《電子技術(shù)應(yīng)用》
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“AI”和“區(qū)塊鏈”理論上的互補(bǔ)和各自的破綻

2018-11-19
關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù) 區(qū)塊鏈 AI

  “兩招名稱相同,招式卻是大異,,一招是全真劍法的厲害劍招,,一著是玉女劍法的險(xiǎn)惡家數(shù),雙劍合璧,,威力立時(shí)大得驚人。”這段描述出自《神雕俠侶》,,說(shuō)的是楊過(guò)與小龍女共同對(duì)戰(zhàn)金輪法王的橋段,,兩人同使“玉女劍法”,仍難敵對(duì)手,。楊過(guò)無(wú)意中使出“全真劍法”,,雙劍合璧之下,威力大增,,殺招頻出,,竟勝了金輪法王。

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  一雌一雄,,一陰一陽(yáng),,陰陽(yáng)協(xié)調(diào),威力無(wú)窮,,這就是所謂的“雙劍合璧”,。不過(guò)要達(dá)到這個(gè)境界,也有頗高的要求:“使這劍法的男女二人倘若不是情侶,,則許多精妙之處實(shí)在難以聽(tīng)會(huì),;相互間心靈不能溝通,則聯(lián)劍之際是朋友則太過(guò)客氣,,是尊長(zhǎng)小輩則不免照拂仰賴,;如屬夫妻同使,妙則妙矣,,可是其中脈脈含情,、盈盈嬌羞、若即若離,、患得患失諸般心情卻又差了一層,。”,,可見(jiàn)合技之難,。

  今天把科技比作劍法可謂恰如其分,技術(shù)也有強(qiáng)弱之分,,不同技術(shù)也各有破綻,。把不同技術(shù)結(jié)合在一起,若能化去彼此的破綻,,定然也能效果倍增,。“互聯(lián)網(wǎng)+”的諸多例子已經(jīng)充分證明了這個(gè)觀點(diǎn),,而當(dāng)下最熱門的技術(shù),,“AI”和“區(qū)塊鏈”也在遇到瓶頸后開(kāi)始走向合作,,兩者是否也能互補(bǔ)、協(xié)調(diào),,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)升級(jí),?

  結(jié)合國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術(shù)專家委員會(huì)發(fā)布的《“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)研究報(bào)告》,我們來(lái)探討一下AI與區(qū)塊鏈能碰撞出怎樣的火花,。

  “AI”和“區(qū)塊鏈”各自的破綻

  雖然這兩門技術(shù)都已經(jīng)發(fā)展有些年月了,,但是要說(shuō)已經(jīng)達(dá)到爐火純青的地步還為時(shí)過(guò)早,尤其是“區(qū)塊鏈”,,甚至可以說(shuō)是還在起步階段。

  “AI”

  AI是Artificial Intelligence的簡(jiǎn)寫,,即人工智能,。是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬,、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門技術(shù),。自誕生至今已有六十多年的歷史,近些年進(jìn)入快速發(fā)展階段,,已能運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域,,但行業(yè)仍存在不少痛點(diǎn)。

  人工智能成長(zhǎng)需要海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,,到目前為止,,還是各企業(yè)自行收集數(shù)據(jù)。因?qū)嵙偷滋N(yùn)的差距,,頭部玩家數(shù)據(jù)比其它企業(yè)豐富得多啊,,如谷歌、百度,、阿里,、騰訊、微軟,、蘋果,、Facebook和亞馬遜等企業(yè)。由于競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,,都敝帚自珍,,于是大多數(shù)企業(yè)都缺少數(shù)據(jù),優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)更少,,而頭部玩家也存在數(shù)據(jù)不完整的無(wú)奈,。

  另外,現(xiàn)在的人工智能多為有監(jiān)督學(xué)習(xí),,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行充分標(biāo)注,,但是目前業(yè)界的標(biāo)注多采用外包,缺乏專業(yè)性,質(zhì)量不佳數(shù)據(jù)的安全性和可信任程度都存在不足,,而不良的數(shù)據(jù)可能給人工智能帶來(lái)了安全隱患,;人工智能的大量數(shù)據(jù)中必然涉及個(gè)人隱私的信息,這對(duì)隱私保護(hù)提出了很大的挑戰(zhàn),;由于人工智能需要進(jìn)行大量訓(xùn)練,,再加上信息真實(shí)性需要確認(rèn)的情況下,其訓(xùn)練時(shí)間也被拉得很長(zhǎng)等等,。諸如此類問(wèn)題,,都嚴(yán)重拖了人工智能的后腿。

