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对话AICHAIN创始人&CEO段凯: POAI:PROOF OF AI

AICHAIN创始人CEO段凯 1、 我们都知道创办AICHAIN之前您在 矿机 巨头比特大陆任重要职位,请您先介绍下您在比特大陆的工作内容和工作成绩,以及您为什么离开比特大陆做AICHAIN。 我是

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AICHAIN创始人&CEO段凯

 

1、我们都知道创办AICHAIN之前您在矿机巨头比特大陆任重要职位,请您先介绍下您在比特大陆的工作内容和工作成绩,以及您为什么离开比特大陆做AICHAIN。

我是14年底进入比特大陆的,之前跟比特大陆的CEO詹克团共事过。当时比特币处于熊市底部,比特币价格只有800多元,只有高峰时的十分之一。那个时候基本上所有制造矿机的公司都很困难,矿机卖不出去,我加入比特大陆的目标很明确,就是要优化矿机、优化挖矿软件,使公司能够盈利。后来我们对矿机、软件的优化挺成功的,到2015年年中,比特币价格也开始慢慢上涨,公司发展迅速

之后公司开始考虑新的业务方向,而不是仅仅依赖矿机,于是就开始做人工智能芯片。矿机这边做得比较成熟后,我就开始去负责AI应用需求的调研,学习和了解AI应用对AI芯片功能需求。在这个过程中,我结识了很多AI领域的技术专家和相关的企业,包括我现在的合作伙伴。

给我印象比较深的是,刚开始时AI团队有点看不上区块链,也没有与区块链合作的想法。从15年底一直到17年初,整整过了一年多的时间,大家才开始认识到区块链这个技术的价值。AI团队首先提出来愿意出来做人工智能与区块链结合的项目,AI技术应用区块链底层同时服务于以数据交易价值为核心的应用层。我觉得这个项目的方向很好,就跟比特大陆老板聊了这个项目的思路,他们支持我出来做这个项目。所以在17年下半年,比特大陆这边沟通完决定投资这个项目我就开始出来做这个AICHAIN

虽然整个过程经历的时间其实挺长的,错过了17年风口的时间,但这个事情本身很有价值,所以我还是决定出来做。AI这边的团队从最开始不愿意出来,到后来愿意出来去做这个事情,这个转变是很难得的。

2、AI和区块链是目前最火热的两个领域,所以除了AICHAIN之外,近期也出现了不少其他“AI+区块链”项目,比如铂链、ATMatix、Cortex等,与这些项目相比,AICHAIN有什么特点?AICHAIN的定位是怎样的?

就我了解的来看,其他的“AI+区块链”项目主要是在应用层将AI与区块链相结合,而AICHAIN则是从底层到应用层都引入了AI技术,在底层,我们用AI来改进共识机制,做的是POAIProof of AI在应用层我们会依靠去中心化的数据交易平台(DAE)来建立AI的应用生态。

定位方面,AICHAIN是与AI深度结合的底层公链,业务方面AICHAIN将会偏重于但不局限于AI领域。

3、AICHAIN技术团队既有您这样的资深区块链专家,也有很多资深的AI技术专家,请问是如何进行分工合作的?

现在的很多“AI+区块链”项目实际上属于商业模式的结合,以token激励为主,你是做AI产业的某一个环节的比如制作数据的,用token激励你你是提供空闲计算资源的,也用token激励你,这个就被称为AI与区块链结合了,这种结合比较浅

与前述的这种从区块链到AI的模式不同,我们的团队是从AI到区块链。AI团队从AI提升效率的产业实践角度出发,发现可以通过AI控制超级节点筛选,在避免人为因素干预,保证安全、公平、公正的前提下,实现提高区块链性能的目标,从而形成了我们的技术方案。

我们团队有一个特点AI技术为指导、AI与区块链混合的团队。在我们团队里,由AI团队决定整个研发的核心方向,在AI团队决策后,区块链团队配合AI团队推进研发在AI团队里面,我们又会分成两个部分,一个是负责前沿技术储备和学术理论研究一个是负责实际的技术开发和应用落地

4、近期AIChain共识机制从POW升级为POAI请问为什么进行这升级POAI共识机制是如何运行的?

