區(qū)塊鏈+AI,恰似雙劍合璧?
“兩招名稱相同,招式卻是大異,一招是全真劍法的厲害劍招,一著是玉女劍法的險惡家數(shù),雙劍合璧,威力立時大得驚人!边@段描述出自《神雕俠侶》,說的是楊過與小龍女共同對戰(zhàn)金輪法王的橋段,兩人同使“玉女劍法”,仍難敵對手。楊過無意中使出“全真劍法”,雙劍合璧之下,威力大增,殺招頻出,竟勝了金輪法王。
一雌一雄,一陰一陽,陰陽協(xié)調,威力無窮,這就是所謂的“雙劍合璧”。不過要達到這個境界,也有頗高的要求:“使這劍法的男女二人倘若不是情侶,則許多精妙之處實在難以聽會;相互間心靈不能溝通,則聯(lián)劍之際是朋友則太過客氣,是尊長小輩則不免照拂仰賴;如屬夫妻同使,妙則妙矣,可是其中脈脈含情、盈盈嬌羞、若即若離、患得患失諸般心情卻又差了一層。”,可見合技之難。
今天把科技比作劍法可謂恰如其分,技術也有強弱之分,不同技術也各有破綻。把不同技術結合在一起,若能化去彼此的破綻,定然也能效果倍增!盎ヂ(lián)網(wǎng)+”的諸多例子已經(jīng)充分證明了這個觀點,而當下最熱門的技術,“AI”和“區(qū)塊鏈”也在遇到瓶頸后開始走向合作,兩者是否也能互補、協(xié)調,進而實現(xiàn)升級?
結合國家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術專家委員會發(fā)布的《“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)研究報告》,我們來探討一下AI與區(qū)塊鏈能碰撞出怎樣的火花。
“AI”和“區(qū)塊鏈”各自的破綻
雖然這兩門技術都已經(jīng)發(fā)展有些年月了,但是要說已經(jīng)達到爐火純青的地步還為時過早,尤其是“區(qū)塊鏈”,甚至可以說是還在起步階段。
“AI”
AI是Artificial Intelligence的簡寫,即人工智能。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的一門技術。自誕生至今已有六十多年的歷史,近些年進入快速發(fā)展階段,已能運用于各個領域,但行業(yè)仍存在不少痛點。
人工智能成長需要海量數(shù)據(jù)進行訓練,到目前為止,還是各企業(yè)自行收集數(shù)據(jù)。因實力和底蘊的差距,頭部玩家數(shù)據(jù)比其它企業(yè)豐富得多啊,如谷歌、百度、阿里、騰訊、微軟、蘋果、Facebook和亞馬遜等企業(yè)。由于競爭關系,都敝帚自珍,于是大多數(shù)企業(yè)都缺少數(shù)據(jù),優(yōu)質數(shù)據(jù)更少,而頭部玩家也存在數(shù)據(jù)不完整的無奈。
另外,現(xiàn)在的人工智能多為有監(jiān)督學習,需要對數(shù)據(jù)進行充分標注,但是目前業(yè)界的標注多采用外包,缺乏專業(yè)性,質量不佳數(shù)據(jù)的安全性和可信任程度都存在不足,而不良的數(shù)據(jù)可能給人工智能帶來了安全隱患;人工智能的大量數(shù)據(jù)中必然涉及個人隱私的信息,這對隱私保護提出了很大的挑戰(zhàn);由于人工智能需要進行大量訓練,再加上信息真實性需要確認的情況下,其訓練時間也被拉得很長等等。諸如此類問題,都嚴重拖了人工智能的后腿。
然而,除了數(shù)據(jù)的問題,算力、算法等層面也在限制人工智能的發(fā)展。一方面,硬件成本高。人工智能在各領域的訓練都需要極大的運算量,在購置GPU、FPGA等硬件資源上,資金就需以百萬記,這對多數(shù)普通企業(yè)來說,都難以承受;另一方面,由于該領域缺乏精英人才,算法更新維護艱難。
“區(qū)塊鏈”
區(qū)塊鏈是分布式數(shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其通過去中心化的、共享和加密等技術進行分布式記賬。有著去中介化、開放性、自治性、信息不可篡改、匿名性等顯著特點。
然而為了支撐這些技術的實現(xiàn),需要付出電力消耗大、算力過剩、效率低等代價。
采用POW共識機制的區(qū)塊鏈項目需要消耗大量的電力資源,區(qū)塊鏈要實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)存儲的功能,需要大量節(jié)點長期運行,規(guī)模越大,所耗費的電力也會同比例增長。若真想讓區(qū)塊鏈應用于更多領域,這樣的消耗顯然是不切實際的。
如此大的消耗背后,是算力資源利用率低的難點。區(qū)塊鏈的算力并沒有得到合理地利用,普遍存在過剩或閑置狀態(tài),造成了極大的浪費,這與人工智能算力不足恰恰相反。
區(qū)塊鏈各節(jié)點重復工作過多,導致效率緩慢,也浪費了很多成本。據(jù)德勤在2016年估算區(qū)塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。
存在各自痛點的兩門技術如今正要聯(lián)手,究竟會互相融合、和諧共處,還是會互相排斥?
