区块链可谓风头正劲。2018新的技术趋势，还是另外一场炒作?

AI和区块链：皆为最热门技术

区块链可谓风头正劲。

最近，徐小平在某微信群高呼：“区块链革命已经到来。这是一场顺之者昌，逆之者亡的伟大技术革命”。

值得注意的是，一些区块链公司也打出人工智能+区块链的概念，号称将人工智能进行落地融合，例如AIChain宣称是“国内首个落地的AI+区块链技术项目”、DeepBrain主打“第一个由区块链驱动的人工智能计算平台概念。

有人认为这两种技术可以强强联手，二者融合或产生巨大影响。而另外一种声音则认为，所谓的“融合”不过是投资圈的新噱头。

支持者：AI和区块链可强强联手

Nasdaq一篇分析文章认为，数据是开发人工智能和机器学习方法的关键组成部分，而区块链也在数据世界中扮演着重要角色。虽然区块链和人工智能技术的融合工作仍在进行中，但目前存在的一些苗头可以证明2018年将是二者加快融合进程的一年。

首先，区块链本身具有一些局限性， AI将能够改变区块链：

1)电力消耗：挖矿极其困难，需要大量电力和金钱。而AI已经被证明可以有效优化电力消耗，所以我认为类似结果也可以在区块链方面实现;

2)可伸缩性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪(2008)首次提出可以把“区块链修剪”(比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据)作为可能解决方案，但是AI可以引入诸如“联合学习”等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效;

3)安全：虽然区块链被攻击的可能性不大，但区块链更深的层和应用就没那么安全了(比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等)。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性;

4)隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密(直接对加密数据进行操作)，Enigma项目，或者Zerocash项目，绝对都是可能的解决方案，但我认为这个问题跟前面的可伸缩性和安全问题是紧密关联的，而且我认为它们的重要程度也是一样;

5)效率：德勤预计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。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快;

6)硬件：矿工将大笔金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化(有时候是部分转化)为神经网络所用(挖矿巨头Bitmain正在这么做);

7)数据门：将来，当所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，我们就会需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚我们的个人信息发生了什么事情。这是(智能)机器的工作。

与此同时，区块链也可以改变AI：

1)帮助AI解释自己(并让我们相信它)：AI黑盒有着与生俱来的可解释性问题。有一个清晰的审计跟踪不仅可以提高数据的可信性，还可以提高模型的可信度，也为追溯机器决策过程提供了一条清晰的途径;

2)提高AI有效性：安全的数据共享意味着更多的数据和更多的训练数据，然后就会有更好的模型，更好的行动，更好的结果，以及更好的新数据;

3)降低市场的准入障碍：区块链技术可以保护你的数据。那么为什么你不能私下存储你所有的数据，或者也许出售这些数据呢?你也许会。那么首先，区块链将促进更干净、更有组织的个人数据的建立。其次，区块链会促进新市场的出现：比如数据市场(这个是比较容易实现的);比如模型市场(这个要有趣得多);甚至最后可能还会出现AI市场(参阅Ben Goertzel试图用SingularityNET解决的事情)。

4)减少灾难性风险的情况：DAO中编写的具有特定智能合约的AI只能执行那些动作，除此以外再无更多(那么它的行动空间也是受限的);

技术企业家和商业发展顾问DAVID GEER举了一些区块链和人工智能结合的例子：

1)知识挖掘：像Neuromation这样的创业公司现在正在交易合成数据集，以允许企业培训神经网络，为更聪明的人工智能和人人负担得起的知识挖掘铺平道路;

2)更智能的金融产品和交易：利用区块链中的数据，人工智能可以分析特定人口统计消费的贷款产品类型，并根据这些借入模式预测金融机构应该提供的产品类型;

3)更智能的零售。通过从区块链中挖掘数据，人工智能可以发现传统人工智能操作中可能遗漏的相关性;

4)公民身份和移民。区块链技术可以用来验证世界欠发达地区的公民身份，而传统的出生记录往往缺失;

5)追踪人员和人群的移动情况，以及基于这些移动的恐怖主义活动或健康问题的百分比。当人工智能可以挖掘这些数据时，可以进行预测，帮助政府制定有关移民政策和健康行动的决策;

IBM正在结合其区块链产品(基于开源Hyperledger Fabric代码库)和Watson AI平台为各行各业提供服务。其中一个早期的项目涉及到Everledger，该公司正在应用区块链技术来追踪包括钻石在内的奢侈品出处。利用Everledger的单个钻石特征(其中超过一百万个由IBM区块链保护)的数据存储，Watson AI平台正在应用数以千计的法规知识，以确保遵守联合国防止出售特定矿物的法令。

SAP也在其智能系统SAP Leonardo中，将区块链和人工智能等前沿技术结合在一起。

此外，DeepMind也曾受过区块链的启发。据媒体报道，DeepMind意识到，公司要获得患者的信任，就必须提供透明性。区块链是比特币底层的大型在线账本，可以在大型机器网络中可靠的存储数据，不受任何中央机构控制。但是DeepMind不打算搭建系统，把病人医疗记录保存在去中心化公共网络中。

AI与区块链这两个看似风牛马不相及的技术，是否会在2018有更进一步的融合?抑或会被证明只是炒作噱头?请让我们拭目以待。