我们是用AI的技术去开发主链所以我们的主链一定会在上线之前进行一次更新升级,这一点跟别的主链不太一样

我们的目标是POAI共识机制:Proof of AI,但不能一开始就直接运行POAI,因为AI处理逻辑或算法是需要先有数据用于分析的。所以主链初期先以不对外公开接入的方式,用POW运行一段时间,在区块数据储备了几十个万个块以后,把这些区块数据给到AI团队做分析,得到相应的参数和算法模型之后才能真正运行POAI

在AICHAIN生态里,所有人都有机会成为超级节点,只要在POW模式下做出了优于其他节点的贡献,AI机器人就会选择这个节点进入超级节点。AI算法对过往的区块进行算法分析,算出来各出块节点的贡献权重根据权重排名来决定哪些节点可以被选为超级节点,以及原有的超级节点,哪些是要留下来哪些是要踢出局

5、与目前流行的共识机制相比,AICHAIN的POAI共识机制有什么优势?

性能不足是区块链的一个主要痛点,所以大家都想去改进区块链的性能,最后都开始走弱中心化的路线,通过选择一些超级节点去做交易的确认来提升效率。

实际上这个思想最早是MIT一位教授提出来的。但当时提出这个思想的时候,并不是让超级节点像现在这样由人投票选出,而是靠算法挑选。当时描述的算法还比较简单,是随机选。发展到现在,AI的技术已经完全可以用来替代人的投票,根本没有必要靠人去控制。

现在大家都一窝蜂去搞人工投票,比如EOS、NEO,却没想过为什么要靠人工去做。他们都知道这种方式能够提升区块链的性能,但问题是依靠人去投票选超级节点其实并不公平,这种方式比拼的是资本实力和拉票能力。而且这违背了区块链最开始的发展初衷。区块链最开始的共识机制,是靠软件算法的共识,而不是靠人投票的共识。

所以我们用AI来选择超级节点。AI选的过程会很公平公正,它不是看你有没有钱,也不是看你粉丝够不够多,而是看节点的工作表现。你表现好,AI自然会把你选择超级节点,如果你表现不好了,AI也会把你踢出。AI可以以这种方式成为区块链底层共识的一部分。这种共识机制下,节点不再受控于人,完全是自己维护,靠机器去调度。这个就是POAI

现在有一些区块链项目中有超级节点,还有候选的超级节点,对于AICHAIN来说,没有候选的概念,所有节点都有机会参与。也就是说始终会有一部分的块,会让所有节点都有机会参与POW出块,目的就是为了在所有的区块链节点里面,能够算出一个权重出来,能够让AI看到你们的表现,然后挑出来。

这种模式带来两个好处。

首先,在所有超级节点被黑客攻击下线极端情况下,如果是人工选择超级节点,重新选举周期会相当长,这期间公链相当于停止工作了,这会给链上的用户带来巨大风险;而在AICHAIN中,AI会从其他的节点上选出权重比较靠前的节点,重新补充到超级节点里面去,这个过程是自动完成的,不需要等待任何人工操作

其次,能够自动依据交易繁忙地区的位置来调整超级节点分布位置。如果今天美国的交易数量多,考虑到网络延迟,那么美国节点出的块打包的交易量就比较多,中国节点出的块交易数量少,甚至出空块,那么中国的部分超级节点就会出局,而美国的部分节点被AI选为超级节点,美国超级节点增加后就能更快的处理交易数据,从而整体提升记账效率;如果明天中国的交易数量多,这个过程就会反向进行。超级节点分布会随着交易分布变化自动调整,通过这种方式自动的实现最高效率。

6、AICHAIN主网上线后,TPS大概能达到多少?

