朱幼平：「鏈AI」組合 一個有財有愛的高維世界

來源：金融界網站

應朋友之約，談談區塊鏈（BC）與人工智慧（AI）。區塊鏈與人工智慧，是同時代並行的兩個革命性的技術。區塊鏈與AI能碰撞出什麼火花呢？

1.關於AI

之前，實際上AI已有60年歷史，比互聯網年頭還長，當然比區塊鏈僅10年歷史要長的多。

AI60年不溫不火，原因是技術路線不對。過去，AI走的是仿生學路線，模仿人，研究人的神經網路，試圖找到人的智慧源泉，並用「機器人」所掌握。說真的，我們人類對自身的了解十分膚淺，生命來自何處？將向何方？本質特徵是什麼？為什麼能成為萬物之統領？這些都本身就沒搞清楚，用仿生學方法去模仿人，怎麼能成功？AI60年找不到靈感，是可以理解的。

目前我們因為有了大數據，AI才有了突破性進展。

從阿爾法GO，到阿爾法Master，再到阿爾法Zero，我們看到了一種通過大數據方法產生的人工智慧，是能夠戰勝人的。這種智能是計算智能，原理是通過海量數據和計算，不斷比對迭代（機器學習），最終優選出最佳方案。下棋就是這樣。給程序「喂」海量棋譜「數據」，通過比對和優選，提高勝率。醫療上診斷也是這樣。AI可看海量的監測報告，能從比對中找到規律，哪些監測報告最大概率是哪個病症。這個，比如看心電圖，已經比高明的醫生誤診率低多了。治療方案也是這樣。什麼樣的疑難雜症，用什麼樣的治療方案，治癒概率最高。我們稱之為臨床。醫療上，光有病理學依據是不敢用藥用醫的，必須得有臨床數據才行；而相反，沒有病理學依據或搞不清病理學依據，只要有臨床，是可以用醫用藥的。這就是大數據智能或計算智能。用大數據技術路線，而不是仿生學技術路線，AI終於有了突破。比如，現在的機器翻譯、無人駕駛、智慧出行、精準營銷、智能投顧、宏觀經濟模型等，都是這種大數據智能或計算智能。我們也稱之為弱人工智慧。

仿生學的人工智慧是強人工智慧，機器跟人完全一樣，通過自主學習不斷成長。這一天路途仍十分遙遠，也許機器永遠達不到人的境地。機器是硅基，人是碳基，最大的區別是作為碳基的人有自我意識，而硅基的機器人永遠是大數據和海量計算。有了自我意識的咱們人有愛、有感情、有靈感、有情緒，機器沒有這些。將來的世界上人有兩個物種：咱們碳基人和硅基機器人。

2.區塊鏈與AI是製造財富和「愛」的平台

從珠鏈幣合到鏈愛組合，高維世界是有錢有愛的世界。

先說AI。我們曾發明了一句口號：「讓機器人為咱們幹活，讓機器人為咱們養老」！這就有大量的工業機器人和服務機器人。即使是大數據機器人或計算機器人的弱人工智慧，這個目標是有望實現的。只有實現了這個目標，讓硅基的機器人去完成咱們碳基人類的繁重勞動和煩心事，咱們碳基人才能去做愛做的談情說愛、風花雪月。

再說區塊鏈。我們也發明了一句口號：「企企上鏈、人人有幣」!也就是說，通過區塊鏈技術革命和認知革命，主要是信用機器、通證激勵、共治組織等，我們能夠實現經濟社會組織和治理的高維化，實現財富爆炸式增長。人人發幣，人人實現財富自由。

AI和區塊鏈的組合，首先把人徹底從繁重勞動、操心事、沒錢等低能量、低檔次境地解放出來，實現財富自由、精神自由。AI和區塊鏈一起，是不是有點包攬了人類最重要的痛點的意味？這是不是馬斯洛講的自我實現或馬克思講的共產主義呢？

3.「鏈AI」技術的結合有海量可能性

區塊鏈技術核心有四點：

分散式賬本；

集體共識維護；

非對稱加密；

智能合約。

區塊鏈和人工智慧技術是技術領域的兩個極端：一個是在封閉式的數據平台上助長中心化的智能，另一個是在開放數據環境中推動去中心化的應用。但是，如果我們找到一個聰明的方法讓它們一起工作，總的積極的外部效應就可以在一瞬間被放大。

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首先，大數據讓AI立起來，區塊鏈讓AI用起來？2016年16ZB 數據當中，僅有 1％ 得到了合理利用並投入人工智慧模型訓練。

區塊鏈提高數據分享，讓AI發展起來。大數據火了AI，區塊鏈是AI的第二春？

2016 年，全球共產生了16ZB（17529186044416 GB）數據。由於數據中心化，只有少數大公司才能對這些數據進行收集、整理和分析，因此這 16ZB 數據當中，僅有 1％ 得到了合理利用並投入人工智慧模型訓練。

