区块链+人工智能的下一阶段

区块链资讯区块网2018-10-11 00:56:12  阅读 -评论 0

区块链+人工智能的下一阶段

导读:1Kosmos BlockID创始人、CTO,Rohan Pinto是一位资深的区块链技术专家,有着20多年的密码学领域工作经验。自从公司成立以来一直积极参与加密货币的发展,对区块链技术和发展有着浓厚的兴趣。特别是对区块链+人工智能这一课题有着深刻的研究,认为这是一个令人兴奋的并极具挑战性的新发展。
Matt Turck最近讨论了为什么这个话题很重要,并强调了这个领域的有趣项目,他指的是人工智能(大数据、数据科学、机器学习)和区块链(分散式基础设施)作为未来十年的决定性技术。显然,这些新概念的时机已经成熟,尽管它们是新颖的,仍然不够发达。
有趣的是,人工智能与区块链在哲学上是不同的:
1、相对于区块链的分散、分布式特性,人工智能是由更集中的基础设施驱动的。
2、尽管许多人工智能技术都是由集中的提供者拥有和操作的,但市场中的大多数区块链参与者都将它们的所有代码库作为开源代码发布,任何人都可以在任何时候自由地查看。
3、目前,人工智能更像是一种黑盒解决方案,而区块链在处理的所有交易中往往更加透明。
4、人工智能是基于概率公式,而区块链在本质上更具有确定性。
目前,人工智能初创企业正在被IBM、苹果、Facebook、亚马逊、谷歌、英特尔和阿里巴巴等公司收购。这些组织依靠空前数量的数据来训练他们的人工智能代理,这为他们提供了巨大的竞争优势。与此同时,它们的数据和能力与世界其他地区隔绝。
不幸的是,集中的人工智能引入了滥用的空间,比如对使用人脸识别和计算机视觉技术的人进行大规模监控。同时,在集中式环境之上创建解决方案需要企业放弃隐私并将其数据控制给其他第三方。
区块链+人工智能
这就是区块链的作用所在,因为它可以用来克服人工智能的许多缺点。在我们的业务中,我亲眼目睹了这一点,我们利用了大量的人工智能和机器学习(ML)功能,以便更好地识别和验证用户的区块链身份。
目前,该领域的专家正在探索如何部署区块链来创建一个分散化的市场来增强人工智能。麻省理工学院的这门课程只是这个空间运动的一个指标。这将使人们能够轻松地分享他们的个人识别信息(PII),并保证它将通过区块链提供的分散化和安全计算而保持安全和私人化。实际上,用户可以很容易地分享他们的敏感信息,如健康和财务数据,该系统将确保只有预期的服务提供者才有能力在用户明确同意的情况下解密用户的PII。随着时间的推移,我相信空间将会积累大量由大型组织使用人工智能算法维护的数据,以保持竞争力。
Hackernoon上的一篇文章列出了一些整合区块链和人工智能技术的最新项目,以创建前沿的解决方案。其中一些比较著名的项目包括SingularityNET,这是一个人工智能市场,企业可以在全球范围内获得人工智能能力,以促进空间的增长。另一个项目是Namahe AI,这是一个旨在通过集成人工智能和区块链来提高供应链效率的平台,从而实现实时无缝监控流程,并将异常情况和欺诈行为进行审查。最后,还有一个以人工智能为基础的对冲基金,它为行业爱好者发起了竞赛,以开发和提交预测模型和解决方案。
区块链+人工智能的挑战
显然,人工智能解决方案不同于传统解决方案,因为它们遵循概率模型。换句话说,一个传统的程序遵循“如果a发生了,那么就跟随B”的方法。相反,人工智能(深度学习和机器学习)使用概率答案来完成一个后续步骤。人工智能的这一特性使它成为创建灵活解决方案的理想技术。尽管如此,有些人工智能程序还是会犯错。
到目前为止,人工智能代理在某些情况下仍然会出错,而且用户仍然很难知道它是错误的,或者当它出错时应该怎么做。一些令人印象深刻的例子包括微软的聊天机器人失控,维基百科编辑机器人在自己之间进行了一些交易,Uber的自动驾驶汽车忽略了红灯,以及俄罗斯机器人推广机器人IR77逃离了实验室。
另一个问题是合规。控制人工智能解决方案仍然是一个主要的问题,它可以防止失控或造成损害。人工智能和区块链解决方案将需要数据聚合,这是一个真正的挑战。然而,物联网对于提供人工智能培训所需的数据是至关重要的。实际上,私有数据的安全性和私密性在这个领域是至关重要的。
对于合并区块链和人工智能,人才是另一个挑战。数据是培训人工智能模型的主要因素,可以使用物联网设备收集数据,但还需要专业人员根据区块链技术的要求,开发以分散或分布式方式运行的算法。幸运的是,像“深脑链”和“SingularityNET”这样的组织正在不断地研究和创造创新的人工智能算法。
在合并人工智能和区块链方面,计算资源仍然是一个问题。幸运的是,我们有可能利用全球闲置计算能力来运行与区块链集成的资源密集型人工智能培训。
结论
一些专家现在建议区块链有能力将人工智能分散,以实现向大众提供的分散智能。要从整合中获得真正的好处,我认为必须解决几个主要问题:如何确定人工智能解决方案在其运作中何时出了问题;如何培训实地专业人员;以及需要提出适当的遵守要求,以指导产品的开发和部署。为了取得真正的进展,今天在这一领域的参与者应该努力打破这些障碍,鼓励现实世界中的区块链和人工智能的发展。

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