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朱幼平:人工智能遇到區塊鏈將碰撞出什么火花?

未來大腦2018 ·

10月17日

熱度: 11789

人工智能與區塊鏈需要共同面對的第一個問題,就是目前炒作過熱。

朱幼平:人工智能遇到區塊鏈將碰撞出什么火花?

朱幼平|區塊鏈經濟學家、國家信息中心中經網管理中心副主任

人工智能(AI)與區塊鏈(BC)是同時代并行的兩個革命性技術。同時,人工智能和區塊鏈技術是技術領域的兩個極端:一個是在封閉式的數據平臺上助長中心化的智能,另一個是在開放數據環境中推動去中心化的應用。

人工智能遇到區塊鏈將碰撞出什么火花呢?

1.人工智能60年了

人工智能已有60年歷史,比互聯網年頭還長,當然比僅有10年的區塊鏈更長得多。60年來,人工智能不溫不火,原因是技術路線不對。

過去,人工智能走的是仿生學路線,模仿人,研究人的神經網絡,試圖找到人的智慧源泉,并用“機器人”所掌握。說真的,我們人類對自身的了解十分膚淺,生命來自何處?將向何方?本質特征是什么?為什么能成為萬物之統領?本身都沒搞清楚,再用仿生學方法去模仿人,怎么能成功?

目前因為有了大數據,人工智能才有了突破性進展。

從阿爾法GO,到阿爾法Master,再到阿爾法Zero,我們看到了一種通過大數據方法產生的人工智能,是能夠戰勝人的。這種智能是計算智能,原理是通過海量數據和計算,不斷比對迭代(機器學習),最終優選出最佳方案。

下棋就是這樣。給程序“喂”海量棋譜“數據”,通過比對和優選,提高勝率。

醫療診斷也是這樣。看海量的監測報告,從比對中找到規律,哪些監測報告最大概率是哪個病癥。看心電圖,已經比高明的醫生誤診率低多了。治療方案也是這樣。什么樣的疑難雜癥,用什么樣的治療方案,治愈概率最高。我們稱之為臨床。醫療上,光有病理學依據是不敢用藥用醫的,必須得有臨床數據才行;而相反,沒有病理學依據或搞不清病理學依據,只要有臨床,是可以用醫用藥的。

再比如,現在的機器翻譯、無人駕駛、智慧出行、精準營銷、智能投顧、宏觀經濟模型等,都是這種大數據智能或計算智能。我們稱之為弱人工智能。

仿生學的人工智能是強人工智能,機器跟人完全一樣,通過自主學習不斷成長。這一天路途仍十分遙遠,也許機器永遠達不到人的境地。

機器是硅基,人是碳基,最大的區別是作為碳基的人有自我意識,而硅基的機器人永遠是大數據和海量計算。有了自我意識的咱們人有愛、有感情、有靈感、有情緒,機器沒有這些。

將來的世界上人有兩個物種:咱們碳基人和硅基機器人。

2.區塊鏈剛剛10年

區塊鏈是繼農業、工業、互聯網后,人類社會的第四次技術革命。

區塊鏈是由一系列技術實現的全新去中心化經濟組織模式,2009年誕生于比特幣系統的構建,2017年成為全球經濟熱點,剛剛10年。

信用、激勵、組織是經濟學的三個基本命題,區塊鏈通過信用機器、通證激勵、共治組織等,從高維邏輯重塑了傳統經濟學。

·信用機器

企業通過上鏈,可搭建可信平臺。股東、管理層、員工、投資方、資源方、客戶等,可實現高效互信平臺。這該能減少多少內部摩擦,節約多少內部成本?有了互信平臺,我們不僅能做熟人市場,還能做生人市場。這可比大數據精準營銷邏輯高明多了!

·通證激勵

通證、艾西歐、加密幣……這個循環從技術講是個天才創設。我國從去年94就禁止企業發幣融資,定性為非法集資。在這種情況下,我們倡議企業做只發錢的通證激勵,不做收錢的通證激勵。收錢可用有牌照的傳統方式。企業可以把眼光放長遠一點,不做短視的“割韭菜”。

實際上,通證定性非常復雜。通證可做股權;也可是可兌換的債權;也可只是分紅權;也可能什么也不是,只是上所后升值權益。它也可能是投票權,參與公司治理決策;也可能只是某種使用權,比如能訪問某些數據的權限;或者是參與鏈上交易服務的(Gas)收益權;等等。只要不是非法集資,通證激勵都可根據自身業務特點設計。

通證激勵比傳統的所謂“現代企業制度”的績效考核(如KPI)要高級。傳統績效考核能解決一部分問題,有績效考核比沒績效考核好,但在上績效考核時,往往缺乏技術手段,多數都胎死腹中。現在有了通證激勵,有了智能合約,這個缺憾能夠被彌補。

