（2018年6月19日，北京）OpenAI研究总监IlyaSutskever（伊利亚·苏特斯威夫）与拥有30万会员的区块链社区BCTOPIA比特汇达成战略合作，双方将在金融安全、隐私安全、人工智能架构等方面进行深度合作，Ilya Sutskever将担任比特汇的人工智能架构首席顾问。
Ilya是一名机器学习领域的计算机科学家，是OpenAI的联合创始人及研究总监。Ilya早年在加拿大多伦多大学获得了计算机科学的学士、硕士和博士学位，他的导师是神经网络之父Geoffrey Hinton。他在深度学习领域做出了多项贡献。毕业后，Ilya做了斯坦福大学Andrew Ng的博士后。之后成为了DNNresearch的联合创始人。再之后Ilya加入谷歌大脑团队工作了三年。现在他已离开谷歌，加入了Elon Musk和Sam Altman建立的Open AI，并成为联合创始人和研究总监，致力于预防人工智能的灾难性影响，推动人工智能发挥积极作用。Ilya曾被麻省理工学院 Technology Review评选为35岁以下的35位创新者之一，他也是公共领域内薪酬最高的人工智能研究人员。
今年 3 月初“人工智能”被写入中国的《政府工作报告》，强调要加强新一代AI研发的应用，在医疗、养老、教育、文化和体育等多领域推进AI的应用和落地。这显示了中国政府对于人工智能芯片产业的高度重视，也抓住了当前AI产业发展中的关键：新一代万联网背景下，结合区块链技术，社会化落地应用场景将产生全息化数据，全息化数据将使得目前的各种窄场景应用算法产生融聚效应，进而催化弱AI走向成熟。
现如今弱AI阶段，最成功的的应用就是金融业中的极高频暗池对冲交易，这种交易因为金额极为巨大，全天候交易，交易频率用微妙计算，是世界上最顶级金融交易机构在过去十几年来最普遍的参与金融领域呼风唤雨的重要手段，起因是美国的JP摩根银行创造的金融衍生品，比如CDS和CDO，把资产、债务等通过打包，编入更多复杂的触发条款以及更多的机构背书合同，把原本只玩加减乘除敲算盘的金融交易推进到了“拥有复杂触发机制和回路的大规模集成电路式”高速电子化交易阶段，高级金融衍生品进而变成了高级经济武器，金融业中的食物链上游进而从传统服务角色变成了进攻型角色，尤其是2008年金融风暴之后，策略量化交易在很短的时间里由传统的人工操盘进化到了人工辅助AI交易的阶段。
因为金融核心数据的门槛极高，它的来源分为两类，一类就是金融机构自有的多年历史积累数据，第二类就是SWIFT（环球同业银行金融电讯协会）系统网络实时数据。前者数据的丰富程度决定交易算法的完整度，后者数据的及时程度决定交易算法执行以及结果反馈修正的时效性，在高级金融领域，因为AI算法和交易数据库产生的各种灰色交易和纠纷，公开新闻鲜有报道，涉及利益都非常巨大，而这里面的高级金融顶级玩家，为了缩短和SWIFT系统网络的延时，不惜血本投入军用级设备和军事级手段，华尔街和伦敦金融城有很多高级岗位一般都是给军队情报系统资深专家设置。保守估计，AI交易至少已经占到了目前金融交易市场全球日交易量的一半以上，而且这其中的一些交易模型已将进化到具备了很多强AI的特征：
比如这两年民用深度学习算法里最流行的GAN（生成对抗网络），BCTOPIA比特汇此前已宣布聘请该AI算法的发明者Ian Goodfellow（伊恩·古德费罗）做首席技术顾问。这种算法利用攻防两个模型在不断博弈中寻求纳什均衡最后生成无限优化的导出结果，这种套路其实在金融AI交易里的无论是顺向使用还是逆向工程早就非常普遍：以前人工操控算法交易时，因为同种策略交易模型执行频繁之后，市场上其他对手容易侦测到同类型交易规律，从而可以逆向推导出其交易算法模型，进而可以设计出陷阱诱骗对手的策略交易模型自动执行，最后击败对手。为防止这种情况，以前交易团队需要人工频繁调整策略交易模型的各种参数和实施节奏，进而可以达到迷惑对手同时保护自己交易策略安全的目的，所以当GAN的论文发表后，实际上最早把GAN算法用到实践中的就是几个欧洲的金融策略交易团队，因为它们手里的数据库本身足够好，硬件配套足够强大，以至于GAN算法现在进化出的攻守效果远超GAN之父Ian Goodfellow的最初设想。AI专家们都明白，AI研究必须依靠真实可靠的实战数据，这也是用户活跃度极高、粘性高的BCTOPIA比特汇能够吸引多位科学家的原因，而区块链技术正是在保障用户隐私和获得真实数据方面最佳的解决方案。
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