“兩招名稱相同，招式卻是大異，一招是全真劍法的厲害劍招，一著是玉女劍法的險惡家數(shù),，雙劍合璧，威力立時大得驚人,?！边@段描述出自《神雕俠侶》，說的是楊過與小龍女共同對戰(zhàn)金輪法王的橋段,，兩人同使“玉女劍法”,，仍難敵對手。楊過無意中使出“全真劍法”,，雙劍合璧之下,，威力大增，殺招頻出,，竟勝了金輪法王,。

　　一雌一雄，一陰一陽,，陰陽協(xié)調(diào),，威力無窮，這就是所謂的“雙劍合璧”,。不過要達到這個境界,，也有頗高的要求：“使這劍法的男女二人倘若不是情侶，則許多精妙之處實在難以聽會,；相互間心靈不能溝通,，則聯(lián)劍之際是朋友則太過客氣，是尊長小輩則不免照拂仰賴,；如屬夫妻同使,，妙則妙矣，可是其中脈脈含情,、盈盈嬌羞,、若即若離、患得患失諸般心情卻又差了一層,?！?，可見合技之難。

　　今天把科技比作劍法可謂恰如其分,，技術(shù)也有強弱之分,，不同技術(shù)也各有破綻。把不同技術(shù)結(jié)合在一起,，若能化去彼此的破綻,，定然也能效果倍增?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”的諸多例子已經(jīng)充分證明了這個觀點,，而當(dāng)下最熱門的技術(shù)，“AI”和“區(qū)塊鏈”也在遇到瓶頸后開始走向合作,，兩者是否也能互補,、協(xié)調(diào)，進而實現(xiàn)升級,？

　　結(jié)合國家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術(shù)專家委員會發(fā)布的《“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)研究報告》,，我們來探討一下AI與區(qū)塊鏈能碰撞出怎樣的火花。

　　“AI”和“區(qū)塊鏈”各自的破綻

　　雖然這兩門技術(shù)都已經(jīng)發(fā)展有些年月了,，但是要說已經(jīng)達到爐火純青的地步還為時過早,，尤其是“區(qū)塊鏈”，甚至可以說是還在起步階段,。

　　“AI”

　　AI是Artificial Intelligence的簡寫,，即人工智能。是研究,、開發(fā)用于模擬,、延伸和擴展人的智能的一門技術(shù)。自誕生至今已有六十多年的歷史,，近些年進入快速發(fā)展階段,，已能運用于各個領(lǐng)域，但行業(yè)仍存在不少痛點,。

　　人工智能成長需要海量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,，到目前為止，還是各企業(yè)自行收集數(shù)據(jù),。因?qū)嵙偷滋N的差距,，頭部玩家數(shù)據(jù)比其它企業(yè)豐富得多啊，如谷歌,、百度,、阿里、騰訊,、微軟,、蘋果,、Facebook和亞馬遜等企業(yè)。由于競爭關(guān)系,，都敝帚自珍，于是大多數(shù)企業(yè)都缺少數(shù)據(jù),，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)更少,，而頭部玩家也存在數(shù)據(jù)不完整的無奈。

　　另外,，現(xiàn)在的人工智能多為有監(jiān)督學(xué)習(xí),，需要對數(shù)據(jù)進行充分標(biāo)注，但是目前業(yè)界的標(biāo)注多采用外包,，缺乏專業(yè)性,，質(zhì)量不佳數(shù)據(jù)的安全性和可信任程度都存在不足，而不良的數(shù)據(jù)可能給人工智能帶來了安全隱患,；人工智能的大量數(shù)據(jù)中必然涉及個人隱私的信息,，這對隱私保護提出了很大的挑戰(zhàn)；由于人工智能需要進行大量訓(xùn)練,，再加上信息真實性需要確認(rèn)的情況下,，其訓(xùn)練時間也被拉得很長等等。諸如此類問題,，都嚴(yán)重拖了人工智能的后腿,。

　　然而，除了數(shù)據(jù)的問題,，算力,、算法等層面也在限制人工智能的發(fā)展。一方面,，硬件成本高,。人工智能在各領(lǐng)域的訓(xùn)練都需要極大的運算量，在購置GPU,、FPGA等硬件資源上,，資金就需以百萬記，這對多數(shù)普通企業(yè)來說,，都難以承受,；另一方面，由于該領(lǐng)域缺乏精英人才,，算法更新維護艱難,。

　　“區(qū)塊鏈”

　　區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲、點對點傳輸,、共識機制,、加密算法等計算機技術(shù)的新型應(yīng)用模式,。其通過去中心化的、共享和加密等技術(shù)進行分布式記賬,。有著去中介化,、開放性、自治性,、信息不可篡改,、匿名性等顯著特點。

　　然而為了支撐這些技術(shù)的實現(xiàn),，需要付出電力消耗大,、算力過剩、效率低等代價,。

　　采用POW共識機制的區(qū)塊鏈項目需要消耗大量的電力資源,，區(qū)塊鏈要實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)存儲的功能，需要大量節(jié)點長期運行,，規(guī)模越大,，所耗費的電力也會同比例增長。若真想讓區(qū)塊鏈應(yīng)用于更多領(lǐng)域,，這樣的消耗顯然是不切實際的,。

　　如此大的消耗背后，是算力資源利用率低的難點,。區(qū)塊鏈的算力并沒有得到合理地利用,，普遍存在過剩或閑置狀態(tài),，造成了極大的浪費,，這與人工智能算力不足恰恰相反。

