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AI与区块链如何擦出火花——以DBC,BTO,Endor为例

本文发表于: 2018-09-17 00:05


本文经授权转载自“Putin学习区块链”

原文作者:Putin

原文标题:AI与区块链如何擦火花 - DBC,BTO,Endor等项目

点击阅读原文可跳转至原文链接


【The Hype Cycle技术成熟度曲线】

一般而言,新技术、新概念基本上都服从The Hype Cycle技术成熟度曲线,理解所处于的阶段是一种有效的风险控制手段:


Gartner技术度成熟曲线


《BIG DATA》—— 技术成熟度曲线又叫技术循环曲线,或者直接叫做炒作周期,是指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。通过Hype Cycles,客户可以了解一项新兴技术在客户所在行业的前景,以及从不同角度对风险的评判。 是否应该尽早采取行动?如果您理解风险投资的“风险”并且愿意尝试,您也许会因为早期采用而获得回报。

最有名的技术成熟度曲线是Gartner曲线,通过大量访谈、调查问卷来获得未来几年新技术的发展趋势,Gartner对blockchain的预测位置如下图。(笔者注:是不是也可以用BTC的价格曲线来类比预测或者GBI指数)


Garner技术成熟曲线


至少近几年,blockchain仍将处于前10大热门,AI也这样,两大热门的结合应该如何擦出该有的火花呢?下一节详述,本节继续讲完The Hype Cycle的一些理解,可以用另一个视角看待所有新技术。下图是2018年的前十大战略科技,具体解释可以前往:https://www.gartner.com/smarte ... ocial


Gartner公布2018年十大战略科技发展趋势


The Hype Cycle技术成熟度曲线的原理,本质是两条曲线的结合:一条是Hype Level,反映的是媒体和公众对于该技术期望值中虚高的部分;另一条则是工程与商业上的成熟度。两者叠加后,Y轴对应一项技术的实际期望(expectation),X轴对应时间的演进。


The Hype Cycle技术成熟度曲线原理


Hype的本意是“夸大的宣传”。当一项技术取得突破、发布demo或推出产品时,媒体往往会快速跟进,关于技术前景的畅想和传闻会抬升公众的兴趣度。但随时间推进,客观的分析和试错会越来越多,宣传中不实的成分也就逐渐被市场淘汰,这是Hype Level先走高后回落的内在逻辑。而一项技术在工程和商业上随时间推进愈发成熟,这也和我们的常识相符。

需要注意的是,无论是hype还是expectation(即曲线Y轴),目前都没有统一的、公认的指标可以度量;技术成熟度和商业成熟度亦然。Gartner团队是通过访谈业内专家和从业者并进行分析预测的方式,来确定各项技术在曲线上所处的位置,因此存在一定的主观性,也不适合以定量眼光去考察,它的价值更多在于定性揭示各项技术在憧憬和现实间的偏离程度。

【现阶段AI在非区块链的发展】


AI的几起几落


六十多年前的达特茅斯会议,提出了“Artifitial Intelligence”的课题,目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这一课题直到今日才可算是刚刚入门。


人工智能的未来蓝图


随着深度学习技术的成熟,AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及,由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟,今后的发展路径是十分清楚的:在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景,人工智能会迅猛发展,但也需要一个比较漫长的过程;而电子化数据的整理与积累尚需时日的行业,则需要一个更为漫长的发展过程。同时,李开复也提到深度学习以及机器学习还面临着很多挑战:

1.目前仍然没有一个统一的平台。在深度学习方面,懂就是懂,不懂就是不懂。

2.深度学习的网络太大,需要海量的数据。如果你有垄断性的大数据,你就会有很大的优势。这些数据也往往被诸如Google等大公司垄断,一般公司入行门槛很高

3.因为数据太多,所以计算特别的慢,所以需要非常大的计算量。处理的算法也往往被诸如Google等大公司垄断,一般公司入行门槛很高

4.机器无法用人的语言告知做事的动机和理由。

5.高端人才缺乏,各大公司挖人抢人。


深度学习的挑战


而这个行业基本上都是“大象”们的天地,“蚂蚁们”要充分细分好市场才能更好的“与大象共舞”!


