由 dawei 
人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术,对这一点各行业已达成共识。每种技术都有其自身的技术复杂性和商业价值,但如果将两种技术结合使用,可能是对整个技术(甚至人类)的重新定义。
人工超智是在人工智能行业现状之下,由ASE Blockchain Labs提出并且进行行业改革的新型概念,超级智能要比传统的人工智能具备更强的计算识别能力,ASE Blockchain Labs 分别以量子计算领域、IPFS网络领域为发展核心,并建立人工超智引擎系统,该引擎系统无论是计算输出还是网络传输,都将比人工智能更加具有行业统治力。
ASE Blockchain Labs 成立与2018年,位于以色列特拉维夫,实验室大部分成员来自魏茨曼科学研究所,项目设计核心概念受到达摩院以色列机器视觉实验室负责人:Lihi Zelnik-Manor 教授启发,将人工智能结合区块链两种新型科技产业技术相结合,成立项目:“Artificial Superintelligence Engine Chain”,目前该立项被以色列科技投资企业高度关注,实验室预计2023年,将成立ASEC科技公司,正式投产运营。
人工智能作为计算机科学、脑科学、语言学等多学科交叉融合发展而来的新兴产业,世界各国高如果将人工智能比作建造太空火箭,那么数据和算力是燃料,算法就是发动机。但传统人工智能公司在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境,在算力层面上面临着购置硬件资源导致的资金难题,在算法层面上面临着算法运行不稳定等难题。区块链可以看做是分布式的数据、算力、算法的资源集合体,所以“区块链+AI”被看做是一种解决传统AI难题的良药。
度重视均有布局,产业正处于发展加速期。据德勤预测,全球人工智能市场在未来数年将呈现持续高速上涨趋势,预计2024年将突破5万亿美元,2017-2025 年复合增长率达 30% 以上。未来在开源框架之争将进一步升级,深度学习开源框架对移动场景的支持将进一步加强。
区块链虽然非常强大,但同样有其自身的局限性,其中有些是因为技术本身,而另一些则来因为金融行业落后的管理思想,但所有这些局限性都可能受到AI的影响:
能源消耗:采矿需要大量的能源和金钱(O’Dwyer,David Malone,2014)。AI已经证明在优化能源消耗上的效率很高,所以我相信类似的技术也可以应用在区块链上,这将减少采矿硬件的投资;
可扩展性:区块链以每10分钟1MB的速度稳步增长,目前已经增加了85GB。中本聪提出的“交易剪枝”(是一种空间回收技术,也就是,删除不必要的完全化交易数据)是一种可行方案,但是AI可以引入新的分布式学习系统,比如联合学习,通过新的数据分离技术,提高系统效率;
安全性:即使区块链几乎不可能被黑,但其进一步的应用是不安全的。近两年机器学习取得了巨大进步,使AI成为了区块链技术安全上的有力保障,尤其是在系统的固定结构方面;
隐私性:个人数据的隐私问题已经得到了密切关注(UniCredit,2016)。同态加密技术(直接处理加密数据)、Enigma项目(Zyskind等,2015)或Zerocash项目(Sasson等,2014),是可能的解决方案,但我认为这个问题和前两点紧密相连;
功效:Deloitte(2016)估计,花费在区块链上验证和共享交易数据的总运行成本大约6亿美元一年。智能系统能计算出特定节点优先执行任务的概率,从而能提醒矿工找寻其他路径并降低总的运算成本。此外,尽管存在一些结构性限制,但更好的效率和更低的能量消耗也可以减少网络延迟,加快处理速度;
硬件:矿工(可能是公司或者个人)把大量的钱投入到挖矿专用的硬件系统中。当系统变得更加高效,一些硬件可能被应用到神经网络中使用(挖矿巨头Bitmain做的正是这个);
数据门:在未来,我们所有的数据都将在区块链上,公司能从我们这里购买数据,我们需要权限访问数据、跟踪数据的使用,然后加快处理个人事务的速度。
帮助AI解释AI本身:AI的黑盒问题一直困扰着我们,一个清晰的数据检索方案不仅可以提高数据和模型的可信度,还可以提供一条清晰的路径来追溯机器决策过程;
提高AI的有效性:安全的数据共享意味着每个人都将拥有更多的数据,然后会获得更好的模型,更好的方案,更好的结果和更好的新数据。
首先,区块链将帮助清洗个人数据,并提高数据的有效性。其次,将会出现新市场:从数据市场到模型市场,最后甚至是AI的市场(Ben Goertzel就想利用SingularityNET做到这点)。因此,便捷的数据共享和新市场的产生,和区块链数据审查技术,会很好的结合成一个整体,进而降低小企业的参与壁垒,缩小科技巨头的竞争优势。在降低参与壁垒的过程中,实际上解决了两个问题:提供更广泛的数据访问权限和更有效的数据货币化机制;
减少灾难性风险:编码在DAO(去中心化的自动化组织 Decentralized Autonomous Organizations)中的人工智能系统的规则明确,操作范围非常有限,只会高效准确地执行被要求的操作,不会有其他操作。
综上所述,人工智能领域的发展和区块链的发展相结合必然是未来的发展趋势,结合传统人工智能和传统区块链产业的各自限制,ASE Blockchain Labs构建了人工超智引擎的区块数字模型,利用区块网络的各项优势,大大提升了人工智能的效率和安全性,再结合IPFS网络特性,将数据或者指令传输或发送到终端。整个工作导向中,人工超智引擎链将起到重大作用,该引擎可以被理解成一个区块,可以让每个终端用户独立创建,每个引擎都将是独一无二的,那么每个引擎处理的工作和传输的数据也将是独一无二的,这也是利用了区块链的特性,让每个终端用户拥有独自的处理基站和独自算力。
在科技飞速发展的时代,多技术间的融合是大势所趋,比如云计算+大数据,大数据+人工智能。未来也必然会出现云+大数据+人工智能+区块链+物联网(边缘计算、窄带物联网)这种覆盖多种技术的融合性解决方案,ASEC将会以技术改革为目标,继续努力!