最近在紐約舉辦的的Brains and Chains會(huì)議上,我榮幸地受Rob May和Botchain團(tuán)隊(duì)邀請發(fā)表了演講。這次有趣的會(huì)議旨在探索人工智能與區(qū)塊鏈的交集。
這是一個(gè)激動(dòng)人心并具有挑戰(zhàn)性的話題。而我的演講是希望能做一個(gè)寬泛的介紹,并為之后的討論建立框架:首先探討為什么這一話題有著重大意義,并介紹這一領(lǐng)域一些有趣的企業(yè)所做的工作。
下面的圖片都是PPT截圖,文末有PPT的完整鏈接,其中有一些相關(guān)注釋。
我是以VC風(fēng)投的視角談?wù)撨@一主題的。我的投資機(jī)構(gòu)FirstMark最近在人工智能和加密資產(chǎn)/區(qū)塊鏈領(lǐng)域都很活躍。
對這一話題一笑置之當(dāng)然也是可以理解的。因?yàn)闊o論是人工智能(機(jī)器學(xué)習(xí))還是區(qū)塊鏈,都有明顯的實(shí)驗(yàn)性,都充斥著炒作和泡沫。人工智能在2016到2017年炒得最火,區(qū)塊鏈則在2017到2018年最受關(guān)注。這兩大趨勢最后都可能令人失望,它們的交集也可能毫無作為。
但如果我們回顧計(jì)算技術(shù)的歷史,似乎每10到15年就會(huì)有重大的變革:硅芯片、PC、互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0等等。
我們當(dāng)前可能處于現(xiàn)在這波趨勢的末端。這波趨勢的三大推動(dòng)力分別是:社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和云計(jì)算。
今天我們熟知的許多巨頭都是從這一趨勢中崛起的。
當(dāng)然,這些趨勢的宏大前景并不總是那么明顯。
比如,云計(jì)算現(xiàn)在可能是公認(rèn)的大趨勢。但如果回到2008年,云計(jì)算那時(shí)還飽受爭議,有些人認(rèn)為它只是“營銷噱頭”。最后,云計(jì)算用了十多年才成為今天的巨型產(chǎn)業(yè)。
一開始,新趨勢通常看起來是高度實(shí)驗(yàn)性的,伴隨著過度炒作;但隨著時(shí)間流逝它們愈加成熟,吸引了更多的資本和人才,逐漸成為新的主導(dǎo)模式。
一如阿馬拉定律所言,新技術(shù)的影響在短期往往被高估,而在長期被低估。
現(xiàn)在,似乎已經(jīng)到了新技術(shù)范式出現(xiàn)的時(shí)候。誰將定義并掀起下一波計(jì)算變革的浪潮?
有理由相信,“人工智能、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)”正是新時(shí)代的“社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和云計(jì)算”。這些趨勢仍在其發(fā)展初期,但它們的潛在影響難以估量。
這一范式中將產(chǎn)生哪些新的巨頭?
正如社交、移動(dòng)、云計(jì)算相互之間彼此促動(dòng)一樣,上面這三大趨勢也有著有趣的重疊部分。之前我在“物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈的交集”中講了一個(gè)例子,類似的例子還有很多。
今天,我會(huì)主要談人工智能與區(qū)塊鏈的交集。
一個(gè)有趣的切入點(diǎn)是,從哲學(xué)角度來看人工智能和區(qū)塊鏈在很多方面都是對立的。Peter Thiel和Reid Hoffman在最近一次對話中很好地總結(jié)了這一點(diǎn):
比如說,人工智能是非常中心化的。它由少量公司控制,主要是谷歌、蘋果、Facebook和亞馬遜(“GAFA”),以及中國的阿里巴巴、騰訊和百度。盡管一些人工智能研究在學(xué)術(shù)界是開源的,但這些公司吸引了全球頂尖的人工智能人才;更重要的是,它們擁有規(guī)模史無前例的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能算法。這些數(shù)據(jù)集為它們帶來了巨大的競爭優(yōu)勢,卻不對外界任何人開放。
人工智能的中心化為各種形式的濫用大開方便之門。專制國家政府使用計(jì)算機(jī)視覺和面部識別技術(shù)加強(qiáng)監(jiān)控就是一個(gè)例子。
就在過去幾個(gè)月,美國出現(xiàn)的一系列事件讓人們想起了專制國家的類似案例,說明這已經(jīng)發(fā)展為全球性的問題。
除了這類政治問題之外,中心化平臺(tái)還會(huì)打壓它們周圍出現(xiàn)的新生態(tài)??梢宰x一讀Chris Dixon的這篇高論:“為什么去中心化如此重要”。(https://medium.com/@cdixon/why-decentralization-matters-5e3f79f7638e)
區(qū)塊鏈不僅是純粹的技術(shù)解決方案,也是對政治和組織問題的有力回應(yīng)。
我們前面談到的很多話題本質(zhì)上都是政治和組織問題。那么可以用區(qū)塊鏈來解決人工智能的這些缺陷嗎?
