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区块链在左人工智能在右,重新定义世界的技术浪潮
来源:互联网   发布日期:2019-05-14 08:21   浏览:4825

区块链+人工智能行业整体分析 AI和区块链的发展是由区块链引发的,不是AI领域的单边需求,因此投资 逻辑在于探索交叉领域给双边的机遇。区块链+人工智能类项目按照涉及的领域,分为数据类、算力类和算法类项目, 概括如下图。 区块链解决人工智能行业痛点 ●
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区块链+人工智能行业整体分析

AI区块链的发展是由区块链引发的,不是AI领域的单边需求,因此投资 逻辑在于探索交叉领域给双边的机遇。区块链+人工智能类项目按照涉及的领域,分为数据类、算力类和算法类项目, 概括如下图。

区块链解决人工智能行业痛点

● 数据:被大型机构垄断,数据标注质量差

互联网巨头,像谷歌、微软、苹果、Facebook、阿里、腾讯和亚马逊,基于海 量用户数垄断了我们的数据。现在的人工智能多为有监督学习,需要对数据进 行充分标注,并非所有类型的影像数据都易标注,例如如医疗影像数据需由专 业医师标注病灶,业界领先的视觉公司一般会有数百人的标注团队,但标注多 为外包,缺乏专业培训和实时指导,导致被标注的数据质量差。

区块链如何解决:区块链是一种以密码学技术为基础,以去中心化的方式,对大 量数据进行组织和维护,用户控制自己的数据,打破科技巨头垄断数据的现状。 区块链上的数据全部都附有相关人不可伪造的数字签名,区块链还具有完全公开、 高可靠性、去信任等诸多优点,可以实现全球数据共享和溯源,使得构建更高规 模、更高质量、可控制权限、可审计的全球去中心化人工智能数据标注平台成为可能。

● 算力:硬件成本高

在工业领域需要大量的图片、视频输入以及场景训练,需要极大的运算量,普 通人工智能科技公司需要百万以上的资金购置GPU、FPGA等硬件资源,对于 大部分中小型企业来说,负担太大。

区块链如何解决:把分布式挖矿与人工智能结合,将大型GPU或者FPGA服务 器集群、中小型企业闲散的空余 GPU 放服务器以及个人闲置 GPU 作为计算节 点,利用区块链技术通过共享算力,为人工智能提供算力供给。

● 算法:人才短缺,研发进度缓慢

算法是逻辑的表现,目前的困境在于缺乏专家,一个博士生大概需要五年的时 间培养,但是五年前还没有博士生开始从事深度学习,所以该领域的专家极度 稀缺。

区块链如何解决:搭建发布机器学习任务的平台,利用群体智慧优化人工智能算法,一套算法由多个人工智能专家更新维护,不再是由一家公司决定一套算法。

区块链+人工智能类项目

● 数据类项目

数据服务涉及到数据来源、数据存储、数据安全保护及防数据造假、数据清洗标 注。

1)数据来源:为保证用户隐私,所有区块链+AI项目中的数据来源均是用户、 或者机构自主提供,而非网络爬龋

2)数据存储及交易:解决方案可概括为利用区块链的分布式特点,采用分布 式存储方案,对于提供存储能力的节点,提供代币激励,个人或单位可以加入 网络,成为节点的贡献者,登记并提供节点存储能力,包括容量、接口、存储 类型以及相应的SLA(ServiceLevelAggrement)。对于个人隐私数据,用户 可以上传到用户本地节点,利用私钥限制访问权限.

3)数据安全保护及防数据造假:目前使用密码学的公私钥技术,验证数据的来 源,判断数据提供者的身份,验证数据的有效性。

4)数据清洗标注:结合社区节点的多角色参与,取代人工智能行业中的数据 众包平台。

● 算力类项目

算力类项目涉及算力交易以及算力分配。

1)算力交易:公链中的节点通过安装挖矿软件及基础人工智能运行环境,参 与算力的贡献,然后算力购买方与算力出售方通过任务竞价等模式进行交易。

2)算力分配:区块链本身是分布式的计算资源,算力分配的做法是将计算任 务拆解分配给大量计算机并行计算。

● 算法类项目

算法项目技术模式包括:

1)改善算法:公链系统上模型不是最优的,区块链中的每一个节点都可以为 算法调参,即利用群体智慧改善现有的人工智能算法

2)交易平台:构建AI算法交易平台,交易的标的可以是算法需求、算法模型 或者将算法模型封装好的AI Dapps;

3)改善区块链:当前区块链设计固定,区块链参数不能灵活调整且智能合 约,不能自动判断交易模型的合理性,利用人工智能算法动态更新区块链参 数,让区块链系统实现自我进化,并自动嗅探交易漏洞,实现合约交易的文明 化进程。

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