人工智能与区块链初探：交集与前瞻
\最近在纽约举办的的BrainsandChains会议（http://aiblockchainconf.com/）上，我荣幸地受RobMay和Botchain团队邀请发表了演讲。这次有趣的会议旨在探索人工智能与区块链的交集。
\这是一个激动人心并具有挑战性的话题。而我的演讲是希望能做一个宽泛的介绍，并为之后的讨论建立框架：首先探讨为什么这一话题有着重大意义，并介绍这一领域一些有趣的企业所做的工作。
\下面的图片都是PPT截图，文末有PPT的完整链接，其中有一些相关注释。
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\我是以VC风投的视角谈论这一主题的。我的投资机构FirstMark最近在人工智能和加密资产/区块链领域都很活跃。
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\对这一话题一笑置之当然也是可以理解的。因为无论是人工智能（机器学习）还是区块链，都有明显的实验性，都充斥着炒作和泡沫。人工智能在2016到2017年炒得最火，区块链则在2017到2018年最受关注。这两大趋势最后都可能令人失望，它们的交集也可能毫无作为。
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\但如果我们回顾计算技术的历史，似乎每10到15年就会有重大的变革：硅芯片、PC、互联网、Web2.0等等。
\我们当前可能处于现在这波趋势的末端。这波趋势的三大推动力分别是：社交网络、移动计算和云计算。
\今天我们熟知的许多巨头都是从这一趋势中崛起的。
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\当然，这些趋势的宏大前景并不总是那么明显。
\比如，云计算现在可能是公认的大趋势。但如果回到2008年，云计算那时还饱受争议，有些人认为它只是“营销噱头”。最后，云计算用了十多年才成为今天的巨型产业。
\一开始，新趋势通常看起来是高度实验性的，伴随着过度炒作；但随着时间流逝它们愈加成熟，吸引了更多的资本和人才，逐渐成为新的主导模式。
\一如阿马拉定律所言，新技术的影响在短期往往被高估，而在长期被低估。
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\现在，似乎已经到了新技术范式出现的时候。谁将定义并掀起下一波计算变革的浪潮？
\有理由相信，“人工智能、区块链和物联网”正是新时代的“社交网络、移动计算和云计算”。这些趋势仍在其发展初期，但它们的潜在影响难以估量。
\这一范式中将产生哪些新的巨头？
\正如社交、移动、云计算相互之间彼此促动一样，上面这三大趋势也有着有趣的重叠部分。之前我在“物联网与区块链的交集”（http://mattturck.com/intelligent-infrastructure/）中讲了一个例子，类似的例子还有很多。
\今天，我会主要谈人工智能与区块链的交集。
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\一个有趣的切入点是，从哲学角度来看人工智能和区块链在很多方面都是对立的。PeterThiel和ReidHoffman在最近一次对话中很好地总结了这一点：
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\比如说，人工智能是非常中心化的。它由少量公司控制，主要是谷歌、苹果、Facebook和亚马逊（“GAFA”），以及中国的阿里巴巴、腾讯和百度。尽管一些人工智能研究在学术界是开源的，但这些公司吸引了全球顶尖的人工智能人才；更重要的是，它们拥有规模史无前例的数据来训练人工智能算法。这些数据集为它们带来了巨大的竞争优势，却不对外界任何人开放。
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\人工智能的中心化为各种形式的滥用大开方便之门。专制国家政府使用计算机视觉和面部识别技术加强监控就是一个例子。
\就在过去几个月，美国出现的一系列事件让人们想起了专制国家的类似案例，说明这已经发展为全球性的问题。
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\除了这类政治问题之外，中心化平台还会打压它们周围出现的新生态。可以读一读ChrisDixon的这篇高论：“为什么去中心化如此重要”。（https://medium.com/@cdixon/why-decentralization-matters-5e3f79f7638e）
