未來方向？ 如今的人工智能已經很厲害，“數據和算法的威力超乎人的想象。谷歌、臉譜網、百度和騰訊等數據巨頭多半靠提供免費信息、服務和娛樂來吸引我們的注意力，再把我們的注意力轉賣給廣告主。我們不是他們的顧客，而是產品。
確實，今天只要是用智能手機的人，你的隱私都已經極大地暴露了，你交出去的數據比你想象中的要多得多，但是你不應對此感到害怕。技術一定會繼續向前發展，重要的是獨立思考。這一點非常重要。很多人很容易接受結論，而不去關注結論產生的過程和方法，不去判斷它是否正確、合理，是否符合常識。
未來無疑是一個超級智能時代，我可以簡單概括成一個公式：
AI＋IoT＋區塊鏈＝超級智能。這三個部分，一個是人工智能，再一個是LOT（物聯網），還有區塊鏈技術，提到區塊鏈，大家不要只知道比特幣，它能夠交易和使用，相當於神經系統，有了大腦感官神經系統，將來形成我們國家未來社會的一個主體。最重要的還是信息和能量，未來所有東西都是這樣連接起來的，連接比擁有重要， 合作比顛覆重要。
首先我們來分析人工智能時代化的發展：
人工智能時代化
人工和智能的結合是必然，分佈式和去中心化的區塊鏈，將會給AI帶來廣闊和自由流動的數據市場、AI模塊資源和算法資源，同時，將AI加入到區塊鏈，可以讓區塊鏈變得更節能、安全、高效，其智能合約、自治組織也將會變得更智能。
但通過人工智能升級化發展，進化為超級智能時代，時代的形成變化。
改變一：區塊鏈帶來的分佈式AI，可以實現AI不同功能之間的相互調用，加快AI的發展速度。
如今每個企業都在不同程度上對AI有需求，而當下的AI產品很少能滿足企業的需求，而開發個性化的AI產品又有很高的技術壁壘和資金壁壘。即使可以僱傭開發人員來建立自定義AI產品的巨頭，也很難聘請足夠的AI專家來滿足全部需求。比如我們現在所熟知的，科大訊飛主攻語音智能，曠視科技擅長圖像、人臉識別，大疆科技主打無人機、百度潛心研製無人駕駛，即使這些業內巨頭都只能專注於人工智能的一個領域和一個方向，無法做到全面。但人工智能是一個系統，視覺、聽覺系統只是這個系統下的一個子系統，想要真正迎接智能時代，就必須打破各個系統之間的界限，實現各個系統之間的相互調用。
區塊鏈是用一種分佈式的方式來運行AI系統的複雜網絡，整個網絡就好比大腦，而網絡中運行的不同AI節點，就好比腦區。即使大腦不控制人體內的每個系統，但基於分佈式區塊鏈的網絡同樣可以為AGI（人工智能）的協調開發創造了一個動態平臺。在這個動態平臺上，每個AI節點都可以調用其他AI節點的模塊和工具包。此外，對於網絡攻擊者來說，攻擊整個分佈式網絡比攻擊個別AI系統更安全，分佈式AI系統也會更安全。
改變二：區塊鏈可以打破封閉的AI開發模式、共享AI資源以及鼓勵傳統孤島之間的數據共享。
許多先進的AI工具只存在於由研究生或獨立研究人員創建的GitHub（編程社區）存儲庫中。這使他們不能觸及任何人都無法安裝、配置和運行它們。大多數AI開發者是學者，而不是商人，外界無法訪問到他們的算法和模型。區塊鏈的共享機制和激勵機制，可以鼓勵AI模型的開發者共享其開發成果。機器學習、深度學習都需要有足夠大的數據集，而創建和管理這種大型數據集是AI人員無法做到的，同時，目前封閉的開發模式也使開發人員難以共享數據集。
區塊鏈的分散性促進了數據共享：如果沒有單個實體控制存儲數據的基礎架構，那麼因共享數據而帶來的摩擦就會減小。數據共享可以發生在企業內部（不同分公司之間的數據合併，可降低企業內審成本）、聯盟數據庫（綜合銀行的數據可以有效降低欺詐）或公共區塊鏈上（能源使用+汽車零部件供應鏈數據）。關於數據分享VS數據護城河的爭論：是分享數據還是用數據建立壁壘，實質要看這兩種行為所帶來的利益之間的博弈，要分享，必須有足夠的驅動力超過“護城河”效益。
