區塊鏈人工智慧化 這恐怕只有巨頭才能玩的轉！

【摘要】2018年，龐大數量的項目將致力於增加訓練數據、改進最新研究演算法和提供大量計算資源。

如果人工智慧生態系統在區塊鏈上發揮作用，那麼其將獲得只有像Facebook、亞馬遜或谷歌這樣的公司才有的力量並將此置於社區的手中，真正的去中心化。

圖：我們的孩子只知道一個有人工智慧的世界

【網易智能訊3月21日消息】去年，利用人工智慧（AI）和機器學習（ML）的指數技術創造了巨大的規模，人工智慧的風險資本投資翻了一番，達到120億美元。區塊鏈已經為一個新的去中心化的互聯網奠定了基礎。

將「人工智慧」與「區塊鏈」一起相加，意味著什麼也沒有。我們不應該討論人工智慧是否需要區塊鏈，或者不需要區塊鏈。在5到10年的時間裡，整個世界將會轉移到一個去中心化的基礎結構上。在這個新世界裡，人工智慧和機器學習將是深度科技公司創立的基礎。

在這個世界還沒有存在之前，我們需要構建大量的基礎結構和協議層。2018年，龐大數量的項目將致力於增加訓練數據、改進最新研究演算法和提供大量計算資源。

數據

對每個人來說，擁有足夠的數據來訓練AI/ML模型一直是一個永無止境的挑戰。傳統上，只有擁有大量用戶的公司才能獲取大型數據集。去中心化非常適合將更多的數據集放到人工智慧社區的手中。

海洋協議（Ocean Protocol）正在建立一種分散式的數據交換，以容納世界人工智慧訓練的數據。如果這種方法有效，其將成為數據提供者和消費者的goto協議。根據您所在的行業以及訓練數據的具體程度，我們可能會看到專門針對目標用例的項目。例如，DX Network提供了有關公司、投資者和行業新聞的結構化數據。

在物質世界中聚合數據是一個真正的挑戰。像谷歌這樣的公司沒有理由分享他們的自動駕駛汽車數據。

這意味著物聯網（IoT）設備將在真實世界中人工智慧訓練的數據收集上發揮巨大的作用。隱私和安全將十分重要，而IoTeX在構建一個基於物聯網設備的區塊鏈方面有著堅實的基礎。如果人工智慧社區利用他們的平台來隨意收集數據，我不會感到驚訝。

演算法

雖然數據是訓練AI/ML模型的關鍵，但我們需要開發以分散和分散式方式運行處理數據的演算法。從事論文研究以及將其運用於區塊鏈的運行上並非易事。

SingularityNET封裝了每一個人工智慧演算法，並允許它們彼此進行通信。Deep Brain Chain還將人工智慧演算法封裝在閑置的GPU上。

封裝AI/ML演算法是一個令人印象深刻的壯舉，但這僅僅是個開始。我們需要這些演算法以一種智能的方式運行。

Cortex是一個正在建設自身基礎架構的區塊鏈項目，其允許用戶編寫機器學習程序。用戶提交他們自己的AI智能合同，其中每個合同都可以相互作用。

Cortex有自己的虛擬機，叫做Cortex Virtual Machine。就像Ethereum運行的一樣，這為人工智慧合同的執行提供了一個可信、安全、安全的環境。Cortex還提供了在非鏈（off-chain）中運行演算法的能力。該團隊在計算資源提供者（我們在下面將深入研究）和演算法提供者之間設置了一個關鍵的節點。因此，這使整個AI社區之間的協作變得容易。

計算資源

有很多優秀的團隊致力於獲取訓練數據和最新的研究演算法，這些演算法可以在區塊鏈上運行。最後一個問題是我們如何利用世界上閑置的計算力量來運行計算密集型的AI/ML訓練。

Cortex正尋求成為這一平台的橋樑，因此我們可以看到其與像Golem這樣的項目合作，後者創造了第一個計算力量的全球市場。作為我自己訓練協議的創始人，我可以看到我們也在緊密合作。我們已經開發了一種方法，可以將深度學習計算分配給世界上任何一台設備。不僅僅是GPU。Cortex構建的橋樑可能是將所有人工智慧社區整合在一起的關鍵因素。

人工智慧很快會成為一種指數技術（exponential technology），而這一點世界無法忽視。加密世界（crypto world）的人們也不能忽視這一點。如果人工智慧生態系統在區塊鏈上發揮作用，那麼其將獲得只有像Facebook、亞馬遜或谷歌這樣的公司才有的力量並將此置於社區的手中，真正的去中心化。

作者：Sherman Lee。Zeroth.AI公司的合伙人，他專註於投資人工智慧和區塊鏈公司，同時也是Raven協議的創始人。在此之前，他創立了Rocco.AI和Good Audience。

（選自：forbes作者：Sherman Lee  編譯：網易智能 參與：nariiy）

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