摘要： 本系列为数字经济学家刘志毅“AI与区块链智能经济系列”，主要讨论区块链智能经济，主要内容来源于刘志毅即将发表的新书《AI与区块链智能》（包括一些未录入书中的内容）
最后一节内容，我们来讨论区块链与AI（人工智能）的融合。我们讨论这个话题的原因并不仅仅是由于这两个技术概念的受关注程度，而是它们在底层拥有能够相互融合和互补的内在联系。值得注意的是，我们在这里是要从严肃学术角度讨论技术范式内部的演化逻辑，而不是讨论所谓的概念上的融合。总体来说，是要回答以下三个问题:
- 人工智能和区块链技术的应用前景是？换言之，就是对技术趋势进行判断，看到两种技术融合的本质原因。
- 如何通过人工智能技术架构完善区块链技术？换言之，就是对相互优劣势进行判断，得到实践性的技术路径的判断。
- 技术融合之后的发展路径与单独发展的根本性差异是？换言之，就是对技术融合的未来应用场景，看到多元技术融合的价值之所在。
理解了以上三个问题，也就理解了两种技术融合的本质了，也就可以对AI+区块链的未来进行判断了。事实上，我们看到这个问题之所以受到关注，是因为这两种技术在过去两年间分别占据了相关科学文献的头两名，在产业界也是引发创新者关注的最核心的技术范式。因此，考虑技术融合的前景也就是顺理成章了。
首先我们来回答第一个问题，二者融合的前景。这里涉及到我们前文所讨论的技术本质的理解，区块链技术本质上是提供“信任”，也就是通过某种技术架构提供可以替代商业契约的“技术契约”，或者说对商业契约进行保障，这里涉及到的就是如何将商业生态中的陌生人通过技术契约形成可信、可靠和高效的网络。
本质上，区块链技术还是一个组织网络的过程，改变生产组织内在关系尤其是信用生态的技术范式。相对应的，人工智能计算是一种通过算法智能推动中心化效率提升的技术。目前我们所处的技术生态是所谓的以弱人工智能技术为主的技术。以人工智能发挥作用的场景和能力差异，这里简单的介绍下不同的人工智能技术范式：
弱人工智能 (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。我们现在看到的大部分人工智能技术应用，尤其是基于机器学习技术的人工智能应用，都属于弱人工智能。正如人工智能学家迈克尔.乔丹所说，按照现有的技术路径发展，机器在可预见的数百年内都无法实现“类人的智能”，只能实现所谓效率的提升。
强人工智能 (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
超人工智能 (ASI): 牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。
基于以上观点认知，我们可以看到现在人类正处于弱人工智能为主的阶段，用计算机科学家Donald Knuth的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”因此，我们可以认为如何通过这种偏向于中心化的弱人工智能将区块链技术的效率进行提升，这是目前主要需要解决的问题。
由于人工智能技术目前都是在多个高性能计算单元上完成的计算，通过大数据的处理和相应的算法形成智能化应用，那么区块链技术所存在的去中心化网络的智能应用，就是AI能够提供的价值。这个领域，在计算机科学中叫做“分布式人工智能”。
事实上，这个领域已经成为了很多国际顶尖的科学团队和核心问题。目前主流的以人工神经网络与深度学习为代表的人工智能技术发展迅猛，持续致力于提高单一智能体的环境感知与决策能力，在围棋、图像识别、语音识别等领域达到了比肩甚至超越人类专家的水平。
与此同时，伴随着微机电技术、嵌入式计算技术与无线通信技术的日趋成熟，以自主协作与智能涌现为基础的多智能体系统，因其成本低、响应快、灵活度高、鲁棒性强等优点，正逐渐发展成为未来任务执行的新范式。其典型代表包括DARPA的“进攻性蜂群使能战术”项目与NASA戈达德空间飞行中心的“自主纳米技术群”项目等。
