2018年9月11日，第6屆中國—東盟技術轉移與創新合作大會在廣西南寧如期召開。其中《區塊鏈技術創新論壇》由廣西科技廳、中國雲體系產業創新戰略聯盟主辦，南寧高新區管委會、廣西東盟技術轉移中心、北京起風財經科技有限公司承辦。

會上，商務部原副部長、中國商業聯合會原會長張志剛，現任第十三屆全國政協常委、廣西壯族自治區政協副主席劉慕仁，廣西科技廳黨組書記、廳長曹坤華等領導分別為論壇致辭。

新加坡國立大學數據分析中心主任龐嚴在會上發表《人工智能和區塊鏈的融合》的主題演講，以下為現場實錄，由起風財經（ID：QFCJ2018）精編整理：

人人談人工智能

今天，非常高興能回到我的家鄉——廣西，就“人工智能和區塊鏈”這兩個當前世界上最熱門的話題進行分享。在過去幾年，人工智能是世界上最熱門的話題之一，特別是在國內，基本上已經到了“人人談人工智能”的時代。

這一波人工智能的熱潮可以追溯到2011年，IBM的沃森系統在《危險邊緣》遊戲戰勝了歷史上最聰明的兩個人類冠軍。在《危險邊緣》遊戲裡，IBM的沃森系統展現出了非常強大的自然語言能力，能夠很好地理解人類自然語言，包括上下文的含義、雙關語、隱喻等等。

此外，IBM的沃森系統也展現了非常強大的學習能力，能夠對以前沒有涉及過的領域舉一反三，很快給出答案。在整個比賽過程中，IBM的沃森系統完勝了人類歷史上最聰明的冠軍。

2015年，谷歌Alpha GO和人類圍棋世界冠軍李世石之間舉世矚目的人機大戰，把人工智能的熱度推向了另一個高潮。人機大戰給人工智能的歷史帶來非常深遠的影響。人們一般認為圍棋領域是機器智能的禁區，因為圍棋的可能性太多，而且下圍棋的過程中往往要用到人類的直覺以及人類非常微妙的思考方式。

而在人機對決中，谷歌的Alpha GO“碾壓”了人類圍棋世界冠軍李世石，這為人工智能研究領域帶來非常大的震動。近日，Gartner發表了技術成熟曲線，當前人工智能非常流行的技術，如機器學習、深度學習等，都處於當前期望的膨脹期，人工智能保持著非常高的熱度。

人工智能上升到戰略層面

過去幾年，世界各國政府紛紛出臺了人工智能相關的國家戰略。2016年12月，美國白宮發佈了《美國人工智能的白皮書》，把人工智能提高到美國的國家戰略層面，也確保了美國在人工智能領域能夠持續領先。

去年2月份，歐盟政府發佈了相關的人工智能政策，鼓勵政府和研究機構在人工智能領域進行合作。新加坡政府在去年5月份發佈了新加坡政府國家層面的人工智能的戰略，新加坡雖然很小，卻是國際上人工智能研究的重鎮，很多著名的學者都工作、生活在新加坡。

我國政府在去年十九大之後也將人工智能提高到國家戰略層面，發佈了《新一代人工智能發展規劃》。由此可見，各國政府在人工智能領域都已經達成了共識，人工智能將深刻的影響人類社會的未來。

人工智能技術在過去幾年非常熱門，但是人工智能並不是在過去一兩年才出現的，對人工智能技術的研究可以追溯到60多年前。1956年，在著名的達特矛斯夏季會議上，正式提出了人工智能研究領域。過去60多年間，人工智能的發展也並非一帆風順，而是經歷了幾起幾落。80年代，由於專家系統和神經網絡的實現，人工智能重新興起，之後又遇到過一些困難。

人工智能的中心化弊端

最近，由於深度學習、IBM的沃森以及谷歌的Alpha GO，大家又重新燃起了對人工智能的極度熱情。過去幾年間，人工智能得到了飛速的發展，也有很多實際的人工智能應用場景在我們身邊落地。比如，在機場常見的人臉識別系統，就是一個很好的人工智能落地應用。

當前，人工智能技術在人臉識別領域的識別精度已經超過99%，而一般人類在人臉識別方面的精度只有97%左右。在這個細分領域，人工智能已經完勝人類。當前人工智能的主流算法，主要的特點是收集大量的數據，包括結構化數據和非結構化數據。

收集這些數據之後，在高性能的算力平臺上對人工智能的模型進行訓練。訓練完成之後，可以得到一個訓練好的人工智能模型。當新的數據出現並輸入之後，就可以利用訓練好的模型做出非常精準的預測。