區塊鏈上代幣激勵的方式給共享數據提供了一個激勵機制的典範。如果有足夠的前期收益，數據共享就會成為必然，當來自孤島的數據合併時，可以獲得新的數據集，當我們對新的數據集進行訓練時，又將會帶來一個可以用於新業務的新模型。
改變三：區塊鏈還可用於審計追蹤數據和模型，以獲得更可靠的預測：AI喜歡數據，數據越多，模型越好，但數據量與AI模型之間的正比例關係，建立在良好的數據質量的基礎上。如果在垃圾數據上訓練，你也會得到一個垃圾模型，測試數據也是一樣，因而數據也需要可信度，有效的數據訓練出的模型也是有效的，這樣模型也獲得了聲譽和可信度，也才能被更加廣泛的利用。
改變四：去中心化的數據市場，可以減少數據共享所帶來的摩擦：在分散管理的過程中，數據和模型作為知識產權資產進行交換，沒有一個實體可以控制數據存儲的基礎設施，這使得組織更容易協同工作或共享數據。通過這種分散交易，我們將看到真正開放的數據市場。
改變五：在區塊鏈數據庫中，權限就是資產，擁有權限的個人可以控制數據和模型的流向：創建可用於模型構建的數據以及自行創建模型時，可以預先指定許可，以限制其他人使用它們的方式，例如讀取權限或查看特定數據或模型片段的權限。作為權利持有者，個人/機構可以將這些數字資產許可權轉讓給系統中的其他人。
通過人工智能化過度我們迎來了超智能時代，我們一起來探討AI對區塊鏈帶來的顛覆式創新。
創新一：憑藉AI算法的優化，結合POW和POS的共識機制可節省區塊鏈的電力及能源的消耗。
以上我們提到人工智能的三大核心組成部分：數據、算法、算力，算法的優化可以節省算力，按照這個邏輯，將人工智能用於POW共識機制和哈希運算，可大大提高計算效率，從而節省電力和能源。例如：新創企業Matrix，利用AI將POW與POS結合使用，採用分層的共識機制，首先利用隨機聚類算法在整個節點網絡中產生多個小型集群並主要基於POS機制選舉出代表節點，再由選舉出的代表節點進行POW競爭記賬權，相比全節點的競爭記賬方式，可大大減少能源的浪費。
創新二：AI可以引入新的分散式學習系統來解決區塊鏈上的數據冗餘問題，擴展系統。分散式的學習系統，如聯邦學習、新的數據分片技術，可以使系統更有效。此外，實踐證明，通過AI模型和算法的優化，還可實現區塊鏈的自然進化、動態調整，還可有效的防止分叉的出現。
創新三： AI可更加有效的管理好區塊鏈的自治組織：傳統上，如果沒有關於如何執行任務的明確指示，計算機無法完成它們。由於區塊鏈的加密特性，在計算機上使用區塊鏈數據進行操作需要大量的計算機處理能力（如比特幣挖礦）。而人工智能可以更聰明、更周到的方式管理任務。就好比一個擅長破譯密碼的專家通過訓練可以使其破譯密碼的速度越來越快，一個機器學習驅動的挖掘算法，如果給它提供了正確的培訓數據，它可以幾乎立即提高其專業技能，如果將技能用於社區管理，那麼社區管理的效率就會大大提高。
創新四：AI可以延展和提高智能合約的功能和效率：區塊鏈2.0的智能合約編寫時需要用戶仔細描述合約的參數細節以及執行過程，由於計算機語言的嚴謹性，這些合約往往會存在許多潛在的漏洞。將各類AI模型、智能審查機制等引入到智能合約的編寫，可以實現，用戶只需要提供合約的主要目的和關鍵內容，AI虛擬機就可以在審核其安全性之後直接調用模型庫的基礎AI模型進行匹配、整合，滿足大部分普通用戶編寫使用智能合約的需求。
時代在不斷的進步，超級智能時代與我們人類的發展一樣共同發展，無論是以什麼形式為代表的傳統人工智能還是以線上超級智能為代表的智能時代，誰能率先完成這一升級過程，誰就成為這個新時代的引領者。如果你還想了解更多的相關內容，可以聯繫廣州中傑科技。
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