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成本高|区块链+AI，恰似双剑合璧？

“双剑合璧”是什么？
——两把剑合在一起 ， 发挥自己的优势 ， 变成一种更厉害的武器 。
科技中的双剑合璧是什么？
——区块链+AI 。 区块链解决了人工智能数据匮乏、数据安全等问题；而人工智能也可以弥补区块链能源损耗、效率低等不足之处 。
此外 ， 小贝认为科技是一把双刃剑 ， 科技在融合时会带来诸多优点 ， 但是也存在风险 ， 因此未来区块链与AI的赋能互补的同时 ， 也要继续探索和研究其安全性 。
“两招名称相同 ， 招式却是大异 ， 一招是全真剑法的厉害剑招 ， 一着是玉女剑法的险恶家数 ， 双剑合璧 ， 威力立时大得惊人 。 ”这段描述出自《神雕侠侣》 ， 说的是杨过与小龙女共同对战金轮法王的桥段 ， 两人同使“玉女剑法” ， 仍难敌对手 。 杨过无意中使出“全真剑法” ， 双剑合璧之下 ， 威力大增 ， 杀招频出 ， 竟胜了金轮法王 。
一雌一雄 ， 一阴一阳 ， 阴阳协调 ， 威力无穷 ， 这就是所谓的“双剑合璧” 。 不过要达到这个境界 ， 也有颇高的要求：“使这剑法的男女二人倘若不是情侣 ， 则许多精妙之处实在难以听会；相互间心灵不能沟通 ， 则联剑之际是朋友则太过客气 ， 是尊长小辈则不免照拂仰赖；如属夫妻同使 ， 妙则妙矣 ， 可是其中脉脉含情、盈盈娇羞、若即若离、患得患失诸般心情却又差了一层 。 ” ， 可见合技之难 。
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今天把科技比作剑法可谓恰如其分 ， 技术也有强弱之分 ， 不同技术也各有破绽 。 把不同技术结合在一起 ， 若能化去彼此的破绽 ， 定然也能效果倍增 。 “互联网+”的诸多例子已经充分证明了这个观点 ， 而当下最热门的技术 ， “AI”和“区块链”也在遇到瓶颈后开始走向合作 ， 两者是否也能互补、协调 ， 进而实现升级？
结合国家互联网金融安全技术专家委员会发布的《“区块链+AI”行业研究报告》 ， 我们来探讨一下AI与区块链能碰撞出怎样的火花 。
“AI”和“区块链”各自的破绽
虽然这两门技术都已经发展有些年月了 ， 但是要说已经达到炉火纯青的地步还为时过早 ， 尤其是“区块链” ， 甚至可以说是还在起步阶段 。
“AI”
AI是Artificial Intelligence的简写 ， 即人工智能 。 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术 。 自诞生至今已有六十多年的历史 ， 近些年进入快速发展阶段 ， 已能运用于各个领域 ， 但行业仍存在不少痛点 。
人工智能成长需要海量数据进行训练 ， 到目前为止 ， 还是各企业自行收集数据 。 因实力和底蕴的差距 ， 头部玩家数据比其它企业丰富得多啊 ， 如谷歌、百度、阿里、腾讯、微软、苹果、Facebook和亚马逊等企业 。 由于竞争关系 ， 都敝帚自珍 ， 于是大多数企业都缺少数据 ， 优质数据更少 ， 而头部玩家也存在数据不完整的无奈 。
另外 ， 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 ， 但是目前业界的标注多采用外包 ， 缺乏专业性 ， 质量不佳数据的安全性和可信任程度都存在不足 ， 而不良的数据可能给人工智能带来了安全隐患；人工智能的大量数据中必然涉及个人隐私的信息 ， 这对隐私保护提出了很大的挑战；由于人工智能需要进行大量训练 ， 再加上信息真实性需要确认的情况下 ， 其训练时间也被拉得很长等等 。 诸如此类问题 ， 都严重拖了人工智能的后腿 。
然而 ， 除了数据的问题 ， 算力、算法等层面也在限制人工智能的发展 。 一方面 ， 硬件成本高 。 人工智能在各领域的训练都需要极大的运算量 ， 在购置GPU、FPGA等硬件资源上 ， 资金就需以百万记 ， 这对多数普通企业来说 ， 都难以承受；另一方面 ， 由于该领域缺乏精英人才 ， 算法更新维护艰难 。
“区块链”
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式 。 其通过去中心化的、共享和加密等技术进行分布式记账 。 有着去中介化、开放性、自治性、信息不可篡改、匿名性等显著特点 。
然而为了支撑这些技术的实现 ， 需要付出电力消耗大、算力过剩、效率低等代价 。
采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源 ， 区块链要实现分布式数据存储的功能 ， 需要大量节点长期运行 ， 规模越大 ， 所耗费的电力也会同比例增长 。 若真想让区块链应用于更多领域 ， 这样的消耗显然是不切实际的 。
