有人說，人工智能代表了先進生產力的發展方向，區塊鏈代表了最新的生產關係。各自的屬性，也決定了他們在推動浪潮向前的路上，不會永遠處於相互平行的世界。
MATRIX是一個主打「人工智能+區塊鏈」概念的公鏈，它強調深度和結合，試圖用人工智能優化區塊鏈的各個層面，同時用區塊鏈對外輸出人工智能服務。
近日，鏈捕手（ID：iqklbs）專訪了MATRIX項目的CEO陶鷗、首席人工智能科學家鄧仰東和首席網絡架構科學家李慶華，探討了人工智能如何與區塊鏈深度結合。該團隊在人工智能、通信及芯片行業的積累和軟硬件結合能力在區塊鏈行業中實為鮮見，項目設計的架構維度值得一讀。
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採訪：王彥植、陳敬田
撰文：王彥植
01
人工智能與區塊鏈
鏈捕手：請介紹一下項目核心團隊背景？
陶鷗：我們的核心團隊在人工智能、芯片、軟硬件結合及商業化領域有深厚的積累。
首席人工智能科學家鄧仰東是清華大學軟件學院副教授，主要研究方向為人工智能、電子設計自動化、並行算法等，曾為中國高鐵設計及研發人工智能預警安全方案。鄧教授負責MATRIX項目中人工智能部分的算法設計、人工智能硬件部分的設計與研發以及下一代人工智能芯片的設計。
首席網絡架構科學家李慶華是國內頂級芯片設計專家，作為主芯片設計師設計了國內第一款WIFI芯片；同時作為總工團隊成員和基帶項目總師，設計了遼寧號航母的通信調度指揮系統。 李老師主導過多款量產商用芯片，作為核心科學家設計及參與制定國家4G、4.5G及5G的標準。他主要帶領團隊負責MATRIX項目中區塊鏈的架構及與人工智能結合的設計，通信架構設計以及軟硬件結合的架構設計。
我之前有多年管理高科技公司的經驗，曾主持研發過3D虛擬社區、國內第一款遊戲內嵌廣告等互聯網產品，也有豐富的產品出海經驗，是中國最早的跨境電商及國內文化產品輸出先行者。目前主要負責MATRIX的戰略、產品及運營管理工作。
鏈捕手：現在其實能看到很多打著「人工智能+區塊鏈」概念的項目，你們的定位和特點是什麼？
陶鷗：MATRIX本質上是一條開源的公鏈，但和其他人工智能概念項目不同。它們大多隻是提供一個區塊鏈網絡，未來用於管理人工智能，但這個網絡本身和人工智能沒有關係。真正用人工智能對區塊鏈的每個層面進行優化，同時還能輸出人工智能服務，除了MATRIX，目前我們還沒有看到其他項目能做到。
鏈捕手：具體是如何實現用人工智能對區塊鏈每個層面進行優化的？
陶鷗：概括來說，MATRIX有5個特性：第一，智慧合約降低了智能合約的設計門檻的同時，還能處理更復雜的問題；第二，創新了共識機制，用更合理的方式實現高併發；第三，安全性方面藉助人工智能實現了雙重保護；第四，靈活性提升，控制鏈加數據鏈的雙鏈結構可以讓大型企業、政府在安全性的考量下更有機會入場。其靈活性還體現在主鏈可以基於人工智能動態調整，本身不會產生分叉；第五，新的挖礦算法，結果同樣不可預知而且可被驗證，但不會被浪費，算力在挖礦的同時可以輸出給人工智能的學術或工程使用，而不是像現在的挖礦行為實際上是在浪費算力。
鏈捕手：智慧合約與智能合約除了叫法上的改變，有什麼實質上的提升？
李慶華：我們發現以太坊的智能合約有兩個重要的問題：第一，使用有門檻，不會編程無法使用，限制了使用範圍；第二，不能處理很複雜的問題，影響了應用場景和深度。 所以我們希望通過AI對智能合約進行升級，叫智慧合約。最後，使得人們可以通過自然語言輸入，不需要具有編程能力也可以使用，另外就是通過深度學習可以處理多種複雜問題。
到今年底，我們就能提供基於人工智能語音識別的智慧合約版本。用戶通過語音輸入後，根據模塊提示，進行簡單的交互就能夠實現智慧合約，可以發佈簡單的眾籌、交易轉賬或者期貨合約。人工智能在其中加入了決策能力，能夠根據市場情況和發生概率判斷最優的情況。
