公司调研|“区块链+人工智能”:区块链技术会是人工智能最好的“咖啡伴侣”吗?
2018-12-24 16:41 文章来自:算力智库 收藏(0) 阅读(175) 评论(0)

算力巡游记(十三)

近年来,伴随着通信网络的迭代升级,计算能力大幅度提升,又迎来了一波人工智能技术兴起高潮。随着越来越多的力量进入这一市场,人工智能技术发展明显提速,包括语音助手、同传翻译、无人驾驶等在内的各式应用如雨后春笋般涌现。更为重要的是,人工智能正在加速与实体经济融合,助力更多的行业转型升级,智慧交通、智慧医疗、智慧公安、智慧农业……

人工智能(AI)、区块链技术无疑成为当下最为热门的技术。随着两大技术的发展,越来越多的人开始将两者相提并论,探讨AI与区块链融合发展的可能性。那么,当AI遇上区块链,这个世界将发生哪些改变?

传统人工智能技术,硬件成本和人力成本高昂、数据隐私和安全问题、数据确权问题一直是阻碍人工智能技术进一步发展的症结所在。区块链的分布式计算、数据不可篡改性、去中心化信任可以很好解决传统人工智能的痛点。

这次,算力智库在“区块链+人工智能”领域,遍寻海内外项目,找到比较有代表性的项目 —— 深脑链和ObEN。希望通过我们对于具体项目的深入调研,希望可以呈现出国内外区块链在人工智能领域的最新动态,供大家参考。

【给上市公司高管的Tips】

把人工智能和区块链结合,有助于提升企业利润率,充分利用区块链上的分布式闲置算力,进一步提高人工智能的性能。尤其对于有人工智能深度学习的企业,他们无需购买大量IT设备以及租用服务区机房,可降低资产折旧费用以及租金成本。

【算力智库专家点评】

  算力智库专家团IBM技术专家认为:“区块链+人工智能”主要解决的两大问题在于人工智能企业运营的高成本以及数据共享,传统人工智能企业需要承担高昂的运营成本,包括硬件、机房的投入和人力成本,数据孤岛导致企业需要以更高的成本获取数据和标记数据特征。  区块链技术可以在技术层面解决成本和数据两大难题,区块链技术的意义始终在与如何解决商业落地和赋予用户价值,虚拟现实技术等人工智能项目落地难的毛病将有望得到根治。  【核心观点】

  深脑链的特色主要建立全球分布式算力计算平台,整合有数据模型训练需求的商家需求,连接有闲置算力的节点提供方,一方面降低商家的IT成本,另一方为闲置算力提供使用场景。  ObEN的主要特色在于极强的落地性,作为第一款人工智能社交软件首先接入娱乐业,得益于粉丝经济较强的不理性消费属性,预计会有较高的流量入口,项目现金流预期比较乐观。  整个“区块链+人工智能”行业的主要发展障碍在于底层技术的升级,包括底层链性能、数据储存和隐私问题以及基础设施建设,区块链行业预计每4年为一个经济周期,技术和设备需要较快的更新迭代,其他障碍包括解决实际商业问题的落地模式以及以用户为核心的产品用户体验。  整个“区块链+人工智能”行业的主要发展趋势将围绕技术升级和创造用户价值,算力智库专家认为未来10年“区块链+人工智能”将遵循区块链和产业深度结合,长期发展的关键在于以可持续的商业模式和运营方式获取付费客户。  市场规模:近4年中国人工智能复合增长率达到35%

数据来源:赛迪顾问、算力智库

2018年7月,中国国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,要求到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步多项国家。政策出台推动人工智能产业在我国快速发展,AI+场景正在逐步落地。未来金融、医疗、交通、安防等领域,在人工智能方面的渗透率正在快速提升。

据赛迪研究院研究数据显示, 2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,近4年我国人工智能核心产业规模的复合增长率达到35%,预计2020年中国人工智能核心产业规模预计将超过1,600亿元。预计到2018年,全球人工智能市场规模将达到2,697.3亿元。

传统人工智能发展困境:成本高昂和数据风险是发展瓶颈

1.硬件成本高昂:

AI需要通过处理大量数据完成学习过程,目前处理数据硬件用到的是GPU。但是像GPU等各种各样的人工智能芯片,更新迭代方面非常快,每年可能提高5-10倍的性能。因此每年设备的更新换代是一个巨大支出。

2. 人力成本高昂:

传统人工智能企业是劳动密集型企业,因为传统的做法是人工添加数据的标签,经过标签的数据可用于人工智能深度学习,越精准的标签,训练的效果越好,但也意味着需要的人手越多,企业的人力成本压力越大。

