附加信息：初次代币发售(ICO)
经由5分钟的查询拜访之后，我终于Google了两个关键字：“Magos骗局”。这些家伙似乎卷走钱跑路了。他们必定是跑到什么处所去建立那个神经收集去了。所以请密切存眷吧。
我的不雅点是指数性技巧是异常好的，是可以推动仁攀类成长的，但跟着它带来的好处增多，潜在的“负面融合”也会呈指数性增长。要保持警醒。
V.结论
区块链和AI是技巧谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培养中间化的智能，另一个则是在开放数据情况下促进去中间化的应用。然而，如不雅我们能找到一个聪慧的方法让这两个一路协作的话，总的┞俘外部性就可以或许在瞬存放大年夜出去。
很多AI—区块链公司的参谋委员会要比团队范围还要大年夜，这是很有趣的。这也许是融合尚未完全完成的早期迹象，解释我们不知道的要比知道的器械要多;
这两大年夜技巧的融合当然还有技巧和伦理内涵，比方说我们应当若何对区块链膳绫擎的数据进行编辑(或者甚至遗忘)?可编辑的区块链是不是解决筹划?AI—区块链的融合会不会把我们推向成为数据囤积者的门路上?
说实话，我认为我们独一能做的就是赓续实验。
惹人新的不受监管的融资手段绝对是一项有趣的立异，但它也激发了还没有预备好的社区的若干担心。对此我异常愿意能听到大年夜家的反馈，但这里我先提炼一下对ICO评估的关键点：
- 在价值交换令牌有着额外的功用，而公司出售令牌的独一目标就是融资的话将会给市场释放一个糟糕的旌旗灯号。令牌是用来建立用户群并且鼓励好处攸关者在最早期阶段介入到生态体系琅绫擎去的。光有一份好的白皮书是不敷的;
- 要当心不受限的令牌发卖;
- 要当心没有时光限制的令牌发卖;
- 要当心没有明白声明(今朝和将来)数量以及令牌价值(这听起来竽暌剐点荒诞，但你也许会对ICO的不通明度认为吃惊)的令牌发卖。
在上一节中，我们敏捷触及了AI可能最终对区块链产生的影响。如今我们反过来看看区块链可能会对机械进修体系的成长产生什么样的影响。说得更细心一点，区块链可以：
- 赞助AI解释本身(并让我们信赖它)：AI黑盒遭受了可解释性的问题。有一个清楚的审计跟踪不仅可以进步数据的可托性，还可以进步模型的可托度，也为追溯机械决定计划过程供给了一条清楚的门路。
- 进步人工智能的有效性：安然的数据共享意味着更多的数据(和更多的练习数据)，然后就会有更好的模型，更好的行动，更好的结不雅......以及更好的新数据。到头来收集效应是最重要的器械。
- 降低市场的准入障碍：我们一步一步来。区块链技巧可以保护你的数据。那么为什么你不克不及暗里存储你所有的数据，或者也许出售这些数据呢?你也许会。那么起首，区块链将促进更干净、更有组织的小我数据的建立。其次，区块链会促进新市场的出现：比如数据市场(这个是比较轻易实现的);比如模型市场(这个要有趣得多);甚至最后可能还会出现AI市场(参阅Ben Goertzel试图用SingularityNET解决的工作)。是以，简单的数据共享和新的市场，再加上区块链数据验证一路，这些将供给加倍顺畅的集成，大年夜而降低小企业的进入门槛，缩小科技巨擘的竞争优势。在降低进入门槛的尽力中，我们实际上解决了两个问题，即供给更广泛的数据拜访以及更有效的数据泉币化机制;
- 增长对人工的信赖：一旦我们的部分义务将交给主动虚拟代劳来治理，清楚的审计跟踪将可以赞助机械人互信赖任(并且赞助我们去信赖它们)。在有了分项数据以及调和决定计划，再加上有结实的机制达到法定人数(与群体机械人和多代劳场景高度相干)的安然手段之后，这最终还将增长机械与机械之间的交互(Outlier Ventures，2017)和交易。Rob May在他比来的邮件简报中也表达了类似的概念。
- 削减灾害性风险的情况：DAO中编写的具有特定智能合约的AI只能履行那些动作，除此以外再无更多(那么它的行动空间也是受限的)。
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本文标题：AI与区块链：两大热门技术，会碰撞出什么样的火花？
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