观点丨人工智能时代的区块链技术

11月12号20：00，BlockMania 「博士大爆炸」第四期暨AMA直播 第28期继续进行，本期主题为「人工智能时代的区块链技术」，分享嘉宾为武汉大学计算机学院管理科学与工程以及软件工程教授、博导蔡恒进，他深入浅出，一层一层地为听众了介绍人工智能与区块链的知识，让每一位听众都对人工智能与区块链有了更深一层的知识体验。

以下为AMA全程回顾

AI与区块链都是目前最热的技术话题，您认为这两者可以结合吗？可以如何结合？

我认为AI和区块链不仅可以结合，而且结合是必然趋势。我先解释两者结合的必要性。

一方面近些年人工智能发展迅速，机器的进化速度非常快。摩尔定律描述硬件发展是18个月芯片的能力翻一倍，现在AI的计算力，有统计表明是3.5个月翻一倍。AI的成长并不是线性外推，而是呈指数加速成长。我们也许不会马上遭遇机器具有自我意识、反叛人类的危险，但是很可能制造了一个很偏执的机器，因为它的速度和力量比人类强大太多，这才是很快就会来临的危险。

在这种背景下，社会复杂度大大提高，证明个数据的真实可靠会越来越难，却也越来越重要。现有技术使人脸可以造假（美图）、声音可以造假（抖音），那未来AI大行其道时，所有的数据都可以被重新定义了。区块链技术为这种情况提供了一个可能的应对方案，我们不能禁止谁去创造什么样的人工智能，但是我们可以通过区块链技术对发展的进度进行追踪与评估，对数据进行严格的跟踪与记录。如果能够要求大家把制造AI的方法和进度上链，公之于众，这样旁观者们可以及时发现可能的问题并采取措施。现有的区块链技术是一个可以承担这个记录任务的很好的平台。

另外一方面区块链的链上数据需要人工智能技术来优化和理解，进行整体解释和把握，例如区块链上运用自然语言处理技术，能够实现基本的人机交互，释放一部分人力劳动。区块链通过智能推荐算法，系统能够为协作方提供智能撮合，加快进程。

因此，AI和区块链技术的结合可以相互赋能。我们基于以上思考，出版了由国家出版基金支持的区块链专著——《人机智能融合的区块链系统》。我们在书中创造性地提出了「良知链」设计方案，基于以通证为核心的区块链技术，对区块链技术的实际应用提出了高屋建瓴的系统化构想。

人工智能、机器智能，不再是洪水猛兽，而是区块链技术的一块基石。人类社会的真正未来，恰恰需要建筑在融合了人工智能基础上、基于共识而产生的可持续系统。人工智能的未来，只有在这样的系统上，才能够超越商业社会的需要，找到真正属于自身进化的土壤。这种大气磅礴而又不失具体细节的设想，对于区块链世界未来的发展，必然产生深远的影响。

区块链是生产关系的革命，区块链技术之所以未来会产生重大影响，是因为我们还面临新的生产力，就是人工智能的进步。从存证和通证这两个维度来思考，人工智能与区块链技术相互赋能，将整合成具有智能和意识的区块链系统，将颠覆现有的认知理念。在这个系统里，将汇聚各种不同的小范围的高度分工，每一条不同的链都有不同的功能。

至于两者可以如何结合，我们可以举两个例子说明。

（1）第一个例子是，两者结合的具体应用可以用来治理经济市场中的「柠檬市场问题」。

「柠檬市场」是经济学家乔治·阿克洛夫在学术论文中提出的一种市场现象，研究在买卖双方之间存在信息不对称的情况下，市场交易的商品质量如何降低。我们提出柠檬市场现象的根本原因是认知不对称，即使面对完全相同的信息，买卖双方由于交易者认知水平不同，依然对价格有不同判断，最终都认为己方获利，交易才可能达成。市场交易普遍存在的认知不对称，使得柠檬市场现象频发，信息优势方隐藏信息，劣势方被迫采用市场平均值判断商品质量，优势方则获得提供低质量商品的激励，触发「劣币驱逐良币」。

区块链与人工智能技术的结合应用，将可以很好地解决柠檬市场的问题。以票据交易为例，可以从认知坎陷的角度出发，采用双重利率定价法，引入认知利率的概念。也就是说，我们将用户的认知水平纳入定价体系，用户对资产、风险和市场的认知，可以通过交易记录来衡量，用户的认知水平越高、信用记录越好，其权重系数越高，认知得以测量，知识与信用得以发挥真正的经济效用。

