区块链与人工智能:引领第四次工业革命走向困境

2019-03-20 币圈老韭 1090浏览

人类的想象力和将科幻小说变成科学事实的努力可以追溯到古代,但在过去的50年里才真正开始显现。虽然普通用户大多看不到,但人工智能(AI)已经深深植根于人们已经习以为常的基本过程中。

区块链技术以与AI相同的方式走在了前列,通过长期的开发过程,充满了对怀疑者和评论家的试炼,磨难,无知和胜利。

区块链的应用潜力不亚于人工智能 - 现在,这些技术在性质上比竞争对手更具互补性。人工智能和区块链的工作原理是分析大量数据并解决特定行业的问题。正如AI在金融科技领域发现其作为数据聚合器和自动化解决方案确定器的应用一样,因此开始将区块链渗透到应用领域,其中其属性最常用。

进入未知世界

社会正在进入所谓的第四次工业革命。但不像前三个基于通过数字信息可访问性简化大规模生产方式的机器的应用,新技术进步的浪潮有望成为自动化的革命,而不是大众需要的参与用于维护工业流程。

人工智能和区块链可能成为第四次工业革命的领导者,因为它们可以允许人工构造和程序执行以前需要人工并且存在高度错误风险的大量任务。根据普华永道2018年研究人员进行的一项研究,到2030年代,30%的工作岗位可能会自动化,44%的教育程度较低的工人处于特别危险之中。与此同时,正如报告显示,到2030年,自动化可以帮助美国的国内生产总值(GDP)达到15万亿美元。

支撑现代世界的背景是大数据,这是将区块链和AI结合在其应用中的因素。

现代世界产生了大量需要处理的信息。由于所产生的信息具有无穷无尽的各种主题,因此实际上没有人力劳动力能够分析如此大量的数据。人工智能可以分析大量的数据和blockchain可以充当用于安全地存储记录,通过各行业使用不变的基础上,自第四次工业革命更多的是数据分析的突破。

相互补充

通过能够在实现期望结果所需的严格协议下连续分析数据,AI通过允许数据被正确分层和共享来引领方向。这一基本属性使一个平凡的过程自动化,并以效率的形式将AI的主要品质之一带到了最前沿。

另一方面,区块链是提供其特性的重要组成部分,以确保在不受外部干扰的环境中处理数据,以及篡改数据所有权和顺序。这可以补充AI并解决许多人面临的信任问题。例如,最近丑闻席卷Facebook,当时来自剑桥分析公司的5000多万社交网络用户的个人数据通过一种针对选民的算法在美国大选期间收获。

由人工智能驱动的平台Mind AI的联合创始人兼首席执行官Paul Lee认为,区块链在分散数据管理的过程中起着至关重要的作用:

“我们不认为AI和区块链是两种独立的,不兼容的技术,而是两种技术可以相互补充。人工智能世界是一场军备竞赛,大型互联网巨头以其看似无限的资源,特别是数据引领着进步。这些公司在集中式数据库中收集用户的数据。这些公司为了自己的利益而拥有和使用这些数据,而提供数据的用户则空手而归。这也为人工智能技术的发展创造了不公平的竞争环境,因为数据是大多数现代人工智能系统的主要燃料。这可能对人类有害,因为人工智能技术非常强大。“

虽然使用AI收集个人信息已成为使用此技术的最常用方式,但区块链可以通过存储在分布式注册表上处理数据的AI机制来帮助改变AI的声誉。同时,使用私钥和公钥,用户自己决定应该授予谁访问其个人数据的权限。对于那些希望进一步保护第三方个人信息的人来说,基于人工智能的区块链可以提供分散的识别。

美国,阿联酋和马耳他领导革命

无论如何,一切都取决于监管机构和当局在采用任何技术方面的批准。无论技术如何创新,它首先需要证明其平均值才能使人们获利。这就是为什么政府正在考虑人工智能提供的功能 - 一种已经被证实和有效的技术 - 以及与区块链的合并,这仍然需要大量的研究。

在美国发出后,政府已经在引领着美国AI倡议以便将促进投资进入AI及相关技术的研究。2月11日,特朗普政府宣布总统签署了一项行政命令,要求联邦政府机构分配必要的资源和工人,以适应人工智能的时代。该倡议记录了特朗普进入人工智能未来的长期计划。早在2018年5月,白宫召开了一场专门讨论人工智能的会议,来自多个行业的30多家大公司 - 包括福特,波音,亚马逊和微软 - 官员承诺不会通过制定人工智能法规来阻止技术的发展。 。

在阿拉伯联合酋长国被尾随紧随其后的国家方案的AI和Blockchain能力建设已于2018年11月28日启动,提供大学课程和奖学金,AI和blockchain技术教育部的管辖范围。该创新补充了阿联酋的人工智能战略,该战略旨在使该国成为2031年采用人工智能的主要力量。

马耳他正寻求在这个勇敢的新技术世界中发挥主导作用,因为它努力成为“区块链岛”和“顶级人工智能国家”。据 Cointelegraph 11月1日报道,马耳他政府宣布启动该倡议名为“Malta.ai”,为开发人工智能解决方案的公司创造了友好条件。