在上述项目的诸多使能技术中，分布式协同决策与优化，即研究如何在去中心化环境下仅利用有限的个体感知能力进行决策与协调，以消除个体冲突、实现系统级合作目标，是多智能体自主协作的关键技术，也是分布式人工智能与群体智能研究的核心所在。
在这个方面，国内的团队也有相应的贡献，比如钱学森实验室在2018年4月对外宣布的一项研究工作实现了分布式人工智能的突破，这项技术研究叫做带权值最小顶点协同覆盖（Minimum Weighted Vertex Cover, MWVC）问题。
简而言之，从现实角度来说，区块链是用一种分布式的方式来运行AI系统的复杂网络，整个网络就好比大脑，而网络中运行的不同AI节点，就好比脑区。即使大脑不控制人体内的每个系统，但基于分布式区块链的网络同样可以为AGI（强人工智能）的协调开发创造了一个动态平台。在这个动态平台上，每个AI节点都可以调用其他AI节点的模块和工具包。此外，对于网络攻击者来说，攻击整个分布式网络比攻击个别AI系统更安全，分布式AI系统也会更安全。
众所周知，人工智能包含三个核心部分：算法、算力及数据，一个优秀的AI算法模型需要大数据的训练和充足的算力支持，进行不断的优化和升级。互联网尤其是移动互联网的发展带来了数据的大爆发，但当下的很多优质数据都掌握在中心机构中，如运营商、大型互联网企业等手中。
人工智能发展所需的各种核心数据，诸如：个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等，由于缺乏隐私安全的机制，无法形成有效交易，中心化的大数据带来的结果就是信息孤岛。
相对应的，区块链的几大主要特征，如：分布式节点的共识系统、信息的不可篡改、匿名化、去中心化，能够真正的推动数据的流通和开放。数据市场能够使社会变得更加公平，而激励机制使数据共享成为可能。在这个市场里，区块链和人工智能将会达成互相共存的新理念，最终实现各自不同的价值。
然后我们来讨论第二个问题，人工智能技术会推动区块链技术在哪些方面的发展。事实上，我们看到人工智能技术的发展经历了自顶向上到自底向上的演变路径，目前的人工智能技术的前沿也是在研究如何通过演化的方式来涉及智能体，形成一种自组织的智能判断。对于区块链技术来说，在以下三个方面会得到很大的变革：
- 整体效率上的提升，目前的区块链技术是一种静态的程序和规则的定义，来实现整体智能合约的落地。在分布式人工智能技术充分发展之后，我们可以预期一种动态的合约生态能够产生。由于区块链技术本质上是一种网络技术，因此如何提高一种在开放网络中实现动态的智能合约的机制是区块链技术必须解决的问题，也是人工智能技术能够发挥作用的领域。
- 基础算法的变化，目前区块链技术所依赖的是大约50种作呕的共识算法，这些算法形成的是机器与机器之间的共识机制。而在人工智能技术融合之后，这其中就加入了人的决策要素，将关于人的行为、社会的因素以及其他与人相关的影响因子放在网络之中，这样的话就从机器之间的技术契约转化为人与机器的深度互动。由于我们认为未来的区块链技术将成为数字经济领域的基础性技术，就必然需要这样的基础思想的变化。换言之，算法要从只着眼于机器转变为着眼于人与机器的关系，而这个领域是人工智能的强项。
- 基本生态的变化，尤其是对商业生态上下游的激励和管理规则的变化。目前的激励生态是依赖着智能合约形成的机制，而这种机制相对简单粗暴，也就带来了之前所遇到的虚拟数字货币的无价值问题。换言之，智能合约既不智能也不是合约，不智能是因为大多数规则都是静态的规则，不合约是因为无法承担相应的法律作用。因此，如何通过与人工智能的结合，形成智能化的有法律约束条件的合约，这是一个重要的底层生态的变化。我们需要理解的是，只有根植于真实的商业世界和现实世界的规则，才有可能产生真正具备价值的商业生态。
以上的三个方面就是人工智能技术能够带给区块链技术的价值之所在，也是目前区块链技术的痛点之所在。只有在算法、效率以及生态上有本质上的变革，才能推动区块链技术的应用场景得到真正的实现。