鏈捕手：在現階段的技術水平下，智慧合約可以完全通過自然語言輸入嗎？
李慶華：如果是基於泛類的語言輸入，誰也做不出來。所有的交易模型被分類為幾種特定的模版，用戶或者開發者通過自然語言輸入後，會自動轉換成它對應的模版。我們對今年1月到4月所有的智能合約進行了全面的分析後，大約分為幾類：一種是類似於眾籌；第二類是轉賬模型；第三類是約定Token的分配方法，剩下的是一些雜類。
針對這幾類合約，我們定製了一些標準，同時引入了商品期貨的概念。體驗上會像Siri，它得到指令後會和使用者反饋，是想要這個，還是想要那個？然後根據用戶選擇，一步步下去最終生成合約。
鏈捕手：智慧合約的實現中很多部分需要引用外部數據，如何解決數據真實性的問題？
李慶華：首先，會有一些公正可信的節點，它會確認可信的數據源。節點需要預先提交一些MAN幣作為押金，如果作出違背一致性決議的輸入就會得到懲罰，客觀上保證了數據的可信性。某個節點得到正確認證的等級越高，它的信源就越容易被選擇。其次，外部可信數據源輸入的數據會轉換成鏈上的數據，合約可以自動引用數據。
交易完成後，佣金會按規則自動分配。同時，支付合約藉助人工智能設置了一個保證期，24小時後才真正的生效，如果節點被判定為作弊，系統已經為可回溯已經支付的佣金，留有了充分的反應時間。
02
共識機制與項目特性
鏈捕手：我們看到你們新設計的共識機制像是融合了超級節點+PoW，它有什麼特點？
李慶華：MATRIX同樣包括普通節點和代表節點，但是成為代表節點的方式和EOS的競選完全不同。每個節點只要交一萬MAN幣的押金並且擁1000TPS的處理能力都可以成為代表節點的候選者，選擇週期為15分鐘到1個小時，隨機算法會在同一概率下選出32個代表節點。其中21個再被選為進行PoW的節點，剩下11個節點用於驗證和監督。形象的說，相當於上層一部分是議會，另一部分是法院，底下為普通節點。
21個節點的Pow還是可能出現作弊的情況，所以另外11個防範的節點就至關重要。這11個節點還承擔其他工作，如果在執行合約或轉賬時，出現了漏洞和問題並且造成了既定損失，可以通過這些節點去申訴。
鏈捕手：節點如何響應申訴，需要在線並進行人工判斷嗎？
李慶華：每個智慧合約都會生成一個關於交易的人工智能模型，如果按照輸入條件設定執行出來的結果應該有一個合理的範圍，結果出現了高於上限或低於下限的結果，肯定就不對。用戶就可以通過申訴委員會進行申訴，因為有人工智能模型可以很容易進行分析判斷，11個節點會自動響應，快速做出判定。
傳統數字世界缺乏政府和法律的保障，但基於人工智能可以形成相互自治的憲法。如果節點不執行某個法律條款，系統可以分析出來，並由申訴節點判定自動執行，從而形成了一種自治。
鏈捕手：這樣的共識機制的設計更多追求的是性能還是平衡？
李慶華：首先，21個節點的處理速度必然比全部節點都參與要快，DPoS機制有多快，我們的共識機制同理會有多快。但不論是什麼樣的超級節點，都會受制於設備的計算能力，交易和處理速度一定是有限的。我們為選舉進程設計了一個樹狀網絡，最上層的代表節點處理不過來的交易，底下的普通節點還可以繼續處理，進一步保證了速度。
鏈捕手：這種共識機制下收益如何分配？進行PoW的代表節點會拿走大部分的收益嗎？
李慶華：不是，整個收益規則採用了一個分潤體系。如果被選中成為了PoW節點，並且成功拿到了記賬權，就可以得到總收益的50%。剩下的收益要按照貢獻度依次向下分肥，所有該代表節點之下的普通節點，如果也貢獻了算力，也都可以享受到分潤。
鏈捕手：具體而言，人工智能如何在實質上增加了區塊鏈的安全性？
陶鷗：MATRIX在提升安全性方面分為兩個層級：第一，基於人工智能的形式驗證技術，可以理解為區塊鏈的殺毒軟件。在形成智能合約的過程中，它會主動去發現代碼與合約的漏洞；第二，生成對抗網絡，類似Alpha Go的zero版本，自己找對手下棋。同樣智慧合約也會生成一個對話網絡的形式，通過不斷的自我攻擊，去發現是否存在漏洞。
