互助金特别委员会发布了“区块链+ AI”行业研究报告

2019/07/20 栏目:行业资讯
原文标题:互助金特别委员会发布了“区块链+ AI”行业研究报告

本报告重点关注“区块链+ AI”行业热点,以期成为行业发展的研究基础。


I.“区块链+ AI”行业概况: [ 123]

1,“区块链+ AI”行业简介

人工智能英文缩写“AI”主要研究如何制作计算机做更聪明的工作,只有人类才能在过去完成。“人工智能这个词最早是在1956年达特茅斯学会提出的。在2015年的伊利诺伊州团队研究中,人工智能智能达到了4岁儿童的智力水平。人工智能技术的不断成熟和应用,技术概念的创新a圆形“区块链+ AI”也在不断提出,“区块链+ AI”的技术概念尤为突出。

区块链是一种新的计算机技术应用模式,如分布式数据存储,点对点传输,共识机制和加密算法。作为比特币的基础技术,它具有分散,开放,自治,信息修改和匿名的特点,可以有效地弥补人工智能应用中数据共享和数据安全的问题。区块链可以为人工智能提供“链”功能,因此人工智能“自主”操作所需的数据信息是可信的并具有可跟踪性特性,使AI更可靠,更安全。可以说“区块链+ AI”是新技术之间的合作。如果两者可以有机结合,它将创造更大的价值。

从金融,消费者,医疗服务到政府服务,区块链和人工智能的结合逐渐渗透到各个行业和部门。人工智能和区块链的协作将解决许多问题。虽然人工智能提供数据分析和匹配,但区块链将提供更安全和可信赖的网络。


2,区块链和人工智能产业现状概述 [ 123]

arti引领未来战略技术是提升国家竞争力,维护国家安全的核心技术之一,也将成为新一轮经济发展产业转型的核心动力。在中国,人工智能的发展受到高度重视。 2017年7月8日,国务院发布“新一代人工智能发展规划”战略部署,明确中国新一代人工智能发展的三大战略目标:2020年人工智能整体技术与应用同步世界先进水平,成为重要的经济增长点,全力支持建设l-off社会;到2025年,人工智能基础理论取得了重大突破,成为中国产业升级和经济转型的主要动力,并走向了智能化社会的建设;到2030年,人工智能的理论,技术和应用已达到世界领先水平,成为世界主要的人工智能创新中心,为经济实力奠定基础。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)2017年发布的“中国互联网络发展状况报告”,2016年中国人工智能相关专利申请量达到30115件,产业规模突破100亿。中国的人工智能2017年工业规模达到152.1亿元。该行业的年增长率为40%至50%。预计2019年将超过300亿元。截至2017年6月,中国人工智能企业总数已达到592家,仅次于美国。 2017年9月,华为的芯片麒麟970和苹果的芯片A11SOC都拥有机器学习处理单元,为人工智能硬件奠定了坚实的基础。人工智能行业现在经历了技术野蛮时期,正处于商业技术与行业相结合的阶段,形成商业化的场景。根据目前沪深股市的分类统计,有104家上市公司参与人工智能概念的公司,主要涉及人工智能基础层,技术层和应用层的相关领域。



与经历了60多年发展的人工智能技术相比,区块链技术目前尚处于起步阶段超过10年,刚刚经历了三个初始阶段,即:

开始:2009-2012, 以比特币为代表的加密数字货币使区块链技术进入了一些极客和新兴技术爱好者的视野,并开始在全球范围内形成一定程度的关注和研究。

初始阶段:2013-2017, 以太坊基于比特币的基本技术结构智能合约的引入极大地提高了区块链的可扩展性,区块链技术已经开始扩展到更多的行业和领域。

发展期:2018年 - , 区块链技术开始反复发展,行业发展重点关注建设由于安全的技术架构和更好的基本性能的提高,区块链安全,区块链和人工智能的方向已​​经开始受到业界的重视,并且一些应用已经逐渐开始在世界各个行业中进行试点。

A.目前,区块链技术发展的整个阶段与互联网发展的初始阶段类似,从大规模应用中积累仍需要时间。 “区块链+ AI”是新兴技术相互授权的良好应用组合。在人工智能垂直领域探索区块链技术有助于加速新兴技术的落地,并在实践中不断改进。目前,大多数“区块链+ AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。


