Cortex青出于蓝:人工智能和区块链的融合

小定 /2018-05-09 18:19:07/ 分类:行业/阅读:
AI和区块链的结合也是本人投资过程中非常关注的领域,除此之外还有实物资产上链和物联网等领域都是非常感兴趣而且重点关注的领域。 关于AI和区块链的结合,本人 ...

AI和区块链的结合也是本人投资过程中非常关注的领域,除此之外还有实物资产上链和物联网等领域都是非常感兴趣而且重点关注的领域。

关于AI和区块链的结合,本人结合自己的理解和国外一些商业人士的观点,分享以下内容给大家。

AI是将理论与实践相结合,构建能够完成需要高智能任务的机器模型。近来,这一领域的前沿科技已经实现了机器学习、人工神经网络和深度学习等成就。而区块链是一个数字信息的新兴系统,将数据存储于加密的分布式账本中。因为多部电脑都存有副本,区块链是有效防篡改的强大数据库,仅仅获得许可的用户能够阅读与更新数据。

现如今,已经有数不胜数的文献对于这两大科技的结合做过学术型的深入分析,但是在应用层面,落地应用还寥寥无几。

有三种方法能够将AI与区块链更好地融合。

1 AI+加密技术

受益于其数据归档系统的密码学技术,区块链中的数据能够做到高度安全,这就意味着区块链是保存敏感与隐私数据的绝佳选择。系统经过智能化处理后,能够为我们的生活带来极大的价值与便利。比如说智能医疗系统可以帮助医生通过医学检查与健康记录分析做出更加精确的诊断,亚马逊和Netflix的推荐引擎可以为我们推荐更符合胃口的商品。

当然,这些数据是非常私人化的。为了保证数据的安全性,商家势必要投入大量资金来达到安全标准。但是即便如此,海量的信息依然会导致个人数据泄露,这在今天屡见不鲜,而且愈演愈烈。

而区块链数据库将所有信息加密,只有私钥(一串数字节)能够解锁,这就保证了数据的安全性。

AI技术同样提供了许多保证安全的方法。人工智能的新型领域之一就是构建能够处理加密状态下的数据的算法。现今数据还是需要解密才能处理,极大提高了安全隐患,这种新兴科技的发展能够极大提高安全性。

2 运用区块链追踪、理解AI决策

AI计算能够评估大量独立的变量并甄别其中哪几个要素是更重要的,因此人类有时候很难理解AI决定的语言。比如说未来AI算法可能被应用于甄别金融交易是否存在欺诈并进行阻截和调查,但是有的时候,仍然需要人类来审核这些决策的准确性。然而因为决策涉及到的数据量太大,这对于人类太难了。沃尔玛现在就会把每月所有的交易信息放入公司的人工智能系统来决定商品的存储于分配。

但是如果这些决策以数据点的形式存储于区块链中,数据自始至终都不会和审查全程脱节,检查过程也就容易多了。

但是无论人工智能可以带来多大的利好,如果人们因为不理解,造成对结果的不信任,AI的实用性一定会大打折扣。因此,将AI决策数据记录到区块链上会更加通俗易懂,可以有效推动AI技术的透明性,加深人们对于机器程序的理解,从而获得公众的信任。

3 AI操作区块链更加高效

传统的计算机计算速度很快,但是比较笨拙。如果没有特殊的辅助,计算机无法独立完成任务。这就意味着区块链的加密属性会导致计算机计算消耗大量能量。现在的哈希算法挖矿几乎是用“蛮力”完成的——试遍所有的数字组合来找到交易匹配的那一个。

然和AI算力却能够摆脱这种原始的方法,用更加智能更加高级的方式完成任务。就像是一个人类密码专家一样,经过长期的职业经验积累,可以越来越快地解密。机器的学习挖矿算法也是如此——而且和人类消耗毕生精力来成为专家不一样的是,AI能够在完成任务的同时进行正确的数据训练,精进解码技巧。 

诚然,区块链和人工智能在各自的领域都完全有能力实现突破性的成就,但是如果把这两大科技潮流融合在一起,它们能够彼此强化,彼此监督,彼此负责,这种潜力将会是革命式的。

而Cortex就是人工智能+区块链的典范,,既是人工智能和区块链融合的见证,也将会大大促进AI和Blockchain的共同发展。

Cortex项目是在区块链网络中加入了人工智能共识,这有助于所有节点共同努力,就执行一项智能契约达成共识,该协议要求人工智能向实施者提供服务。 目前cortex既运行现有的合同,也与AI进行推断合同,并且在人工智能的帮助下cortex的机器人服务智商会显著提高,达到超越人类水平。

Cortex平台将各种基本智能应用的开放模型与最先进的数据质量结合在一起,这将极大地提高产品模型的质量。并且Cortex的人工智能并不是白纸一张,而是经过严密训练后直接放到区块链的公链上,这样极大的加强了数据的隐私性,并且可以帮助公链和项目社区更好的开发。BAT的推荐系统、今日头条、芝麻信用分数这些大家常用的传统中心化互联网产品背后都是一个非常值钱的数据模型,而大公司是不愿意分享到社区的,这个团队定位比较清晰的就是把世界一流的模型开放到公链。

Cortex项目侧重于人工智能合约的研发以及机器人模型的开发,提出的设想包括了:

—信用评分:根据用户的在线数据计算信用等级。

—智能投资咨询:基于金融数据的自动交易决策。

Ÿ—环境预测模型的输出:实现自动驾驶、游戏围棋、gam的智能决策与验证等。

如何有效降低冗余,在安全性,去中心化与高效率中找到平衡点,AI算力或许提供了一条出路,而艰辛漫长的研究依靠的绝对不是零和竞争,而是在这一领域相互促进,共同开拓,希望越来越多这样优质的项目能够加入这一领域,加速环保高效的区块链新时代的到来。

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