李慶華：具體來說，在編寫智慧合約時，語義輸入的解析過程中人工智能已經在替開發者進行檢查，發現Bug後會自然指出哪裡有問題。假如有Bug沒改而直接去執行，在合約生效前，人工智能一直在進行自我攻防測試，如果發現程序走入了異常就可以檢測到。另外，如果發現有人在故意利用溢出漏洞攻擊的話，會把該程序提出執行序列，暫停程序的運行同時報告該問題狀態。
鏈捕手：你們會為了人工智能的自我升級，去特意為主鏈輸入外部數據嗎？
陶鷗：人工智能的訓練主要是基於鏈上產生的數據，但因為要輸出服務，本身會有大量外界數據被引入上鍊，從這個角度看實際也會有外部數據的輸入。對於每一條數據私鏈，如有想讓它學習得更好和更快，也可以單獨為它輸入特定數據。
鏈捕手：鏈上產生的數據除了來源於應用，還包括鏈下的終端設備嗎？
陶鷗：是的，我們覺得無論技術怎麼發展，應用最後接觸到用戶都是通過終端，所以我們也一直在看未來終端的機會，如果能把握到一個爆發式的終端機會，對我們的用戶也有益，比如說可以和某些終端合作，用戶使用前端技術，數據給到鏈上相當於挖坑。
我們獲得數據後可以基於數據開發產品，比如為自動駕駛技術輸入數據等，用戶還可以用Token來買這些產品，形成一個健康的生態。
03
挖礦與算力
鏈捕手：新的挖礦算法，可以避免算力的浪費，具體是怎麼實現的？
陶鷗：我們的挖礦算法本質是求解矩陣計算，它作為人工智能的基礎算法，同時可以作為算力輸出。我們會找很多的合作方，不斷把需要求解的問題給到計算網絡，尋找適合的算力，解題的過程也是挖礦。
對有些合作方是免費合作，這部分可以稱為公益算力，比如鄧老師團隊做的人類神經網絡模擬；還有些合作方可能願意付費來做這件事，支付的對價會兌換成我們的Token，然後按貢獻度額外分發給參與計算的節點。
還有一種情況，比如有人覺得我們礦機的算力質量高，直接來鏈上懸賞算力，讓一些礦機專門為他們服務，但這樣就不能參與挖坑。可能會有一部分人會把算力全部出租，但參與計算的節點變少，剩下的礦機收益自然會提高，這種情況下基於動態調整，就有一部分礦機會迴流。
鏈捕手：當算力需求非常旺盛的時候，分配會基於什麼原則？公益算力能保證得到穩定的算力嗎？
李慶華：我們會根據優先級配置一些任務，盈利項目的優先級還是高於非盈利項目的。沒有高優先級的任務，就跑低優先級的任務，比如公益類項目。如果都沒有，可以去跑最底層自我優化的部分，這樣保證算力永遠不會被浪費。
鏈捕手：如果不用專門的礦機，其他算力進來會不會有明顯的差距？
鄧仰東：我們目前的想法是任何設備都可以，甚至包括手機提供的算力，這在比特幣網絡上肯定實現不了。在我們的挖礦機制裡，一定範圍內所有的參與者是非競爭性的，某一個代表節點和選它的小節點之間沒有矛盾。小節點即使貢獻少，也是有貢獻，代表節點之間還是有競爭關係。
鏈捕手： 但未來隨著參與玩家的專業度升級，還會和比特幣現在算力集中的情況一樣？
鄧仰東：這一點也別想得太壞。比如在做深度學習時，梯度本身有很多隨機性。不同節點的競爭也有好處，能把最適合的算力匹配給最適合的梯度。
鏈捕手：你們的創始團隊有非常強的芯片背景，在礦機芯片設計上有什麼優勢特性？
李慶華：第一，能夠提高交易處理速度。交易速度同時受限於網絡帶寬和自身的處理能力，如果不是專用的芯片很難解決這個問題；第二，芯片不能單純只為了處理交易服務，還要能輸出人工智能的算力。我們構建MATRIX的目的之一是實現分佈式的人工智能算力輸出網絡，正常情況下單點的算力有限，通過很多分佈式的節點，才有可能形成全球的合力。當節點足夠多時，強人工智能都有機會產生。單獨部署的代價太高，外部也可能進行封鎖，只有通過芯片才能實現這個目的。