第二,“区块链+人工智能”的优势和挑战 ]

虽然人工智能提供了更强大的扩展方案a对于区块链的数据分析能力,区块链技术可以为人工智能提供高度智能的原始数据,以支持其持续的“深度”学习。未来,人工智能得到高度发展,并且区块链具有分布式,透明和可追溯的特征。也可以确保人工智能总是在人的可控范围内。这对两者的技术发展过程提出了更高的要求。一般来说,区块链技术本身处于早期阶段,与人工智能相结合需要连续迭代才能满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1,“区块链+ AI”两种先进的共同技术区块链

区块链这两种技术与人工智能的结合具有以下七个优点:第一,区块链可以提高人工智能的数据安全性;第二,区块链可以加速数据的积累,为人工智能提供更强大的数据。支持,解决AI的数据供应问题;第三,区块链可以解决数据采集过程中的数据隐私问题;第四,人工智能可以降低区块链的功耗;第五,区块链使人工智能更值得信赖;第六,区块链有助于人工智能缩短训练时间;第七,区块链有助于创造一个更加开放和公平的人工智能rket。双方合并的优势如下:

(1)提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免数据存储问题导致的故障。区块链中的每个节点将完整数据存储在链结构中,并且每个存储节点是独立的并且状态相同。区块链,分布式数据存储的高冗余性避免了系统级风险。理论上,除非所有节点都存在风险,否则数据是安全的。

此外,考虑到人工智能诊断的“黑匣子”问题,很明显谁建立了人工智能,使用什么数据进行培训,以及谁部署了最终代理。预防和控制问题的最佳方法人工智能可能出现的ms。目前使用的大多数人工智能程序是“深度学习”算法的变体。数据内容不佳会给人工智能带来相应的安全风险,区块链会记录哪些核心算法使用哪个训练组。数据开发避免了这个问题。更广泛地说,区块链可以记录编写原始人工智能算法的人以及用于训练算法的数据。

(2)大量丰富的数据支持

一些企业将为自己的发展收集海量数据与此同时,由于市场竞争,数据共享被拒绝。因此,这些公司联系的数据很少并且缺乏支持人工智能产品的完整数据集质量很差。借助区块链技术,数据分类帐可用于购买和出售部分数据。高度可靠,高度可用的数据将使公司能够生成高质量的计算机识别,语音识别和其他数据密集型应用程序。

当收集大量相同类型的数据用于训练AI模型时,数据会受到偏差或“过度拟合”。数据样本不具有代表整体特征的典型随机性。使用此类数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现更差。通过引入区块链技术,不同的人和公司可以提供可靠的不同数据,可以获得更多样化的数据样本,以帮助AI完成“自主”决策。

(3)隐私保护

人工智能的快速发展需要基于大量的数据。避免合理使用个人隐私数据的问题,例如从公共数据库中获取私人隐私信息,以及通过此信息获取有关其他相关人员的信息,超出了大多数人同意披露的信息范围。区块链使用非对称加密和授权技术。交易信息透明透明。但是,帐户标识信息是高度加密的。只有数据所有者可以au强化数据以访问数据。即使它被入侵,它也只是信息的一小部分。内容,无法获取用户的完整个人身份信息,此技术在AI大数据操作环境中,个人隐私不受侵犯,非法企业难以利用用户数据获取非法利益。同时,区块链结合加密算法可以分为数据共享过程。从数据的所有权和使用,数据用户可以使用密文进行模型训练和使用,完全消除原始数据泄露的风险,从而在企业和政府中开放数据孤岛。

(4)减少能源消耗

区块链项目使用e POW共识机制消耗大量电力资源,人工智能可以通过学习算法,操纵计算机服务器和相关冷却系统来改善数据中心负载,优化冷却,并有效管理设备以降低功耗。对于人工智能而言,Google和百度等公司已经确认了优化能耗。 2017年6月,百度的智能建筑项目在一个月内为百度节省了25万千瓦时的电力。谷歌的人工智能实验室DeepMind使用人工智能技术帮助谷歌减少15%的电力消耗。

(5)提高可信度

人工智能管理区块链可以独立于人工智能运行人工智能的底层平台的gent提供了分散的身份。每个主要的AI代理都可以注册为一个普遍认可的节点,它将提供类似于当今网站证书的AI识别解决方案,以验证网站所有权。