最后,印度这个强大的经济体正在推出旨在利用人工智能和区块链改善能源部门的举措。政府成立了一个特别委员会来执行国家人工智能计划,旨在帮助创业公司和风险基金开展与该技术相关的研究。该国还宣布与俄罗斯合作,在2018年11月在俄罗斯举行的战略经济峰会上合作使用区块链和人工智能技术。两国同意将高科技领域的双向投资提高到300亿美元到2025年。

用例

尽管区块链和人工智能乍一看似乎是不相容的 - 第一个是基于分散数据存储的原则,第二个是将信息集中在集中式公司的手中 - 如今,公司已经学会将它们结合起来在他们的过程中。

Never Stop Marketing的负责人Jeremy Epstein 表示,结合人工智能和区块链的新网络旨在使机器学习变得透明,减少偏见。

今天,行业领导者正在解决结合两种技术的重要任务,以保护用户数据的隐私,并在复杂的分析过程中实现更高的自动化。

DeepSee是一个媒体平台,致力于为假新闻问题提供解决方案,并成为Reddit,YouTube,Medium和Twitter的分散替代品。与此同时,DeepSee据称使用了Facebook使用的相同机器学习机制,但将其转移到可靠的区块链平台,以保证隐私设置的透明度,以及以与Steemit类似的方式奖励用户获得高质量内容。

在医疗保健领域,个人信息安全至关重要。由谷歌收购的人工智能公司Deep Mind已经在利用区块链来更好地保护用户的健康数据。2月,Neuromation也进入了医疗保健领域,与Longenesis建立了合作关系,Longenesis是一个分散的个人数据市场。

反过来,Longenesis 旨在为个人提供对自己个人数据的控制,以及通过将某些数据传递给公司,研究机构和医疗机构自行决定将其货币化的选项。这些数据不仅包括病史或遗传谱,还包括例如测试结果。“我们的目标是创建一个新的,以数据为导向的经济,”Longenesis有限公司首席科学官Alexander Zhavoronkov说。

Mind AI和SingularityNet正在调查区块链在基于AI的服务中的另一种用途。这些公司使用分散的注册表来奖励用户。Mind AI是一家发明了人工智能解决方案的公司,旨在实现人性化推理,利用区块链使整个机器思维过程对普通人来说都是透明的。作为一个开源平台,Mind AI通过代币奖励其贡献者,为平台的本体数据库增加价值。由于AI驱动的推理引擎和社区输入的本体,Mind AI可以像真人一样推理,不需要大量的数据。该平台的联合创始人兼首席执行官Lee认为,AI解决方案中的区块链增强了用户数据的保护方式,并用于社区利益:

“我们相信区块链为创建[sic] AI系统提供了基础,这些系统透明,分散,对许多人而不是少数人有益。

“没有本体论,Mind AI就像一辆没有燃料的汽车。我们已经拆分了AI引擎和本体数据库的源代码,以确保我们的技术所有权不集中。本体将被众包并存储到利用区块链的分布式存储系统中,并且本体的贡献者将是数据的所有者。社区对数据进行控制,在使用数据时获得奖励,并对如何使用数据发表意见。“

他还与Cointelegraph分享了开发和管理此类复杂平台时可能面临的挑战:

“设计这样一个系统的主要挑战之一是适应区块链空间中不断快速变化的技术。我们希望利用一些有前途的技术,但许多技术仅处于概念阶段。例如,我们一直在寻找能够提供足够速度,安全性和所需数据量的最佳分布式存储系统。总体而言,集中式本地存储在这个时间点上比分布式存储更快,更强大。目前可用的区块链平台可能没有足够的TPS(每秒交易次数)[...]。“

每当有人使用其提议的AI模型时,SingularityNet就会使用令牌奖励用户,从而允许任何人通过AI算法获利,并让公司和开发人员大规模地购买和销售AI。

在接受Cointelegraph采访时,SingularityNet首席执行官兼人工智能通信协会主席Ben Goertzel 解释了这两种技术如何用于社交AI行业:

“如果你有一个全球分散的网络,你可以将你的AI放在那里,任何人都可以访问它,然后以一种将其与其他人工智能工具连接起来的方式使用它,这可以为人们提供一种货币化方式已经完成了,无需采用目前标准的创建创业公司并将创业公司出售给谷歌或亚马逊的方式。“

在前进的变化

正如该术语所暗示的那样,革命是围绕焦点的一系列事件,从而导致一个新的阶段或阶段。通过技术,革命涉及日常生活中的各种变化。但是,所有革命的联合因素都是努力提高和提高效率。

专家预测,到2021年,区块链技术市场将增长到23亿美元,对人工智能的投资将增长到522亿美元。随着对人工智能和区块链的投资不断增长,越来越多的全球性公司 - 包括微软,戴尔和保时捷 - 都在为研究和测试投入资金。加密货币交易所Coinbase的联合创始人Fred Ehrsam 预测,这些系统可能需要一些时间来证明自己并在实践中显示结果,但一旦发生,它们将促进行业的民主化。

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