數據中心化的前提下，數據獲取壁壘較高，大數據被少數壟斷性企業所掌控；數據的使用方式也缺乏透明度，當數據提供者無法對自己的數據進行有效管理時，很多人都選擇不再進行數據分享。對於數據所有者而言，由於數據所有權的不明晰，難以將數據價值最大化。尤其對於個人而言，由自主行為產生的數據，一部分被互聯網企業所控制，由他們決定如何使用這些數據；另一部分則礙於隱私問題不能向非信任方提供，導致價值完全被埋藏。

區塊鏈擁有去中心化和協作的特質，通過這種方式把數據的認證權和管理權交給每一個用戶，可以確保用戶所貢獻數據的隱私管理權、所有權和真實性，而非現在這樣任何公司都可以輕易使用，從而可以讓更多的人放心地分享數據，同時控制數據的使用。區塊鏈通過透明、公開、不可逆、去中介化信任的特點，將促進不同主體在資源層面展開協作，以去中心化模式幫助人工智慧行業提高生產效率，讓一切價值的認證、流通、獲取、變現瞬間完成。

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其次，AI可以比人類（或「愚蠢的」傳統計算機）更有效地管理區塊鏈。

雖然計算機速度很快，但它們非常「愚蠢」。因此，要使用加密的區塊鏈數據進行操作，計算機需要巨大的處理能力。舉例說，計算機在比特幣的區塊鏈上採取了一種「蠻力」的方法：AI人工智慧試圖擺脫這種蠻力，以一種更智能、更深思熟慮的方式來管理任務。

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第三，因為區塊鏈防偽防篡改，能夠提供真實、安全、優質的數據，而AI自主學習，最需要這種數據。

比如，醫療，首先通過區塊鏈，做監測報告和治療方案的真實、安全、優質清洗，然後「喂」給AI，不斷自主學習迭代。AI自主迭代軟體也在區塊鏈上PK，真實的、安全、優質的AI系統最終勝出。這就不僅有技術，還有治理，系統更完美。按照這個邏輯，智能教師、智能招聘、智能娛樂助理、智能投顧、無人商店、智慧城市等，這裡有海量商機!

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第四，智能合約是區塊鏈的核心技術，本身就是AI，也要迭代，要從艾西歐擴展到所有博弈場景、合約場景。

合作競爭是人類發展主題。國與國、企與企、人與人，以及人與企與國，各種主體間，都有博弈問題。智能合約應用十分廣闊。試想，80％協議和判案用智能合約實現，該能節約多大經濟社會運行成本啊！

最直觀的是讓區塊鏈用上人工智慧。目前類似以太坊網路中的智能合約中的「智能」並不真正智能。以太坊因為在鏈上運行，運算能力、存儲能力和網路能力都還比較弱，無法運行人工智慧的語義理解、機器學習和多層神經網路等能力。而通過引入AI，智能合約中調用AI服務，可以讓智能合約及區塊鏈系統成為真正的「智能」。

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第五，用區塊鏈的智能合約去規範AI。

有人說人工智慧發展到一定的階段會失控，就是所謂的超級人工智慧。那麼，我們就會成為人工智慧的犧牲品，特斯拉的埃隆馬斯克也經常說。人工智慧要規範。怎麼規範呢，用區塊鏈的智能合約去規範它就很好。所以從某種方面來說人工智慧是提高了生產力，區塊鏈是定義了生產關係，因為智能合約，規定了你該做什麼，不該做什麼。

4.鏈AI項目也需要區塊鏈邏輯來治理

我們講「企企上鏈」，AI企業也不例外。區塊鏈邏輯提升企業治理水平，主要通過信用機器、鏈改核心要用到區塊鏈的高維邏輯，主要是三條：

信用機器。

通證激勵。

共治組織。

5.去中心化的智能公司案例

當前，去中心化智能、語言會話平台、預測平台、知識產權、數據溯源、交易、金融保險、社會等領域，已經出現了一些AI和區塊鏈交叉板塊（有些人也叫它交匯點convergence）公司，不是很多，主要集中在舊金山地區和倫敦，紐約、澳洲和中國，以及歐洲的一些國家也有這樣的公司。

TraneAI（以去中心化的方式訓練AI）；

Neureal（點對點AI超級計算）；SingularityNET（AI市場）；Neuromation（合成數據集的生成和演算法訓練平台）；

AIBlockchain（多應用智能）；BurstIQ（醫療數據市場）；AtMatrix（去中心化機器人）；OpenMined項目（數據市場，本地機器學習的訓練）；

Synapse.ai（數據和AI市場）；Dopamine.ai（B2BAI貨幣化平台）；

GreenRunning（家庭能源虛擬助手）；

Talla（聊天機器人）；

doc.ai（量化生物和醫療保健見解提供）；

Augur（集體智能）；

SharpeCapital（眾包情緒預測）；

Loci.io（IP發現和挖掘）；

KapeIQ（醫療機構欺詐檢測）；

DataQuarka（事實核查）；

Priops（數據符合性）；

Signzy（KYC）；

Euklid（比特幣投資）；

EthVentures（數字代幣投資）；

Lipton（金融領域的其他理論應用2017）；

Mutual.life（P2P保險）；

Inari（普通保險）；

SocialCoin（公民獎勵制度）；

HealthyTail（寵物分析）；

Crowdz（電子商務）；

DeepSee（媒體平台）；

ChainMind（網路安全）……

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