區塊鏈與AI融合將催生新型終端應用平臺_區塊鏈:ING

編者按：本文來自鏈捕手，作者：鄧仰東，清華大學副教授、MATRIX首席AI科學家，Odaily星球日報經授權轉載。

過去幾年中，區塊鏈和AI無疑是最熱的兩個技術詞匯，相關成果在學術界引起了廣泛的關注，在資本界也是極受追捧的項目。自從2018年以來，更是有很多關于融合區塊鏈和AI的探討，究竟這種融合有無意義？具體說來，我們其實關注這樣一系列問題：區塊鏈和AI互相能為對方帶來什么？二者的融合能否形成1+1>2的效果？特別是，區塊鏈和AI都不是終端級產品，那么兩者結合能否催生新的終端應用平臺？

圖1.區塊鏈和AI的融合總體上看，筆者認為區塊鏈和AI的融合的確能帶來全新的機會，總體關系如圖1。筆者將從四個方面對以上問題進行探討，首先，我們簡單介紹區塊鏈和AI的基本概念，并且討論當前這兩者面臨的主要挑戰；第二，從區塊鏈角度看，AI能否帶來什么好處；第三，從AI角度看，區塊鏈能夠解決什么問題；第四，我們看看區塊鏈和AI融合的一種全新可能，即離散計算資源以區塊鏈組織而形成AI云平臺。01區塊鏈為AI提供的機會

從AI的角度來看，區塊鏈確實提出了令人興奮的可能性，包括建立數據/模型/應用的共享交易平臺、提供分布式算力以及追蹤AI模型效能等。數據-模型-應用的開放市場平臺AI技術具有兩個顯著的特點：首先與Google搜索引擎、Facebook社交網絡等互聯網技術不同，AI技術不是最終的產品，而是必須融入到具體應用之中才能發揮作用；其次AI技術一般通過具有推斷能力的模型發揮作用，而模型的訓練需要大量數據，也就是人們常說的沒有數據就沒有AI。因此AI產品總是包含數據、模型和應用這三個環節。值得注意的是，這三個環節的所有權經常來自不同利益方。例如，在智能工廠環境中，通過物聯網采集的數據通常屬于工廠本身，機器學習模型一般需要專業AI團隊開發，該模型最終融合到應用中體現功能，而應用可以屬于工廠、也可以屬于第三方。由于產值只能在最終應用上實現，數據和模型提供方往往很難保證利益的分享。這樣一來，目前典型的局面是很多數據方寧可選擇不開放數據，也就是說，在社會高度數字化的今天，經常是由于權益的不確定性、而不是數據的可采集性造成了數據壁壘。由此可見，完整、有效的AI應用只有在各方利益能夠有效保障的前提下才能形成。

以太坊區塊鏈上1億枚USDT在火幣交易所內部發生轉移:據Whale Alert數據，北京時間5月20日17:58-18:03，以太坊區塊鏈上發生4筆大額轉賬，總計1億枚USDT從火幣交易所錢包（0x6748f開頭地址）轉入火幣交易所另一錢包（0x7b8c開頭地址）。[2020/5/20]

圖2.基于區塊鏈的數據-模型-應用的開放市場平臺區塊鏈最本質的功能是不可篡改的分布式賬本，這一功能恰恰為建立具有公信力的數據-模型-應用共享交易平臺提供了技術基礎。如果數據-模型-應用都在鏈上使用，那么其使用情況就能夠以可信方式記錄，從而能夠準確結算，保障各方利益。當前基于區塊鏈、以AI應用為目標的數據-模型-應用的開放市場平臺正在逐漸成為區塊鏈的重要應用，以下是一個不完全的列表：?SingularityNET(側重數據應用DApp)?Neuromation(側重針對AI模型訓練的合成數據)?AIBlockchain(側重多應用集成)?BurstIQ(側重醫療健康數據)?MedicalTokenCurrency?OpenMinedproject(本地訓練模型的數據市場)?Synapse.ai(數據和模型市場)?Dopamine.ai(B2B的AI變現平臺)?Neuroseed(AI解決方案市場)圖3是SingularityNET的區塊鏈開放數據市場示意圖，其定位是數據和AI應用的開放市場平臺。SingularityNET開發了一組較為完備的服務模塊，能夠滿足數據和DApp交易的各種需求：?服務代理：把平臺提供的AI應用封裝為API函數接口；?服務仲裁：與AI服務交互的智能合約接口；?SDK：軟件開發包；?多方交易支持：通過智能合約決定調用AI服務時的Token分發；?定價指導：鏈上交易定價參考數據；?開發數據存儲池：存儲用戶數據和AI訓練數據的IPFS節點。

