AI合约+区块链的深度解析

07-25 17:20

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文章来源: 万链之家

区块链经济体未来会成为世界第三大经济体,发展区块链必须技术与监管同步进行,这是国家与国家之间的博弈。

区块链真正的生命力在于服务实体经济。

必须有落地的应用,带来经济价值。

 

·人工智能和大数据

1、人工智能的前世今生

2、如何学习参与人工智能

3、人工智能和大数据在银行的落地

 

·区块链

1、区块链技术的起源与三代演变

2、区块链技术的主要特征

3、区块链技术的发展方向

 

·区块链和数字货币的安全问题

1、安全问题三大要点

2、区块链安全问题现状

3、安全控制模型

 

·人工智能和大数据

大数据必须与人工智能、生物学习进行结合才能有运用场景

未来将不再是为了工作而工作,不是为了满足生活需要而工作,是为了实现个人价值

 

1、人工智能的前世今生

· 上世纪人工智能在50年代和80年代都有热潮,典型的特征是当时的人工智能是一个演绎的系统,即:有理论的假设,然后根据数据去推断结论。

· 但后来没有形成大规模的应用,关键在于数据获取很难,对于数据和理论的依赖较高,结论比较脆弱。

· 2013年、2014年出现了归纳推理(大数据、机器学习)的转变,深入学习算法兴起。得益于数据源增多、计算能力的提高、云计算的发展,真正带来了大数据和人工智能在各个不同行业的落地。


2、如何学习参与人工智能

· 需要具备一定的数学、编程基础。人工智能会运用大量的概率统计、数据原理。

· 需要加入一些人工智能项目的开发。

· 或者以分析师的角色加入,需要精通业务,思考如何运用大数据分析优化提升工作效率。


3、人工智能和大数据在银行的落地

· 智能投资顾问

· 供应链金融的风险管控

· 金融产品和理财产品的设计开发与分析

 

·区块链

区块链目前并没有统一的官方定义,仍处于发展之中,不需要太早定义来框死

 

1、区块链技术的起源与三代演变

· 技术起源:P2P/加密技术(Hash&非对称性加密)/数据库技术。

· 区块链1.0——比特币:分布式账本,数据经过共识后不可篡改,防止双化。第一代互联网是基于信息的互联网,通过中介机构完成拷贝的传递。而今天是价值互联网,实现的是价值的传递,比特币能够去中介化

· 区块链2.0——以太坊:在1.0中,处于数据链条前方的区块会直接影响后方区块,交易越在后方越不安全;需要很多电。2.0引入智能合约、虚拟机的概念,可以进行复杂语句的编写,实现较好的业务逻辑的编辑。

· 区块链3.0:2.0虽然有所进步,但是仍然存在性能仍然需要优化,每秒钟能够处理的交易为15—20,无法实现大规模落地。促使3.0时代的到来。


2、区块链技术的主要特征

· 实现价值转移,而非简单的信息传递

· 高度冗余的数据库

· 去中介化而非去中心化:用机器代码代替中介化的算法和机构。且落地必须有监管。

· 分布式技术

· 高度依赖密码学

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3、区块链技术的发展方向


· 方向一:区块链+。加人工智能、物联网、安全等技术。具体应用包括金融(支付领域)、供应链金融、游戏、房地产。

· 方向二:基础区块链。主要解决1.0/2.0的技术问题。

· 方向三:价值互联网。银行与银行之间形成一个联盟链。区块链技术实现的是整体的重构,包括企业与企业、企业与政府、政府与政府之间生产关系的重建。

· 区块链在银行:打破信息孤岛,使得共享数据在隐私保护的前提下实现拉通/实现实时监管,拉通监管交易。/联合贷款,目前仍然在研究开发当中。


· 国内银行:

招商银行:清结算。建设银行:房屋维修费用申请管理。中国银行香港分行:POC系统。中国银行总部:公益中国。

· 国外银行:区块链应用关注最多的是美国银行。


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·区块链和数字货币的安全问题

区块链虽然具备安全属性,但是最能解决的问题却并不是安全问题。区块链解决的是双化和价值传输的问题。

 