區(qū)塊鏈能幫助改進(jìn)人工智能嗎?
這一領(lǐng)域的先驅(qū)者一直在探索各種想法,包括使用去中心化的方式創(chuàng)建人工智能、自主機(jī)器網(wǎng)絡(luò),以及由人工智能管理的全自主組織。
今天我們談?wù)摰氖侨绾斡脜^(qū)塊鏈改進(jìn)人工智能,但應(yīng)該意識到人工智能也能在很多方面幫助區(qū)塊鏈技術(shù),這也是個(gè)很有趣的話題,改日再談。
第一大設(shè)想是創(chuàng)造一個(gè)去中心化的市場以改進(jìn)人工智能。
總體思路如下:用物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)來激勵(lì)我們所有人(個(gè)體與組織)貢獻(xiàn)自己的私有和專業(yè)數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)分享時(shí)會(huì)完全保證安全性和隱私性(基于去中心化與安全計(jì)算技術(shù)),我們就會(huì)更愿意分享各種隱私數(shù)據(jù)(開支、健康信息等)。久而久之,這些市場積累的數(shù)據(jù)會(huì)比GAFA還要多、質(zhì)量還更高。基于這些數(shù)據(jù),平臺(tái)以經(jīng)濟(jì)利益激勵(lì)機(jī)器學(xué)習(xí)專家互相競爭,開發(fā)出最高效模型的專家將獲得最多的獎(jiǎng)勵(lì)。
要探索如何構(gòu)建這樣一個(gè)去中心化市場,我們看看怎樣將人工智能的三大組成元素進(jìn)行去中心化:它們是數(shù)據(jù)、模型和算力。
接下來我們會(huì)展示很多企業(yè)的案例,這些企業(yè)在融合人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)方面取得了杰出的成果。這一領(lǐng)域生機(jī)勃勃、進(jìn)展迅速,所以少數(shù)案例也無法覆蓋所有成功的企業(yè)和項(xiàng)目。
還要注意幾點(diǎn):這一行業(yè)的許多企業(yè)都有著極富野心的計(jì)劃,要建立各種形式的生態(tài)系統(tǒng)。不過這些方案中有很多看上去很相似。這些項(xiàng)目大多尚未發(fā)布,所以在塵埃落定之后我們才能看到誰才是真正做事情的。
首先來看數(shù)據(jù)。很重要的一點(diǎn):如果想使用區(qū)塊鏈存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù),現(xiàn)有的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,需要大幅進(jìn)化才能滿足需求。
上圖是來自柏林的BigChainDB,它構(gòu)建了一個(gè)可擴(kuò)展的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫。這張很有趣的表格顯示,分布式數(shù)據(jù)庫與區(qū)塊鏈技術(shù)的功能幾乎沒有重疊。因此,構(gòu)建一個(gè)真正的數(shù)據(jù)庫級區(qū)塊鏈項(xiàng)目是很有挑戰(zhàn)性的。
為了幫助數(shù)據(jù)共享,另一大關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施組件就是協(xié)議。
Ocean Protocol是這一領(lǐng)域的先行者,有興趣深入了解的話可以看看它的創(chuàng)始人Trent McConaghy所寫的,關(guān)于區(qū)塊鏈和人工智能的所有內(nèi)容。(https://blog.oceanprotocol.com/@trentmc0)
Computable Labs也致力于構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)市場協(xié)議,其CEO Roger Chen的這篇文章也值得一讀。(https://www.computable.io/blog/introducing-computable-labs)