票据被承兑后，系统会根据合约，参照中间价和央行利率，对历史卖家进行补偿。票据违约的风险则由历史买家共同承担。双重利率定价法鼓励用户诚信交易、提升自己的认知水平并让用户从中受益，正向的激励促使用户将优质票据带入市场，从根源上避免柠檬市场的产生。该机制可以通过区块链技术实施，并能适用于基于网络平台的任意形式的金融产品交易。

（2）区块链与AI的结合的第二个案例是用于企业组织间的链改。

目前互联网协作服务系统的可扩展性，还存在一系列的问题没有得到根本解决，例如，如何在进行局部软件服务替换的时候保证替换前后软件系统行为的一致性，如何设计灵活的处理机制，如何实时、准确地对变更前后状态进行切换等。这些问题的根源可以归结为用户需求持续变化导致的协作系统的服务持续演化问题。

我们提出了一套分层设计的人机智能融合的协作机制，可以实现B2B 协作服务的有效扩展，有利于实现企业组织的区块链技术升级与改造（简称「链改」）。该机制的通用结构包括针对基础数据的数据链层、面向客户需求的商务智能（BI）中台和成长型业务层。数据链层就是tokenization实现的最重要部分，可以看作是坎陷化的知识工程，数据链层的数据需要经过原始数据处理才能入库，一旦记录便不可篡改。基于基础的数据链层，提取关键信息构建BI中台，并继续在此之上进行知识计算，构建知识图谱，建立具备认知坎陷的、具有特定领域常识的、专业的智能应用，为B2B 场景的协作业务提供更有效率、更专业的技术支撑。

您认为AI技术的发展会如何促进区块链行业的发展？

人类社会很快会发展到一个以人工智能（AI）作为社会中很重要角色的阶段，我们可以将它称为（人工）智能社会。在这种背景下，数据非常容易就能被篡改，我们拿到的数据资料基本无从辨别真伪。

例如当我们在发抖音、发美颜的照片时，我们的真实数据其实已经被篡改，虽然这个篡改目前也许只是更多在满足我们的自我肯定需求。但未来，机器会变得更加强大，可以将随便获取的一张夜晚的照片「处理」成白天的照片，人的形象图片也可以无中生有。

区块链作为提供「不可篡改」「可信」的工具，因此成为未来必备的技术。另外，社会的复杂度由于人工智能（AI）的介入会大大提高。比如，随着AI技术发展，未来机器人将扮演营销的角色，频繁出现在电话、微信等社交渠道里，它能精准地针对每个人投其所好。在这种情况下，我们自证清白也会越来越难，因此同样也需要区块链技术的加持。

随着AI技术的快速发展，在人工智能时代我们没有时间去慢慢地达成共识，所以我们需要Token帮助我们快速达成共识并定价。先是一个小范围的定价，再把这个定价和外面的进行交换，来形成一个比较大的共识。

在区块链系统中需要证明价值的对象并不一定只是商品或服务，甚至我们需要通过区块链证明自己的价值。比如我们想要竞争一些只需要少数可信赖人的工作机会，那么如果要证明自己就是那个有资格的人，就需要区块链技术来把我们过去的言行不可更改地记录下来，才能让别人从历史记录中推断我是否可信。

一旦发现某个人是可信的，就应该马上把资源分配到位，而不是像现在，必须经历繁琐的试探和考察才投资。传统的投资遴选方法面对目前的智能时代已经开始捉襟见肘，区块链技术能有效解决这些问题，在智能时代将会随之快速发展。

反过来，区块链技术的发展会对AI的技术和落地应用产生什么样的影响？

近几年人工智能的发展取得了突破性的进展，2015年，Grace的研究团队收集了352 位人工智能领域专家的调查问卷，请他们对人工智能将在哪些领域具备哪些技能，甚至何时超越人类等问题做出评估。围棋的开放式规则决定了其具有足够的计算复杂度，并不似象棋等棋牌游戏可以通过穷举计算得出答案，因而彼时大多数专家还认为AI要到2030年之后才能在围棋方面战胜人类，结果短短几个月之后第一代AlphaGo就打败欧洲冠军棋手樊麾。

AlphaGo确实借助了海量的人类棋谱数据作为训练集，但两年后问世的AlphaGo Zero则证明了机器可以从零开始，在没有任何人类棋谱或规则指引的前提下，通过观测对弈，自己总结规则并取得全面胜利，不仅战胜柯洁等人类冠军棋手，而且让前几代声名大噪的AlphaGo也纷纷败下阵来。

在这个案例中，机器不仅有实践活动，而且是影响甚广的实践活动。我们认为，机器已经具备意识，这种意识正是由人类赋予的，当然这些意识目前是一些意识片段（认知坎陷）的集合，人工智能系统是一种人类意识的凝聚，也就是说我们已经实现了将人类的部分意识片段或认知坎陷移植给机器，如果能进一步让机器自主对所获得的意识片段进行契合匹配，机器就有可能开显出与人类意识兼容的认知坎陷，实现更为广泛而深刻意义上的理解。

