当区块链遇上人工智能,究竟会碰撞出怎样的火花?


HBO热播剧《西部世界》第二季最近开播,早在第一季播出的时候就以人工智能的自我觉醒作为主线,机器人的自我意识唤醒,开始自我探索生存的意义,甚至对人类生命构成威胁。

在探讨人工智能伦理的电影《机械姬》中,女机器人意识觉醒,并最终报复杀死创造出她的人类“上帝”。

而除了影视,在现实世界中,关于人工智能的热议度也可为一时无两。当AlphaGo以4∶1的战绩拿下韩国围棋顶尖高手李世石时技惊四座。而之后,它的成长速度开始令人恐惧。到了2017年新年,围棋界顶尖的人类棋手们都经历了一次“飞蛾扑火”般的悲壮。一时之间关于人工智能将要击败人类、人工智能的未来有多少行业会不再需要人类等论调甚嚣尘上。它会帮助我们吗?它会毁灭我们吗?这就好比生存还是毁灭一样的难题站在现在的时间节点我们可能都无法洞悉。

那么人工智能是如何发展到今天的呢?

人工智能诞生于20世纪四五十年代,1950年,著名的图灵测试诞生,按照“人工智能之父艾伦·图灵的定义:如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出它的机器身份,那么就可以称这台机器具有智能。同一年,图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。

图灵测试是这样检验机器是否表现出与人等价或无法区分的智能的:由一个人类提问者与一个人类和一个计算机通过文字信息交谈,三方之间完全隔离。如果提问者不能区分出人类和机器,则该机器通过测试。

但图灵测试也有其重大缺陷,就在于它无法直接测试电脑是否具有智能,仅仅能判断它是否表现得像个人类。

1956年夏天,美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会,被认为是人工智能诞生的标志。会上,麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念,纽厄尔和西蒙则展示了编写的逻辑理论机器。

1966年,美国麻省理工学院的joseph Weizenbaum发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA。ELIZA的智能之处在于她能通过脚本理解简单的自然语言,并能产生类似人类的互动。

ELIZA最初是为了模仿“无定向的心理治疗师在最初的精神病学访谈中的反应”而开发的,据此验证人与机器之间到底是如何进行交流的,她使用了能够识别某些模式和关键词的脚本,并据此产生响应。令Joseph没有想到的是,ELIZA可以像心理治疗师那样与人交流,还和其中的一些人产生了情感联系。

ELIZA之后激发了大量的聊天机器人,现在每个人手机中都有的siri,她的最初定义也是聊天机器人。

可以说20世界的0至70年代是人工智能的黄金年代。

但是在那一时期,人类对人工智能的理解还仅仅停留在认为只要机器被赋予逻辑推理能力就可以实现人工智能。不过在此后人们发现,只是具备了逻辑推理能力,机器还远远达不到智能化的水平。

到了20世纪的七八十年代,人工智能进入了低谷。原因是当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。要求程序对这个世界具有儿童水平的认识,研究者们很快发现这个要求太高了,1970年没人能够做出如此巨大的数据库,也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。由于缺乏进展,对人工智能提供资助的机构对无方向的人工智能研究逐渐停止了资助。

在这一时期,人们已经意识到要让机器变得有智能,就应该设法让机器学习知识,于是专家系统得到了大量的开发。但是对专家系统的开发最终令人失望,专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。到了上世纪80年代晚期,美国国防部高级研究计划局的新任领导认为人工智能并非“下一个浪潮”,拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。

直到1997年电脑深蓝战胜了国际象棋冠军,人工智能才又重回春天。在这个时期人工智能曾多次击败过人类。

2011年,Watson作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目,打败了两位人类冠军。

尤其在2013年以后深度学习算法被广泛运用在产品开发中,深度学习的原型就是用计算机模拟人类大脑,人们希望机器能够通过大量数据分析,从而自动学习出知识并实现智能化水平。

2016年,围棋人工智能程序AlphaGo以4:1的成绩战胜围棋世界冠军李世石。2017年,AlphaGo化身Master,再次出战横扫棋坛,让人类见识到了人工智能的强大。并且引爆人工智能市场。

今年2月,杭州市长徐立毅在杭州市两会上所做的政府工作报告中指出,2018年,杭州将通过深化供给侧结构改革,加快动能转换和结构调整,“加快培育人工智能、虚拟现实、区块链、量子技术、商用航空航天等未来产业,从而实现聚焦创新驱动和结构优化,着力推动经济高质量发展的目标。”

