AI与区块链：两大热门技术，会碰撞出什么样的火花？

隐私：拥有小我数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和计谋性担心。同态加密(直接对加密数据进行操作)，Enigma项目，或者Zerocash项目，绝对都是可能的解决筹划，但我认为这个问题跟前面的可伸缩性和安然问题是慎密接洽关系的，并且我认为它们的重要程度也是一样;

效力：德勤(2016)估计区块链验证和共享交易的总运卸旧本大年夜概是每年6亿美元阁下。一个智能体系可能可以最终及时Ｆ算出特定节点成为第一个履行特定义务的节点的可能性，大年夜让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的尽力，大年夜而削减总成本。此外，即便存在某些构造性的束缚，效力更好能耗更低也许也能降低收集时延，大年夜而让交易更快;

硬件：矿工(未必是公司也可所以小我)把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消费一向都是关键问题，很多解决筹划都被提了出来，将来还会惹人更多。只要体系变得加倍高效，个一一部分的硬件可能就会被转化(有时刻是部分转化)为神经收集所用(挖矿巨擘Bitmain正在这么做);

人才缺乏：这是崇奉之跃，但同样地我们正在试图主动化数据科学本身(按照我今朝的认知来看是不成功的)，我看不出为什愦我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代劳(甚至影响和保护分类账);

数据门：在将来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，我们就会须要赞助来进拜访授权，跟踪数据应用，平日还须要以计算机的速度弄清跋扈我们的小我信息产生了什么工作。这是(智能)机械的工作。

III. 区块链若何改变AI

尽管AI跟区块链技巧的交互可以或许带来诸多好处，然则还有一个大年夜问题困扰着我不得其解。

数据被存储在名为区块的刚性构造琅绫擎，这些区块又经由过程散列值(每一个区块都包含有一个时光戳和经由过程其散列值连到上一个区块的链接)彼此连接为一条链。区块有一个头部(header，琅绫擎包含有元数据)，以及含有真实交易数据的内容部。既然每一个区块都是跟上一个连接的，所以跟着介入者和区块的数量赓续成长，在没有取得收集的共鸣的情况下想要修改任何信息都是极其艰苦的。

AI是出生在一个开源的情况下的，在如许的情况下数据是真正的护城河。但跟着这一数据的平易近主化(以及软件的开源化)，我们若何才能确保AI能取获成功并且赓续成长呢?新的护城河又会是什么?现阶段我独一的猜测是……人才。

IV. 去中间化的智能公司

大年夜事区块链和加密泉币的始创企业有很多。不过这里我只对那些大年夜事AI、区块链技巧交叉(或者融合)的感兴趣，这些企业显然就不是很多了。如许的企业重要集中在旧金山和伦敦，然则在纽约、澳大年夜利亚、中国以及欧洲国度也有例子。

这类始创企业的数量切实其实是太少了，所以很难把它们进一步进行分类。我平日爱好试着去懂得一组公司的底层模式极其对行业的影响/应用类型，但在这里鉴于数据点的数量太少了，是很难进行如许的分析的，所以我就Ｒ单地按照以下进行分类了：

去中间化智能：TraneAI (以去中间化的方法练习AI);Neureal (点对点的AI超等计算);SingularityNET(AI市场);Neuromation(综合数据集生成和算法练习平台);AI Blockchain(多应用智能);BurstIQ(医疗保健数据市场); AtMatrix(去中间化机械人);OpenMinedproject(在本地练习机械进修的数据市场);

会话式平台：Green Running(家庭能源虚拟助手);Talla(聊天机械人);doc.ai(量化生物和医疗保健洞察);
猜测平台：Augur(集体智能);Sharpe Capita(众包情感猜测);
常识产权：Loci.io(IP发掘和挖矿);
数据溯源：KapeIQ(对医疗保健实体的讹诈检测);Data Quarka(事实核验);Priops(数据合规性);Signzy(KYC)
交易：Euklid(比特币投资); EthVentures(对数字令牌的投资)。其他的(理论性)金融应用可拜见Lipton(2017);
保险：Mutual.life(P2P保险)，Inari(通俗保险);
其他：Social Coin(市平易近嘉奖体系);HealthyTail(宠物分析);Crowdz(电子商务);DeepSee (媒体平台);ChainMind(收集安然)。

以下是一些点评：

我小我对看到第一类始创企业(去中间化智能)的成长异常高兴，然则我也看到会话式平台和猜测平台以及常识产权的巨大年夜成长。我把其他的例子归类为“杂项”是因为我并不认为今朝阶段那些代表了特定类别，而相反是将AI于区块链进行匹配的单次测验测验;

对这些公司进行评估极其艰苦。这些网站经常是神秘兮兮的，让人摸不清跋扈它们是做什么的，怎么做的(这跟你对区块链买账恰是因为它的透明度有点相悖啊)，并且这种技巧须要接收过高科技教导才能对其进行充分评估。拨开炒作的迷雾是一项艰苦的义务，炒作让人很轻易受到愚弄。不过我可以给你看个具体的例子：据说过Magos AI吗?在为了写这篇文┞仿对公司进行研究时，我读了几篇有关这家AI驱动的区块链猜测平台公司(来自Wired、Prnewswire等)的文┞仿，该公司方才完成了一次跨越50万美元的ICO，并且对其交付结不雅给出了很大年夜典范诺。

但如不雅你认为他们应当把ICO的材料/信息共享出来想去对方网站看看的话，很怪异的是，他们的网站是打开不了的。当然，有时刻切实其实会产生这种情况。但我照样不宁愿，因魏喂授Wired上读过它的文┞仿，我很想知道更多的器械。我设法找到了它的结合开创人是谁，然则在Linkedin却没法找到他的材料。又是一桩怪事。不过，有的人就不爱好社交晃荡，尤其是如不雅你推敲到三个月前还没有这家公司存在的迹象的话。那我们再来看看其他的团队成员吧。也是没有任何信息，我找不到有关其过往经历的任何可追溯的证据(除了说CTO是学分析的，但我没有发明相干证据)。我测验测验着深刻发掘他们的技巧：我想要找到他们的白皮书、蓝皮书、黄皮书，或者随便什么书。但我只能找到相干评论，却找不到正文。

最后两点：我根本不认为本身是区块链专家，但我读了很多这方面的器械。并且我也信赖，在人工智能以及行业动态方面我是相当懂得的。这些家伙声称本身建立了5个不合的神经收集，可以在比Libratus(或DeepStack)还要复杂的不合范畴达到雷同的精确度，但我大年夜来都没有据说过如许的收集——这一点异常奇怪。好吧，也许我可以写信给他们请求见个面去懂得一下他们。可你知道吗?他们的地址是AXA的苏黎世干事处。

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