1、安全问题三大要点

加密保密性/数据的完整性/可用性。


2、区块链安全问题现状

· 保密性:区块链有一定的解决方案,包括零知识证明、同态加密、状态通道。

· 完整性:区块链可以保证数据的完整性

· 可用性:仍然存在问题,速度太慢;虽然有分片分区、子链、共识算法等方案,但技术仍然需要进一步发展。


3、安全控制模型

· 工信部白皮书:定义了区块链五层架构。包括数据层、网络层、共识层、激励层、智能合约层。


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· Top8控制:身份管理、应用层源代码安全检查、智能合约安全检查、节点的安全加固、数据加密(链上和链下, 国密算法)、数据传输的加密、DDOS 、Key Management。


· 还有什么新趋势能比人工智能和区块链更火吗?


· 2016AlphaGo大杀四方以来,2017区块链狂飙突进以来,这两大新技术就迅速集聚了资本、人才和舆论关注。


· 一般而言,AI合约被当做生产力进行类比,区块链则被认为在变革生产关系。


· 然而一切都已水到渠成了吗?生产力和生产关系又可以有怎样的结合?还有哪些悬而未决的问题及挑战?


· 站在AI合约和区块链的交叉路口,知名投资人、FirstMark董事总经理马特·图尔克(Matt Turck)刚刚分享了他们对此的研究、分析和总结。


· 量子位全程围观后,认为条理清晰、有理有据,称得上干货满满,可以低调分享。

大咖介绍

· 马特·图尔克,美国知名早期投资机构FirstMark的董事总经理,此前以早期成功投资PinterestShopifyAI合约rbnbRiot GamesInVisionTapad等超级独角兽而著称。

· 马特还是纽约乃至美国知名的技术趋势布道者,他发起组织了2大新趋势分享社区,一个围绕大数据和人工智能,名为Data Driven NYC;另一个围绕前沿技术和新兴计算平台,叫Hardwired NYC

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· 在马特组织的分享社区上,大咖云集,包括AI合约三巨头之一的Yann LeCun,都曾应邀前来分享。

· 也是在汇集了众多大咖思考和一线分析研究后,马特决定分享自己关于AI合约+区块链的思考,以下为分享实录:

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新一代趋势

· AI合约+区块链,这是一个激动人心又非常具有挑战性的话题。

· 之所以希望围绕这个话题进行分享,是希望提供一个广泛的介绍,最好还能形成一些共识,并介绍一些从VC角度看到的这些领域里的有趣公司。

· 关于这两个主题,嘲笑和反驳当然轻而易举。因为无论是AI合约(机器学习),还是区块链,都算不上十拿九稳,都带有非常明显的实验性、先锋性。

· AI合约在2016-2017年达到了热度高峰,然后区块链则占领了2017-2018

· 谁也无法保证,这两大技术趋势最后都能善始善终,也无法保证,这两大技术交叉探索会产生了不起的商业可能。

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· 但如果我们回顾一下计算机历史,每10年或15年,就会有新的技术趋势和大变革发生:硅芯片—PC—互联网—Web2.0等。

· 而我们当前可能处于这一波趋势的尾端。受到社交、移动和云计算的三方驱动。

· 并且这几年生长出的超级独角兽,都与这些背后驱动力息息相关,比如AI合约rbnbUber等等。

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· 然而如果从一开始就想看清这些趋势,其实并不容易。

· 比如,云计算在现在已经司空见惯,但如果回到2008年,当时还被认为是营销万金油,很难想象达到今天的规模化、工业化商用,差不多经历了10年左右的时间。

· 历史的进程也总是惊人相似:起初都是高度实验性和过度炒作,但随着时间向前,资本来了,人才也来了,然后开始成为新技术应用的典型范例。

· 阿马拉定律其实说得透彻:新技术的影响在短期内往往被高估,长期内被低估。

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· 现在,我认为新技术范式出现的时机已然成熟。并且驱动力和源技术也显而易见。

· 我认为AI合约、区块链和物联网,正是新时代的社交移动

· 对于这些领域交叉、重叠,相互加持可以产生的可能,我无比期待,也认为未来已来。

· AI合约和区块链有什么交集?