這相當於培育了一群人工智能礦機，其中又包含了豐富的形態。每一個節點，都會有一個能力List，有CPU\GPU\人工智能\存儲等多種的輸出能力。比如某一個礦機可以選擇外掛很強的存儲能力，可以存儲必要數據、支持IPFS。在芯片的設計中，給每個節點都賦予了拓展能力。
我們的目的是藉助人工智能加區塊鏈提供一套綜合性的解決方案的速度，比如智慧城市中的監控視頻，多點聯合基於MATRIX輸出的算力進行圖像識別、大數據挖掘等分析，大量的視頻內容也可以存儲在IPFS系統上。
鏈捕手：MATRIX做的人工智能芯片，對標的是現在哪家主流的廠商？
李慶華：事實上我們對標的是Nvidia的GPU芯片，因為它主業務是顯卡市場，做人工智能芯片對它們而言是一件邊際成本很低的事情。因為顯卡人人都需要，順手做一個人工智能芯片，研發成本能讓顯卡都分攤掉。這樣做額外帶來的影響有好有壞，用GPU芯片必然要滿足特殊的渲染效果，但這些對人工智能計算來說是多餘的，而我們的芯片會把紋理、貼圖、抗鋸齒等冗餘的部分都刪除。
目前我們的芯片代碼部分已經完成，最重要是實現整個生態系統和兼容性。我們想嘗試Nvidia的方法，上層軟件先兼容，底層再做一個映射到芯片上，這種路線下生態系統的變化非常小，用戶接受度也很高。
鏈捕手：你們研發的芯片對近期國內企業面對的芯片封鎖問題有什麼幫助或聯繫？
李慶華：我們的芯片和這次被封鎖的芯片不是一個類型，後者主要是手機使用的終端芯片，重要性並不像想象得那麼強。這種感受的原因是由於在自由競爭的市場上，國外的芯片有價格優勢，所以大家選擇國外的不選擇國內的。但是如果面對零和一的選擇時，只能選擇始終有持續供應量的保證。這樣必然帶來迭代和不斷的優化，讓國內芯片慢慢逼近最好的水平。只要有規模市場的培育，芯片的成本會持續地迭代，技術能力會穩步提升。
所以要辯證的想，在市場調節的情況下，大家一定會選擇成本最低、最優質的東西。但是如果說在非市場情況下，一定會選擇能夠保證持續穩定、保證供應鏈的產品。
04
市場競爭與壁壘
鏈捕手：綜合來看，MATRIX在整個人工智能行業裡處於一個什麼位置？
鄧仰東：現在有很多成熟的人工智能公司，Google、Facebook等公司也在朝這個方向演變。我們沒有準備在這麼大的範圍內和它們競爭，而是先做好一個區塊鏈人工智能公司，集中在兩方面：一是用人工智能把區塊鏈做到更好，優化區塊鏈的基礎設施，另一個方面是通過區塊鏈把人工智能的能力釋放出來。
鏈捕手：區塊鏈世界還很小，MATRIX或許有能力讓它受到人工智能的促進。但對於人工智能行業而言，區塊鏈能發揮多大的作用？
鄧仰東：比如用算力訓練大腦仿真這些項目，如果不考慮計算時間，單從邏輯上沒有區塊鏈確實可以計算。但是類似這樣的問題，計算能力要求已經超越了現在谷歌等大公司的水平，如果沒有區塊鏈，沒人能夠佈局這麼大的算力。只有通過區塊鏈的串聯，才能保證大家都可以參與大規模計算，還能清楚得分配獎勵。從這個角度來講，區塊鏈就是必須的。
比如說，現在很多學校做深度學習需要很強的技術能力，但學校一般都不具備。包括我在內的一些人對深度學習不是很喜歡，很大的原因是它似乎變成了一個強者的遊戲。谷歌的機器性能好，就可以同時訓練幾十個、上百個模型，我們可能訓練一個都困難。如果區塊鏈真的可以把算力釋放出去，雖然訓練的效率不見得比谷歌高，但是算力也便宜。算力通過區塊鏈離散地組合起來，從成本端會發生很大的變化，對於中心化的算力機構依賴性變弱，甚至會出現新的組織形態，從而改變整個人工智能行業的佈局。
鏈捕手：MATRIX會受到現階段整個人工智能水平的制約嗎？
鄧仰東：這個問題很難說。現在人工智能本身有很多問題要解決，比如說有些具體的困難在於樣本量不足，這個理論上和我們沒有直接關係。再比如說樣本訓練不好，或者出現新的算法難題，這都和我們做的事不矛盾，也不存在制約問題。
鏈捕手： 在未來的區塊鏈世界裡人工智能是不是必需的存在？下一代公鏈沒有結合人工智能就是落後？