AI行业“大象”和“蚂蚁”细分


基础层就如同大树的根基,提供基础资源支持,由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层,通过不同类型的算法建立模型,形成有效的可供应用的技术,如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。


AI初创企业机会


位于基础层的企业一般是典型的IT巨头,拥有芯片级的计算能力,通过部署大规模GPU和CPU并行计算构成云计算平台,解决人工智能所需要的超强运算能力和存储需求,初创公司无法进入。技术层的算法可以拉开人工智能公司和非人工智能公司的差距,但是巨头的逐步开源使算法的重要程度不断降低。应用层是人工智能初创企业最好的机遇,可以选择合理的商业模式,避开巨头的航路,更容易实现成功。

对于AI在区块链的项目基本上也不会超越这个范畴:

1.数据收集和处理;

2.算法的检验;

3.合理商业模式的应用;


机器人《BIBLE》 By AlphaGo  


【区块链的AI项目】

当前所有区块链的技术由于去中心化的构想都无法与中心化技术能达到的吞吐量媲美,所以它承载不了AI的海量数据量,也承载不了AI复杂算法的执行。两者的结合,当前状态下区块链能给AI提供的优势支持只可能有(完全同上):

1.数据收集和处理 - 数据库的存储可采用IPFS或者干脆中心化云存储模式等;

2.算法的检验和训练 - 海量的数据使算法更加精准,中心化训练模式会更加容易落地;

3.合理商业模式的应用 - 如预测模型APP等;

整个过程,区块链扮演的角色更多会是一个代币奖励(支付作用),用户可以获得奖励,研究机构可以跳出大企业的数据垄断去做更多尝试,成本也降低,是一个多赢的局面。

这个模式,其实在非区块链的世界已经有所应用,即亚马逊土耳其机器人(Amazon Mechanical Turk,简称MTurk)项目,它是一个Web服务应用程序接口(API),开发商通过它可以将人的智能整合到远程过程调用(RPC)。利用人的网络来执行不适合计算机执行的任务。亚马逊调用那些计算机很难完成但“人工的人工智能”却能很容易执行的任务。执行人工智能任务(HIT)的人可能会被要求写产品描述,对移动语音搜索查询作出回应或选择某一主题的最佳照片等等。完成任务将获得美金支付。

前阵子,一个叫做Gems(GEM)的区块链项目就是采用Amazon的MTurk模式,开发的基于以太坊的分布式的、开源的、人工众包智能合约协议,将MTurk的功能反而用窄了,要知道人家可是为了宏远的AI铺路的。

基于上述基础知识,我们现在来对比分析一下7个区块链的AI项目:DBC、CND、ATN、BTO、SingularityNET、effect.ai、Endor。

1.DBC:

项目类型:基于NEO的应用项目(Token项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN),选择NEO也是基于吞吐量的问题。

项目业务:定位为AI数据交易平台、AI算法交易平台、AI模型交易平台、AI集合体交易平台和AI应用交易平台。

AI借助区块链优势:1.数据收集和处理;2.算法的检验; 3.合理商业模式的应用。(本质是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为挖矿(50%),即获得用户的个人数据来提供代币奖励

数据存储模式:并未描述得很详细,不过推断链下平台的方式概率大


架构


2.CND:

项目类型:基于ETH的应用项目(Token项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN)。

项目业务:定位为资产管理平台,运用金融预测模型给出投资建议,消费者使用代币获得服务。

AI借助区块链优势:合理商业模式的应用。(本质也是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为预售+1c0(全部),主要用于购买预测模型使用

数据存储模式:并未描述得很详细,应该也是链下平台,已有实际应用。


预测结果


3.ATN:

项目类型:跨链公链Coin项目,目前基于ETH发行的代币(Coin项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN)。

项目业务:定位为开放的AI共享平台,提供算力共享、算法共享等。

AI借助区块链优势:1.算法的检验 2.合理商业模式的应用。(本质仍是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为预售+1c0(全部),主要用于购买平台相应服务

数据存储模式:链下存储


技术架构图


4.BTO:

项目类型:类似ETH的公链Coin项目,目前基于ETH发行的代币(Coin项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN)。