區塊鏈教育技術提供商Odem為受冠狀病影響的學校提供教育平臺:基于區塊鏈的教育技術提供商Odem宣布將為因冠狀病大流行而中斷的學校和大學提供其平臺。Odem表示將向學校和教育工作者免費提供其在線綜合學習平臺和認證管理系統，以繼續教育學生，直到安全返回校園。（Cointelegraph）[2020/3/10]

圖3.SingularityNET的區塊鏈開放數據市場基于區塊鏈的分布式算力區塊鏈提供了有效的獎勵機制，使得參與者愿意將自己的計算資源貢獻出來進行挖礦計算，比特幣因此有能力成為當今世界最大的算力網絡。當然，目前的挖礦計算不具備普世價值，但如果我們能夠通過改造挖礦機制，區塊鏈有可能催生世界最大的、去中心化的計算平臺。你可能會想，我們不是已經有數據中心和云計算模型嗎？為什么還需要去中心化的計算平臺呢？實際上，現有的云計算是非常有力量的模式，但是問題還在中心化上。具體說來，中心化數據中心存在這樣一些突出問題：首先是建造成本不斷飆升。谷歌1999年構造的計算集群的成本只有1400美元，而2017年在北卡羅來那州建造的數據中心成本已經達到驚人的12億美元。從2011年到2017年，北美地區數據中心建設投資從47億美元一路上升到200億美元，繼續建造更大的云平臺將逐漸遭遇消費比的瓶頸。其次是云平臺運營企業往往也是大數據服務提供商，因此用戶向云平臺上傳數據總是存在數據隱私的潛在漏洞。事實上，前一陣Facebook的用戶數據泄露事件只是冰山之一角，Uber、MorganStanley均出現過濫用用戶數據的問題。最后是數據中心并非完全可靠。一份針對美國584家數據中心的調查報告顯示過去兩年中91%的數據中心均發生過不同程度的故障，平均故障時間86分鐘，圖4列出數據中心故障率、故障分布和亞馬遜云數據中心的典型故障。

聲音 | 馬欄山視頻文創產業園鄒犇淼：正利用區塊鏈技術為內容創業者保駕護航:據人民網消息，近日，湖南省長沙市馬欄山視頻文創產業園管委會主任鄒犇淼接受采訪時表示，“我們利用區塊鏈難以被篡改的特點，開發出基于區塊鏈的版權認證、保護、交易系統，推出互聯網內容版權交易平臺，讓原創版權有更好的維權依據。”[2019/5/22]

圖4.數據中心故障率、故障分布和亞馬遜云數據中心典型故障另一方面，現代社會存在著大量「閑散」算力。網吧就是一個典型的例子。進一步講，在集成電路以摩爾定律的速度不斷更新的大趨勢下，所有的計算機的價值都在不斷縮水。然而，人類畢竟需要消耗資源才能制造這些設備，如果能把閑置的算力組織起來并且加以利用，則善莫大焉。

圖5.基于區塊鏈的分布式算力組織碎片化算力當然也并不容易，既需要有精細權衡計算能力和網絡帶寬的調度方法，也需要可信的、細粒度結算機制保證利益分配，而區塊鏈為后者提供了有效解決路徑。可信模型作為不可篡改的分布式賬本，區塊鏈在鏈上數據可信性能夠保證的前提下，具有完美的溯源能力。因此，區塊鏈可以作為追溯機器學習模型使用效果的工具，即用來追溯數據來源、模型發展過程和AI應用系統使用情況。特別是，通過跟蹤在不同數據輸入和應用場景下的AI行為，我們可以深入理解和評估AI系統的決策效果，從而增強模型的可解釋性。02區塊鏈化的AI云

動態 | 京東公布全年業績區塊鏈技術助推京東商城利潤增長:據中國青年網消息，2月28日晚，京東集團發布了2018年第四季度和全年業績。2018年，作為核心業務的京東商城經營利潤率達到1.6%，較前三年呈現增長趨勢。在用戶體驗提升方面，京東商城以區塊鏈為技術底層，打通品牌商、京東、政府、檢測機構間的全程追溯信息。消費者通過掃描商品包裝上的一物一碼身份ID，便能輕松溯源。[2019/3/1]