對於當前主流的人工智能技術來講，數據集的大小將起到非常關鍵的作用。比如，對於同一種人工智能的算法不做太多的改變，單純把訓練數據集加大，也可以提高預測的精度。2010年，微軟兩個非常出名的研究人員已經指出了這一點。當時他們在做自然語言人工智能的研究，研究發現，對算法本身沒有做太大的改變，模型也沒有做太大的改變，單純增加了訓練數據集的大小，從10萬級別增加到10億級別，精度就大大提升。提升之後，各個算法之間的差距相對越來越小，說明數據級的大小對當前的人工智能主流算法起著關鍵的作用。

要處理大量數據集，就需要高性能的算力平臺。對於當前人工智能技術，數據即關鍵；算力即權利。這也能夠說明為何過去幾年人工智能領域一些主要的研究突破都出現在擁有大量數據、高性能計算平臺的公司，國外的谷歌、Facebook，國內的百度、阿里巴巴、騰訊等。

不可否認，這些科技巨頭對人工智能技術的發展起到很大作用，而且也真正把人工智能技術帶到了我們的身邊。但是，如今越來越多人開始思考一個問題：在這一波人工智能的浪潮當中，中小企業到底有沒有機會？

眾所周知，中小企業沒有大量的數據，也沒有高性能的計算平臺。但是，谷歌和阿里巴巴也是從20多年前的小企業發展起來的，這些科技巨頭抓住了上一波的技術浪潮，從很小的企業成長成在全世界有影響力的科技巨頭。

區塊鏈是中小企業的曙光

在這一波人工智能的浪潮當中，到底有沒有幸運的中小企業能夠複製谷歌、阿里巴巴的成功呢？區塊鏈的出現，讓中小企業在人工智能領域看到了曙光。

區塊鏈是一個去中心化的網絡，通過去中心化的設計，可以促進網絡夥伴之間的平等合作。也通過去中心化的設計，有可能建立起高安全的網絡。同時，利用區塊鏈技術的共識算法，能夠降低偽冒數據交易的風險，這對人工智能的算法非常重要，因為數據的質量對人工智能的算法非常關鍵。

區塊鏈建立在現代密碼學的基礎上，通過非常巧妙的設計，可以很好地保護個人的數據隱私。區塊鏈的共享帳本記錄了區塊鏈網絡裡所有的交易數據，也便於數據的分享和共享。智能合約是區塊鏈非常重要的特點，智能合約通過自動執行預先達成的共識業務規則，能夠建立比較公平的激勵機制。

區塊鏈和人工智能的融合，能給中小企業帶來很大的希望，能幫助中小企業在人工智能的浪潮發揮更大的作用。

當前，大量的數據和算力都集中在中心化的平臺上，如阿里巴巴、谷歌等。而大量的數據其實都是由個人消費者產生的。但是，我們作為數據的主要產生者，在這個生態中沒有對數據的擁有和支配權，反而是中心化的平臺利用我們的數據建立了龐大的商業系統。

當前，中心化平臺沒有建立很好的機制，能夠將其利用我們的數據創造的大量財富反饋給中小企業和個人消費者。利用區塊鏈技術，個人將有可能真正成為自己數據的擁有者和支配者，“我的數據我做主

”。

通過區塊鏈的通證經濟和激勵機制，個人數據和算力的擁有者可以更密切地合作，建立起高效自治的個人數據和計算共享市場平臺。之後，人工智能將不再被中心化的平臺所壟斷，中小企業也能夠在人工智能時代發揮重要的作用，從而真正實現人工智能的騰飛。

對於區塊鏈和人工智能的融合，我分享一個基於區塊鏈的分佈式深度學習的框架，與大家進行初步的探討。在深度學習的框架裡有不同的參與者，比如人工智能任務的發起者，主要是一些中小企業。中小企業沒有數據，沒有超強的算力平臺，可能也沒有優秀的技術人員來搭建深度學習的模型。

這些中小企業可以把人工智能的任務發佈到區塊鏈網絡上，區塊鏈網絡大量的節點都有自己的數據，可以作為數據貢獻者把數據貢獻出來，利用區塊鏈的設計，建立安全的數據共享的平臺。其他一些擁有建模能力的節點，有較強算力的節點，可以作為模型及算力的貢獻者，建立起深度學習的模型，並對模型進行訓練。訓練之後可以把模型貢獻出來，然後把不同深度學習的模型整合起來，得到更強的深度學習模型。

在整個生態系統裡，通過智能合約和通證經濟，可以建立一套公平激勵機制，讓所有的參與者，包括人工智能任務的發起者、數據的貢獻者，模型貢獻者等，都能在這個生態系統產生價值，所有人都可以分享利益。

這一切都剛剛開始，相信通過區塊鏈和人工智能的深度融合，將建立起新的人工智能生態系統，給消費者帶來更好的用戶體驗，也給社會帶來新的經濟形態，從而在未來10年、20年，甚至更長的時間內，對人類社會產生更深遠的影響。

謝謝大家！