的简写,即人工智能。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术。自诞生?#20004;?#24050;有六十多年的历史,近些年进入快速发展阶段,已能运用于各个领域,但行业仍存在不少痛点。

人工智能成长需要海量数据进行训练,到目前为止,还是各企业自行收集数据。因实力和?#33258;?#30340;差距,头?#23458;?#23478;数据比其它企业丰富得多啊,如谷歌、百度、阿里、腾讯、微软、苹果、Facebook和亚马逊等企业。由于竞争关系,都敝帚自珍,于是大多数企业都缺少数据,优质数据更少,而头?#23458;?#23478;也存在数据不完整的无奈。

另外,现在的人工智能多为有监督学习,需要对数据进行充?#30452;?#27880;,但是目前业界的标注多采用外包,缺乏专业性,质量不佳数据的安全性和可信任程度?#21363;?#22312;不足,而不良的数据可能给人工智能带来了安全隐患;人工智能的大量数据中必然涉及个人隐私的信息,这对隐私保护提出了很大的挑?#21073;?#30001;于人工智能需要进行大量训练,再?#30001;?#20449;息真实性需要确认的情况下,其训练时间也被拉得很长等等。诸如此类问题,都?#29616;?#25302;了人工智能的后腿。

然而,除了数据的问题,算力、算法等层面也在限制人工智能的发展。一方面,?#24067;杀?#39640;。人工智能在各领域的训练都需要极大的运算量,在购置GPU、FPGA等?#24067;?#36164;源上,资金就需以百万记,这对多数普通企业?#27492;擔?#37117;难以承受;另一方面,由于该领域缺乏精英人才,算法更新维护艰?#36873;?/p>

“区块链”

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、?#29992;?#31639;法等计算机技术的新型应用模式。其通过去中心化的、共享?#22270;用?#31561;技术进行分布式记账。有着去中介化、开放性、自治性、信息不可篡改、匿名性等显著特点。

然而为了支撑这些技术的实现,需要付出电力消耗大、算力过剩、效?#23454;?#31561;代价。

采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源,区块链要实现分布式数据存储的功能,需要大量节点长期运行,规模越大,所耗费的电力也会同比例增长。若真想让区块链应用于更多领域,这样的消耗显然是不切实际的。

如此大的消耗背后,是算力资源利用?#23454;?#30340;难点。区块链的算力并没有得到合理地利用,普遍存在过剩或闲置状态,造成了极大的浪费,这与人工智能算力不足恰恰相反。

区块链各节点重复工作过多,导致效率缓慢,也浪费了很多?#26432;盡?#25454;德勤在2016年估算区块链验证和共享交易的总运行?#26432;?#22823;概是每年6亿美元左右。

存在各自痛点的两门技术如今正要联手,究竟会互相融合、和谐共处,还是会互相排斥?

理论上的互补

虽然AI和区块链?#21363;?#22312;各自的痛点,但是优点也不少,而且理论上讲,各自的优点恰好能够弥补彼此的不足。

对于人工智能?#36874;?#30340;数据,区块链海量的数据恰好能为其所用。由于区块链全球数据可共享、可溯源,在如此巨大的审计工作之下,数据标注质量更好。又因为区块链分布式存储,每个节点都保存有完整的数据信息,也保证了数据的安全,提升了信息的可信任程度。除非所有节点都被篡?#27169;?#21542;则难以?#20113;?#23433;全性构成威胁。

对于人工智能可能导致个人隐私泄露的问题,区块链的匿名性也能很?#23186;?#20915;。由于区块链采用非对称?#29992;?#21644;授权技术,虽然交易信息公开透明,但账户身份信息却是高度?#29992;?#30340;。所以就避免了个人隐私被窥探或被别有用心之人窃取。

数据的安全性和和可信任程度得到了保证,人工智能训练自然?#37096;?#20197;剩下不少心思。此时,利用区块链分布式数据存储的方?#21073;?#23558;单个的模型或者数据分布在不同的机器之上,采用模型并行或者数据并行的方式进行训练,定然可以大大缩短训练的时间。

如此看来,区块链可算是给AI送了一份大礼。礼?#22411;?#26469;,AI似乎?#37096;?#20197;为区块链解?#24688;?/p>

如何实现通过AI减少区块链能?#27492;鷙模?#19968;方面,人工智能可以替代人力挖矿,以更有效的手段完成这个任务。既节省了人力,也节省了能源浪?#36873;?#21478;一方面,通过AI学习算法,对设备进行有效管理,进行散热、冷却等操作,同样可以减少能源的损耗。这方面的应用已?#36824;?#27468;、百度等公司落实。

挖矿是个繁复的工作,通过人工智能,或许可以推算出第一个执行任务的节点,由此或许可以减少其他旷工不必要的探索,省去更多无用功,也提高了效率。

至于区块链过剩的算力的问题,附能于人工智能后,自然也就迎刃而解。

综上所述,区块链解决了人工智能数据?#36874;Α?#25968;据安全、可信任程度、个人隐私算力不足等问题;而人工智能?#37096;?#20197;弥补区块链能?#27492;?#32791;、效?#23454;?#31561;不足之处。

两者结合,岂不是如同双剑合璧,所向披靡了?话虽如此,这些互补?#19981;?#22810;处在理论阶段。对于这两门技术的融合才刚刚开始。

实际上还需磨合

探索两门技术的融合也是最近才开始的,如谷歌旗下DeepMind Health正在开发区块链医疗数据审计系统,利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据,又可以保护病人的个人隐私。

Innoplexus等AI公?#23601;?#20986;了区块链平台,而比特大陆?#22270;?#26976;耘智也各自研发着AI芯片。

通过区块链确权,由AI识别版权,共同维护版权,也是“区块链+AI”的应用。还有数据市场、金融领域、云计算、物联网等等,每个领域都有人在尝试。不过到目前为止,尚未出现完美的组合。

究其原因,或许某些玩家只是蹭蹭热度而已。最主要的原因在于行业对区块链和AI融合的构想还不够完善。

首当其冲的是数据的共享。维持当前的状态,可以让这两个行业的巨头保持绝对的优势。尤其是人工智能企业,在数据方面一直领先于同行,可一旦实现了AI和区块链的融合,数据被共享,这种优势将不?#21019;?#22312;。这一矛盾存在,会让两者的结合没那?#27492;?#21033;。

而两门技术的融合也存在风险。这不是把两台机器放在一起的简单操作,而是在技术层面的融合,结果是更好,?#37096;?#33021;更差。

正如双剑合璧,即使剑法可以相融,若不能心意相通也难以达到真正的合二为一。

“区块链+AI”能否实现双剑合璧,相互赋能互补、共同升级,还有待探索和研究。

(文章来源:刘旷(liukuang110))

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