3. 数据获取成本高:

数据难获取,因为数据不共享,由于涉及隐私问题以及数据掌握在大公司中。

获取成本高,主要由于数据获取成本高和标记成本高,尤其对于预算有限的小公司,没有足够的人手完成数据的标记,原始数据需要标记特征才能成为有用的数据,否则人工智能不能进行深度学习,因此小公司通常智能获得质量较差的数据。

但当下的很多数据都掌握在中心机构,如Google、Facebook、BAT等,而AI发展所需的,诸如:个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等,却不能随意被个人支配,数据市场还未形成,中心化的大数据带来的结果就是信息孤岛。

4. 数据隐私风险和数据价值:

人工智能的数据存在很大问题,即在技术上无法做到拥有权和使用权分离。企业需要从第三方机构购买数据用于训练,而这意味着可能出现数据被二次转售的现象,面临着隐私泄露的风险,卖出后出现数据被二次转售的现象。

区块链赋能:数据隐私安全加密,硬件成本进一步下降

1. 数据难题

区块链本身有数据加密特性,以去中心化的方式,对大量数据进行组织和维护,用户控制自己的数据,可以打破巨头垄断现状。链上数据具有完全公开、高可靠性、去信任等诸多优点,可以实现全球数据共享和溯源,使得构建更高规模、更高质量、可控制权限、可审计的全球去中心化人工智能数据标注平台成为可能。

2. 硬件成本

分布式挖矿与人工智能相结合,将大型GPU或者FPGA服务器集群、中小型企业闲散的空余GPU服务器以及个人闲置GPU作为计算节点,利用区块链技术通过共享算力,为人工智能提供算力供给,节省了硬件设备和宽带的庞大支出。这次我们选择的深脑链就是重在布局分布式算力。

深脑链:人工智能分布式算力解决方案

  行业积累深厚:熟悉人工智能设备研发和生产的痛点,拥有DeepBrain云大脑的人工智能设备研发生产的丰富经验,全面覆盖智能家居的各种实体机器人、组件和接口。  算力领域的爱彼迎:算力智库专家认为深脑链是算力领域的去中心化的爱彼迎,连接全球闲置算力的提供者(节点),为商业机构提供数据储存和模型训练的节点。  落地为王:深脑链已接入5家合作机构,涵盖中国和美国市场,对比客户租用服务器机房的模式,预计可以为客户带来约1/3的硬件和维护成本节余。  ObEN:个性化人工助手,助力虚拟现实落地

ObEN部署在PAI区块链上的社交应用,可以为用户及明星创造完整的智能虚拟形象,用户自己可以在移动端、增强现实、虚拟现实和物联网体验中使用的自己的人工智能形象,应用在社交活动、生活助理、共享经济、医疗健康等领域,让生活变得更有效率和有趣。

  模式新颖:大数据训练人工智能模型保证虚拟助手的行为模式与主人保持一致,智能合约可以确保符合条件即执行动作指令,基于PAI链的Proof of Useful Work共识算法提醒系统性能,分布式记账降低数据被篡改的风险。  消费属性:算力智库专家认为ObEN是具有消费属性的“虚拟人生”,社交娱乐领域是更容易切入的场景,ObEN推出SNH48等明星的虚拟形象,利用了粉丝在消费方面的积极性可以产生良好的现金流,未来智能PAI将可应用在衣食住行等消费场景。  精准镇痛:ObEN的解决方案瞄准了社交媒体用户数据容易泄露的问题,得益于区块链的分布式储存、数据加密以及共识机制。  

算力综评

  深脑链的特色主要建立全球分布式算力计算平台,整合有数据模型训练需求的商家需求,连接有闲置算力的节点提供方,一方面降低商家的IT成本,另一方为闲置算力提供使用场景。  ObEN的主要特色在于极强的落地性,作为第一款人工智能社交软件首先接入娱乐业,得益于粉丝经济较强的不理性消费属性,预计会有较高的流量入口,项目现金流预期比较乐观。  整个“区块链+人工智能”行业的主要发展障碍在于底层技术的升级,包括底层链性能、数据储存和隐私问题以及基础设施建设,区块链行业预计每4年为一个经济周期,技术和设备需要较快的更新迭代,其他障碍包括解决实际商业问题的落地模式以及以用户为核心的产品用户体验。  整个“区块链+人工智能”行业的主要发展趋势将围绕技术升级和创造用户价值,算力智库专家认为未来10年“区块链+人工智能”将遵循区块链和产业深度结合,长期发展的关键在于以可持续的商业模式和运营方式获取付费客户。