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\区块链不仅是纯粹的技术解决方案，也是对政治和组织问题的有力回应。
\我们前面谈到的很多话题本质上都是政治和组织问题。那么可以用区块链来解决人工智能的这些缺陷吗？
\区块链能帮助改进人工智能吗？
\这一领域的先驱者一直在探索各种想法，包括使用去中心化的方式创建人工智能、自主机器网络，以及由人工智能管理的全自主组织。
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\今天我们谈论的是如何用区块链改进人工智能，但应该意识到人工智能也能在很多方面帮助区块链技术，这也是个很有趣的话题，改日再谈。
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\第一大设想是创造一个去中心化的市场以改进人工智能。
\总体思路如下：用物质奖励来激励我们所有人（个体与组织）贡献自己的私有和专业数据。因为数据分享时会完全保证安全性和隐私性（基于去中心化与安全计算技术），我们就会更愿意分享各种隐私数据（开支、健康信息等）。久而久之，这些市场积累的数据会比GAFA还要多、质量还更高。基于这些数据，平台以经济利益激励机器学习专家互相竞争，开发出最高效模型的专家将获得最多的奖励。
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\要探索如何构建这样一个去中心化市场，我们看看怎样将人工智能的三大组成元素进行去中心化：它们是数据、模型和算力。
\接下来我们会展示很多企业的案例，这些企业在融合人工智能与区块链技术方面取得了杰出的成果。这一领域生机勃勃、进展迅速，所以少数案例也无法覆盖所有成功的企业和项目。
\还要注意几点：这一行业的许多企业都有着极富野心的计划，要建立各种形式的生态系统。不过这些方案中有很多看上去很相似。这些项目大多尚未发布，所以在尘埃落定之后我们才能看到谁才是真正做事情的。
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\首先来看数据。很重要的一点：如果想使用区块链存储大量数据，现有的区块链数据库远远不够，需要大幅进化才能满足需求。
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\上图是来自柏林的BigChainDB，它构建了一个可扩展的区块链数据库。这张很有趣的表格显示，分布式数据库与区块链技术的功能几乎没有重叠。因此，构建一个真正的数据库级区块链项目是很有挑战性的。
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\为了帮助数据共享，另一大关键的基础设施组件就是协议。
\OceanProtocol是这一领域的先行者，有兴趣深入了解的话可以看看它的创始人TrentMcConaghy所写的，关于区块链和人工智能的所有内容。（https://blog.oceanprotocol.com/@trentmc0）
\ComputableLabs也致力于构建一个数据市场协议，其CEORogerChen的这篇文章也值得一读。（https://www.computable.io/blog/introducing-computable-labs）
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\很多时候你需要创建自己的数据来训练人工智能模型，因为你无法接入最合适的数据集，或者你用来训练模型的用例太新，根本就没有对应的数据。
\来自巴黎的Snips正利用加密货币经济激励从业者创造一个网络，来生成合成数据。
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\再来看看人工智能的第二大组成要素：模型。
\要让一个去中心化的人工智能市场开始运作，你需要保证个人和公司提供的任何数据都能以完全私密的方式来处理。由此引入了安全计算。
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\OpenMinded项目就是一个很好的例子，它关注的重点是私密机器学习，其运用了各种安全计算技术，包括联合学习（由谷歌提出）和差分隐私（由苹果提出）技术。
\\\\接下来看人工智能的第三大要素：算力。最近人工智能领域的许多进展都得益于算力的大幅提升，这既是因为我们更好地利用了现有的硬件，也受益于一些专为人工智能发展的新型高性能硬件（如谷歌TPU等）。
\DeepBrainChain就是一个有趣的项目，致力于共享全世界空闲的计算资源。它的整体思想与Coronai、Hadron、Golem或Hypernet等项目类似，但DeepBrainChain更关注符合人工智能特定需求的计算资源类型（与相关硬件）。