李慶華：打個比方，正常情況下大家都會說自己的交易速度有多快，但其實一架馬車跑不快，再加一匹馬還是跑不過火車，因為動力源泉不一樣。人工智能就相當於火車頭，誇張點說，如果把整個架構做起來，馬車跑的再快，基礎的根本能力沒進步也造不成空間站。雖然起步可能很笨拙，但跨時代的競爭從本質上就會不一樣。
鏈捕手：那在「人工智能+區塊鏈」這個領域和概念裡，MATRIX的壁壘在哪？
鄧仰東：我們起步早、做得多，可能是目前的優勢所在。但坦白講，在深度學習上，我們起步不算早，MATRIX最強的優勢在軟硬件結合的能力。現在沒有看到其他區塊鏈團隊在GPU計算、深度學習、算法和硬件的結合上能有我們這樣強的團隊和能力。
鏈捕手：從定位、理念以及落地程度上來看，你們有哪些競爭對手？
陶鷗：目前看，我們最大的競爭對手還是以太坊和EOS。以太坊的競爭力是技術很強，有比較完善的基礎設施；EOS的最大優勢是社區和經濟實力，但從技術角度，我們比EOS有明顯的優勢。比如我們的超級節點是通過人工智能的聚類算法產生，保證高併發的同時也沒有犧牲去中心化的特性。
鏈捕手：但它們都是很有代表性的公鏈，你們要怎麼去吸引開發者？
陶鷗：一方面讓他們覺得基於MATRIX的生態開發應用很容易，另一方面是示範作用，讓他們看到哪些應用已經在MATRIX上獲得成功。我們也在尋找下一代商業級的應用，比如和Bitgame一起成立了國際區塊鏈遊戲聯盟，因為區塊鏈遊戲可能是下一個爆炸式的增長點。
鏈捕手：結合人工智能的應用，需要開發團隊本身就具有相應能力，還是你們會提供人工智能的技術支持？
李慶華：我們會給到一些最基礎的接口和SDK，開發者只需要配置好模型、選擇類別以及數據源存放處，本身不需要有人工智能的能力。MATRIX首先會讀取兩邊的數據源，其次會根據配置的模型做適配，選擇合理的卷積神經網絡，同時內部訓練或配置好的參數去下載執行，再把執行的結果返回，這部分是Influence。
另一部分Training，會根據數據樣本源頭去標記，自動指定具備人工智能算力的節點去讀取和執行。如果想進一步讓工程師精細控制，可以專門制定幾個節點，把數據放在指定節點計算。
鏈捕手：目前MATRIX的團隊有多少人？其中技術和非技術的崗位比例大概是多少？
陶鷗：團隊總人數大概是60人左右，一半是研發，另一半是市場和支持業務。研發裡目前最多的是做基礎鏈開發，其次是做人工智能和硬件的開發。
鏈捕手：MATRIX以「人工智能+區塊鏈」為特色，會注重在國外吸納人才嗎？
陶鷗：我們目前在新加坡設有基金會辦公室，在硅谷設有實驗室，方便我們的一些同學和朋友以及之前在Facebook、Google等公司的人才加入。目前我們已經有充足的人員進行基礎鏈部分的開發，未來會一直在人工智能領域進行人才儲備。等主鏈上線後，也會傾向於應用開發和芯片研發方面的人才。
鏈捕手：瞭解到MATRIX和Facebook、Google、line有合作，是官方層面的嗎？
陶鷗：這可能是一個誤解，我們跟Facebook、Google目前不是合作關係，只是我們用來管理和溝通用戶的工具。
鏈捕手：目前你們的融資和項目開發進度是怎樣的？
陶鷗：我們計劃做兩輪募資，第一輪已經完成，大概融資了4000萬美金，釋放15%的代幣。第二輪募資預計在今年底或明年初，主網發佈之後開啟，主要目的為了製造芯片。
我們在3月份更新過一部分人工智能的代碼，在4月底更新過共識機制的驗證代碼和基於人工智能處理器的硬件代碼。我們正在設計基於高速事務處理的高效版本，就是C語言版本，Python版本的共識機制部分已經完成。共識機制完成後，我們會做出專用的芯片，之後整個框架可以進入試驗化的狀態，目標是在今年9月30號能搭建一個測試網絡，可以支持高速交易處理以及挖礦測試和錢包功能。
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