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@sambodhi 2018-02-05T03:15:34.000000Z 字数 4661 阅读 1956

区块链和人工智能正在革新这10个行业

策划|Linda
编译|Sambodhi
编辑|Linda

区块链前哨导语:区块链和人工智能是当今最热门的两大技术,在公众看来,这两大技术似乎没有交集,因为它们分别属于技术普及的两个极端:区块链是在开放数据环境下促进去中心化的应用,而人工智能则是在封闭数据平台上培育中心化的智能。区块链和人工智能促进了创新节奏,并给每一个行业都带来了巨大的颠覆。今天我们就来看看,区块链和人工智能这两大重要技术,是如何革新这些行业的,请继续阅读本文。

区块链和人工智能的相遇

区块链是安全、分布式、恒定的数据库,由分布式网络的各方所共享,这个数据库可以记录交易数据(链上链下均可),审计也很容易。简而言之,区块链就是一种允许互不相识的人信任一个事件的共享记录的技术。

尽管区块链极其强大,但也存在自身的限制。其中有些与技术相关,而有些来自于金融领域固有的思想陈旧的文化,但所有这些限制都会在某种程度上受到人工智能技术的影响。

企业越来越希望采用区块链技术来替代数据存储。随着大量的数据分布在区块链的账本中,使用人工智能对数据分析的需求也在不断增长[1]

人工智能和区块链的结合,推动了第四次工业革命[2]的爆发,它是通过重塑经济和信息交流来实现的。

从医疗保健到政府,人工智能和区块链的强有力的结合正在缓慢而稳定地改变着行业。本文列举的这10个行业,这两种技术可以应用到很好的效果。

1.精准医学

区块链的作用是在一个不可信的环境中提供信任,而这正是目前医药行业所亟需的。虽然到目前为止,围绕医疗区块链应用的大部分讨论,集中在电子健康记录、互操作性和安全性的个话题上,但随着价值导向型医疗、精准医疗和患者中心性医疗系统的发展,区块链这种分布式账本技术正有着越来越多的应用。

Google DeepMind正在开发医疗数据审计系统。区块链将使该系统保持安全和可共享,而人工智能则允许医务人员从患者档案中获取医学预测分析。

DeepMind开发这套医疗数据审计系统的想法目的是,允许医院,甚至病人,了解谁在使用医疗健康记录,基于何种用途和目的。并促进信息交流,使患者受益。但它也可以为医务人员提供改变游戏规则的见解。

这套审计系统并采用目前流行的分布式账本保存验证信息,而是利用默克尔树进行验证。由于错误率小于2%,人工智能就能在医疗机构提供的数据海洋中产生有价值和可靠的见解。

DeepMind的区块链技术已经在NHS数据上进行了测试[3],并且正在部署AI应用,以便为Moorfields眼科医院发现退行性眼病的警告信号。

IBM沃森医疗的首席科学官Shahram Ebadollahi认为,在现今大多数情况下,患者很难获得他们自己的健康数据,也不能将其与研究人员或医疗供应商共享。让患者有能力向医学研究者或医疗供应商安全地共享自身的数据,能够为医疗进步创造无限机遇。区块链技术有望将这种可能性变为现实。

2. 智能能源,智能建筑

绿色环保的人工智能和区块链有助于减少能源浪费[4]并优化能源贸易。

例如,一个管理建筑物的人工智能系统可以通过计算诸如居民数量、季节,甚至交通信息等因素来监督能源的使用情况。

为了提供能源,可以实施分布式区块链技术为生产者和消费者之间进行透明且合算的交易,而机器学习算法则可以通过交易来估算定价。区块链与人工智能结合,大大加快了房地产相关交易流程,否则,在合同获得批准之前,可能会经过太多渠道。

3. 不再有血钻

区块链正在不断扩展其应用范围,甚至开始帮助打击血钻贸易和假冒伪劣产品。(血钻,又称滴血钻石、冲突钻石、血腥钻石,是一种开采在战争区域并销往市场的钻石。)

Facebook和WhatsApp等社交媒体平台都被卖家利用,以进行血钻国际贸易。这些收益经常被叛军用来资助他们与政府的战争。

许多钻石产出国都是由联合国驱动的金伯利进程(Kimberley Process)的一部分,这是一种验证方法,参与国必须为每个钻石制作一份证明文件。问题在于,证明文件很容易被篡改,并且在购买钻石时不可能100%地确定该钻石的来源合法。

IBM Watson正在试验人工智能和区块链的综合优势。他们的研究团队正在利用区块链技术开发Everledger[5],以解决钻石行业的欺诈问题。他们将这与认知分析相结合,在区块链环境中,严格“交叉检查”法规,记录,供应链和物联网数据。

与DAO(分散的自治组织)相结合,AI注入的区块链甚至可以完全自治,能够随时适应环境的变化。

据估计,区块链系统已经记录了近2百万颗钻石,其数据与特定钻石的颜色、克拉和透明度有关。传统上,此信息记录在购买时发行的纸质证书上。

使用区块链应用程序,经销商可以通过简单的记录扫描,在网络上轻松确认钻石的真正来源,从而使他们能够就是否接受某一特定钻石这一问题做出明智的决定。

这些信息安全地存储在区块链网络上,该网络创建了一个防篡改审计追踪系统,也可用于打击洗钱和保险欺诈。

4. 公共科学

当研究人员不发表“非结论性”实验的结果时,学术界就会出现抽屉问题。重复的实验和知识缺乏随即而来,无视科学论述[6]