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\将上述内容结合在一起，你应该能想象到一个去中心化的人工智能市场，其中人们贡献自己的数据，开发者竞相开发最好的机器学习模型，整个系统就像一个自进化的网络，吸引越来越多的参与者创造更好的人工智能技术。
\这里的秘密武器其实是加密货币经济：就是创造一个小型经济生态，参与者通过代币积累并交换价值。因为这种机制鼓励人们尽早加入网络，于是代币模式解决了曾让很多网络在发展初期头疼的冷启动问题。
\上面图中的的图表来自FredEhrsam在Medium发表的雄文：基于区块链的机器学习市场。（https://medium.com/@FEhrsam/blockchain-based-machine-learning-marketplaces-cb2d4dae2c17）这篇文章很好地描述了一个去中心化的人工智能市场是如何运作的。
\当然，其他市场面临的典型机遇和挑战都适用于本文的讨论主题。去中心化的市场可能是一种创建人工智能的非常新颖的方式，但它产生的内容依旧需要符合产品/市场的需求并解决现实问题，这样才能取得商业上的成功。从这个角度来说，垂直因素（行业、基因、财务等）是尤其重要的。
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\现在我们让话题再进一步。我们假设去中心化的市场会让人工智能继续繁荣并加速前进。我们就会为每一种任务都创造出对应的人工智能类型。那么这些人工智能会是怎样的形态，又如何运行？区块链能提供一个有趣的组织模型，帮助这些人工智能自动机器以一种透明的方式协作。
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\Fetch（https://fetch.ai/）就是这样一家公司，他们正在开发一种网络，用来创建人工智能自动机器，并让它们有序地协作。
\自动机器之间协作的一个例子是旅行场景：比如你让一个自动机器买了张机票，如果航班延误了，另一个自动机器会预测转机失误的可能性，再提出一条新的路线，于是第一个自动机器就能改签了。这些都能在后台实时自动完成，完全不需要人力费心费力。
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\SingularityNET（https://singularitynet.io/）是另一个有趣的例子。这个项目非常复杂、野心勃勃，有很多运动组件。为了展示不同的人工智能如何协作以融合为同一个大脑，他们开发出了索菲亚这个机器人，由SingularityNET驱动。这段演示视频（https://www.youtube.com/watch?v=LZkADy2RRoA）效果惊人（令人想起了电视剧《西部世界》）。
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\如果这个世界要依赖一群自动机器来执行各种任务，就需要一个能让它们保持透明、受控的基础架构。这正是Botchain的目标，这家公司由RobMay创立，CEO是Talla，并由BrainsandChains委员会管理。
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\在自动机器协作基础上再进一步，可以设想整个系统都由人工智能管理、完全自动运作。这也是去中心化自动组织（DAO）的理想。
\很多人听说过“那个DAO”，这个投资者主导的风投基金在2016年曾被黑客入侵。
\而“人工智能DAO”的理念比DAO更进一步。它会是完全由机器来管理的去中心化组织，没有或很少收到人类的干涉。例如，你可以想象未来会出现一个由人工智能管理、完全去中心化的Uber，运营自动驾驶汽车。它会包含一个巨大的反馈闭环，使系统可以持续学习改善派车算法、提升运客效率并处理所有逻辑，将众多技能和复杂操作融入一个自主运行的平台中。
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\但这个人工智能DAO也会引发一个令人恐惧的设想：如果这样一个组织完全是去中心化、自动运行的话，它出问题的时候人们不知道怎样让它停下来。这可不像你拔掉电脑电源那么容易……
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\总结起来，上面很多想法都非常诱人，但也是高度实验性的。我提到的大部分项目都还没有面世，它们能不能实现自己追求的远大目标尚未可知。
\同时，很多基础的工作已经做好了，于是人工智能和区块链的结合能够以难以预测的速度创造出非常强大的技术。有些进步可能会导致意料之外的结果，所以现在真应该好好研究一下相应的影响了。
