如果將人工智能比作建造太空火箭，那么數(shù)據(jù)和算力是燃料，算法就是發(fā)動(dòng)機(jī)。但傳統(tǒng)人工智能公司在數(shù)據(jù)層面上面臨著被大型機(jī)構(gòu)壟斷等困境，在算力層面上面臨著購(gòu)置硬件資源導(dǎo)致的資金難題，在算法層面上面臨著算法運(yùn)行不穩(wěn)定等難題。

區(qū)塊鏈可以看做是分布式的數(shù)據(jù)、算力、算法的資源集合體，所以“區(qū)塊鏈+AI”被看做是一種解決傳統(tǒng)AI難題的良藥。本文立足于傳統(tǒng)人工智能的現(xiàn)狀與痛點(diǎn)，重點(diǎn)分析了區(qū)塊鏈+AI項(xiàng)目，總結(jié)了區(qū)塊鏈與人工智能在數(shù)據(jù)、算力、算法三方面的優(yōu)勢(shì)。

01

人工智能行業(yè)現(xiàn)狀與痛點(diǎn)

“人工智能”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)會(huì)上提出，1975年之后學(xué)者開始著手研究BP(Back Propagation，后向傳播)算法，現(xiàn)在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，大多是在使用BP算法進(jìn)行訓(xùn)練。1986年之后，學(xué)者們實(shí)現(xiàn)了BP網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)期計(jì)算機(jī)硬件能力快速提升。2006年之后，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，海量數(shù)據(jù)爆發(fā)，深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音和視覺(jué)識(shí)別上實(shí)現(xiàn)突破，人工智能商業(yè)化高速發(fā)展，人工智能關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)如圖所示。

人工智能就像一只需要非常龐大的數(shù)據(jù)來(lái)“飼養(yǎng)”的動(dòng)物，量的要求已然讓企業(yè)力不從心，暫且還未提及數(shù)據(jù)來(lái)源、質(zhì)量以及隱私等諸多亟待解決的問(wèn)題。除了需要通過(guò)大量數(shù)據(jù)完成學(xué)習(xí)以及訓(xùn)練外，企業(yè)用于處理數(shù)據(jù)的 GPU 等各式各樣的芯片也時(shí)常告急！每年需要提高差不多 5-10 倍的性能才能勉強(qiáng)追上企業(yè)發(fā)展的步伐，飛快的更新迭代所帶來(lái)的硬件設(shè)備的“海量”投入，早已讓企業(yè)叫苦不迭。

02

看區(qū)塊鏈如何解決

數(shù)據(jù)：區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N以密碼學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)，以去中心化的方式，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和維護(hù)，用戶控制自己的數(shù)據(jù)，打破科技巨頭壟斷數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)全部都附有相關(guān)人不可偽造的數(shù)字簽名，區(qū)塊鏈還具有完全公開、高可靠性、去信任等諸多優(yōu)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)全球數(shù)據(jù)共享和溯源，使得構(gòu)建更高規(guī)模、更高質(zhì)量、可控制權(quán)限、可審計(jì)的全球去中心化人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)成為可能。

算力：把分布式挖礦與人工智能結(jié)合，將大型GPU或者FPGA服務(wù)器集群、中小型企業(yè)閑散的空余GPU放服務(wù)器以及個(gè)人閑置GPU作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，利用區(qū)塊鏈技術(shù)通過(guò)共享算力，為人工智能提供算力供給。

算法：搭建發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的平臺(tái)，利用群體智慧優(yōu)化人工智能算法，一套算法由多個(gè)人工智能專家更新維護(hù)，不再是由一家公司決定一套算法。

03

區(qū)塊鏈+人工智能類項(xiàng)目

• 數(shù)據(jù)類項(xiàng)目

1）數(shù)據(jù)來(lái)源：為保證用戶隱私，所有區(qū)塊鏈+AI項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)來(lái)源均是用戶、或者機(jī)構(gòu)自主提供，而非網(wǎng)絡(luò)爬取。

2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及交易：解決方案可概括為利用區(qū)塊鏈的分布式特點(diǎn)，采用分布式存儲(chǔ)方案，對(duì)于提供存儲(chǔ)能力的節(jié)點(diǎn)，提供代幣激勵(lì)，個(gè)人或單位可以加入網(wǎng)絡(luò)，成為節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)者，登記并提供節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)能力，包括容量、接口、存儲(chǔ)類型以及相應(yīng)的SLA（ServiceLevelAggrement）。對(duì)于個(gè)人隱私數(shù)據(jù)，用戶可以上傳到用戶本地節(jié)點(diǎn)，利用私鑰限制訪問(wèn)權(quán)限。

