摘要： 本系列為數字經濟學家劉志毅“AI與區塊鏈智能經濟系列”，主要討論區塊鏈智能經濟，主要內容來源於劉志毅即將發表的新書《AI與區塊鏈智能》（包括一些未錄入書中的內容）
最後一節內容，我們來討論區塊鏈與AI（人工智能）的融合。我們討論這個話題的原因並不僅僅是由於這兩個技術概念的受關注程度，而是它們在底層擁有能夠相互融合和互補的內在聯繫。值得注意的是，我們在這裡是要從嚴肅學術角度討論技術範式內部的演化邏輯，而不是討論所謂的概念上的融合。總體來說，是要回答以下三個問題:
- 人工智能和區塊鏈技術的應用前景是？換言之，就是對技術趨勢進行判斷，看到兩種技術融合的本質原因。
- 如何通過人工智能技術架構完善區塊鏈技術？換言之，就是對相互優劣勢進行判斷，得到實踐性的技術路徑的判斷。
- 技術融合之後的發展路徑與單獨發展的根本性差異是？換言之，就是對技術融合的未來應用場景，看到多元技術融合的價值之所在。
理解了以上三個問題，也就理解了兩種技術融合的本質了，也就可以對AI+區塊鏈的未來進行判斷了。事實上，我們看到這個問題之所以受到關注，是因為這兩種技術在過去兩年間分別佔據了相關科學文獻的頭兩名，在產業界也是引發創新者關注的最核心的技術範式。因此，考慮技術融合的前景也就是順理成章了。
首先我們來回答第一個問題，二者融合的前景。這裡涉及到我們前文所討論的技術本質的理解，區塊鏈技術本質上是提供“信任”，也就是通過某種技術架構提供可以替代商業契約的“技術契約”，或者說對商業契約進行保障，這裡涉及到的就是如何將商業生態中的陌生人通過技術契約形成可信、可靠和高效的網絡。
本質上，區塊鏈技術還是一個組織網絡的過程，改變生產組織內在關係尤其是信用生態的技術範式。相對應的，人工智能計算是一種通過算法智能推動中心化效率提升的技術。目前我們所處的技術生態是所謂的以弱人工智能技術為主的技術。以人工智能發揮作用的場景和能力差異，這裡簡單的介紹下不同的人工智能技術範式：
弱人工智能 (ANI): 弱人工智能是擅長於單個方面的人工智能。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數據，它就不知道怎麼回答你了。我們現在看到的大部分人工智能技術應用，尤其是基於機器學習技術的人工智能應用，都屬於弱人工智能。正如人工智能學家邁克爾.喬丹所說，按照現有的技術路徑發展，機器在可預見的數百年內都無法實現“類人的智能”，只能實現所謂效率的提升。
強人工智能 (AGI): 人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能幹的腦力活它都能幹。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，我們現在還做不到。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解複雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作。”強人工智能在進行這些操作時應該和人類一樣得心應手。
超人工智能 (ASI): 牛津哲學家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智能也正是為什麼人工智能這個話題這麼火熱的緣故，同樣也是為什麼永生和滅絕這兩個詞會在本文中多次出現。
基於以上觀點認知，我們可以看到現在人類正處於弱人工智能為主的階段，用計算機科學家Donald Knuth的說法，“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”因此，我們可以認為如何通過這種偏向於中心化的弱人工智能將區塊鏈技術的效率進行提升，這是目前主要需要解決的問題。
由於人工智能技術目前都是在多個高性能計算單元上完成的計算，通過大數據的處理和相應的算法形成智能化應用，那麼區塊鏈技術所存在的去中心化網絡的智能應用，就是AI能夠提供的價值。這個領域，在計算機科學中叫做“分佈式人工智能”。