　　區(qū)塊鏈各節(jié)點重復(fù)工作過多,，導(dǎo)致效率緩慢,，也浪費了很多成本。據(jù)德勤在2016年估算區(qū)塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右,。

　　存在各自痛點的兩門技術(shù)如今正要聯(lián)手,，究竟會互相融合、和諧共處,，還是會互相排斥,？

　　理論上的互補

　　雖然AI和區(qū)塊鏈都存在各自的痛點，但是優(yōu)點也不少,，而且理論上講,，各自的優(yōu)點恰好能夠彌補彼此的不足。

　　對于人工智能匱乏的數(shù)據(jù),，區(qū)塊鏈海量的數(shù)據(jù)恰好能為其所用,。由于區(qū)塊鏈全球數(shù)據(jù)可共享,、可溯源，在如此巨大的審計工作之下,，數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量更好,。又因為區(qū)塊鏈分布式存儲，每個節(jié)點都保存有完整的數(shù)據(jù)信息,，也保證了數(shù)據(jù)的安全,，提升了信息的可信任程度。除非所有節(jié)點都被篡改,，否則難以對其安全性構(gòu)成威脅,。

　　對于人工智能可能導(dǎo)致個人隱私泄露的問題,，區(qū)塊鏈的匿名性也能很好解決,。由于區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權(quán)技術(shù)，雖然交易信息公開透明,，但賬戶身份信息卻是高度加密的,。所以就避免了個人隱私被窺探或被別有用心之人竊取。

　　數(shù)據(jù)的安全性和和可信任程度得到了保證,，人工智能訓(xùn)練自然也可以剩下不少心思,。此時，利用區(qū)塊鏈分布式數(shù)據(jù)存儲的方式,，將單個的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機器之上,，采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式進行訓(xùn)練，定然可以大大縮短訓(xùn)練的時間,。

　　如此看來,，區(qū)塊鏈可算是給AI送了一份大禮。禮尚往來,，AI似乎也可以為區(qū)塊鏈解憂,。

　　如何實現(xiàn)通過AI減少區(qū)塊鏈能源損耗？一方面,，人工智能可以替代人力挖礦,，以更有效的手段完成這個任務(wù)。既節(jié)省了人力,，也節(jié)省了能源浪費,。另一方面，通過AI學(xué)習(xí)算法,，對設(shè)備進行有效管理,，進行散熱、冷卻等操作,，同樣可以減少能源的損耗,。這方面的應(yīng)用已被谷歌,、百度等公司落實。

　　挖礦是個繁復(fù)的工作,，通過人工智能,，或許可以推算出第一個執(zhí)行任務(wù)的節(jié)點，由此或許可以減少其他曠工不必要的探索,，省去更多無用功,，也提高了效率。

　　至于區(qū)塊鏈過剩的算力的問題,，附能于人工智能后,，自然也就迎刃而解。

　　綜上所述,，區(qū)塊鏈解決了人工智能數(shù)據(jù)匱乏,、數(shù)據(jù)安全、可信任程度,、個人隱私算力不足等問題,；而人工智能也可以彌補區(qū)塊鏈能源損耗、效率低等不足之處,。

　　兩者結(jié)合,，豈不是如同雙劍合璧，所向披靡了,？話雖如此,，這些互補也還多處在理論階段。對于這兩門技術(shù)的融合才剛剛開始,。

　　實際上還需磨合

　　探索兩門技術(shù)的融合也是最近才開始的,，如谷歌旗下DeepMind Health正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院,、NHS,、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數(shù)據(jù)，又可以保護病人的個人隱私,。

　　Innoplexus等AI公司推出了區(qū)塊鏈平臺,，而比特大陸和嘉楠耘智也各自研發(fā)著AI芯片。

　　通過區(qū)塊鏈確權(quán),，由AI識別版權(quán),，共同維護版權(quán)，也是“區(qū)塊鏈+AI”的應(yīng)用,。還有數(shù)據(jù)市場,、金融領(lǐng)域、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等等,，每個領(lǐng)域都有人在嘗試,。不過到目前為止，尚未出現(xiàn)完美的組合,。

　　究其原因,，或許某些玩家只是蹭蹭熱度而已。最主要的原因在于行業(yè)對區(qū)塊鏈和AI融合的構(gòu)想還不夠完善,。

　　首當(dāng)其沖的是數(shù)據(jù)的共享,。維持當(dāng)前的狀態(tài)，可以讓這兩個行業(yè)的巨頭保持絕對的優(yōu)勢,。尤其是人工智能企業(yè),，在數(shù)據(jù)方面一直領(lǐng)先于同行，可一旦實現(xiàn)了AI和區(qū)塊鏈的融合,，數(shù)據(jù)被共享,，這種優(yōu)勢將不復(fù)存在。這一矛盾存在,，會讓兩者的結(jié)合沒那么順利,。

　　而兩門技術(shù)的融合也存在風(fēng)險,。這不是把兩臺機器放在一起的簡單操作,，而是在技術(shù)層面的融合，結(jié)果是更好,，也可能更差,。

　　正如雙劍合璧，即使劍法可以相融,，若不能心意相通也難以達到真正的合二為一,。

　　“區(qū)塊鏈+AI”能否實現(xiàn)雙劍合璧，相互賦能互補,、共同升級,，還有待探索和研究。