抽提问题,即发表偏差,是在学术出版过程发生的一种现象。当某项研究是否发表的决定受着该研究的结论影响时,发表偏差便会发生。发表偏差对文献分析和元分析有深远的负面影响,这是因为已发表的论文可能会因而侧重于支持或否定相关结论。

目前,取得未被发表的研究甚为困难。为了尽量避免发表偏差,有些期刊要求为研究项目在收集数据和进行分析前向开放科学中心等机构预先注册,或是不鼓励小规模的非随机研究,因为这类研究容易受错误及偏差影响。p曲线分析也是可取的做法。

为了解决这个问题,实验数据可以存储在公共访问的区块链中。在我们看来,添加数据分析可以帮助识别元素,例如同一个试验发生了多少次,或者某个试验的可能结果是什么。

Luther Systems首席执行官 Hossein Kakavand预测[7],一旦通过区块链技术交易的“智能合同”需要以半自治的方式运作的智能“节点”,人工智能也将在公共科学中发挥更大的作用。

智能合同模拟了合同协议,并且在公共科学领域中也有广泛的应用,当学者们需要拥抱区块链用于传播知识时。

5. 网络安全2.0

当人工智能和区块链拼凑在一起时,它们就针对网络攻击提供了双重防御。

可以对机器学习算法进行训练,使实时威胁检测自动化,并不断了解攻击者的行为,从而加强恶意软件检测的防护。[8]

同时,去中心化区块链消除了中央数据库固有的脆弱性,要求网络攻击者若想成功突破就不能只挑战一个入口点,而是针对多个入口点。

人工智能和区块链一起闪耀的另一个领域是大型数据漏洞[9]。要识别哪些数据可能被攻击者种马或修改是非常困难的。使用区块链与人工智能应对数据漏洞,可以让人确定数据漏洞何时出现的。

6. 数字版权

数字化为知识产权管理领域引入了复杂的数字版权问题[10]。但是,当聪明的人工智能学会游戏规则时,它就可以识别违反国际版权法的行为人。

就IP合同管理而言,区块链技术支持对艺术家和作者的及时支付方式。艺术家Imogen Heap最近提出,区块链可以帮助音乐家简化创意合作并再次赚钱。

像Verizon和Ujo Music这样的公司依靠区块链对许可证和分销产品进行审核,比如Ujo Music正在使用以太坊区块链平台传播歌曲。

7. 计算金融

借助区块链技术,在金融交易系统中,参与者之间无需了解对方的基本信息,也无需借助第三方机构的担保,直接进行可信任的价值交换。区块链的技术特点保证了系统对价值交换的活动记录、传输、存储结果都是可信的。利用区块链构建金融行业的底层基础设施,将为金融业带来颠覆性突破。

智能合同可以在透明信息对信任至关重要的金融服务领域中占据中心。[11]金融交易可能会不再依赖于人类的“清算代理商”,相反,它们会实现自动化,实行得更好更快。

但是由于对交易的信心仍然依赖于人,所以人工智能可以介入监测人类情绪变化,并预测最佳的交易环境。因此,算法交易[12]可以通过基于与情绪相关的投资模式进行交易的算法来驱动。

8. BaaS软件

Microsoft作为软件之母,她的目标是在云计算中提供最好的BaaS——Blockchain-as-a-Service(区块链及服务)。

微软将BaaS模块集成到Azure云计算平台中,用户可以创建测试环境。区块链创建和测试成本较低,而在Azure中,它们带有可重用的模板和工件。BaaS模块不是由Microsoft编写的,而是基于公共以太坊(Ethereum)区块链平台,该平台具有广泛的开发者基础,可以很好地满足Azure的开发者基础。与一些区块链平台不同,以太坊可以与Azure互操作。像IBM这样的竞争对手也提供BaaS产品。

9. 自驾车辆

虽然汽车正在成为车轮上的数据源——自动驾驶、聊天机器人和智能导航,但并不是每个人都能马上买得起一辆由AI驾驶的汽车。

由于汽车租赁是次佳选择,区块链技术可以通过减少参与人数,综合所有数据,提供审计跟踪来简化租赁流程。

10.电子政务

虽然像北约和联合国这样的全球性组织不会消失,但区块链技术和人工智能都可以促进直接民主的发展。

区块链和人工智能可以在全球范围内传输大量的数据,追踪电子投票程序并公开显示,以便公民能够实时参与。

民主地球基金会(Democracy Earth Foundation)是一个渴望破解民主的组织,它正直接推动直接民主的潮流。它向整治中介挥手告别,倡导开源软件、对等网络和智能合同。

该组织还希望打击虚假身份,并要求在政治领域中恢复个人责任。

挑战依然存在

虽然区块链和人工智能相结合,在各个行业都具有巨大的颠覆潜力,但所有新兴技术都面临着巨大的挑战。

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