AI＋區塊鏈，技術融合還是噱頭？

區塊鏈技術和AI技術可謂是兩大風頭正勁的熱門技術，它們同時也是技術領域的兩大極端：AI是在封閉數據平台上集中開發出的智能系統，而區塊鏈技術則是在開放數據環境下進行分散式的應用。

所以照這樣理解的話，這兩個技術好像並沒有什麼交集。然而近日，獵豹移動推出了首款融合區塊鏈技術的AI高級音箱——小豹AI音響，這便打破了人們對這兩個技術的一貫看法。與一般的AI音箱不同，獵豹官方稱這款AI音響可以「賺錢」 。當然這裡的錢並不是普通貨幣，而是和比特幣類似的虛擬貨幣，獵豹稱之為AI積分。AI積分是由基於智能合約的區塊鏈技術產生的，用戶只要保持小豹音箱在線，多和小豹音箱聊天或者參與幫助AI進化的 「數據標註」 任務就可以獲得AI積分，積分兌換正版音樂、雲存儲服務等等。

不過這樣的融合可以說是AI技術和區塊鏈技術的應用，但也難免會被人詬病成商業圈為蹭熱度的新噱頭。但事實上，在討論AI和區塊鏈相結合的應用上，AI的加入確實為區塊鏈技術帶來不少改變。

更低成本的挖礦

虛擬幣挖礦是區塊鏈技術中最常見的一項工作，挖礦設備的運行和散熱都十分耗電。電腦評測機構Linus Tech Tips的測試發現，以現在的挖礦效率，最後大部分挖礦所得都得用來交電費了。AI作為節能專家，可以幫助降低挖礦的能耗，Google就曾使用Deep Mind AI幫助減少了其數據中心40%的散熱能耗。同時，挖礦對硬體的要求也不小，一般需要8個以上的顯卡來進行解密工作，AI機器學習演算法可以幫助省去這樣高昂的硬體成本，小豹AI音箱就證明了沒有豪華的硬體配置，一樣也可以成功挖到虛擬貨幣。

更高效的系統

區塊鏈每10分鐘就在增長1MB，如今區塊鏈的容量已有85GB。然而由於區塊鏈是一個分散式的資料庫，這裡面包含了很多不必要的冗餘數據比如說一些完成的消費交易信息，使得數據處理速度變慢。AI提供的聯合學習演算法可以從分布的數據中建立一個高質量的集中數據模型，從而提高了數據傳輸的效率。

更安全的個人數據

個人數據的隱私問題一直是區塊鏈技術中的難題, 雖然區塊鏈被攻擊的可能性不大，但區塊鏈更深的層和應用就沒那麼安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等），在區塊鏈安全項目Enigma中，AI幫助實現了直接對加密數據進行操作的同態加密，有效地保證了區塊鏈中個人數據的安全。

而同時，區塊鏈技術也在很多方面幫助著AI技術的提升。

更易懂得學習過程

AI的機器學習過程就像黑盒一樣無從解釋，而區塊鏈可以為AI提供審計跟蹤，像小豹音箱就通過AI積分記錄用戶的人機交互過程，讓用戶參與到機器學習中來，AI也能夠更好的解釋自己，這樣一來不僅提高了數據可信度，也為追溯機器決策過程提供了一條清晰的途徑。

更低的市場門檻

區塊鏈技術使得以虛擬貨幣流通的新的數據交易市場得以出現，當然，AI市場也可以出現在區塊鏈中，Sophia機器人的創造者SingularityNET就已經開始用區塊鏈建立一個分散式的AI市場，這讓每個人都有機會在這個市場中交易、創造、使用AI系統。

更高的學習效率

區塊鏈在一定程度上也提高了AI的學習效率，小豹AI音箱通過虛擬貨幣的獎勵刺激用戶更多地參與人機交互，加快了AI系統的進步。不僅如此區塊鏈為AI提供的安全的數據分享環境使AI系統可以獲得更多的訓練數據，更好的模型，更好的動作等等，從而讓AI系統學習變得更有效。

▲小豹AI音響實現人機互動，圖片來源於小豹AI音響官網

看來雖然技術原理截然不同，但是AI和區塊鏈兩大技術的融合卻能互補各自的不少短板。而很多比小豹AI音箱更像是純粹的AI區塊鏈融合應用也在開發當中，比如TraneAI正在計劃使用區塊鏈的分布資料庫來加速訓練AI系統的過程，實現去中心化智能；KapeIQ在嘗試利用區塊鏈數據安全、可審計追蹤的特點來建立AI防欺詐系統；Loci籌劃使用AI區塊鏈搜索和挖掘知識產權……

2018年註定會迎來一波AI區塊鏈的浪潮，到時候是技術融合還是炒作也一便可知，讓我們期待一下吧！

*本文頭圖及正文圖片來自網路。

比特幣我是賺了不少，你們會投資下區塊鏈相關產品嗎？

Delta

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