我们打算分两个阶段进行。第一阶段,我们在传统的不分片的单链上应用POAI,实现每秒钟1000-2000TPS的性能。第二阶段,我们会考虑两个技术方案:分片和POAI升级版去中心化的决策、中心化的处理,我们认为分片这种机制还是比较好的。分片技术现在很多项目方都在做,分片后的性能会实现成本增加,比如分成5个片的话,TPS就会乘以5,分成10个片就乘以10。但我们现在的重点还是在AI结合区块链这一块,我们认为追求效率还是中心化的集群系统最适合,因此我们的AI团队换了一个思路:依靠分布式、去中心化的AI来完成仲裁或者决策,来选择唯一的超级节点,这种方式足以和中心化的系统一比高下。

7、AICHAIN的在应用层面是如何解决AI商业化难题的?

在应用层这一块,讨论比较多的是数据上链和计算资源的分享,但是在AI领域,我们接触过很多AI应用的企业家,对他们来说,这些一点用都没有。计算资源的分享帮不了他们的忙,因为这些计算资源实在是过于分散,而且极其不稳定。我举个例子,比如任意一个机房或者矿场宕掉了,那些计算结果要怎么办?可能只能从头再来,所以没有用。

换一种方式理解数据这一块,我们听的比较多的是机器学习数据,但实际上这一类对于开发人工智能产品的企业来说也没有用,因为他们在做这种机器学习的时候,没有指望着说从分布式存储上还要一点一点去获取数据,他们依然是用中心化的方式去处理,这样才是最高效的。

他们的痛点在哪儿呢?产品已经开发好了,如何推广,如何让用户接受?

比如一家猎头公司,用机器人帮你智能推荐工作,可以告诉你大概工资排行是多少,告诉你以你的工作经历应该适合哪些公司,告诉你现在有哪些公司职位比较适合能看到工资翻倍的工作机会,很吸引人的。

但是他们开发出来这些AI服务产品以后用户不愿意去用。因为用户先提交简历,机器人才能服务。但是要让客户提交简历很困难,因为他们服务的是中高端人群,但是这些中高端用户不希望把简历上传上去,因为他们的简历上传后隐私性得不到保障,被别人知道后容易被看轻,因此这些人很谨慎

问题就来了几乎所有人工智能的产品,他们推给C端用户的时候,都会遇到这么一个环节,需要用户先提供数据,才能够提供服务。

这一块几乎是被所有的区块链项目给忽略掉,因为他们可能都没有去深入了解,他们只在乎什么机器学习的数据我们把这个叫AI的使用数据,或者是使用过程中输入数据:个人数据。这一块才是AI企业的真正痛点,尤其是面向C端提供服务的企业,他们想扩大自己的用户规模的时候,用户没有办法信任他们的平台。

所以我们是需要靠区块链这个技术来解决他们的人工智能服务平台的信任问题,这也是他们最初提出的诉求。对于用户个人而言则是在保护个人隐私的前提下,实现了个人数据的价值。

要达到什么效果呢?就是要告诉用户,我这个平台肯定是要收费,但是你的数据我肯定不会扩散,因为数据给谁用,用户你自己掌握的,而且你的数据即便是我这个平台也拿不到。

这个其实做得到的区块链里面有智能合约,又有非对称加解密,这是区块链已经具备的两个功能。但AICHAIN的做法:数据是不上链的。

我们AICHAIN区块链的功能做了一些封装,在封装上,我们跟别的项目方很不一样的,我们不会把数据上链,我们是把解密数据内容需要的密钥或者是软件的license放到区块链上,所以我们这边是做了一个叫数字资产的授权管理,叫digitalassetentitlement,简称DAE,目的是基于区块链来交换数据、交易数据资源,一个去中心化的数据交易平台,但是交易的时候是交易数据内容解密密码,不是把数据放在链上,所以我们最大程度的保障了这些企业在传统系统里面的效率问题,集成门槛也很低,他们依然用中心化的储存,哪怕是用百度云盘、七牛云都行。