通證激勵也比“股改”要優秀。股改成就了一大批上市企業,解決了一部分問題,但它制造的問題比解決的問題還多。比如,我國國有企業股改,1992年制造了兩、三千萬下崗職工,目前的第二次股改,也是找不到靈感。通證激勵高效、透明、靈活、簡明,既然股改沒有靈感,鮮有成功模式,可嘗試用鏈改試試。

·共治組織

共治組織DAO的思想就是公社思想,共識、共建、共營、共享。比特幣是最成功的DAO,沒有CEO,運轉十年,秩序良好。

DAO是企業的高級形態,會取代現有企業。在未來的企業形態DAO里,不需要中心化的CEO,只需要邏輯中心的經濟學家比如中本聰,設定好目標和利益分配機制、決策機制,所有人是挖礦人,是貢獻者也是分享者。這是最接近共產主義理想的組織形態。

當然,企業一步跨到DAO有難度。在智能合約的支持下,至少我們通過鏈改,擴大企業資源邊界,聚天下英才而用之。企業+社群模式,至少用人范圍不局限與業主簽定勞動合同、上了五險一金的職工,只要認同企業方向和價值觀,為共同目標做過貢獻,同時也分享成果,這都能成為企業社群生態的一份子。

3.人工智能與區塊鏈一起工作

人工智能和區塊鏈是技術領域的兩個極端:一個是在封閉式的數據平臺上助長中心化的智能,另一個是在開放數據環境中推動去中心化的應用。如果找到一個聰明的方法讓它們一起工作,總的積極的外部效應就可以在一瞬間被放大。

首先,區塊鏈提高數據分享,讓AI發展起來。

2016?年,全球共產生了16ZB數據。由于數據中心化,只有少數大公司才能對這些數據進行收集、整理和分析,因此這?16ZB?數據當中,僅有?1%?得到了合理利用并投入人工智能模型訓練。

區塊鏈擁有去中心化和協作的特質,通過這種方式把數據的認證權和管理權交給每一個用戶,可以確保用戶所貢獻數據的隱私管理權、所有權和真實性,而非現在這樣任何公司都可以輕易使用,從而可以讓更多的人放心地分享數據,同時控制數據的使用。

區塊鏈通過透明、公開、不可逆、去中介化信任的特點,將促進不同主體在資源層面展開協作,以去中心化模式幫助人工智能行業提高生產效率,讓一切價值的認證、流通、獲取、變現瞬間完成。

其次,人工智能可以比人類(或“愚蠢的”傳統計算機)更有效地管理區塊鏈。

雖然計算機速度很快,但它們非常“愚蠢”。因此,要使用加密的區塊鏈數據進行操作,計算機需要巨大的處理能力。舉例說,計算機在比特幣的區塊鏈上采取了一種“蠻力”的方法,人工智能試圖擺脫這種蠻力,以一種更智能、更深思熟慮的方式來管理任務。

再次,區塊鏈防偽防篡改,能夠提供真實、安全、優質的數據,而人工智能自主學習,最需要這種數據。

比如醫療領域,首先通過區塊鏈,做監測報告和治療方案的真實、安全、優質清洗,然后“喂”給人工智能,不斷自主學習迭代。人工智能自主迭代軟件也在區塊鏈上PK,真實的、安全、優質的人工智能系統最終勝出。這就不僅有技術,還有治理,系統更完美。

按照這個邏輯,智能教師、智能招聘、智能娛樂助理、智能投顧、無人商店、智慧城市等,這里有海量商機!

最后,智能合約是區塊鏈的核心技術,本身就是人工智能,也要迭代,要從艾西歐擴展到所有博弈場景、合約場景。

智能合約應用十分廣闊。試想,80%協議和判案用智能合約實現,該能節約多大經濟社會運行成本!最直觀的是讓區塊鏈用上人工智能。

目前類似以太坊網絡中的智能合約中的“智能”并不真正智能。以太坊因為在鏈上運行,運算能力、存儲能力和網絡能力都還比較弱,無法運行人工智能的語義理解、機器學習和多層神經網絡等能力。而通過引入人工智能,智能合約中調用人工智能服務,可以讓智能合約及區塊鏈系統成為真正的“智能”。

另外,用區塊鏈的智能合約去規范人工智能。

有人說人工智能發展到一定的階段會失控,就是所謂的超級人工智能。那么,我們就會成為人工智能的犧牲品,特斯拉的埃隆馬斯克也經常說。人工智能要規范。怎么規范呢,用區塊鏈的智能合約去規范它就很好。