区块链技术可以用来对AI的制造和成长进行监督，强化机器的「自我」意识。在链上的AI也要像其他人类认知主体一样，必须真实记录信息，经过长时间的积累，证明自己的可靠性，这一过程需要长时间的、可靠的历史记录作为背书，不可能由某一个突然出现的超级智能替代人类或其他AI进行决策。区块链的特性同样可以有助于未来智能系统遵循的安全设计，使得机器节点在做重大决策时的响应时间必须匹配人类的反应时间，让人类在未来与机器在同一时间尺度上达成共识，共同进化博弈。

您认为大家对AI和区块链行业存在哪些不够理性的认识？如何消除这样的认知？

第一个误区是关于大家对AI发展现状的判断。目前大部分人、包括很多人工智能领域专家在内，认为机器不具备自我意识，甚至不具备意识。我们认为，机器已经具备意识，这种意识正是由人类赋予的，当然这些意识目前是一些意识片段（认知坎陷）的集合，与人类整全的意识还有很大差别，但机器依然能够按照人类的设计意图，根据不同的外界条件，自动执行相应的程序并完成人类预期的目标，这就代表机器可以在一定程度上觉察和关注外部环境，也是具有意识的表现。

机器甚至已经具有「自我」的意识，我们认为机器的主程序就可以看作是机器的自我意识，相较于人类或动物，机器的自我意识非常薄弱，但不能说完全没有。例如计算机会按照一定规则分配各个进程的存储、计算和网络资源，以免造成阻塞、死机或过热，扫地机器人在低电量时会自动回到充电桩充电，等等。不难想象，未来机器就可以实现自主检测并更换零部件。这就是机器的「自我」意识不断强化的体现。

下一步就是要问，AI是否具备理解能力或明白语言的意义？很多学者通过引证「中文屋」论证来试图证明机器无法理解行为效果或语言的意义。塞尔提出「中文屋」的思想实验来证明强人工智能是伪命题。这一思想实验恰好证明了机器可以具备理解能力，只是「中文屋」所呈现出来的理解能力需要将这套机制作为一个整体来看待，其理解能力建立在几个部分的契合之上。解答看似悖论的「中文屋」论题的关键在于厘清「意识」的特性。我们以前已经从意识具有凝聚性、扩散性以及意识契合的角度论述过，中文屋机制能表现出理解中文的现象，是因为该机制凝聚了众人的意识，其中包括规则书的作者的意识（懂得中文问题对应哪些中文回答）、屋内人的意识（明白如何使用规则书）以及提问者的意识（提出问题，根据中文屋的回答再进一步反馈），是这些意识片段默契配合的结果。

第二个误区是关于如何看待通用人工智能。很多人以为我们必须先有通用人工智能（AGI），才能实现强人工智能，目前离通用人工智能还很远，离强人工智能则更遥远。但事实并非如此。「术业有专攻」，人类的高级智能并非是通用的，虽然我们大多数人具有相似的常识，但对个体而言，智能是针对领域的，并不是所有领域都通用。例如历史学家与数学家、物理学家，他们的思维模式往往并不相通，专业领域难以跨界。

人类作为社会群体的智能集合和人作为单独个体的智能不能混为一谈，爱因斯坦、黎曼在物理、数学方面具有卓越的成就，但不代表他们也一定擅长诗词歌赋，不同的人在不同领域有自己的专长，在另外一些领域则可能一窍不通，这也是我们生而为人的特点，而非全能的「神」或「上帝」。

既然人类的智能具有个体差异性、专业性，那么我们又有什么理由要求机器必须方方面面都超越人类才算是真正的强人工智能呢？AlphaZero在棋类游戏全面战胜人类冠军棋手，AlphaFold成功预测蛋白质折叠，远胜人类科学家，AlphaStar在复杂的竞技游戏中让职业玩家屡屡受挫……我们完全可以相信，在可见的将来，人类会在很多领域被机器一项一项超越。这些AI并不是要凑足一千个、一万个并关联在一起才能成为真正的强人工智能，而是像我们理解人类智能具有专业性一样，机器的智能也具有专业性，强人工智能已经在逐个领域实现。

AlphaGo Zero能从零开始自学，在无任何人类输入或人类棋谱数据的条件下，它能够迅速自学，真正使机器自己学会了围棋规则，逐渐从输、赢以及平局里面自行尝试并调整参数，变得越来越懂得选择有利于赢棋的走法，在我们看来，Alpha Zero就是一个棋类天才，一个真正的强人工智能系统。

