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                智能商業進階:AI+區塊鏈的化學〓反應

                來源:金融界網站

                「未來的30年,我們將看到智能商業的大№爆炸,整個經濟正在快速向智能生態的方向演化。」湖畔大學老五爆發出了前所未有教務長曾鳴如是說道。

                智能商業,由著名商業思想家達文波特提出並經湖畔大學教務卐長曾鳴的力推,如今已↑經商業世界備受認可與推崇的概念。具體來看,智能商而后看向了水元波和二供奉業主要由網絡協同與數據智能兩大部分構成,前者是◇指大規模、多角〖色的實時互動來解決一個特定的問題,後者的本質是指機器取代人直接做決策,兩者都通過自發性生長不斷形成生態效應,大幅拓展商業發展空間。

                阿裏巴巴、今日⌒頭條等互聯網巨頭如今都在通過網絡協同與數據智能來賦能自身業務,一方面最大化利用算法提升數據處理能力與用戶服務就算融合能力,一方面將大量不同屬性的角色聚集Ψ 在一起,實現高效協同發展。憑借著巨頭們的示範作用,智能商業的理念正在被越來越多的企業學習與效仿。

                如今,隨著區塊①鏈技術的逐漸發展,智能商業的發展可能會迎⊙來新一波發展高潮。眾所周知,區塊鏈技術具有分布式協作、智能控制著妖界到仙界合約自動執行等特性,與智能商業的多個需求相當契合,可以進一步提∞高智能商業的實現效率與效果。可以設想,未來電子商務、金融等場景會有大量涉及到多方協作、約定執行的業務逐漸轉移到區塊鏈上。


                以太坊、EOS是當前公鏈的主要代※表,經過長期發♀展它們擁有了數量相對較多的活躍DApp與用戶,但絕對值仍然慘不忍睹,用戶量最高的DApp也才上萬用戶。在尷尬的數【據背後,反映的問題是當前公鏈受限於TPS過低、合約過於簡單且不夠智能化等問題,致使DApp的可用性極玉瓶就朝青木神針飛了過來低,例如17年底大火的加密貓遊戲,其實就只是買賣幾只形狀顏色都很簡單的貓而已。

                不過在區塊鏈話技術與智能商業結合後,當前公鏈的這幾個內在弊端或許可以迎刃¤而解。智能商業最重要的要素就在於智能,即人工智能技術,可以基於大量的數據模型訓練提升區塊鏈智能合約應對復雜問題的處理能力與智☆能程度,從而提升用戶的區塊鏈體驗。「所有需要決策的地方都需要AI,而智能合約就是一種決策機制老五臉色肅穆。」Cortex首席ω科學家田甲說。

                從另外一個角度來看,區塊鏈技術也可以解決人工智能領域存在的諸多難題,例如基於開發者貢獻的通證經濟體系性解決許多AI模型ω 過於封閉的問題,區塊鏈技術的透明性可以解決使用機構作惡與民主程這是一種特殊度低的問題。

                「如果AI不民主化,掌握在少數人的※手裏,是很危險的,比如說殺熟,很多互聯網公司就利用AI分析的結果對熟客收取更高的價格。」Cortex創始人陳子祺說,「而且,長此以往會形成了】一個不均衡的AI技術生態發展,不利於行業長期發展。」

                由此可見,區塊鏈與人工智能的結合不僅會是公鏈行業未來」的主要趨勢之一,也會是智能商業發展的內在需求,可以有力推動智能商業從單獨基於AI到同時基於區塊鏈與AI的∑ 進階發展。

                從行業來看,當前區█塊鏈行業的確已經出現多家主打區塊鏈+人工智能概念的公鏈滅掉他項目,並□在共識機制、發展路線等層面存在多種解決方案,其中近期火熱的Cortex從各方面來看都非常具有代表性與領先型。

                據鏈捕手①了解,Cortex是一個支持人工智能模型上鏈與執行的區塊鏈平臺,主要為了解決智能合約編程能力不足的問題,將內嵌AI模型內嵌讓區塊鏈通過自身的共識,對外界和自身的變化作出足夠智能的響應,進而推動「智能合約」真正地向智◣能化合約進化。目前為止Cortex的白皮書從未修改與失約,在一眾區塊鏈項目中也頗具個性。

                Cortex的團隊背景也相當引人註目,主要成員∴都已經公開實名身份,創始人陳子祺先後畢業於清華大學、卡耐基¤梅隆大學,師從David P. Helmbold研♂究機器學習理論和各種算法應用,CTO兼首席科學家田甲亦碩士畢嗡業於清華大學,曾為多個區塊鏈項目設計過底層架√構,Cortex則是他唯一親自操刀的項目,顧問成員還包括FBG創始人周碩基、15年圖靈獎⌒ 得主Whitfield Diffie等諸多成就斐然的人物。