通過前面三節的討論，我們可以看到AI和區塊鏈技術的融合帶來了全新可能性。從近期來看，通過區塊鏈為數據和AI模型確權并提供算力從而形成開放、可信、適合物聯網應用的AI平臺，將是這一融合的第一個成果。秉持這一理念，一些項目正在開發如圖6所示的區塊鏈化分布式算力AI云平臺。

圖6.基于區塊鏈、整合云-霧-終端計算模型的分布式算力人工智能云與傳統互聯網應用不同，工業大數據應用在處理實時性上往往有具體要求，而網絡帶寬往往又受到一定限制，因此完全依靠云平臺難以保證性能要求；同時，工業大數據對隱私保護的要求也較高，因此往往不能使用現有公有云解決方案，然而另一方面，自行建設私有云帶來的建設和運維成本都較高，對于本來利潤率就相對較低的制造業企業來說負擔較大。以MATRIX為例，它的區塊鏈化分布式算力AI云平臺針對工業互聯網大數據，引入了整合云-霧-終端計算模型的計算平臺，以之作為層次化、分布式的科學計算和存儲平臺。其中云平臺可以綜合使用公有云平臺、既有私有云平臺、又有新造計算中心以及基于區塊鏈的星際文件系統。

在線藝術品拍賣商以區塊鏈為基礎推出藝術認證服務:5月4日，美國在線藝術拍賣商帕爾德和瑞士科技公司本土科技公司共同推出了一款基于區塊鏈的藝術認證服務。在網上出售的數千件藝術品中，每一件都將提供數字證書或P8Pass，并將這些信息編碼在比特幣區塊鏈上。據報道，該服務允許買家實時查看數字證書，而不是依賴于之前所有者的單一證書。[2018/5/5]

圖7.與區塊鏈結合的云-霧-終端混合AI計算平臺其中數據私有問題可以通過數據的分布化存儲部分解決，還可以使用以差分隱私為代表的各種數據隱私保密方案和以聯邦式學習為代表的分布式訓練方案解決。霧計算主要為計算強度超過終端計算能力的任務提供服務，其載體是通用或定制化計算硬件，例如裝備圖形處理器和專用機器學習加速卡。值得注意的是，這種計算平臺可以整合通過區塊鏈接入的算力資源。由于這些資源的目的通常是提供閑置算力獲得計算獎勵，因此成本較低，也沒有復雜的維護問題。前述項目的分布式算力AI云不僅提供存儲和計算資源，同時利用區塊鏈的去中心化、可信賬本能力為數據和AI模型的全生命周期服務形成了強力支持。全部數據和AI模型的產生、存儲、交易和使用過程均被區塊鏈跟蹤和記錄。用戶可以通過門戶界面檢索現有模型和數據并做出選擇，然后通過調用API接口函數集成各種模型形成AI應用。API也同時提供了數據和模型定價模型，有助于確定相應價值。數據和模型具有數字化形式，同時完全在相應區塊鏈上使用，因此與區塊鏈結合后獲得了精確的確權，從而使得數據提供方、AI模型開發方、大數據應用開發方和用戶的權益均獲得保證，以公平、開放的方式解決了各方資源的共享問題。03總結

自從宇宙起源以來，生命就踏上了漫長的演化之旅。正如RayKurzweil在其名著《奇點臨近》中指出的那樣，智能的發展大致可以分為六個階段：

圖8.智能的演化》）第一階段是各種物理化學演化，最終形成了脫氧核糖核酸，即遺傳物質；第二階段中，生物體借助DNA的遺傳能力，從單細胞生命向多細胞演化，形成了大腦這一復雜器官；第三階段，動物大腦不斷發展，其中的一支——靈長類動物終于脫穎而出；第四階段，人類借助語言的發展，發展出技術能力；我們正處于第四階段的末期或第五階段的初期，即通過人工智能技術的引入，實現人類智慧和技術的協同演化，這一步的重要性可能比大家想象的還要深刻很多，因為一系列研究工作指出人腦實際上已經處于優化或者擴容的極限；第六階段是喚醒宇宙的時代，我們現在并不能看清楚，但是可以想象的是屆時智慧生命必將以全新的形式存在、擁有前所未有的能力和自由，就行莊子在《逍遙游》中說的那樣「鵬之徙于南冥也，水擊三千里，摶扶搖而上者九萬里，去以六月息者也」。

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