很多時(shí)候你需要?jiǎng)?chuàng)建自己的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能模型,因?yàn)槟銦o法接入最合適的數(shù)據(jù)集,或者你用來訓(xùn)練模型的用例太新,根本就沒有對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
來自巴黎的Snips正利用加密貨幣經(jīng)濟(jì)激勵(lì)從業(yè)者創(chuàng)造一個(gè)網(wǎng)絡(luò),來生成合成數(shù)據(jù)。
再來看看人工智能的第二大組成要素:模型。
要讓一個(gè)去中心化的人工智能市場開始運(yùn)作,你需要保證個(gè)人和公司提供的任何數(shù)據(jù)都能以完全私密的方式來處理。由此引入了安全計(jì)算。
OpenMinded項(xiàng)目就是一個(gè)很好的例子,它關(guān)注的重點(diǎn)是私密機(jī)器學(xué)習(xí),其運(yùn)用了各種安全計(jì)算技術(shù),包括聯(lián)合學(xué)習(xí)(由谷歌提出)和差分隱私(由蘋果提出)技術(shù)。
接下來看人工智能的第三大要素:算力。最近人工智能領(lǐng)域的許多進(jìn)展都得益于算力的大幅提升,這既是因?yàn)槲覀兏玫乩昧爽F(xiàn)有的硬件,也受益于一些專為人工智能發(fā)展的新型高性能硬件(如谷歌TPU等)。
DeepBrain Chain就是一個(gè)有趣的項(xiàng)目,致力于共享全世界空閑的計(jì)算資源。它的整體思想與Coronai、Hadron、Golem或Hypernet等項(xiàng)目類似,但DeepBrain Chain更關(guān)注符合人工智能特定需求的計(jì)算資源類型(與相關(guān)硬件)。
將上述內(nèi)容結(jié)合在一起,你應(yīng)該能想象到一個(gè)去中心化的人工智能市場,其中人們貢獻(xiàn)自己的數(shù)據(jù),開發(fā)者競相開發(fā)最好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,整個(gè)系統(tǒng)就像一個(gè)自進(jìn)化的網(wǎng)絡(luò),吸引越來越多的參與者創(chuàng)造更好的人工智能技術(shù)。
這里的秘密武器其實(shí)是加密貨幣經(jīng)濟(jì):就是創(chuàng)造一個(gè)小型經(jīng)濟(jì)生態(tài),參與者通過代幣積累并交換價(jià)值。因?yàn)檫@種機(jī)制鼓勵(lì)人們盡早加入網(wǎng)絡(luò),于是代幣模式解決了曾讓很多網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展初期頭疼的冷啟動(dòng)問題。
上面圖中的的圖表來自Fred Ehrsam在Medium發(fā)表的雄文:基于區(qū)塊鏈的機(jī)器學(xué)習(xí)市場。(https://medium.com/@FEhrsam/blockchain-based-machine-learning-marketplaces-cb2d4dae2c17)這篇文章很好地描述了一個(gè)去中心化的人工智能市場是如何運(yùn)作的。
當(dāng)然,其他市場面臨的典型機(jī)遇和挑戰(zhàn)都適用于本文的討論主題。去中心化的市場可能是一種創(chuàng)建人工智能的非常新穎的方式,但它產(chǎn)生的內(nèi)容依舊需要符合產(chǎn)品/市場的需求并解決現(xiàn)實(shí)問題,這樣才能取得商業(yè)上的成功。從這個(gè)角度來說,垂直因素(行業(yè)、基因、財(cái)務(wù)等)是尤其重要的。