\感谢MulticoinCapital的KyleSamani和ComputableLabs的RogerChen为这次演讲提供的反馈意见；感谢RobMay邀请我参加会议发表演讲；感谢FirstMark的DemiObayomi为演讲内容做的重要贡献。
\查看英文原文：AIu0026amp;Blockchain:AnIntroduction
\感谢小大非对本文的审校。
人工智能时代需要怎样的教师
“我的工作会被机器人取代吗？”人工智能的迅猛发展，让越来越多的人开始担心自己的“饭碗”。而随着人工智能进军教育领域，许多教师也开始忧虑起来：“机器人会让我失业吗？”
实际上，这种担心并非空穴来风。2016年5月，美国佐治亚理工学院计算机科学教授艾休克·戈尔，在自己的网络课程中，将一款聊天机器人安排为自己的助教。这一聊天机器人在后台回答问题的功能非常强大，学生们根本没有注意到自己的聊天对象是机器人。人工智能会取代教师吗？
教师被人工智能替代的几率为0.4%
“如果你的工作包含以下三类要求，那么你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；同情心以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。”北京师范大学教育学部副部长余胜泉说，“反之，如果你的工作符合以下特征，那么被机器人取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。”
余胜泉告诉记者，英国广播公司（BBC）基于剑桥大学研究者的数据体系，分析了365种职业未来的“被淘汰概率”。其中，电话推销员、打字员、银行职员等职业，分别以99.0%、98.5%、96.8%概率，被列为可被人工智能取代的职业；而艺术家、心理医生、教师等职业，分别以3.8%、0.7%、0.4%的概率，被列为最不可能被人工智能取代的职业。
“BBC分析认为，教师被机器人替代的概率只有0.4%，但英国教育专家AnthonySeldon则预测现在离人类教师消失只剩下3000天。孰是孰非呢？”《华东师范大学学报（教育科学版）》主编杨九诠说，“我想不可能有也不应该有肯定的答案。但值得注意的是，此‘教师’已非彼‘教师’。在未来新的社会样态、教育样态、知识样态和学习样态中，教师的思想观念、心智结构、生活方式和角色意识等，以及教师与社会、组织、学生、同行的关系，都可能发生颠覆性的全新变化。”
“传道、授业、解惑，是教师的主要职责。随着人工智能的出现，智能机器人可以代替教师传授知识、解疑答难、展示方法、考试阅卷，但在‘传道’这一块是替代不了的。”新疆呼图壁县教科局局长朱新宇说。
“目前的智能教学系统还是对优秀教师的模拟，建立教师模型、学生模型、教学法模型和交互模型等。所以说，人工智能远远谈不上对教师、特别是优秀教师的直接威胁。我们可以将人类智慧编码输入电脑，但不可能将电脑芯片植入一个健康的大脑。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。
人工智能将是教师的得力助手
“人工智能不可能取代教师，而是要成为师生的强大助手，可大幅提升教与学的效率和效果，所以学校应积极拥抱人工智能。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。贾积有也表示，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比具有比较显著的正面影响。
贾积有介绍，数据挖掘技术应用到教育上，可以实现教育决策和管理的民主化及科学化；学习分析技术可以帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动，也可以帮助学习者更准确地认识自己，开展针对性学习，改进学习效果，提高学习效益；模式识别技术如情感识别等可以自动识别学生的情感状态，以便实施适应性教学；自然语言处理技术一方面可以作为辅助工具应用到语言教学上,促进学生听说读写译各个方面的发展，另一方面作为人机交互手段应用到智能教学系统上，实现自动答疑。
余胜泉也认为，人工智能在教育未来的许多方面，如自动出题与批阅、学习障碍诊断与及时反馈、问题解决能力测评、学生心理素质测评与改进、青少年体质健康实时监测、学生成长发展指导、智能学习伴侣、个性化智能教学、综合素质评价报告等方面，都可以承担起教师的角色。
“人工智能将引发现代教与学的革命，众多语音图像识别、可穿戴设备、虚拟现实成像技术渗入课堂，使得现行的教学媒介、师生评价反馈、深度学习等都发生改变，学生个性化、任务单式的学习，团队项目式的学习，多学科的统整融合实践等，都将在智能设备的支持下变得更便捷。”广东省深圳市南山区后海小学校长蒋和勇说。