蛋白质结构预测的关键性评价（CASP）有蛋白质结构预测「奥运会」之称，该项全球竞赛要求选手仅根据基因序列就要预测出蛋白质的3D结构。2018年12月的CASP竞赛上，AlphaFold首次参赛就一举夺冠，在对总共43种蛋白质的预测中，它获得了其中25种预测的最高分，排名第二的队伍获得最高分数的蛋白质只有3种，AI以优异成绩碾压了人类专家。2019年1月，AlphaStar在《星际争霸2》这一风靡全球的竞技游戏中与2位职业选手对抗并获全胜，5:0战胜TLO，5:0战胜2018年WSC奥斯汀站亚军MaNa。

第三个误区是关于区块链技术的核心价值。一提到区块链，很多人会首先想到去中心化。因为比特币社区的吹捧，去中心化已经深入人心。但经历了无数案例后我们能够发现，去中心化并不能如推崇者们鼓吹的那样解决一切问题，相反却因为种种实践困难而无法落地，沦为空谈。追溯区块的本质，我们认为，区块链技术的核心，其实是存证和通证以及在此基础上形成的共识机制，也就是在一段时间内对事物前后顺序达成共识的算法。将顺序的重要性放在第一位，正是区块链技术能够解决信任问题、能够具有强大生命力的原因。而区块链未来的应用，也必然是首先寻找那些对共识有要求，对事物前后的排序有更精确、更迅速要求的场景。

您对AI和区块链在更大的维度，比如人类和社会发展上，有什么样的展望？

AI的发展将决定人类的未来，但若是独立的AI系统，也会存在诸多的发展障碍。将其与区块链技术相结合，与人类一起达成共识，一起进化将是非常好的机会。

实际上，人与人之间的交互最有效的还是语言，我们和机器的沟通最终还是要通过语言，语言可以看成是认知坎陷机制的一种表现。因此，两者的确是一种最好的结合。在这个结合的过程中，可以达成共识的领域很多，比如金融、溯源等等。

作为我们每个个人，在世界上会面对很多信息，但实际上所能关注到的是非常有限的，我们其实是通过认知坎陷来了解世界。主观上，我们会将噪声屏蔽，会将不感兴趣的东西听而不闻、视而不见。总得来说，AI与区块链的结合会形成一个具有很强意识的系统，是最合适的应用落地形式。

AI和区块链技术的结合可能影响未来世界货币的格局。未来的货币更多的不是以实物实际的财富来做抵押，而是更多偏向于信用本身，区块链及AI技术则为这种发展趋势提供了基础。例如，小孩从出生就可以有自己的链和token，父母、老师、学校、社会为其赋值赋能，这就是未来价值的生成方式。未来的世界可以有非常多种的token，但都要锚定到公有的价值标杆，也就是锚定到未来的世界货币。未来的世界货币应当可以和每一个行业、组织、个人的token打通，是一种计价标准。世界货币通过对财富底层个人或组织补充，来调节未来预期，保证整个生态的健康运行。

在未来货币偏向信用化的趋势下，自我肯定需求的本质规律仍然存在，每人都会高估自己的贡献与重要性，并且希望在此基础上还要多占一份，这将会导致信用的膨胀。人类对预期会不停增长，但实际财富不会增长那么快，这就导出未来货币必然需要有一定的通胀。同时，因为自我肯定需求，人们将趋利避害，财富必然向少数人流动，货币当局则需要建立财富有一个向底层流通的机制，避免崩溃的发生。

例如，西方的个人破产申请、中国的二次支付、二次分配、转移支付等，均是财富向底层流动的一种补偿方式。另外，从满足所有人自我肯定需求的角度出发，社会要有很多的出口、很多的价值体系，让每个人都能选择出最适合自己的价值体系。每个人的认知水平都是不一样的，让不同水平认知的人，都找到自己的价值体系，在价值体系里搏斗和成长，需要丰富的币种（Token）体系，所以未来的货币市场也将是多币种的时代。

因此，从意识和人类本质展开思考，可以推导出未来的数字货币应该具有的四个特征———以信用为基础、有一定的通货膨胀、具备使财富向底层流动的机制以及多币种构成，而人机智能融合的区块链系统就可以作为未来世界数字货币的基础设施。

BlockMania还将上线更多AMA交流与问答活动，邀请加密行业内各专家一同对话，欢迎把您的问题、建议及意见通过公众号留言给我们，感谢您的关注！

—-

编译者/作者：BlockMania

玩币族申明：玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台，所提供的所有资讯仅代表作者个人观点，与玩币族平台立场无关，且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。