人工智慧與區塊鏈的邊界逐漸模糊，軟硬體將如何結合？
2018年11月18日，“2018比原鏈全球開發者大會”在杭州國際博覽中心（G20會館）繼續進行，這是杭州第一次由開源組織舉辦的技術型峰會，也是杭州被譽為區塊鏈之城以來規模最大的一場區塊鏈開發者大賽，100+開發團隊歷經4個月激烈廝殺，16支團隊在本次大會上展開最終角逐。
在當天由巴位元COO屈兆翔主持的“計算主義，區塊鏈與人工智慧”圓桌論壇上，巴位元創始人長鋏，PlatON創始人孫立林，嘉楠耘智人工智慧生態特聘專家胡楠，深知無限人工智慧研究院CEO高迪，登臨科技BD VP謝傑就該話題展開了精彩的思想碰撞。
以下為圓桌乾貨內容，巴位元整理：
MPC：無需信任的計算
主持人：孫總之前有提到隱私計算這個概念，從谷歌學術的論文收錄增長趨勢來看，今年是MPC多方計算陣營研究爆發的一年，而TEE可信執行環境陣營的重要商業實現，也就是Intel的SGX卻被連續爆出多個嚴重漏洞。孫總如何看待這兩條路線的未來趨勢，以及PlatON當初為何選擇了MPC這條路線？
孫立林：TEE的確有它適用的地方，作為安全的容器技術今天在很多地方用到。我們為什麼在最後技術路線沒有選擇TEE，假定有十萬個節點都用了TEE，也可以說它是去中心化的，但本質上它是中心化的技術架構，依賴於英特爾對它的控制。
而我們既然做的是公鏈，從計算過程是去中心化，那麼我們還是選擇了密碼學，因為密碼學天生是分散式的，可以理解為去中心化的處理過程，所以從理念上我們選擇了密碼學而不是安全技術。
但這兩者並不矛盾，為什麼？因為MPC更多的解決隱私計算問題，而它和安全結合的時候，我們仍然可以在本地部署上和安全技術相融合。二者有融合但是沒有衝突。但TEE解決隱私問題我持懷疑觀點，因為它破壞了原生意義上的隱私問題，引入了中心化的可信第三方。
大家來做區塊鏈的探索，應該在技術上，理念上保持更廣的前瞻性，再回頭來看在商業中可以怎麼用。對於一些雲廠商提到用TEE來做，商用上可能會更好，但是需要使用者相信雲廠商不作惡，而我們可以不相信任何人就可以來做這件事，因此我們把它叫做“無需信任的計算”，這是我們的出發點。
人工智慧和區塊鏈的邊界正在模糊
主持人：長鋏總是行業內少有的深度思考者，14年提出的區塊鏈不可能三角現在已經被廣泛認可，而現在又提出了“算力即權力”，那麼可以借這個機會向大家再簡單的說明一下嗎？如果時間回退到5年前，你會選擇改行做計算力方向嗎？
長鋏：“計算即權力”，其實現在大家也可以看到，最有權勢的人，基本上是擁有最多算力的人，但是如果理解為權力的爭奪是比較膚淺的，因為計算要更多產生社會的價值，而不是用於權力的爭奪。
區塊鏈和AI兩者的邊界正在融合。比如顯示卡，其實可以蒐集顯示卡挖礦的算力去做AI運算，所以區塊鏈和人工智慧在計算力的融合趨勢已經非常明顯了。
我在這裡對未來做一些暢想，第一點，除了在計算力或硬體上進行融合，其實現在嘉楠耘智做的類似的事情，我們不能說它是一個區塊鏈公司或者說做AI的硬體公司，它們其實是生產通用的計算裝置。
第二點，我個人認為區塊鏈和人工智慧可以在資料上做更多的融合，為什麼這麼說？我們知道現在AI的資料都掌握在BAT等巨頭平臺手中，其實使用者或者初創公司、中小型公司它們使用這些巨頭們的雲服務，貢獻了資料，但是很多人沒有享受到資料分享的紅利，反而受到了資料隱私、安全洩露的威脅，但是我們可以通過區塊鏈去中心化的理念，顛覆目前這樣的現狀或者說商業模式。
比如，可以通過一種激勵機制讓資料共享者們享受資料分享的紅利，甚至通過資料訓練成模型，模型又可以產生價值等等，這是在資料上的融合，是我比較看好的方向。
另外，我個人覺得人工智慧也可以為區塊鏈賦能，為什麼這麼說？區塊鏈之所以火，就是因為智慧合約非常靈活，智慧執行非常方便，但是也有人說智慧合約其實並不是真正的智慧合約，因為它既不智慧，也不是真正的合同。所以，如果我們可以把AI技術所取得的一些突破，應用到智慧合約之上，那麼其實可以實現真正的智慧合約。
比如昨天參與開發者大會的一個專案，它其實是需要把這些天氣資料直接和智慧合約相結合，應用於保險的理賠，但是它也遇到一個問題，怎樣才能保障這些資料是真實可靠的，我們顯然已經不能靠過去傳統的方式，通過一個第三方中心化的權威或者通過國家氣象局的授權來保障資料的真實可靠。其實我們是可以通過人工智慧直接對這些現實中的資料進行處理，然後告訴智慧合約現實中發生了什麼事情。因此，這三個方向我都是非常看好的，人工智慧和區塊鏈的邊界正在變得越來越模糊，我們很難說自己是處於哪一個行業。