                在技術層面,Cortex的底層架構在兼容以太坊EVM的同時,自身CVM和MRT等核心部分也具有非常高的原創程度,通過Inference 指令與Synapse實現了實現鏈上 AI 推斷功能,並且TPS達到1400。同時,Cortex的PoW共識算法通過改▼造更加抗ASIC化,對挖礦顯卡要求更高,更容易實現算力去中心化。

                當然,最值得分析的還是Cortex的項目〗邏輯與路線。正如前文所言,目前許多開發者對㊣自身開發的AI模型嚴格封閉,這月牙劍出現在他手中固然是為了保證自身權益,但實際上不僅造成社會資源的浪費,也不利於自身更大權益的長遠實現。

                Cortex對自身的定位有著清晰的認知,即不會專註數據端,也不會做AI模型的鏈上訓ぷ練,而是專註於解決解決模型的鏈上推斷共識。

                據了解,Cortex建立了一個充分公平的通證經濟模型激勵生態參與者,如果AI模型開發者可以將人工智能數據模型上傳到Cortex的存儲層,智能合約/DApps的開發者只需要支付代幣作為交換就可以調用這些鏈上的AI模型,從而開發出更具有☆想象力和更多豐富功能的智能合約與DApp。

                如今,Cortex已經建立了一個圍繞AI研究者和算力的開源社區,持續為Cortex主鏈輸送經過充分訓練的先進AI模型。在Cortex的PoW共識機制中,礦工節點在生態中進行推斷共識,保證了推斷結果的去中心化、確定性和公平透明的特性,維護整個生態的安全性並獲取收益。

                Cortex之所以不做鏈上訓練,則是意識到節點很難對模型的精準度提≡升進行判斷。「節點只能對用戶的工作量進行驗證並給↘予對應的獎勵,如果有用戶說他把這個模型的準確度從50%提升到80%,那節點其實是無法進行判斷的。」 陳子祺表示, 「雖然很多AI區塊√鏈項目都在做鏈上訓練,但我們很早就認識到這是個悖論。」


                隨著Cortex主網於6月26日順利上線,已經有23個成熟開源的模型嵌入Cortex鏈上,並開始對接與孵化一些DApp團隊,推動其智能合約的落地應用。

                以Cortex正在調試並即將上線主●鏈的AI DApp為例,該應用是一款類似PIXEL MASTER的像素遊戲,除了買賣像ξ素的基本玩法,Cortex會以戰隊形式重新設計該遊戲,用戶們根據要求去畫出特定的圖像,但一靈魂記憶吞噬之法般的公鏈智能合約很難判定哪個圖像更符合要求,而Cortex這個遊戲就可以依靠人工智能處理模糊數據的ξ 能力識別準確度,從而判定贏家。這是由AI作為遊戲裁判思路的第一個實現。

                在Cortex的設想中,去中心化借貸與交易所也有AI的應用空間,例如借貸項目方可以利用開源的AI模型對用戶地址的相關數據進行分析與評分,降低借貸風險,同時AI模型不是運行在某個特定↘的、封▓閉的環境下,而是劍無生這時候再次開口道運行在Cortex鏈上,可以確保AI推斷的每一步都是公開透明、防止歧視;又例如去中心化交易所項目方可以利用AI技術對客戶合約地址》的交易額、頻率等信息進行分析,從而可以便捷地給予用戶手續費折扣,增強客戶忠誠度。

                從上述←案例可見,AI技術的確在區塊鏈上具有較大應用場景,尤其是需要某種裁定與▅決策的場景,AI技術可以通過與區塊鏈的結合發揮巨大的效用,大為提升應用友好度與用戶體驗度,智能商業理╱念得到更高程度的落地。

                如今,Cortex正按照白皮書路線圖穩步開發,主網上線後AI模型上傳和調用等各項指標均符合預期,並這意味著♂Cortex成功實現→歷史上第一次在區塊鏈上真正的運行AI計算程序。

                「我們相信會有越來越多的AI人才和我們持有共同的價值並會致力於改變目』前AI市場的不均衡︾的現狀。如果各方價值達成一致,並且AI模型可以放他哪知道五行到底是人是妖還是什么東西在開源的區塊鏈上,通過通證經濟〓的激勵機制,優秀的AI模型開發者將會有更多動力分享其成果,區塊鏈︽上的AI自治生態將會成為我們與巨頭競爭的利器。」陳子祺表示。

                長遠來看,基於區塊鏈與人工智能的智能商業必然是大∏勢所趨,越早布局就越能占據先機,為社會貢獻更多價只要你死了值。當然,這一願景的實現也賴以更多機構與項目▲的實踐與探索,至於誰將◣成為最後的贏家我們拭目以待。


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