雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：2018 中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)（CNCC2018）于 10 月 25-27 日在杭州國(guó)際博覽中心舉辦，會(huì)議由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，杭州市蕭山區(qū)人民政府、浙江大學(xué)承辦，浙江工業(yè)大學(xué)、浙江工商大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)協(xié)辦。

今年的大會(huì)主題是「大數(shù)據(jù)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Big Data Drives the Digital Economy）」，CNCC 邀請(qǐng)到近 400 位國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知名專家、企業(yè)家到會(huì)演講。大會(huì)次日，共有九位嘉賓帶來(lái)特邀報(bào)告，第二位特邀嘉賓是 Google 中日韓文搜索算法的主要設(shè)計(jì)者吳軍，他的報(bào)告題目是《超級(jí)智能時(shí)代》。

吳軍博士認(rèn)為人工智能的發(fā)展趨勢(shì)是「超級(jí)人工智能」，未來(lái)的世界應(yīng)該是強(qiáng)連接的，而這種強(qiáng)連接帶來(lái)的好處包括：更好地保障食品和藥品安全以及交易安全，還能夠更好地追蹤健康，讓人能夠更加及時(shí)發(fā)現(xiàn)病癥。同時(shí)，他也指出這種強(qiáng)連接會(huì)帶來(lái)隱私隱患、風(fēng)險(xiǎn)和危害，例如，IT 巨頭掌握并控制大量的數(shù)據(jù)信息，一旦泄露就會(huì)導(dǎo)致巨大的隱私風(fēng)險(xiǎn)；黑客犯罪成本接近零，巨大的收益將會(huì)鼓勵(lì)他們進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)犯罪。這些問(wèn)題可能是用法律無(wú)法解決的，所以我們需要嘗試從技術(shù)的角度來(lái)解決它們。

針對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的隱私隱患，他表示，區(qū)塊鏈?zhǔn)强赡艿慕鉀Q方案。這是由于其具備如下特點(diǎn)：

一是這項(xiàng)技術(shù)將所有權(quán)、使用權(quán)和驗(yàn)證分開了，更好地保證了公正性；

二是較高的安全性，其理論上是無(wú)法破解的；

三是方便性，可隨意合并打包和拆解，能很好地進(jìn)行追蹤，極大方便了溯源；

四是低成本；

五是透明化程度高。

至于區(qū)塊鏈在具體應(yīng)用場(chǎng)景中的作用，他提到兩點(diǎn)：第一，去中心化，能夠存放病例等數(shù)據(jù)信息，使得使用者和擁有者都能從中獲益；第二，是智能合約方面的應(yīng)用，能夠使用區(qū)塊鏈監(jiān)控貸款還款以及撥款等問(wèn)題，所有的執(zhí)行完全由算法監(jiān)控，這使得相關(guān)人員都無(wú)法進(jìn)行人為違約。

以下為他的演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論做了不改變?cè)獾木庉嬚怼?/p>

Google 中日韓文搜索算法主要設(shè)計(jì)者、博士吳軍

這是一個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議，我發(fā)現(xiàn)在中國(guó)，冠以「中國(guó)」開頭的會(huì)議都是最高的，冠以「世界」的會(huì)議我都不參加——因?yàn)榭赡軟](méi)有什么收獲。在座的各位都是專家、學(xué)者，我站在這里顯得有些班門弄斧，而且有時(shí)候我發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)界存在一個(gè)鄙視鏈，做理論研究的看不起做應(yīng)用研究的，而我是在鄙視鏈的最底層。

今天我講的題目跟人工智能有關(guān)，因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)本次會(huì)議，大概有三分之二的報(bào)告內(nèi)容跟人工智能有點(diǎn)關(guān)系。如果在十年前我們開這個(gè)會(huì)議，一定不會(huì)出現(xiàn)這樣的情況，那為什么今天會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？很大的原因是，2016 年 AlphaGo 贏了李世石，這成為了人工智能技術(shù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

人工智能的發(fā)展趨勢(shì)：「超級(jí)人工智能」

從 2016 年至今，我的感受是人工智能的發(fā)展有這么一個(gè)趨勢(shì)：它從類似于人的單一的智能單機(jī)或者說(shuō)系統(tǒng)智能變成了網(wǎng)絡(luò)智能，所以我把它叫做「超級(jí)人工智能」。

很多人問(wèn)我怎樣判斷一個(gè)人研究的課題是真是假？我說(shuō)很簡(jiǎn)單，如果要造飛機(jī)，那些在研究鳥類飛行的就是騙子，因?yàn)樗枰芯康模鋵?shí)是空氣動(dòng)力學(xué)。如果我們能夠找到他所做研究的一些科學(xué)基礎(chǔ)，那他就是在真正做人工智能研究。

今天，人工智能有三個(gè)基礎(chǔ)：

第一個(gè)是摩爾定律，我們計(jì)算機(jī)從業(yè)者原本都對(duì)它有一個(gè)理解，我將換一種方式來(lái)講怎樣理解摩爾定律；

第二個(gè)是數(shù)據(jù)，今天的人工智能之所以成功是因?yàn)橛写髷?shù)據(jù)的支撐；

第三個(gè)是數(shù)據(jù)模型。

兩年前，一位原來(lái)做深度學(xué)習(xí)的同事跟我說(shuō)，他過(guò)去每次參加機(jī)器學(xué)習(xí)類會(huì)議，大概能夠坐 100 人的會(huì)場(chǎng)只坐了 10 個(gè)人，這 10 個(gè)人還都是去做報(bào)告的。深度學(xué)習(xí)本身是一個(gè)數(shù)據(jù)模型，我們可能還會(huì)找到更好的數(shù)據(jù)模型，不過(guò)這是機(jī)器的特長(zhǎng)，而不是我們?nèi)说奶亻L(zhǎng)。