用户不用担心数据被扩散出去,所有的用户的数据,当企业或者一个人工智能的机器人想去拿的时候,得用户自己先允许,然后把解密的密码发给对方最终结果是用户自己来决定某一方要想看数据内容,用户会收到请求,但是用户让不让你看,由他自己说了算,而且使用非对称加密的技术解密的秘钥只让特定对象有权限,其他人拿走也无法解密数据。这个过程就会解决他们平台的信任问题。对于那些高端人才的话,因为他们本身对区块链是有一定认知的这个很关键,所以他们会认可这样的一个运营模式这样的话就发生一个彻底改变。

而且可以设定一些激励,如果这个企业想去看用户的数据,用户是能够获得企业支付的一些token,这是用户自己能掌握的所以很灵活。在它原本的产品里面植入到这一部分的话,使得这些用户本身建立起这个平台的信任度,这个问题就解决了。

其实还有很多领域存在类似问题。在中国我们都知道题库很重要但是一些有名的老师从来不会把考题上传到在线教育平台的,他宁可自己去线下搞一些补习班,用户付钱,他再把考题给你用线上他是绝对不愿意,因为考题一传上去就扩散出去我们有一个客户希望智能家庭教师,就能够把这个东西用进去,使这些老师明白,是谁给他付费了才会单独把密钥发给对方。他也不用担心数据放在哪儿,不用担心数据会不会被人拿走,因为拿走了也没有用,就算平台方知道了这个密钥也解不开。

8、AICHAIN现在开发进度是怎么样的?

我们现在是测试网和主网都在运行,测试网在5月底6月初的时候已经做了AI共识的升级切换了,现在已经把我们自己第一版的AI共识算法代码放进去了。目前测试结果还比较好,我们自己把超级节点下线相当于机器意外宕机一样,然后看它选新的超级节点出来。从结果来看,选的过程还比较好,不过出块会变慢从正常情况下的一秒出,变成了大概十几秒出块,重新选出超级节点以后,恢复到一秒出块

这个地方我们会再做一些相对的优化,正式对外开放之前,我们还会再测试一次。

我们预计大概在8月的中下旬,我们的主链就会对外公布。

9、从白皮书看到AICHAIN已经有不少合作伙伴了,请问AICHAIN是如何选择合作伙伴的?

我们选择合作伙伴主要面向做2C业务的企业因为我们觉得相比而言,2B业务对区块链的需求不强他们有法律合同做保障;而2C业务不一样,企业在做2C业务时,首先要能够获得C端用户的信任。在这一点上小公司具有先天劣势,很多小公司即使开发出来好的产品,也很难推广。而我们可以用区块链的去信任化机制帮助做C端用户的小企业过信任关,顺利开展业务,同时也能够在互联网应用中形成一个新的热点:个人数据的价值

10、近两年公链竞争激烈,您怎么看公链的这种竞争,AICHAIN会怎样应对公链之争

公链竞争以前是靠概念、运营加资本运作概念宏大、营给力、资本雄厚的项目,可能它就会发展得好一点以前可以发消息说企业和我们的公链合作做出了产品,但是实际上什么都没做,就是炒作一下这种做法短期可以,长期就不行了。

到熊市阶段,大家就回归冷静了,然后会发现,不单是公链,包括区块的应用都一样,区块链的竞争模式和传统互联网的产品竞争的方式越来越趋同了。你的公链,不论概念、技术多牛,最终是要看有多少人去用,而且不仅仅用,要做出产品来,然后产品方要能够靠这个产品自己维持运转。这就意味着,公链之争实际上是它上面的生态企业的产品之争,最后拼的是看谁的产品真的可以赚钱。

所以,虽然我们做的是公链,实际上我们大部分精力都放在后面的产品落地上。要让AICHAIN上运营的产品和应用真的有人用,真的能赚钱。

来源:互联网
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