报告显示,对杭州未来而言,区块链的地位仅次于“人工智能”“虚拟现实”,居于“量子技术”之前,位列第三。

同样是在杭州,四月底,一场名为“区块之链 智能之芯”的2018区块链+人工智能高峰论坛在杭州举行,包括比原链创始人长铗、比特大陆CEO詹克团、启赋资本合伙人顾凯等重量级嘉宾到场,共同解读区块链共识算法、人工智能、AI驱动区块链共识系统进化等相关前沿科技。正有越来越多项目探讨区块链+人工智能的模式,那么区块链究竟如何能与人工智能相结合呢?

人工智能和区块链的共同点

区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行,而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集,最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有以下几个共同点:

1. 人工智能和区块链需要数据共享

分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样,人工智能依靠大数据,特别是数据共享。可供分析的开放数据越多,机器的预测和评估则会更加正确,生成的算法也更加可靠。

2. 安全

处理区块链网络上进行高价值交易时,这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说,机器的自主性也需要很高的安全性,以降低发生灾难性事件的可能性。

3. 信任是必要条件

对于任何广泛接受的技术的进步,没有比缺乏信任具有更大的威胁,也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便,则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易,信任则是一个必要条件。

区块链如何改变人工智能

上面介绍了几个人工智能和区块链具有的相同特点,现在继续了解区块链如何改变人工智能。

1.开放的数据市场

如前所述,人工智能技术的进步取决于各种来源数据的可用性。尽管像谷歌,Facebook,亚马逊等这样的公司可以访问大量的人工智能数据源,但在数据市场上并不能对这些数据进行直接访问。

区块链旨在通过引入点对点连接这一概念来解决这个问题,网络上的每个人都可以访问数据。现有的数据寡头垄断即将结束,一个新的开放和自由数据的时代即将来临。

2.更可靠的人工智能建模和预测

计算机系统的一个基本原则是GIGO:垃圾进垃圾出。人工智能领域严重依赖于大量的数据流,一些个人或公司故意篡改提供的数据以期待改变结果,垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源的意外故障引起的。

通过创建已验证数据库的各个部分,可以成功构建模型并仅在已验证的数据集上实施。这将检测数据供应链中的任何故障或意外情况。由于数据流部分可用,因此它还有助于降低故障排除和查找异常数据集的压力。最后,区块链与不变性同义,这意味着数据是可追踪和可审查的。

3.对数据和模型使用的控制

这是整合区块链和人工智能的一个非常重要的方面。例如,当你登录Facebook和Twitter时,你将会放弃将资源上传到其平台上的权利。当歌手签署唱片协议时也会发生同样的事情。相同的概念也可以应用于人工智能数据和模型。

为建模创建数据时,你可以指定有限制或许可的许可证。区块链使得这一过程变得相对容易了一些。

为了解释在区块链网络中查看或使用数据的权限被视为一项资产。与数字货币可以在加密货币平台上传递的方式一样,这些访问网络信息的权限也可以进行传递。

合作共赢:人工智能与区块链互解难题

业界人士普遍认为,区块链技术与人工智能达成合作的潜力巨大,二者可以互相解决技术难题,在新的生态建构中,数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等,都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。

例如在数据领域,AI可以与区块链技术结合,一方面是从应用层面入手,两者各司其职,AI负责自动化的业务处理和智能化的决策,区块链负责在数据层提供可信数据;另一方面是数据层,两者可以互相渗透。区块链中的智能合约实际上也是一段实现某种算法的代码,既然是算法,那么AI就能够植入其中,使区块链智能合约更加智能。同时,将AI引擎训练模型结果和运行模型存放在区块链上,就能够确保模型不被篡改,降低了AI应用遭受攻击的风险。

如果说人工智能是一种生产力,它能提高生产的效率,使得我们更快、更有效地获得更多的财富。那么区块链就是一种生产关系,它能够改变我们一些分配。人工智能和区块链能够基于双方各自的优势实现互补。事实上,目前业界已经有公司尝试将两者同时应用。【责任编辑/孟亮】

(原标题:当区块链遇上人工智能,究竟会碰撞出怎样的火花?)

来源:搜狐科技

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