  然而,,除了數(shù)據(jù)的問(wèn)題,,算力、算法等層面也在限制人工智能的發(fā)展,。一方面,,硬件成本高。人工智能在各領(lǐng)域的訓(xùn)練都需要極大的運(yùn)算量,,在購(gòu)置GPU,、FPGA等硬件資源上,資金就需以百萬(wàn)記,,這對(duì)多數(shù)普通企業(yè)來(lái)說(shuō),,都難以承受;另一方面,,由于該領(lǐng)域缺乏精英人才,,算法更新維護(hù)艱難。

  “區(qū)塊鏈”

  區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲(chǔ),、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸,、共識(shí)機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式,。其通過(guò)去中心化的,、共享和加密等技術(shù)進(jìn)行分布式記賬。有著去中介化,、開(kāi)放性,、自治性、信息不可篡改,、匿名性等顯著特點(diǎn),。

  然而為了支撐這些技術(shù)的實(shí)現(xiàn),需要付出電力消耗大,、算力過(guò)剩,、效率低等代價(jià),。

  采用POW共識(shí)機(jī)制的區(qū)塊鏈項(xiàng)目需要消耗大量的電力資源,區(qū)塊鏈要實(shí)現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的功能,,需要大量節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)期運(yùn)行,,規(guī)模越大,所耗費(fèi)的電力也會(huì)同比例增長(zhǎng),。若真想讓區(qū)塊鏈應(yīng)用于更多領(lǐng)域,,這樣的消耗顯然是不切實(shí)際的。

  如此大的消耗背后,,是算力資源利用率低的難點(diǎn),。區(qū)塊鏈的算力并沒(méi)有得到合理地利用,普遍存在過(guò)?;蜷e置狀態(tài),,造成了極大的浪費(fèi),這與人工智能算力不足恰恰相反,。

  區(qū)塊鏈各節(jié)點(diǎn)重復(fù)工作過(guò)多,導(dǎo)致效率緩慢,,也浪費(fèi)了很多成本,。據(jù)德勤在2016年估算區(qū)塊鏈驗(yàn)證和共享交易的總運(yùn)行成本大概是每年6億美元左右。

  存在各自痛點(diǎn)的兩門技術(shù)如今正要聯(lián)手,,究竟會(huì)互相融合,、和諧共處,還是會(huì)互相排斥,?

  理論上的互補(bǔ)

  雖然AI和區(qū)塊鏈都存在各自的痛點(diǎn),,但是優(yōu)點(diǎn)也不少,而且理論上講,,各自的優(yōu)點(diǎn)恰好能夠彌補(bǔ)彼此的不足,。

  對(duì)于人工智能匱乏的數(shù)據(jù),區(qū)塊鏈海量的數(shù)據(jù)恰好能為其所用,。由于區(qū)塊鏈全球數(shù)據(jù)可共享,、可溯源,在如此巨大的審計(jì)工作之下,,數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量更好,。又因?yàn)閰^(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ),每個(gè)節(jié)點(diǎn)都保存有完整的數(shù)據(jù)信息,,也保證了數(shù)據(jù)的安全,,提升了信息的可信任程度。除非所有節(jié)點(diǎn)都被篡改,,否則難以對(duì)其安全性構(gòu)成威脅,。

  對(duì)于人工智能可能導(dǎo)致個(gè)人隱私泄露的問(wèn)題,,區(qū)塊鏈的匿名性也能很好解決。由于區(qū)塊鏈采用非對(duì)稱加密和授權(quán)技術(shù),,雖然交易信息公開(kāi)透明,,但賬戶身份信息卻是高度加密的。所以就避免了個(gè)人隱私被窺探或被別有用心之人竊取,。

  數(shù)據(jù)的安全性和和可信任程度得到了保證,,人工智能訓(xùn)練自然也可以剩下不少心思。此時(shí),,利用區(qū)塊鏈分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式,,將單個(gè)的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器之上,采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式進(jìn)行訓(xùn)練,,定然可以大大縮短訓(xùn)練的時(shí)間,。