最后，我们来讨论技术融合之后的发展路径与单独发展的根本性差异，也就是未来的价值所在。这里我们的考虑就是分布式网络形成的超级人工智能的前景，也就是在分布式智能的基础上所形成的的超级人工智能技术的价值。这里有三个关键词：集体智慧、奇点理论以及超级智能。
所谓集体智慧，也叫作集体智能。集体智能（集体智能）是一种共享的或者群体的智能，以及集结众人的意见进而转化为决策的一种过程。它是从许多个体的合作与竞争中涌现出来的。集体智能在细菌、动物、人类以及计算机网络中形成，并以多种形式的协商一致的决策模式出现。对于集体智能的研究，实际上可以被认为是一个属于社会学、商业、计算机科学、大众传媒和大众行为的分支学科——研究从夸克层次到细菌、植物、动物以及人类社会层次的群体行为的一个领域。
这里的关键在于集体智能实际上可以理解为某种形式的网络化，这里尤其指代的是由于互联网的发展带来的基于共享信息的智能，这种智能不仅仅是数量的共享，而且是质量上的提升。
更广义的来说，集体智能可以定义为“通过分化与集成、竞争与协作的创新机制，人类社区朝更高的秩序复杂性以及和谐方向演化的能力”，那么我们可以预见的是通过分布式智能的研究能够提升人工智能的演化速度以及在集体智能上的突破。也就是说，通过分布式的网络构建起一种能够塑造集体智慧的超级智能，从而将信息技术服务推动到智能经济领域，实现真正意义上的智能社会。
所谓奇点理论，就是根据技术发展史总结出的观点，认为未来将要发生一件不可避免的事件──技术发展将会在很短的时间内发生极大而接近于无限的进步。当此转捩点来临的时候，旧的社会模式将一去不复返，新的规则开始主宰这个世界。而后人类时代的智能和技术我们根本无法理解，就像金鱼无法理解人类的文明一样。
一般设想技术奇点将由超越现今人类并且可以自我进化的机器智能、或者其它形式的超级智能的出现所引发。由于其智能远超今天的人类，因此技术的发展会完全超乎全人类的理解能力，甚至无法预警其发生。之所以被称为奇点，因为它是一个临界点。当我们越来越接近这个临界点，它会对人类的事物产生越来越大的影响，直到它成为人类的共识。
但当它最终来临的时候，也许仍会出人意料并且难以想象。就好比物理学上引力接近无穷大时产生的黑洞的物理属性一样，已经不在一般正常模型所能预测的范围之内。
技术奇点理论是1982年弗诺文奇在卡内基梅隆大学召开的美国人工智能协会年会上提出的，后来他发表了论文《技术奇点即将来临：后人类时代生存指南》上再次论述了这个观点。1999年，美国哲学家，麻省理工学院博士瑞·库茨维尔发表的《心灵机器时代 —当计算机超越人脑》（The Age of Spiritual machines）一书，阐明了未来互联网将把全人类乃至其他生命和非生命体汇集成一个完整意识体的概念，在美国学术界激起一片浪潮。2001年，他提出摩尔定律的扩展定理，即库茨维尔定理（Kurzweil's Law of Accelerated Return）。该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以指数增长。
也就是说，一开始技术发展是小的，但是一旦信息和经验积累到一定的基础，发展开始快速增长，以指数的形式，然后是以指数的指数形式增长。瑞·库茨维尔将同样的概念引入到生物进化和宇宙诞生以来的变化里，并导出了同样的指数增长的公式。根据数学模型，在未来的某个时间内，技术发展将接近于无限大，换言之，超级智能也就在这个理论模型中得以实现。
以上就是我们对人工智能和区块链技术融合的前景的探讨，虽然长周期来看具备一定的科幻色彩，但是从技术路径上来说分布式人工智能确实有其现实价值和意义。要理解区块链技术的未来，需要放在长周期中去理解其本质，梳理其长期发展的逻辑和趋势。我们后面还会对智能社会等多个概念进行论述，也是帮助各位读者建立起这样的宏观技术思想的理念。
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