現(xiàn)在我們讓話題再進(jìn)一步。我們假設(shè)去中心化的市場會(huì)讓人工智能繼續(xù)繁榮并加速前進(jìn)。我們就會(huì)為每一種任務(wù)都創(chuàng)造出對應(yīng)的人工智能類型。那么這些人工智能會(huì)是怎樣的形態(tài),又如何運(yùn)行?區(qū)塊鏈能提供一個(gè)有趣的組織模型,幫助這些人工智能自動(dòng)機(jī)器以一種透明的方式協(xié)作。
Fetch(https://fetch.ai/)就是這樣一家公司,他們正在開發(fā)一種網(wǎng)絡(luò),用來創(chuàng)建人工智能自動(dòng)機(jī)器,并讓它們有序地協(xié)作。
自動(dòng)機(jī)器之間協(xié)作的一個(gè)例子是旅行場景:比如你讓一個(gè)自動(dòng)機(jī)器買了張機(jī)票,如果航班延誤了,另一個(gè)自動(dòng)機(jī)器會(huì)預(yù)測轉(zhuǎn)機(jī)失誤的可能性,再提出一條新的路線,于是第一個(gè)自動(dòng)機(jī)器就能改簽了。這些都能在后臺(tái)實(shí)時(shí)自動(dòng)完成,完全不需要人力費(fèi)心費(fèi)力。
SingularityNET(https://singularitynet.io/)是另一個(gè)有趣的例子。這個(gè)項(xiàng)目非常復(fù)雜、野心勃勃,有很多運(yùn)動(dòng)組件。為了展示不同的人工智能如何協(xié)作以融合為同一個(gè)大腦,他們開發(fā)出了索菲亞這個(gè)機(jī)器人,由SingularityNET驅(qū)動(dòng)。這段演示視頻(https://www.youtube.com/watch?v=LZkADy2RRoA)效果驚人(令人想起了電視劇《西部世界》)。
如果這個(gè)世界要依賴一群自動(dòng)機(jī)器來執(zhí)行各種任務(wù),就需要一個(gè)能讓它們保持透明、受控的基礎(chǔ)架構(gòu)。這正是Botchain的目標(biāo),這家公司由Rob May創(chuàng)立,CEO是Talla,并由Brains and Chains委員會(huì)管理。
在自動(dòng)機(jī)器協(xié)作基礎(chǔ)上再進(jìn)一步,可以設(shè)想整個(gè)系統(tǒng)都由人工智能管理、完全自動(dòng)運(yùn)作。這也是去中心化自動(dòng)組織(DAO)的理想。
很多人聽說過“那個(gè)DAO”,這個(gè)投資者主導(dǎo)的風(fēng)投基金在2016年曾被黑客入侵。
而“人工智能 DAO”的理念比DAO更進(jìn)一步。它會(huì)是完全由機(jī)器來管理的去中心化組織,沒有或很少收到人類的干涉。例如,你可以想象未來會(huì)出現(xiàn)一個(gè)由人工智能管理、完全去中心化的Uber,運(yùn)營自動(dòng)駕駛汽車。它會(huì)包含一個(gè)巨大的反饋閉環(huán),使系統(tǒng)可以持續(xù)學(xué)習(xí)改善派車算法、提升運(yùn)客效率并處理所有邏輯,將眾多技能和復(fù)雜操作融入一個(gè)自主運(yùn)行的平臺(tái)中。
但這個(gè)人工智能DAO也會(huì)引發(fā)一個(gè)令人恐懼的設(shè)想:如果這樣一個(gè)組織完全是去中心化、自動(dòng)運(yùn)行的話,它出問題的時(shí)候人們不知道怎樣讓它停下來。這可不像你拔掉電腦電源那么容易……
總結(jié)起來,上面很多想法都非常誘人,但也是高度實(shí)驗(yàn)性的。我提到的大部分項(xiàng)目都還沒有面世,它們能不能實(shí)現(xiàn)自己追求的遠(yuǎn)大目標(biāo)尚未可知。
同時(shí),很多基礎(chǔ)的工作已經(jīng)做好了,于是人工智能和區(qū)塊鏈的結(jié)合能夠以難以預(yù)測的速度創(chuàng)造出非常強(qiáng)大的技術(shù)。有些進(jìn)步可能會(huì)導(dǎo)致意料之外的結(jié)果,所以現(xiàn)在真應(yīng)該好好研究一下相應(yīng)的影響了。
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