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亚博集团|区块链+AI,恰似双剑合璧?

AG亚博集团|“两招名称完全相同,招式毕竟大异,一招是全真剑法的得意剑讨,一着是玉女剑法的严峻家数,双剑合璧,威力到时大得难以置信。”这段叙述出自于《神雕侠侣》,说道的是杨过与小龙女联合对战金轮法王的桥段,两人同使“玉女剑法”,仍难敌输掉。杨过无意中施展“全真剑法”,双剑合璧之下,威力大幅提高,杀招频出,竟然败了金轮法王。

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一雌一雄,一阴一阳,阴阳协商,威力无穷,这就是所谓的“双剑合璧”。不过要超过这个境界,也有颇高的拒绝:“使这剑法的男女二人倘若不是情侣,则许多精巧之处觉得无法听得不会;相互间心灵无法交流,则联剑之际是朋友则过于过客气,是先朝小辈则不免照拂倚赖;如科夫妻同使,智则智矣,可是其中脉脉含情、盈盈娇羞、若即若离、患得患失诸般心情却又劣了一层。”,可见合技之无以。

今天把科技比作剑法堪称恰如其分,技术也有高低之分,有所不同技术也各有破绽。把有所不同技术融合在一起,若能化去彼此的破绽,定然也能效果大幅提高。“互联网+”的诸多例子早已充分证明了这个观点,而当下最热门的技术,“AI”和“区块链”也在遇上瓶颈后开始南北合作,两者否也能有序、协商,进而构建升级?融合国家互联网金融安全性技术专家委员会公布的《“区块链+AI”行业研究报告》,我们来探究一下AI与区块链能撞击出有怎样的火花。“AI”和“区块链”各自的破绽虽然这两门技术都早已发展有些年月了,但是要说早已超过炉火纯青的地步还为时过早,特别是在是“区块链”,甚至可以说道是还在跟上阶段。

“AI”AI是Artificial Intelligence的缩写,即人工智能。是研究、研发用作仿真、伸延和拓展人的智能的一门技术。自问世至今已有六十多年的历史,近些年转入较慢发展阶段,已能运用于各个领域,但行业仍不存在不少痛点。

人工智能茁壮必须海量数据展开训练,到目前为止,还是各企业自行搜集数据。因实力和底蕴的差距,头部玩家数据比其它企业非常丰富得多啊,如谷歌、百度、阿里、腾讯、微软公司、苹果、Facebook和亚马逊等企业。由于竞争关系,都敝帚自珍,于是大多数企业都缺乏数据,优质数据更加较少,而头部玩家也不存在数据不原始的不得已。另外,现在的人工智能多为有监督自学,必须对数据展开充份标示,但是目前业界的标示多使用外包,缺少专业性,质量不欠佳数据的安全性和可信任程度都不存在严重不足,而不当的数据有可能给人工智能带给了安全隐患;人工智能的大量数据中必定牵涉到个人隐私的信息,这对隐私维护明确提出了相当大的挑战;由于人工智能必须展开大量训练,再行再加信息真实性必须证实的情况下,其训练时间也被纳得很长等等。

诸如此类问题,都相当严重扯了人工智能的后腿。然而,除了数据的问题,算力、算法等层面也在容许人工智能的发展。一方面,硬件成本高。

人工智能在各领域的训练都必须很大的运算量,在购买GPU、FPGA等硬件资源上,资金就需以百万记,这对多数普通企业来说,都难以承受;另一方面,由于该领域缺少精英人才,算法改版确保艰苦。“区块链”区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用于模式。

其通过去中心化的、分享和加密等技术展开分布式记账。具有去中介化、开放性、自治权性、信息不能伪造、匿名性等显著特点。然而为了承托这些技术的构建,必须代价电力消耗大、算力不足、效率低等代价。

使用POW共识机制的区块链项目必须消耗大量的电力资源,区块链要构建分布式数据存储的功能,必须大量节点长年运营,规模越大,所花费的电力也会同比例快速增长。若真想要让区块链应用于更加多领域,这样的消耗似乎是不切实际的。如此大的消耗背后,是算力资源利用率较低的难题。