  如此看來(lái),區(qū)塊鏈可算是給AI送了一份大禮,。禮尚往來(lái),,AI似乎也可以為區(qū)塊鏈解憂。

  如何實(shí)現(xiàn)通過(guò)AI減少區(qū)塊鏈能源損耗,?一方面,,人工智能可以替代人力挖礦,以更有效的手段完成這個(gè)任務(wù),。既節(jié)省了人力,,也節(jié)省了能源浪費(fèi)。另一方面,,通過(guò)AI學(xué)習(xí)算法,,對(duì)設(shè)備進(jìn)行有效管理,進(jìn)行散熱,、冷卻等操作,,同樣可以減少能源的損耗。這方面的應(yīng)用已被谷歌,、百度等公司落實(shí),。

  挖礦是個(gè)繁復(fù)的工作,通過(guò)人工智能,,或許可以推算出第一個(gè)執(zhí)行任務(wù)的節(jié)點(diǎn),,由此或許可以減少其他曠工不必要的探索,省去更多無(wú)用功,,也提高了效率,。

  至于區(qū)塊鏈過(guò)剩的算力的問(wèn)題,附能于人工智能后,,自然也就迎刃而解,。

  綜上所述,,區(qū)塊鏈解決了人工智能數(shù)據(jù)匱乏、數(shù)據(jù)安全,、可信任程度,、個(gè)人隱私算力不足等問(wèn)題;而人工智能也可以彌補(bǔ)區(qū)塊鏈能源損耗,、效率低等不足之處,。

  兩者結(jié)合,豈不是如同雙劍合璧,,所向披靡了,?話雖如此,這些互補(bǔ)也還多處在理論階段,。對(duì)于這兩門技術(shù)的融合才剛剛開(kāi)始,。

  實(shí)際上還需磨合

  探索兩門技術(shù)的融合也是最近才開(kāi)始的,如谷歌旗下DeepMind Health正在開(kāi)發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計(jì)系統(tǒng),,利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院,、NHS、病人自身都能實(shí)時(shí)跟蹤其個(gè)人健康數(shù)據(jù),,又可以保護(hù)病人的個(gè)人隱私,。

  Innoplexus等AI公司推出了區(qū)塊鏈平臺(tái),而比特大陸和嘉楠耘智也各自研發(fā)著AI芯片,。

  通過(guò)區(qū)塊鏈確權(quán),由AI識(shí)別版權(quán),,共同維護(hù)版權(quán),,也是“區(qū)塊鏈+AI”的應(yīng)用。還有數(shù)據(jù)市場(chǎng),、金融領(lǐng)域,、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等等,,每個(gè)領(lǐng)域都有人在嘗試,。不過(guò)到目前為止,尚未出現(xiàn)完美的組合,。

  究其原因,,或許某些玩家只是蹭蹭熱度而已。最主要的原因在于行業(yè)對(duì)區(qū)塊鏈和AI融合的構(gòu)想還不夠完善,。

  首當(dāng)其沖的是數(shù)據(jù)的共享,。維持當(dāng)前的狀態(tài),可以讓這兩個(gè)行業(yè)的巨頭保持絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),。尤其是人工智能企業(yè),,在數(shù)據(jù)方面一直領(lǐng)先于同行,,可一旦實(shí)現(xiàn)了AI和區(qū)塊鏈的融合,數(shù)據(jù)被共享,,這種優(yōu)勢(shì)將不復(fù)存在,。這一矛盾存在,會(huì)讓兩者的結(jié)合沒(méi)那么順利,。

  而兩門技術(shù)的融合也存在風(fēng)險(xiǎn),。這不是把兩臺(tái)機(jī)器放在一起的簡(jiǎn)單操作,而是在技術(shù)層面的融合,,結(jié)果是更好,,也可能更差。

  正如雙劍合璧,,即使劍法可以相融,,若不能心意相通也難以達(dá)到真正的合二為一。

  “區(qū)塊鏈+AI”能否實(shí)現(xiàn)雙劍合璧,,相互賦能互補(bǔ),、共同升級(jí),還有待探索和研究,。


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