事實上，這個領域已經成為了很多國際頂尖的科學團隊和核心問題。目前主流的以人工神經網絡與深度學習為代表的人工智能技術發展迅猛，持續致力於提高單一智能體的環境感知與決策能力，在圍棋、圖像識別、語音識別等領域達到了比肩甚至超越人類專家的水平。
與此同時，伴隨著微機電技術、嵌入式計算技術與無線通信技術的日趨成熟，以自主協作與智能湧現為基礎的多智能體系統，因其成本低、響應快、靈活度高、魯棒性強等優點，正逐漸發展成為未來任務執行的新範式。其典型代表包括DARPA的“進攻性蜂群使能戰術”項目與NASA戈達德空間飛行中心的“自主納米技術群”項目等。
在上述項目的諸多使能技術中，分佈式協同決策與優化，即研究如何在去中心化環境下僅利用有限的個體感知能力進行決策與協調，以消除個體衝突、實現系統級合作目標，是多智能體自主協作的關鍵技術，也是分佈式人工智能與群體智能研究的核心所在。
在這個方面，國內的團隊也有相應的貢獻，比如錢學森實驗室在2018年4月對外宣佈的一項研究工作實現了分佈式人工智能的突破，這項技術研究叫做帶權值最小頂點協同覆蓋（Minimum Weighted Vertex Cover, MWVC）問題。
簡而言之，從現實角度來說，區塊鏈是用一種分佈式的方式來運行AI系統的複雜網絡，整個網絡就好比大腦，而網絡中運行的不同AI節點，就好比腦區。即使大腦不控制人體內的每個系統，但基於分佈式區塊鏈的網絡同樣可以為AGI（強人工智能）的協調開發創造了一個動態平臺。在這個動態平臺上，每個AI節點都可以調用其他AI節點的模塊和工具包。此外，對於網絡攻擊者來說，攻擊整個分佈式網絡比攻擊個別AI系統更安全，分佈式AI系統也會更安全。
眾所周知，人工智能包含三個核心部分：算法、算力及數據，一個優秀的AI算法模型需要大數據的訓練和充足的算力支持，進行不斷的優化和升級。互聯網尤其是移動互聯網的發展帶來了數據的大爆發，但當下的很多優質數據都掌握在中心機構中，如運營商、大型互聯網企業等手中。
人工智能發展所需的各種核心數據，諸如：個人的消費記錄、醫療數據、教育數據、行為數據等，由於缺乏隱私安全的機制，無法形成有效交易，中心化的大數據帶來的結果就是信息孤島。
相對應的，區塊鏈的幾大主要特徵，如：分佈式節點的共識系統、信息的不可篡改、匿名化、去中心化，能夠真正的推動數據的流通和開放。數據市場能夠使社會變得更加公平，而激勵機制使數據共享成為可能。在這個市場裡，區塊鏈和人工智能將會達成互相共存的新理念，最終實現各自不同的價值。
然後我們來討論第二個問題，人工智能技術會推動區塊鏈技術在哪些方面的發展。事實上，我們看到人工智能技術的發展經歷了自頂向上到自底向上的演變路徑，目前的人工智能技術的前沿也是在研究如何通過演化的方式來涉及智能體，形成一種自組織的智能判斷。對於區塊鏈技術來說，在以下三個方面會得到很大的變革：
- 整體效率上的提升，目前的區塊鏈技術是一種靜態的程序和規則的定義，來實現整體智能合約的落地。在分佈式人工智能技術充分發展之後，我們可以預期一種動態的合約生態能夠產生。由於區塊鏈技術本質上是一種網絡技術，因此如何提高一種在開放網絡中實現動態的智能合約的機制是區塊鏈技術必須解決的問題，也是人工智能技術能夠發揮作用的領域。
- 基礎算法的變化，目前區塊鏈技術所依賴的是大約50種作嘔的共識算法，這些算法形成的是機器與機器之間的共識機制。而在人工智能技術融合之後，這其中就加入了人的決策要素，將關於人的行為、社會的因素以及其他與人相關的影響因子放在網絡之中，這樣的話就從機器之間的技術契約轉化為人與機器的深度互動。由於我們認為未來的區塊鏈技術將成為數字經濟領域的基礎性技術，就必然需要這樣的基礎思想的變化。換言之，算法要從只著眼於機器轉變為著眼於人與機器的關係，而這個領域是人工智能的強項。
- 基本生態的變化，尤其是對商業生態上下游的激勵和管理規則的變化。目前的激勵生態是依賴著智能合約形成的機制，而這種機制相對簡單粗暴，也就帶來了之前所遇到的虛擬數字貨幣的無價值問題。換言之，智能合約既不智能也不是合約，不智能是因為大多數規則都是靜態的規則，不合約是因為無法承擔相應的法律作用。因此，如何通過與人工智能的結合，形成智能化的有法律約束條件的合約，這是一個重要的底層生態的變化。我們需要理解的是，只有根植於真實的商業世界和現實世界的規則，才有可能產生真正具備價值的商業生態。