“人要驾驭机器，而不能被机器奴役。”北京市第十八中学校长管杰表示，有了人工智能的辅助，教师可以腾出更多的时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。教师就不再仅仅是知识的传授者，还是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问，成为学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。
不会使用人工智能的教师有可能被淘汰
“显然，未来的优秀教师将是那些善于使用人工智能的教师，教师要主动拥抱人工智能。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说，“我们应该积极面对人工智能带来的挑战，同时提高自身的自主学习能力，培养创造力。创新思维的培养，就是要呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现问题。”
“人工智能不能取代教师，但是使用人工智能的教师却能取代不使用人工智能的教师。”余胜泉说，未来的教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提高教育生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。
朱新宇认为，在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。
“最基础的教育，将不再需要教师；而‘更好教育’的需求以及市场选择中不同的支付渠道和交换方式，将大大提升教师的薪资水平和社会地位。”杨九诠认为，“教师将成为未来社会不同类型、不同规模的学习中心重要的共同规划者和运行者，从而成为社会与教育的协同创生力量；在工作性质和社会筛选的相互作用下，教师的道德水平将提升到新的境界，甚至可以想象，未来教师的薪资中将可能包含社会供养的成分。”
教育部教师工作司司长、北京外国语大学党委书记王定华说，教师要不断增长本领，善用人工智能，提高教学效果，扩展知识疆域，调动学生兴趣，不能对其漠然置之、不屑一顾。同时，教师也要体现主体地位，永做学校主人，关注学生成长。人不仅是学习知识的认知体，更是有血有肉的生命体。教师职业必将长期存在，人工智能则发挥必要辅助。
“面对信息技术和人工智能的日新月异，有关大学和中小学应加快教师发展信息化步伐，主动拥抱人工智能，进一步推动信息技术在教育教学、教育管理、教育服务过程中的应用，利用智能技术支撑人才培养模式的创新，支撑教学方法的改革，持续不断地造就一批又一批掌握信息技术、具有创新思维的教师。”王定华说。（本报记者苏令）
讲座 ▎初探人工智能，走进AI时代
人工智能的行业应用
随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能在各行业迎来爆发，我们的生活、工业、城市正在发生翻天覆地的改变。讲座中王博士简要介绍了智能芯片、智能机器人、智能家居、智能交通、智能教育、智能医疗、媒体智能等人工智能在各领域的相关应用，让学生们对人工智能有了直观的认识，激发了对人工智能的浓厚兴趣。
对于人工智能发展的反思
“技术在突破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，多位科学家预测在2045年左右会出现强人工智能”，针对人工智能未来发展的思考，王教授引用“奇点理论”予以了介绍，并对于“人工智能是否会拥有情感而奴役人类”的发展争议强调到，“人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基本就是——没有人工，就没有智能。”
本次讲座内容深入浅出，既紧扣现实发展热点，又紧密围绕学术前沿，在提问环节中，学生们争相提问，“目前人工智能的发展瓶颈在于哪方面”、“中国人工智能研究在世界处于何种水平，还需哪些努力”......王博士耐心解答了学生们提出的行业发展及专业学术方面的问题，让国高学子对人工智能有了更深刻的认识，为对人工智能领域感兴趣的学生，以及将人工智能作为未来申请专业及发展方向的学生们提供专业的指导，使得学生能够更清晰、深刻地了解人工智能领域，帮助其做好生涯规划。
本次讲座由雨中国高家委会发起组织，充分发挥了PTA的力量，家校合力为学生全方位营造和谐、积极的学习成长环境。
“雨中—人工智能实践基地”授牌仪式
人工智能基地
面对新一轮人工智能浪潮，雨花台中学站位时代前沿，持续教育创新，作为南京市首个建立人工智能实践基地的高中，率先在雨中国高引入各种新技术、新课程，打造理念先进、特色鲜明、质量领先的STEAM教育示范基地，并积极搭建优质发展平台，让国高学生有机会与国内外顶级教育专家学者交流学习，进一步开拓视野，增长见识。返回搜狐，查看更多