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[導讀] 分布式協(xié)作是未來的方向,其基礎是分布式業(yè)務共識。分布式業(yè)務共識實質(zhì)上是,在共識算法的支配下借助分布式智能系統(tǒng)來完成每個節(jié)點特定的任務。虛擬機(VM)就是一個典型的分布式智能系統(tǒng),或。。.

分布式協(xié)作是未來的方向,其基礎是分布式業(yè)務共識。分布式業(yè)務共識實質(zhì)上是,在共識算法的支配下借助分布式智能系統(tǒng)來完成每個節(jié)點特定的任務。虛擬機(VM)就是一個典型的分布式智能系統(tǒng),或。。.

分布式協(xié)作是未來的方向,其基礎是分布式業(yè)務共識。分布式業(yè)務共識實質(zhì)上是,在共識算法的支配下借助分布式智能系統(tǒng)來完成每個節(jié)點特定的任務。虛擬機(VM)就是一個典型的分布式智能系統(tǒng),或者說是分布式AI的低級形式。分布在全網(wǎng)上的各個節(jié)點通過與VM的直接交互,來達到交易的目的。VM執(zhí)行交易的機制是預先得到全網(wǎng)共識的智能合約(代碼庫),這是在一個行業(yè)生態(tài)中較為簡單的業(yè)務共識。

VM運行的方式是通過執(zhí)行一套對應的算法,完成具體的鏈上交易任務。但是,EVM(以太坊虛擬機)目前還不能做到專家系統(tǒng),如不能夠給出股票投資策略專家級建議,只能夠完成股票交易操作指令的執(zhí)行,因此是不具備智能形態(tài)的。目前區(qū)塊鏈所起的作用是通過業(yè)務共識來達成自動交易,并同步交易信息,節(jié)約交易者時間,數(shù)據(jù)不可篡改,具有抗抵賴性和方便追責,同時降低資本市場穿透式監(jiān)管的成本。但是區(qū)塊鏈有以下缺陷:(1)數(shù)據(jù)來源的真實性依然要借助于中心化的平臺進行背書,例如股票交易數(shù)據(jù)的真實性依然要借助中心化的傳統(tǒng)證交所,所以并不能徹底解決節(jié)點間的信任問題;(2)僅僅能夠做數(shù)據(jù)留痕,不能利用數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)訓練,以更好地改進業(yè)務質(zhì)量。有鑒于此我們認為區(qū)塊鏈未來的技術(shù)方向是跟AI技術(shù)相結(jié)合,其中最典型的是區(qū)塊鏈+分布式機器學習的綜合技術(shù)模式。

訓練專家系統(tǒng)是機器學習(ML)的任務,簡單來說,ML工作所需數(shù)據(jù)是真實訓練數(shù)據(jù)和最新預測數(shù)據(jù),通過這些數(shù)據(jù)的對比不斷調(diào)整權(quán)值向量和學習參數(shù),以提高ML預測的精度。這些訓練數(shù)據(jù)并不是全都有用,AI需要從中挖掘出有價值的數(shù)據(jù),并發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和ML是一體兩翼。進入到金融大數(shù)據(jù)時代,每秒鐘產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在傳統(tǒng)基礎上暴增,并且所構(gòu)建的模型需求也相對傳統(tǒng)有了質(zhì)的提升,比如微軟公司在2015年訓練出的AI模型LightLDV,擁有多達200億個參數(shù)。數(shù)據(jù)的量越來越大,關(guān)系越來越復雜,也對模型的復雜度提出了超高要求,這使得單機進行ML訓練的效率無法跟上,因此未來分布式機器學習(DML)就成為了趨勢。

DML需要借助云計算、大數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術(shù)作為支撐,同時區(qū)塊鏈技術(shù)在其中也扮演著重要角色。舉例:股票市場的投資者的基本訴求是在控制風險的基礎上,盡可能多地增加收益。那么如果有這么一個專家系統(tǒng),經(jīng)過訓練,可以對未來的收益和風險進行較準確的預測,股民就可以根據(jù)專家系統(tǒng)的建議,靈活選擇不同的投資品種進行組合。而訓練專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來自股民自己的歷史數(shù)據(jù),和真實的預測數(shù)據(jù)。因為可以對AI進行訓練,因此這些數(shù)據(jù)都是有價值的。可以設計一套機制,股民貢獻自己的數(shù)據(jù)上鏈,可根據(jù)數(shù)據(jù)的價值給與股民節(jié)點相應的token獎勵。分布式專家系統(tǒng)(或者AI投顧系統(tǒng))的初衷是幫助大部分節(jié)點獲益,因此token可以與系統(tǒng)總的盈利能力的改進相綁定。DML在每個節(jié)點處都有最新的備份,且永久存在鏈上。只有區(qū)塊鏈能夠?qū)崿F(xiàn)這一套激勵機制,這就大大加快了AI專家系統(tǒng)學習的步伐跟效率。

有兩點機制可以確保原始數(shù)據(jù)是真實的:(1)從利益角度出發(fā),每個節(jié)點都想減少風險和提高系統(tǒng)預測能力,因此會貢獻出真實數(shù)據(jù)以幫助DML能力的快速提升;(2)真實數(shù)據(jù)是完全隨機性的,而造假的數(shù)據(jù)或多或少有一些非隨機的痕跡,這一點可以核實出來,系統(tǒng)自動舍棄掉非隨機的成分,因此使得造假的部分不能作為訓練數(shù)據(jù)。

區(qū)塊鏈創(chuàng)立的初衷是節(jié)點間的民主、共責、共識、信任,其實還應該在這些基礎上加上“激勵”。激勵必然跟錢掛鉤,而區(qū)塊鏈的特性已經(jīng)解決了雙花問題,這使得去中心化的激勵機制是可行的。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡共同維護的是一個虛擬的分布式機器,是信任的機器。區(qū)塊鏈+DML的模式在資本市場上的成功也必然延伸到其他場景,代表了區(qū)塊鏈的真正價值——即“實現(xiàn)高效有序的大規(guī)模分布式協(xié)作”。

來源: 區(qū)塊鏈兄弟

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