管芯面積決定晶片成本，集約化功耗會降低
主持人：登臨科技的謝總作為商務拓展VP，應該經常和客戶或者合作伙伴交流，那麼你認為人工智慧現在的落地情況如何？未來應該怎麼走？同時，我們知道摩爾定律基本上已經到了一個盡頭，曾經的領頭羊intel成被戲稱為牙膏廠，越來越多的廠商開始通過chiplet小晶片之類的技術實現效能的提升。那麼登臨科技作為一個ai計算平臺，在計算架構選型方面有什麼有什麼可以分享的經驗嗎？
謝傑：有關摩爾定律的問題。上帝給任何事物都設一個邊界條件，所以可以看到半導體線寬從以前的幾百奈米到了現在的7奈米，到以後甚至的5奈米，逐漸縮小的過程中其實是越來越接近邊界條件。在接近邊界條件的時候，會發現它的效能曲線，根據摩爾定律，以前每18個月或者每16個月效能提升一倍，7奈米和16奈米相比整體提升30%，以後假設5奈米出來，相比較7奈米，我個人認為小於30%。這就是所謂的摩爾定律的失效，它的曲線已經不是線型的，而是慢慢趨近於飽和的狀態。
您提到的chiplet，也是解決互聯技術的問題，傳統的做法是CPU或者GPU是通過PCP匯流排、主機板和其他的去溝通，在這中間有損耗，現在我們是希望這些元件越近越好，儘可能放在同一個矽片上，降低它們之間互聯的時延以及功耗。現在晶片的面積，我們叫管芯面積，決定了晶片的成本，如果你有很多顆的晶片，成本勢必很高，如果能夠集約在一起，成本降低、功耗降低，所有的事情都會往好的方面發展。
礦機廠商的AI之路
主持人：嘉楠耘智應該是所有區塊鏈公司裡最早的一批涉足人工智慧領域的，現在我們可以看到位元大陸、BitFury等其他區塊鏈礦機廠商也都已經佈局人工智慧。請問胡總，你是怎麼看待這一現象的？為何礦機廠都開始研發AI加速晶片了？是有什麼特別的優勢嗎？
胡楠：大多數人會認同上一代的工業革命其實是網際網路的革命，現在已經進入成熟期了，下一代跨越性的革命，我相信很多都會認為是AI或區塊鏈，這是一個大環境。
另一個角度來看，比如嘉楠耘智或礦機公司有什麼特點，為什麼會走的比較快？其實人工智慧、深度網路已經是迭代很久的，經過起起伏伏的學科，在現在的條件下又重新熱起來，它的基礎是硬體成本和算力成本的降低。
現在大家要解決的硬體問題、功耗問題、算力問題，在挖比特幣的時候就已經有了很好的積累，同樣需要追求極致的低功耗，同樣需要把半導體的物理極限跑到最高，要跑最高的算力，用最先進的工藝。所以從這個角度來講，嘉楠耘智等廠商已經有了全球最好的半導體硬體的供應鏈的非常強壯的基礎。
還有另外一個方向，AI需要有垂直商業模式，合作伙伴共同形成環境和健康生態。在這點上，嘉楠耘智最早把硬體挖礦程式碼工開分享出來，有開放基因在，我們希望在跟大家合作的過程中一起把AI生態做好。
人工智慧助手如何輔助區塊鏈專案？
主持人：Jarvis 是漫威漫畫中鋼鐵俠的人工智慧助手，這讓我想到了現在非常常見的智慧音箱，但總體來說都非常難用，包括蘋果的HomePod、亞馬遜的Echo等等，更適合被叫做智障音箱。Jarvis 打算在哪些方面如何突破呢？
高迪：有些人認為人工智慧的未來是要取代人類治理或者在很多場景下徹底取代人類，但是我們一直認為，比較現實的狀態是人工智慧作為人類治理或者整體人類社會活動的拓展，是一個輔助，就像我們聘請一個合格的助手幫助我們工作。
Jarvis之所以做這樣的專案，是希望能夠通過知識圖譜或者傳統的語義網路技術，再加上對自然語言處理的一系列技術，能夠在很多領域幫助企業和開發者。
我們和代幣經濟比較接近的應用場景，社群是非常大的，公鏈運營也面臨複雜的治理問題。比如社群受眾來自全球各地，大家講不同的語言，社群成員的身份或者說知識背景、技能儲備彼此又不一樣。如何用AI的手段去幫助專案方或者幫助自治型的社群更好發現隱藏在非結構化資訊裡的知識，並且更好輔助專案方運營好這個社群，這是Jarvis非常看中的開發方向。
我們做了非常多的嘗試，對於多輪對話的分析，或者基於文字的開放式媒體社群裡，會看到大量使用者評論以及使用者評論彼此之間基於文字的對話，裡面都是大量的短篇章，對於它的分析以及使用者的分析，這也是非常重要的一部分。
另外一點，今天的社群在大多數場景下是KOL引導的，而KOL對於社群的引導對很多早期創業專案來說，是一個很高成本，很高技能門檻的工作。我們也希望Jarvis開發一個更加智慧的數字化的KOL解決方案，能夠在一定程度上去輔助專案方，扮演社群KOL的角色，用AI的方式來引導或者輔助專案方完成工作。