区块链的算力并没获得合理地利用,普遍存在不足或闲置状态,造成了很大的浪费,这与人工智能算力严重不足恰恰相反。区块链各节点反复工作过多,造成效率较慢,也浪费了很多成本。

据德勤在2016年估计区块链检验和分享交易的总运营成本大约是每年6亿美元左右。不存在各自痛点的两门技术如今急忙合力,到底不会相互融合、人与自然相处,还是不会互相排斥?理论上的有序虽然AI和区块链都不存在各自的痛点,但是优点也不少,而且理论上谈,各自的优点刚好需要填补彼此的严重不足。对于人工智能短缺的数据,区块链海量的数据刚好能为其所用。由于区块链全球数据可分享、可本源,在如此极大的审计工作之下,数据标示质量更佳。

又因为区块链分布式存储,每个节点都留存有原始的数据信息,也确保了数据的安全性,提高了信息的可信任程度。除非所有节点都被伪造,否则无法对其安全性构成威胁。

对于人工智能有可能造成个人隐私泄漏的问题,区块链的匿名性也能很好解决问题。由于区块链使用非对称加密和许可技术,虽然交易信息公开发表半透明,但账户身份信息毕竟高度加密的。所以就防止了个人隐私被窥视或被别有用心之人盗取。

数据的安全性和和可信任程度获得了确保,人工智能训练大自然也可以只剩不少心思。此时,利用区块链分布式数据存储的方式,将单个的模型或者数据分布在有所不同的机器之上,使用模型分段或者数据分段的方式展开训练,定然可以大大缩短训练的时间。

如此显然,区块链可却是给AI送来了一份大礼。礼尚往来,AI或许也可以为区块链王昭君。如何构建通过AI增加区块链能源损耗?一方面,人工智能可以替代人力挖矿,以更加有效地的手段已完成这个任务。

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既节省了人力,也节省了能源浪费。另一方面,通过AI自学算法,对设备展开有效地管理,展开风扇、加热等操作者,某种程度可以增加能源的损耗。

这方面的应用于已被谷歌、百度等公司实施。挖矿是个繁琐的工作,通过人工智能,也许可以推算第一个继续执行任务的节点,由此也许可以增加其他旷工不必要的探寻,省却更加多无用功,也提升了效率。

至于区块链不足的算力的问题,附能于人工智能后,大自然也就迎刃而解。综上所述,区块链解决问题了人工智能数据短缺、数据安全、可信任程度、个人隐私算力严重不足等问题;而人工智能也可以填补区块链能源损耗、效率低等不足之处。

两者融合,岂不如同双剑合璧,所向披靡了?话虽如此,这些有序也还多处在理论阶段。对于这两门技术的融合才刚刚开始。实质上还须要调教探寻两门技术的融合也是最近才开始的,如谷歌旗下DeepMind Health正在研发区块链医疗数据审核系统,利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能动态追踪其个人身体健康数据,又可以维护病人的个人隐私。

Innoplexus等AI公司发售了区块链平台,而比特大陆和嘉楠耘智也各自研发着AI芯片。通过区块链确权,由AI辨识版权,联合确保版权,也是“区块链+AI”的应用于。

还有数据市场、金融领域、云计算、物联网等等,每个领域都有人在尝试。不过到目前为止,仍未经常出现极致的人组。毕竟,也许某些玩家只是蹭蹭热度而已。

最主要的原因在于行业对区块链和AI融合的设想还过于完备。首当其冲的是数据的分享。保持当前的状态,可以让这两个行业的巨头维持意味著的优势。

特别是在是人工智能企业,在数据方面仍然领先于同行,可一旦构建了AI和区块链的融合,数据被分享,这种优势将不复存在。这一对立不存在,不会让两者的融合没有那么成功。而两门技术的融合也不存在风险。

这不是把两台机器放到一起的非常简单操作者,而是在技术层面的融合,结果是更佳,也有可能更差。正如双剑合璧,即使剑法可以相融,若无法心意相连也难以达到确实的合二为一。

“区块链+AI”能否构建双剑合璧,互相赋能有序、联合升级,还有待探寻和研究。。

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