以上的三個方面就是人工智能技術能夠帶給區塊鏈技術的價值之所在，也是目前區塊鏈技術的痛點之所在。只有在算法、效率以及生態上有本質上的變革，才能推動區塊鏈技術的應用場景得到真正的實現。
最後，我們來討論技術融合之後的發展路徑與單獨發展的根本性差異，也就是未來的價值所在。這裡我們的考慮就是分佈式網絡形成的超級人工智能的前景，也就是在分佈式智能的基礎上所形成的的超級人工智能技術的價值。這裡有三個關鍵詞：集體智慧、奇點理論以及超級智能。
所謂集體智慧，也叫作集體智能。集體智能（集體智能）是一種共享的或者群體的智能，以及集結眾人的意見進而轉化為決策的一種過程。它是從許多個體的合作與競爭中湧現出來的。集體智能在細菌、動物、人類以及計算機網絡中形成，並以多種形式的協商一致的決策模式出現。對於集體智能的研究，實際上可以被認為是一個屬於社會學、商業、計算機科學、大眾傳媒和大眾行為的分支學科——研究從夸克層次到細菌、植物、動物以及人類社會層次的群體行為的一個領域。
這裡的關鍵在於集體智能實際上可以理解為某種形式的網絡化，這裡尤其指代的是由於互聯網的發展帶來的基於共享信息的智能，這種智能不僅僅是數量的共享，而且是質量上的提升。
更廣義的來說，集體智能可以定義為“通過分化與集成、競爭與協作的創新機制，人類社區朝更高的秩序複雜性以及和諧方向演化的能力”，那麼我們可以預見的是通過分佈式智能的研究能夠提升人工智能的演化速度以及在集體智能上的突破。也就是說，通過分佈式的網絡構建起一種能夠塑造集體智慧的超級智能，從而將信息技術服務推動到智能經濟領域，實現真正意義上的智能社會。
所謂奇點理論，就是根據技術發展史總結出的觀點，認為未來將要發生一件不可避免的事件──技術發展將會在很短的時間內發生極大而接近於無限的進步。當此轉捩點來臨的時候，舊的社會模式將一去不復返，新的規則開始主宰這個世界。而後人類時代的智能和技術我們根本無法理解，就像金魚無法理解人類的文明一樣。
一般設想技術奇點將由超越現今人類並且可以自我進化的機器智能、或者其它形式的超級智能的出現所引發。由於其智能遠超今天的人類，因此技術的發展會完全超乎全人類的理解能力，甚至無法預警其發生。之所以被稱為奇點，因為它是一個臨界點。當我們越來越接近這個臨界點，它會對人類的事物產生越來越大的影響，直到它成為人類的共識。
但當它最終來臨的時候，也許仍會出人意料並且難以想象。就好比物理學上引力接近無窮大時產生的黑洞的物理屬性一樣，已經不在一般正常模型所能預測的範圍之內。
技術奇點理論是1982年弗諾文奇在卡內基梅隆大學召開的美國人工智能協會年會上提出的，後來他發表了論文《技術奇點即將來臨：後人類時代生存指南》上再次論述了這個觀點。1999年，美國哲學家，麻省理工學院博士瑞·庫茨維爾發表的《心靈機器時代 —當計算機超越人腦》（The Age of Spiritual machines）一書，闡明瞭未來互聯網將把全人類乃至其他生命和非生命體彙集成一個完整意識體的概念，在美國學術界激起一片浪潮。2001年，他提出摩爾定律的擴展定理，即庫茨維爾定理（Kurzweil's Law of Accelerated Return）。該定理指出，人類出現以來所有技術發展都是以指數增長。
也就是說，一開始技術發展是小的，但是一旦信息和經驗積累到一定的基礎，發展開始快速增長，以指數的形式，然後是以指數的指數形式增長。瑞·庫茨維爾將同樣的概念引入到生物進化和宇宙誕生以來的變化裡，並導出了同樣的指數增長的公式。根據數學模型，在未來的某個時間內，技術發展將接近於無限大，換言之，超級智能也就在這個理論模型中得以實現。
以上就是我們對人工智能和區塊鏈技術融合的前景的探討，雖然長週期來看具備一定的科幻色彩，但是從技術路徑上來說分佈式人工智能確實有其現實價值和意義。要理解區塊鏈技術的未來，需要放在長週期中去理解其本質，梳理其長期發展的邏輯和趨勢。我們後面還會對智能社會等多個概念進行論述，也是幫助各位讀者建立起這樣的宏觀技術思想的理念。
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