3）數(shù)據(jù)安全保護(hù)及防數(shù)據(jù)造假：目前使用密碼學(xué)的公私鑰技術(shù)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的來(lái)源，判斷數(shù)據(jù)提供者的身份，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的有效性。

4）數(shù)據(jù)清洗標(biāo)注：結(jié)合社區(qū)節(jié)點(diǎn)的多角色參與，取代人工智能行業(yè)中的數(shù)據(jù)眾包平臺(tái)。

數(shù)據(jù)類項(xiàng)目對(duì)比表

• 算力類項(xiàng)目

1）算力交易：公鏈中的節(jié)點(diǎn)通過(guò)安裝挖礦軟件及基礎(chǔ)人工智能運(yùn)行環(huán)境，參與算力的貢獻(xiàn)，然后算力購(gòu)買方與算力出售方通過(guò)任務(wù)競(jìng)價(jià)等模式進(jìn)行交易。

2）算力分配：區(qū)塊鏈本身是分布式的計(jì)算資源，算力分配的做法是將計(jì)算任務(wù)拆解分配給大量計(jì)算機(jī)并行計(jì)算。

算力類項(xiàng)目特點(diǎn)

• 算法類項(xiàng)目

1）改善算法：公鏈系統(tǒng)上模型不是最優(yōu)的，區(qū)塊鏈中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以為算法調(diào)參，即利用群體智慧改善現(xiàn)有的人工智能算法。

2）交易平臺(tái)：構(gòu)建AI算法交易平臺(tái)，交易的標(biāo)的可以是算法需求、算法模型或者將算法模型封裝好的AI Dapps。

3）改善區(qū)塊鏈：當(dāng)前區(qū)塊鏈設(shè)計(jì)固定，區(qū)塊鏈參數(shù)不能靈活調(diào)整且智能合約，不能自動(dòng)判斷交易模型的合理性，利用人工智能算法動(dòng)態(tài)更新區(qū)塊鏈參數(shù)，讓區(qū)塊鏈系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化，并自動(dòng)嗅探交易漏洞，實(shí)現(xiàn)合約交易的文明化進(jìn)程。

算法類重點(diǎn)項(xiàng)目對(duì)比表

04

區(qū)塊鏈+AI項(xiàng)目投資邏輯

從技術(shù)角度出發(fā)，區(qū)塊鏈+AI項(xiàng)目的投資邏輯將從數(shù)據(jù)、算力、算法層面進(jìn)行分析，技術(shù)方向的關(guān)注重點(diǎn)如圖所示。

AI和區(qū)塊鏈的投資趨勢(shì)，是由區(qū)塊鏈引發(fā)的，因此一定不是AI領(lǐng)域單邊的需求，因?yàn)槟菢拥脑捑蜁?huì)回歸AI領(lǐng)域的投資邏輯。我們需要探索交叉領(lǐng)域給雙邊帶來(lái)的機(jī)遇，以及創(chuàng)造全新的機(jī)會(huì)。

05

區(qū)塊鏈+AI項(xiàng)目未來(lái)趨勢(shì)

如果說(shuō)人工智能是一種生產(chǎn)力，它能提高生產(chǎn)的效率，使得我們更快、更有效地獲得更多的財(cái)富。那么區(qū)塊鏈就是一種生產(chǎn)關(guān)系，它能夠改變我們一些分配。人工智能和區(qū)塊鏈能夠基于雙方各自的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)。事實(shí)上，目前業(yè)界已經(jīng)有公司嘗試將兩者同時(shí)應(yīng)用。

區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合，通過(guò)對(duì)位置信息、信息發(fā)佈頻次、天氣情況、行動(dòng)軌跡、環(huán)境擁擠程度等因素對(duì)購(gòu)物行為的深度分析還有解讀，還可以準(zhǔn)確的分析消費(fèi)者的消費(fèi)行為，消費(fèi)習(xí)慣，更能尋找消費(fèi)者的消費(fèi)共性推動(dòng)消費(fèi)，從而撬動(dòng)3萬(wàn)億的移動(dòng)經(jīng)濟(jì)。