如此大的消耗背后 ， 是算力资源利用率低的难点 。 区块链的算力并没有得到合理地利用 ， 普遍存在过剩或闲置状态 ， 造成了极大的浪费 ， 这与人工智能算力不足恰恰相反 。
区块链各节点重复工作过多 ， 导致效率缓慢 ， 也浪费了很多成本 。 据德勤在2016年估算区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右 。
存在各自痛点的两门技术如今正要联手 ， 究竟会互相融合、和谐共处 ， 还是会互相排斥？
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理论上的互补
虽然AI和区块链都存在各自的痛点 ， 但是优点也不少 ， 而且理论上讲 ， 各自的优点恰好能够弥补彼此的不足 。
对于人工智能匮乏的数据 ， 区块链海量的数据恰好能为其所用 。 由于区块链全球数据可共享、可溯源 ， 在如此巨大的审计工作之下 ， 数据标注质量更好 。 又因为区块链分布式存储 ， 每个节点都保存有完整的数据信息 ， 也保证了数据的安全 ， 提升了信息的可信任程度 。 除非所有节点都被篡改 ， 否则难以对其安全性构成威胁 。
对于人工智能可能导致个人隐私泄露的问题 ， 区块链的匿名性也能很好解决 。 由于区块链采用非对称加密和授权技术 ， 虽然交易信息公开透明 ， 但账户身份信息却是高度加密的 。 所以就避免了个人隐私被窥探或被别有用心之人窃取 。
数据的安全性和和可信任程度得到了保证 ， 人工智能训练自然也可以剩下不少心思 。 此时 ， 利用区块链分布式数据存储的方式 ， 将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上 ， 采用模型并行或者数据并行的方式进行训练 ， 定然可以大大缩短训练的时间 。
如此看来 ， 区块链可算是给AI送了一份大礼 。 礼尚往来 ， AI似乎也可以为区块链解忧 。
如何实现通过AI减少区块链能源损耗？一方面 ， 人工智能可以替代人力挖矿 ， 以更有效的手段完成这个任务 。 既节省了人力 ， 也节省了能源浪费 。 另一方面 ， 通过AI学习算法 ， 对设备进行有效管理 ， 进行散热、冷却等操作 ， 同样可以减少能源的损耗 。 这方面的应用已被谷歌、百度等公司落实 。
挖矿是个繁复的工作 ， 通过人工智能 ， 或许可以推算出第一个执行任务的节点 ， 由此或许可以减少其他旷工不必要的探索 ， 省去更多无用功 ， 也提高了效率 。
至于区块链过剩的算力的问题 ， 附能于人工智能后 ， 自然也就迎刃而解 。
综上所述 ， 区块链解决了人工智能数据匮乏、数据安全、可信任程度、个人隐私算力不足等问题；而人工智能也可以弥补区块链能源损耗、效率低等不足之处 。
两者结合 ， 岂不是如同双剑合璧 ， 所向披靡了？话虽如此 ， 这些互补也还多处在理论阶段 。 对于这两门技术的融合才刚刚开始 。
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实际上还需磨合
探索两门技术的融合也是最近才开始的 ， 如谷歌旗下DeepMind Health正在开发区块链医疗数据审计系统 ， 利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据 ， 又可以保护病人的个人隐私 。
Innoplexus等AI公司推出了区块链平台 ， 而比特大陆和嘉楠耘智也各自研发着AI芯片 。
通过区块链确权 ， 由AI识别版权 ， 共同维护版权 ， 也是“区块链+AI”的应用 。 还有数据市场、金融领域、云计算、物联网等等 ， 每个领域都有人在尝试 。 不过到目前为止 ， 尚未出现完美的组合 。
究其原因 ， 或许某些玩家只是蹭蹭热度而已 。 最主要的原因在于行业对区块链和AI融合的构想还不够完善 。
首当其冲的是数据的共享 。 维持当前的状态 ， 可以让这两个行业的巨头保持绝对的优势 。 尤其是人工智能企业 ， 在数据方面一直领先于同行 ， 可一旦实现了AI和区块链的融合 ， 数据被共享 ， 这种优势将不复存在 。 这一矛盾存在 ， 会让两者的结合没那么顺利 。
而两门技术的融合也存在风险 。 这不是把两台机器放在一起的简单操作 ， 而是在技术层面的融合 ， 结果是更好 ， 也可能更差 。
正如双剑合璧 ， 即使剑法可以相融 ， 若不能心意相通也难以达到真正的合二为一 。
“区块链+AI”能否实现双剑合璧 ， 相互赋能互补、共同升级 ， 还有待探索和研究 。
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