 人工智能管理区块链还可以允许每个人工智能代理将其活动的通用哈希函数写入区块链分类以具有加密密钥。代理可以对其执行不可篡改的检查。区块链上的人工智能分布式分类帐记录了人工智能所做的工作,以确保及时检测,分析和纠正人工智能的错误行为。这个区块链的可修改性使得人工智能几乎不可能“掩盖其轨迹”并删除犯罪活动数据。

最后,区块链共识机制确保人工智能得到控制。通过人工智能(必须由多个区块链节点验证)执行任务的公共记录,我们可以确保人工智能不会超出限制。

(6)缩短AI培训时间

使用区块链技术保证培训数据的真实性在前提下在可靠性方面,集团的分布式数据存储可以大大减少人工智能的深度学习训练时间kchain。例如,人工智能训练可以使用模型并行或数据并行方法在不同机器上分配单个模型或数据,从而减少训练时间。人工智能还可以消除同步数据并行中的同步约束限制,采用异步并行模式 - 人工智能不必等待信息处理的每一步中的数据相互确认,并且可以直接执行下一步操作,从而进一步减少人工智能。深度学习培训时间。

(7)公开公平

区块链提供的核心价值是“去信托中介”。如果你想创造一个自我组织和自我调节人工智能网 - 那么分布式会计技术是最好的方法。谷歌,腾讯,IBM,Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了跨多个虚拟机的分布式计算传播计算任务,以实现高效,可扩展的任务处理。但他们的布料处理工具仍然非常集中,他们专注于集中控制器统一调度特定任务,以实现非常具体的目标。

 基于区块链技术的智能合约将实现一个“不信任的中间人”网络,其中可以保护两个人工智能系统。可以在没有任何集中代理的情况下进行可靠的交互。区块链还为人工智能提供了一个声誉系统这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能交易之前检查其声誉。此外,区块链的无中介,高透明度将鼓励这些人工智能开发人员分享他们的数据和产品,而不必担心某些有偏见的竞争对手或窃取他们的知识产权,并确保所有各方都是他们的工作得到适当支付。


2,“区块链+ AI”的挑战 ]

“区块链+ AI”的问题主要包括两个方面:一方面是AI和区块链本身的缺点,组合后无法有效解决;另一方面,AI和区块链的组合起源l在此过程中可能会破坏优势。例如:

(1)政策风险

区块链当前部分的衍生物存在于世界范围内某些政策风险 - 例如是否使用区块链技术的传递来刺激未来的人工智能开发或节点管理,但在定义经济和政策方面仍存在很多不确定性。 。

(2)技术融合的不确定性

作为两个前沿的新兴技术,都处于A阶段还没有完全成熟。无论当前区块链的技术指标还是人工智能的实际着陆,需要面对的不确定性仍然存在于两个人的组合。目前,区块链的主要问题是容量扩展,隐私和计算能力。主流公共链条难以支持人工智能的实施。

(3)大规模社会应用面临挑战

数据共享威胁到大企业的利益。通过削弱数据的集中化,大公司相对于小公司的竞争优势得以减少。如果任何人都可以访问这些数据集和计算,那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。消除技术领域的这些障碍将改善社会,但试图分享市场可能会让大公司感到不安。如果是的话ne有能力创造世界上最好的人工智能,然后市场将与许多竞争市场一部分的初创企业和小企业共享。以前使用用户数据开发广告的公司和政府组织或商业战略将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此,大公司可能会反对数据分散,并可能游说人工智能模型开发的集中数据集的现状

(4)不可控制性 ]

当使用“一旦它无法停止”的智能合约时,如果合同代码有漏洞利用的漏洞,黑客将从智能合约漏洞中获利,因为它在区块链上没有。交易和交易是不可撤销的,可能对企业和个人造成无法弥补的损害。


III。 AI的应用场景与区块链结合

结合两者的技术优势,区块链通过AI变得更加智能,区块链使AI更“自主”,更可信。目前,区块链与人工智能相结合,市场上出现了许多相关项目和理论创新,描述了不同场景的结合,如:

(1) )区块链+ AI集成在医疗领域

相关的整合领域是医疗数据加密和医疗cal结论分析。关于医疗数据,据统计,大多数医生会直接向同事发送患者病情和个人信息等信息,这涉及侵犯患者的隐私。应用区块链非对称非对称加密和授权技术来加密密钥信息,只访问数据所有者授权的数据,将大大增强医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析,AI在医疗机构中提供的数据错误率低于2%。使用区块链技术,可以将信息交换为医疗数据,并且可以比传统AI更好地共享数据。谷歌的DeepMind Health正在开发一种使用“区块链”的区块链医疗数据审计系统+ AI“技术允许医院,NHS和患者实时跟踪他们的个人健康数据。

(2)区块链+ AI结合在数据市场[

利用区块链的力量聚合群体,共享数据,训练AI模型等。人工智能的发展离不开庞大的数据集。区块链可以使用数据分类账购买和销售高质量的数据。当收集大量不同的数据样本时,它可用于训练AI模型,这些数据和AI。该模型将解决可信数据岛的问题,使人工智能机器人分享学习,自我成长,并产生高质量的计算机识别,语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet,DeepBrainChain,Bottos,Ocean Protocol,Indorse,ARPAChain等项目都涉及该领域。

(3)区块链+ AI融入金融部门

相关的整合领域是市场情绪分析,中间经销商经纪人(IDB)并检测财务欺诈。关于市场情绪分析和de-IDB,AI用于深度学习和时序分析,结合在区块链技术保护下整合个人数据,为个人提供更准确的交易服务。具体来说,它是从用户面板收集和处理大数据,通过人工智能分析用户情感数据,市场波动预算,最后下订单automatically。使用机器人代替劳动力来提高效率并减少IDB佣金。在检测财务欺诈时,使用交易机器人,高频加密交易,弱集中化,减少人为操纵的可能性,降低财务欺诈的风险,此外,AI监控加密市场,使恶意攻击更加困难。目前,Autonio,Aigang,Numeraire,Endor等项目都涉足该领域。

(4)区块链+ AI结合在云计算

当前人工智能云计算方面面对的问题昂贵的计算资源,长的培训时间,更多的培训数据,以及开发应用程序到中心的困难,以及区块链技术可以解决上述问题。区块链中采矿和电力消耗过程中的过剩资源被转换为AI云计算能力,并且集成资源以降低计算成本。目前,该领域涉及星云AI项目。

(5)区块链+ AI扩展到物联网

首先,区块链技术它可以帮助解决“如何证明自己”的问题。用户可以通过区块链+ AI技术完成生物识别和身份认证,并将个人身份与物联网联系起来。其次,解决了更新问题。区块链+ AI支持所有物联网设备,数据共享和设备可以智能化过时。具体的垂直应用包括:在工业制造中应用,在区块链中传输信息的制造设备,更智能的增长,提高效率,提高生产力;应用于流量,更好地传播无人应用解放人们的时间和智能管理流量将有助于减少交通拥堵和交通事故。在监控,身份认证等公共基础设施上的应用可以快速识别犯罪分子,并有助于维护社会稳定。目前,还有知行,水户等领域的项目。


四。 “区块链+ AI”行业展望

人工智能行业目前在s在应用场景中,我们可以发现人工智能技术正在慢慢渗透人类生活:搜索信息时的智能检索;无人驾驶汽车已经在美国的一些州上路;复杂的金融交易逐渐被自动化机器取代;银行使用人脸识别技术来确认身份;法国的“世纪报告”使用人工智能撰写文章等。人工智能已成为全球许多国家的国家竞争优先事项之一。谷歌,ACNC基金会,ABT等一系列大公司也将这些新技术作为他们的下一个发展战略。区块链作为一种“去信任”的技术将给互联网带来影响区块链技术带来更多的影响和变革,将成为改变互联网时代生产关系的重要推动力,在虚拟和实体之间发挥价值交换媒介的作用。在未来的区块链祝福互联网上,每个人都自发地贡献自己的力量,同时享受区块链技术的激励优势。区块链和AI的结合是技术之间的碰撞和磨合。

人工智能的广泛应用和创新的关键是确保人工智能的真实性和合规性。区块链似乎是解决此类问题的方法之一。总而言之,虽然区块链技术和人工智能哈哈一些隐藏的问题,技术的发展正在适应和解决这些预期的问题。国家互联网金融安全技术专家委员会将继续跟踪该行业的发展,并将在未来发布更多的研究报告。

本报告仅用于技术研究,不构成任何投资建议。

文章来源: 国家互联网金融安全技术专家委员会 [ 123]            鸟     编辑:但原作