所以從某種方面來說人工智能是提高了生產力,區塊鏈是定義了生產關系,因為智能合約,規定了你該做什么,不該做什么。

4.兩者結合越來越多

人工智能和區塊鏈將逐漸進入所有產業的核心,隨著萬億級物聯網數據沉淀以及量子計算的突破,世界將產生超出人類預期的超級智能,這是一個基本判斷。

當前,去中心化智能、語言會話平臺、預測平臺、知識產權、數據溯源、交易、金融保險、社會等領域,已經出現了一些AI和區塊鏈交叉板塊(有些人也叫它交匯點convergence)公司,不是很多,主要集中在舊金山地區和倫敦,紐約、澳洲和中國,以及歐洲的一些國家也有這樣的公司。

TraneAI(以去中心化的方式訓練AI);
Neureal(點對點AI超級計算);SingularityNET(AI市場);Neuromation(合成數據集的生成和算法訓練平臺);
AIBlockchain(多應用智能);BurstIQ(醫療數據市場);AtMatrix(去中心化機器人);OpenMined項目(數據市場,本地機器學習的訓練);
Synapse.ai(數據和AI市場);Dopamine.ai(B2BAI貨幣化平臺);
GreenRunning(家庭能源虛擬助手);
Talla(聊天機器人);
doc.ai(量化生物和醫療保健見解提供);
Augur(集體智能);
SharpeCapital(眾包情緒預測);
Loci.io(IP發現和挖掘);
KapeIQ(醫療機構欺詐檢測);
DataQuarka(事實核查);
Priops(數據符合性);
Signzy(KYC);
Euklid(比特幣投資);
EthVentures(數字代幣投資);
Lipton(金融領域的其他理論應用2017);
Mutual.life(P2P保險);
Inari(普通保險);
SocialCoin(公民獎勵制度);
HealthyTail(寵物分析);
Crowdz(電子商務);
DeepSee(媒體平臺);
ChainMind(網絡安全)……

5.共同面對的問題

人工智能與區塊鏈需要共同面對的第一個問題,就是目前炒作過熱。

人工智能現在的初始公司估值有的都高達了幾十億美元。區塊鏈更是去年十二月份,行情達到了頂峰,現在行情是處在熊市。兩個行業的熱度,已經超過了當初的互聯網。

其實,這兩個行業目前都缺乏殺手級應用。

區塊鏈,比特幣和以太坊算是殺手級應用,但是有毛病。真正用區塊鏈解決社會問題,都還在探討當中。人工智能也好不到哪去,現在最看好的人工智能,比如百度的無人駕駛車,最后還是讓警察追著后邊兒罰了款。

第二個共同的問題,就是技術還不成熟。

2018年,大家都在爭奪每秒百萬級的tps。因為如果達不到這種水平的話很難讓區塊鏈在做商業級別的應用。我預計,區塊鏈技術的成熟,還有五年的時間,大規模殺手級的應用,還得有十年。

人工智能也是一樣,雖然在語音識別、人臉識別取得了一些進步,但總體來看,目前還處于嬰兒期。智商也就是三、四歲孩子的水平。說不好,笑不真,想不清,動不穩,這就是人工智能目前的模樣。到2018年,缺乏商用能力的人公司將越來越難,第一波倒閉潮已經來臨。

第三個共同的問題就是人才缺口大。

國務院印發的新一代人工智能發展規劃,雄心勃勃,但是據有關部門測算,我們國家在數字科技領域,未來的人才缺口是八百萬人。現在,稍微像樣的區塊鏈和人工智能公司,連老師都缺。

6.展望一下未來

我們曾發明了一句口號:“讓機器人為咱們干活,讓機器人為咱們養老”!

這就需要有大量的工業機器人和服務機器人。即使是大數據機器人或計算機器人的弱人工智能,這個目標是有望實現的。只有實現了這個目標,讓硅基的機器人去完成咱們碳基人類的繁重勞動和煩心事,咱們碳基人才能去做愛做的談情說愛、風花雪月。

我們也發明了另一句口號:“企企上鏈、人人有幣”!

也就是說,通過區塊鏈技術革命和認知革命,主要是信用機器、通證激勵、共治組織等,實現經濟社會組織和治理的高維化,實現財富爆炸式增長。

人工智能和區塊鏈這種組合,是不是有點兒把人類社會最重要的痛點,都包攬了。
基本上達到了馬斯洛講自我實現需求,或者馬克思講的共產主義。

我們相信,人工智能和區塊鏈革命是未來人類的方向。現在目前的技術不成熟,政策監管有些嚴,那么我相信這個未來,這種革命性在邏輯上是成立的,一定有光明的前景。

多說無益,咱們就讓時間來證明。

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本文內容源自朱幼平先生的分享,部分資料來自網絡,由“未來大腦”采編,Mr.DAO主編,未經分享人最終審核。

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