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·  里德·霍夫曼()LinkedIn联合创始人,硅谷人脉王
彼得·蒂尔()硅谷天使投资教父Facebook第一位外部投资人


· AI合约和区块链的关系,有一点非常有意思:它们在哲学上很多方面都是对立的。两名教父级的硅谷天使投资人,彼得·蒂尔(Peter Thiel)和里德·霍夫曼(Reid Hoffman)两位风投大咖在最近一次对话中,很好地总结了这个特性:


· 蒂尔把加密(区块链)比作自由主义者,把AI合约比作共产主义者;


· 霍夫曼把加密比作无政府,把AI合约比作法治。


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· 比如说,AI合约是非常中心化的。它集中在少量公司手里,比如美国的谷歌、苹果、Facebook、亚马逊,中国的阿里、腾讯、百度。


· 尽管一些AI合约研究在学术界是开源的,但是只有这些大公司,才能吸引全球的AI合约人才。也只有它们,才能获取规模史无前例的数据,用来训练AI合约算法。


· 这些数据集,让它们形成了无与伦比的竞争优势。


· 另外,区块链也具备开放、透明、确定性的特征,而AI合约通常是封闭的、不透明的黑箱,具备概率性特征。


· AI合约的中心化特性就带来了一个问题:滥用。


· 谷歌帮美国军方的无人机自动识别目标、微软帮移民局作恶、亚马逊为警方做人脸识别……这些科技巨头和政府机构的合作,都导致了美国人民的震惊和抗议。


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· 除了这种政治问题之外,中心化平台还会与它们周围出现的新生态竞争。


· 安德森·霍洛维茨基金(A16Z)的管理合伙人克里斯·迪克森(Chris Dixon)曾经专门论述过去中心化的重要性。他说:对抗政府审查、发扬自由主义政治思想,都不是去中心化重要性的主要原因。


· 重点在于,中心化平台的生命周期是可预测的。它们一开始都会尽可能吸引用户和第三方协作者,让自己的服务更有价值。但平台和协作者的关系,会从合作走向竞争。


· 随着时间推移,最好的企业家、开发者和投资人,都会对于在中心化平台上构建服务保持警惕。几十年的经验证明这会以失望告终。另外,用户放弃了隐私、对自己数据的控制权,无力对抗安全漏洞。


· 中心化平台的这些问题未来会更加显著。


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区块链的出现,不止是纯粹技术问题的解决方案,也是对政治和组织问题的有力回应。


· 而前面,我们也谈到AI合约有很多本质上属于政治和组织的问题。那么,可以用区块链来对抗AI合约的这些缺陷吗?


· 区块链能帮我们构建更好的AI合约吗?


· 这一领域的先驱一直在探索各种想法,比如说用去中心化方法来构建AI合约,或者给bots(或者说AI合约)建立一个网络,又或者让AI合约管理全自动的组织。



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· 但值得注意的是,AI合约也能在很多方面帮助区块链,这是另一个很有意思的话题。


· 比如说,AI合约能优化能耗,提升挖矿效率;AI合约能通过数据分区来提高区块链的可扩展性;AI合约还能用来检测欺诈行为。


· 这些方面我们以后再做详细讨论,接下来,我们先来讲讲区块链能在哪些方面帮助AI合约。


区块链对AI合约的三大助力

去中心化的AI合约市场

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· 第一个想法,是构建一个去中心化的市场,在它的帮助下构建更好的AI合约。


· 概括地说,这个想法是这样的:


· 用物质奖励,来刺激我们所有个人和机构提供私人和专业数据。


· 因为这些数据会通过去中心化的安全计算方式,安全、私密地存储起来,人们会更愿意分享花销、健康信息等隐私数据。


· 时间一长,这些市场就会积累大量高质量数据,比科技巨头手里的数据还要多。


· 基于这些数据,在以物质奖励来刺激机器学习专家开发模型来竞争,性能最好的模型会获得更高比例的收益。


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要探索如何构建这样一个去中心化市场,我们看看怎样将AI合约的三大关键要素分别去中心化:


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