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AI将于2018年接管区块链,但孤掌难鸣

导读: 去年利用人工智能(AI)和机器学习(ML)创造指数技术的规模巨大。人工智能的风险投资资金在2017年翻了一番,达到120亿美元。区块链一直在为新的分散式互联网奠定基础。去年,通过首次币发行(ICO)筹集的资金总额略高于50亿美元。

去年利用人工智能(AI)和机器学习(ML)创造指数技术的规模巨大。人工智能的风险投资资金在2017年翻了一番,达到120亿美元。区块链一直在为新的分散式互联网奠定基础。去年,通过首次币发行(ICO)筹集的资金总额略高于50亿美元。

因为我深度参与了人工智能和区块链的领域,所以我就这些流行语的含义展开了大量的对话。让我说得清楚点。将“人工智能”和“区块链”放在一起绝对没有任何意义。人工智能是需要区块链还是不需要区块链,这没什么好讨论的。在五到十年的时间里,全世界都将转向去中心化的基础设施。人工智能和机器学习将成为在这个新世界中创建深度科技公司的根基。

我们甚至在这个世界还没有成形之前就创建了大量的基础设施和协议层。在2018年,增加训练数据的数量,改进最新的研究算法以及提供大量计算资源的项目,这是大事。

数据

要拥有足够的数据来训练人工智能/机器学习模型,这对每个人来说都是无休止的挑战。传统上,只有拥有大量用户的公司才能访问大型的数据集。要将更多的数据集交给人工智能社区,去中心化的做法再适合不过了。

海洋协议(Ocean Protocol)正在建设一个去中心化的数据交换系统,以容纳人工智能训练的全球数据。如果这种做法管用,他们将成为数据提供者和消费者的跳转协议(goto protocol)。根据你所处的行业以及你需要培训的数据的具体情况,我们可能会看到专门针对目标用例的项目。例如,DX Network提供有关公司、投资者和行业新闻的结构化数据。

在现实世界中汇总数据是一个真正的难题。谷歌之类的公司没有义务分享其自驾车数据。这意味着物联网(IoT)设备将发挥巨大作用——在现实世界中收集用于人工智能培训的数据。隐私和安全将变得非常重要,IoTeX就有很大的机会创建区块链,该区块链出于这个目的而运行在物联网设备上。如果人工智能社区利用平台随意收集数据,我不会感到惊讶。

算法

尽管数据是人工智能/机器学习模型训练的关键,但我们需要开发以去中心化和分布式的方式运行的处理这种数据的算法。拿出研究论文并使实现其在区块链中的运作,这绝非小事。SingularityNET封装每个人工智能算法并允许它们相互通信。Deep Brain Chain还封装了人工智能算法,以在闲置的GPU上运行。

封装人工智能/机器学习算法是一个令人惊叹的壮举,但这仅仅是一个开始。我们希望这些算法以智能的方式运行。Cortex是一个自建与基础设施有关的区块链的项目,这种区块链可以让用户编写机器学习程序。用户提交自己的人工智能的智能合约,每个合约都可以交互。

Cortex有自身的虚拟机,称为Cortex虚拟机。与以太坊(Ethereum)的运行方式一样,这为人工智能的智能合约的执行提供了一个可信,安全的环境。Cortex还提供了运行脱链(off-chain)算法的能力。该团队介乎计算能力提供者(我们将在下面介绍)与算法提供者之间的关键交汇处。因此,这使整个人工智能社区之间的合作变得容易。

计算资源

有很多优秀的团队致力于获取训练数据和最新的研究算法以运行区块链。最后一个谜团就是——我们如何利用世界上闲置的计算能力来运行计算密集的人工智能/ 机器学习训练。

Cortex正试图成为这个的桥梁,所以我们可能会看到它们与Golem这样的项目合作,Golem创建了第一个计算能力全球市场。作为该训练协议的创始人,我也看到了我们之间的紧密合作。我们已经开发出一种将深度学习计算分配给世界上任何设备的方法。而不仅仅是GPU。Cortex的桥梁可能是将所有人工智能社区整合在一起的关键组成部分。

人工智能迅速成为世界不容忽视的迅猛发展的技术。密码学领域的人也不能忽视这一点。如果人工智能生态系统在区块链上发挥作用,那么它就能夺取只有脸书,亚马逊或谷歌这样的公司才会拥有的力量,并将其交给社区。这就是真正的去中心化。一切都将振奋人心。

Sherman Lee是Zeroth.AI的合伙人以及Raven协议的创始人,他专注于资助人工智能和区块链公司,此前,他创立了Rocco.AI和Good Audience。

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