理論上的互補
雖然AI和區(qū)塊鏈都存在各自的痛點,但是優(yōu)點也不少,而且理論上講,各自的優(yōu)點恰好能夠彌補彼此的不足。
對于人工智能匱乏的數(shù)據(jù),區(qū)塊鏈海量的數(shù)據(jù)恰好能為其所用。由于區(qū)塊鏈全球數(shù)據(jù)可共享、可溯源,在如此巨大的審計工作之下,數(shù)據(jù)標注質量更好。又因為區(qū)塊鏈分布式存儲,每個節(jié)點都保存有完整的數(shù)據(jù)信息,也保證了數(shù)據(jù)的安全,提升了信息的可信任程度。除非所有節(jié)點都被篡改,否則難以對其安全性構成威脅。
對于人工智能可能導致個人隱私泄露的問題,區(qū)塊鏈的匿名性也能很好解決。由于區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權技術,雖然交易信息公開透明,但賬戶身份信息卻是高度加密的。所以就避免了個人隱私被窺探或被別有用心之人竊取。
數(shù)據(jù)的安全性和和可信任程度得到了保證,人工智能訓練自然也可以剩下不少心思。此時,利用區(qū)塊鏈分布式數(shù)據(jù)存儲的方式,將單個的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機器之上,采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式進行訓練,定然可以大大縮短訓練的時間。
如此看來,區(qū)塊鏈可算是給AI送了一份大禮。禮尚往來,AI似乎也可以為區(qū)塊鏈解憂。
如何實現(xiàn)通過AI減少區(qū)塊鏈能源損耗?一方面,人工智能可以替代人力挖礦,以更有效的手段完成這個任務。既節(jié)省了人力,也節(jié)省了能源浪費。另一方面,通過AI學習算法,對設備進行有效管理,進行散熱、冷卻等操作,同樣可以減少能源的損耗。這方面的應用已被谷歌、百度等公司落實。
挖礦是個繁復的工作,通過人工智能,或許可以推算出第一個執(zhí)行任務的節(jié)點,由此或許可以減少其他曠工不必要的探索,省去更多無用功,也提高了效率。
至于區(qū)塊鏈過剩的算力的問題,附能于人工智能后,自然也就迎刃而解。
綜上所述,區(qū)塊鏈解決了人工智能數(shù)據(jù)匱乏、數(shù)據(jù)安全、可信任程度、個人隱私算力不足等問題;而人工智能也可以彌補區(qū)塊鏈能源損耗、效率低等不足之處。
兩者結合,豈不是如同雙劍合璧,所向披靡了?話雖如此,這些互補也還多處在理論階段。對于這兩門技術的融合才剛剛開始。
實際上還需磨合
探索兩門技術的融合也是最近才開始的,如谷歌旗下DeepMind Health正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計系統(tǒng),利用“區(qū)塊鏈+AI”技術讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數(shù)據(jù),又可以保護病人的個人隱私。
Innoplexus等AI公司推出了區(qū)塊鏈平臺,而比特大陸和嘉楠耘智也各自研發(fā)著AI芯片。
通過區(qū)塊鏈確權,由AI識別版權,共同維護版權,也是“區(qū)塊鏈+AI”的應用。還有數(shù)據(jù)市場、金融領域、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等等,每個領域都有人在嘗試。不過到目前為止,尚未出現(xiàn)完美的組合。
究其原因,或許某些玩家只是蹭蹭熱度而已。最主要的原因在于行業(yè)對區(qū)塊鏈和AI融合的構想還不夠完善。
首當其沖的是數(shù)據(jù)的共享。維持當前的狀態(tài),可以讓這兩個行業(yè)的巨頭保持絕對的優(yōu)勢。尤其是人工智能企業(yè),在數(shù)據(jù)方面一直領先于同行,可一旦實現(xiàn)了AI和區(qū)塊鏈的融合,數(shù)據(jù)被共享,這種優(yōu)勢將不復存在。這一矛盾存在,會讓兩者的結合沒那么順利。
而兩門技術的融合也存在風險。這不是把兩臺機器放在一起的簡單操作,而是在技術層面的融合,結果是更好,也可能更差。
正如雙劍合璧,即使劍法可以相融,若不能心意相通也難以達到真正的合二為一。
“區(qū)塊鏈+AI”能否實現(xiàn)雙劍合璧,相互賦能互補、共同升級,還有待探索和研究。
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