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990量化云:区块链和人工智能结合意味着什么?

人工智能和区块链无疑是现今催化技术创新,给各个行业带来变革的两大主要技术。每种技术都有其相应的技术开发和商业化落地的难度,然而将两类技术结合,将会重构技术范式。

1.人工智能将如何改变区块链?

虽然说区块链十分强大,但也存在各类局限性。有些局限是因为技术原因,有些局限则根源于旧式思维。但是所有这些局限都会因为AI而出现变革的可能。

高能耗问题:传统意义上电脑虽然运转速度快,但却“死板”。除非给出电脑特定的指示,否则电脑将无法有效的处理各类任务。这也意味着系统上运行的数据需要电脑大量的算力。比如比特币用来出块的哈希算法需要采取“粗暴”的方式——有效运用各种数列组合强行破解。人工智能尝试改变这样的情况,并且将任务通过更加智能,周密的方式完成。考虑到人类破解编码的方法,如果他们足够优秀,他们会在职业道路中越来越高效地破解密码。一台基于挖矿算法学习的机器,虽然可能需要很久的时间才能训练成专家,但如果录入的数据是精准有效的,计算机可以在短时间内迅速强化技能。挖矿是一项艰巨的任务,需要投入大量的资金以及能源。人工智能已经证明可以用来有效提高生产活动中的能耗效率。同样,这样的应用同样可以放到挖矿出块的场景中,并且还能够减少硬件方面的投入。

案例: 谷歌数据中心通过DeepMind的AI技术减少了散热系统40%的能耗。

在实际环境下,人员在运行设备和协调环境的过程中,各类因素间存在各类复杂非线性的互动。传统基于公式和人类经验的方法无法协调诸多复杂因素。与此同时,因为我们不能对所有可能出现的结果进行预设,系统无法快速适应外部环境的变化。另外,每个数据中心有着其独有的环境和建筑结构,定制化的系统无法被引用到其他数据库,然而更加智能化的系统可以通过自身调节以应对外界各类变量。

可延展性问题:区块链正在以每10分钟增加1MB的速度稳步增加,2008年中本聪首次提出“blockchain pruning(区块链修剪)”的概念,即把不必要的完全花费的交易删减,或着不将整个区块链放在一台设备上。而人工智能则可以通过诸如联盟学习(Federated Learning),数据分片(Data Sharding)等方式引入去中心化的学习系统,为区块链延展性问题提出新的解决方案。

安全性问题:即使区块链难以被黑客攻破,但是其衍生出来的其他技术层面和应用却存在各类风险,例如先前出现的DAO,Mt Gox,Bitfinex等一系列事件。机器学习在过去两年所取得进步可以为区块链技术各类应用提供了安全保障。

效率问题:德勤在2016年的报告中预计区块链上的交易认证和分享运营将耗费每年6亿美元的成本。智能化的系统将有可能预估最先开始进行任务的节点,并通知其他矿工停止对于同笔交易的工作,以此降低全网运行的成本。除此以外,即使目前全网在存在一些系统性的局限性,但是更高效和节能的方式可以帮助全网降低延迟,提升交易速度。

私密性问题:企业对个人数据使用的引发了监管规定的出台,另一方面企业通过获取数据也可以形成比较性优势。同态加密(Homomorphic encryption),Enigma和Zerocash的项目都有可能提供潜在解决方案。

硬件问题:矿工在硬件设备上都投入了巨量资金。行业的电力消耗一直是关键性问题所在,越来越多的方案也正在被推出。当系统变得越来越有效率时,一些硬件会被转化为神经网路的用途,矿机巨头比特大陆正是致力于相关领域。

人才缺乏问题:这点其实是信仰问题,但目前数据科学方面的自动化也有可能运用到区块链领域:通过虚拟智能体来创造新的分布式账本。

数据门户:未来数据都会被存放于区块链上,公司可以直接对其进行购买,在权限授予,数据用途追踪等方面的工作,人工智能可以帮助我们完成。

2.区块链如何改变人工智能?

人工智能可信度问题:黑箱中的人工智能存在着难以自证的问题。加入一个清晰的审计追踪的话,不仅可以让数据和人工智能模型变得更加值得信赖,还可以追溯机器做决策的过程。人工智能所做的决定对于人类来说有时比较难以理解,这是因为人工智能可以独立处理大量的变量并且进行对实现预定目标的重要环节进行学习。例如,人工智能算法正在越来越多的用于鉴别欺诈性金融转账。如果分析后的决策以数据点的形势被储存在区块链上,这会令其变得更加容易被进行审核,并能确保数据在录入和审核阶段都不会有任何篡改的可能。

人工智能的效率问题:保密性的数据分享也意味着更加多的数据和更多的训练数据,以及更好的模型,更好的决策,最后获得更好的结果。网络效应将会起到决定性作用。

市场准入条件问题:区块链可以对数据进行安全性保障,并且降低人工智能市场准入条件。首先,区块链技术的引入将会让数据变得更加清洁和有序;其次,区块链将会激发出人工智能领域新的市场,数据市场,模型市场,甚至是整个人工智能生态的市场。

人工智能各方信任问题:当部分任务已经被人工智能接手之后,清晰可追溯的路径可以解决环节上各方的信任问题。这样提升了机器-机器间的互动和交易水平,并为交易提供安全性较高的分享数据和协调决策的方式。对于人工智能,无论我们对其在各个领域的运用所产生的优势有什么样的清晰表述,但倘若公众一直无法相信其安全性的话,人工智能的用途也会被极大的限制。在区块链上录入决策过程将会给人在信息透明度和机器学习原理上带来更深入的认知,对于数据保密性和安全性的增加也会进一步让公众对于新技术产生更多信任。

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