项目业务:定位为最大数据集合池,依靠生态获得数据

AI借助区块链优势:1.数据收集和处理;(本质仍是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为预售+1c0+生态(37%),奖励数据提供者(题外话:空投的至今还未收到呢。。。。)

数据存储模式:链下存储,LevelDB或者Mysql


系统架构


5.SingularityNET:

项目类型:基于ETH的应用项目(Token项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN)。

项目业务:人脸识别+图像处理等

AI借助区块链优势:合理商业模式的应用。(本质也是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为预售+1c0(全部),主要用于购买平台相应服务

数据存储模式:链下存储,区块链只是使用支付功能


架构


6.Effect.ai:

项目类型:基于NEO的应用项目(Token项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN),选择NEO也是基于吞吐量的问题。

项目业务:区块链界的Amazon MTurk,称之为Effect MTurk,提供“人工的人工智能”来完成机器不能完成的任务,同时也提供算法交易平台

AI借助区块链优势:1.数据收集和处理;2.算法的检验 ;(目前本质也是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为预售+1c0(全部),主要用于购买平台相应服务

数据存储模式:前两个阶段(Effect MTurk和Smart Market)均采用中心化存储,构想第三阶段(Effect Power)应该随着区块链技术的发展有可能实现去中心化存储。


使用模式


7.Endor:

项目类型:基于ETH的应用项目(Token项目,该定义参见文章区块链基础概念 - 理解COIN和TOKEN)。

项目业务:基于MIT的社会物理学,通过监控想法流(Idea Flow)的算法来创建AI预测平台

AI借助区块链优势:1.数据收集和处理;2.算法的检验; 3.合理商业模式的应用。(本质仍是支付功能)

代币模式:主要获得代币途径为生态(40%),奖励数据、算法提供者等

数据存储模式:Endor将数据库和算法的执行都在链下进行,而查询、数据提供奖励等支付过程都是通过区块链来实现


Endor规划


【总结】

综上,我们发现AI区块链的结合点还是主要依靠区块链便利的、低成本的支付功能,来实现AI对:

1.海量数据的收集和积累;

2.多种算法的检验和训练;

3.转换成商业模式应用盈利;

从而突破类似Google等“大象”的数据垄断和算法垄断,实现“小蚂蚁”的弯道超车。该类型项目在区块链上主要有两类:

1.提供互利获得数据,检验算法的平台交易类;

2.提供应用的服务类,如预测等;

无论以上哪一类,基本上当前数据的存储、算法的训练都是链下进行的,链上只是提供支付、查询、使用等基础功能。这样一种服务模式,本质上的确是不太硬性需求区块链的,链下平台也能够实现这个功能,只是当前大家对Token的真实价值还赋予着神秘性,导致企业通过区块链来获得所需资源的成本要远远低于链下平台(此处可以对比Amazon MTurk劳务支出费用)。

最后,从对社会的贡献角度来说,AI要进一步飞跃,离不开全球的海量数据,也不离开算法的检验和进化,这样训练出来的算法才更加精确。相较之下,笔者更愿意支持Endor这种以学术研究和论证为目的的项目,项目的发起人Alex Pentland博士是全球大数据权威、可穿戴设备之父、MIT人类动力学实验室主任。2011年,他被美国《福布斯》杂志评为全球最具影响力的7位数据科学家之一,在组织工程学、计量社会学、移动信息系统、图像理解、现代生物测量等领域都有建树,被看作先驱人物。他们对社会物理学想法流(Idea Flow)的研究已有10年,研究全部依靠大数据,他们有一个庞大的家庭数据库,实时观测30多个行为指标,每6分钟就更新一次数据;还有一个大学宿舍的实时监测系统,这些大学生刚入学就送每人一部智能手机,这部智能手机中的软件会监测学生们的通话、社交活动等信息,累积连续记录了50万个小时的数据。当前已经有与500强企业应用成功的案例,这次将项目与区块链结合,虽然的确是有借壳区块链套数据和验算法甚至圈点钱降低研究成本之嫌,但质地和成色会比其他项目好很多。

作者简书地址:https://www.jianshu.com/u/0b4c8940c6c5

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