除了人工智能，還有兩件事發(fā)展得非?？?，一個(gè)是 IoT，這使得我們跟蹤東西變得不再那么困難；另一個(gè)是區(qū)塊鏈。

最近有一個(gè)熱門的話題叫做 5G，今天你的手機(jī)上網(wǎng)，哪怕是看 4K 電視，網(wǎng)速都是夠的，那為什么還要 5G？在場(chǎng)有一千多位參會(huì)者，如果把我們的桌子、椅子都連接到一起，不管帶寬多少，當(dāng)我們同時(shí)上網(wǎng)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)都會(huì)變得非常阻塞，所以我們需要一個(gè)更好的上網(wǎng)方式。在 5G 時(shí)代，如果將所有的東西都連到網(wǎng)上，會(huì)怎么樣？帶來(lái)的第一個(gè)好處是我們可以跟蹤很多事情。

講兩個(gè)很簡(jiǎn)單的真實(shí)例子。第一個(gè)例子，在教室裝上攝像頭來(lái)了解每一個(gè)學(xué)生是否有好好聽(tīng)課（這件事有沒(méi)有侵犯隱私我們另說(shuō)）；另外一個(gè)是更現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用，如果你有孩子的話，當(dāng)課后送他去補(bǔ)習(xí)班后，他可能在那邊玩手機(jī)、橡皮，而在這樣智能化的教室里，你就可以很好地監(jiān)控孩子的動(dòng)態(tài)。

在生活中我們還可以用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)追蹤更大的問(wèn)題，比如說(shuō)食品安全。阿里巴巴的人跟我說(shuō)，中國(guó)的食品安全問(wèn)題還很嚴(yán)重，這個(gè)問(wèn)題也很難解決。后來(lái)我還通過(guò)一些做藥品的人了解到，很多藥店賣的是假藥，一種情況是他不知道自己進(jìn)的是假藥，另一種情況是制藥廠可能都不知道自己制造的是假藥。還有反欺詐的問(wèn)題，剛才黃教授講了智能合約這個(gè)概念，如果我們將合約都變成這類智能合約，是可以解決違約、欺詐問(wèn)題的。

此外，我們還可以進(jìn)行健康跟蹤?，F(xiàn)在任何一架商用客機(jī)上都裝有一千多個(gè)傳感器，每天能產(chǎn)生超過(guò) 1 G 的數(shù)據(jù)，可以很好地監(jiān)控里面的溫度、濕度以及其他運(yùn)行情況。但是人體內(nèi)沒(méi)有傳感器，以至于今天很多人在得知自己得了癌癥的時(shí)候，已經(jīng)是晚期了。我們對(duì)自己身體的監(jiān)控，做得遠(yuǎn)沒(méi)有像對(duì)很多設(shè)備的監(jiān)控那么好。今天特斯拉汽車?yán)锩嫜b了幾百個(gè)傳感器以及計(jì)算功能強(qiáng)大的芯片，你買個(gè)非電動(dòng)的汽車都有 200 個(gè)傳感器。我們?yōu)槭裁床蝗プ鲎粉櫲梭w健康這件事？一是因?yàn)橛须y度，二是因?yàn)榇嬖陔[私隱患。

今年 Facebook 出了一件大事，被曝賣掉了 5000 萬(wàn)客戶的數(shù)據(jù)，而扎克伯格作證時(shí)則說(shuō)他們賣了 8700 多萬(wàn)客戶的數(shù)據(jù)。我們說(shuō)云計(jì)算好，很大程度上是因?yàn)樗踩?，有專業(yè)的團(tuán)隊(duì)替你管理數(shù)據(jù)，不過(guò)有時(shí)候，專業(yè)團(tuán)隊(duì)的管理并沒(méi)有我們想象中那么好。更重要的是，我們的信息安全需要建立在大公司的善意的基礎(chǔ)上，一家大公司作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)實(shí)體可以有這個(gè)善意，然而公司里面操作業(yè)務(wù)的人是否有這種善意，我們就不得而知了。所以，我們需要從技術(shù)的角度來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)橛袝r(shí)候我們不能完全靠法律——法律總是滯后很多。

區(qū)塊鏈可能是大數(shù)據(jù)隱私隱患的解決方案

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)連接帶來(lái)的隱私隱患、風(fēng)險(xiǎn)和危害，區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)可能的解決方案。不過(guò)因?yàn)檫@個(gè)概念實(shí)在被炒得太熱了，以至于現(xiàn)在大家都還在懷疑它是否是泡沫。

為什么說(shuō)區(qū)塊鏈可能是一個(gè)解決方案？因?yàn)樗幸恍┖苤匾奶攸c(diǎn)：

• 第一，它在數(shù)學(xué)上很漂亮。它使用非對(duì)稱的加密，公開密鑰；你可以確認(rèn)真?zhèn)危遣恍枰獡碛?；你可以訪問(wèn)信息，但是無(wú)法修改。

• 第二，從理論上來(lái)說(shuō)，區(qū)塊鏈?zhǔn)菬o(wú)法被破解的，它很安全。

• 第三，區(qū)塊鏈的使用很方便，你可以隨意合并打包和拆解。這也讓商品和藥品的溯源變得更簡(jiǎn)單。

• 此外，區(qū)塊鏈還有成本低、透明等特點(diǎn)。

然而，現(xiàn)實(shí)的情況其實(shí)不是這樣的。

• 一是區(qū)塊鏈?zhǔn)褂闷饋?lái)很不方便，因?yàn)樗膮f(xié)議還很粗糙。

• 二是成本非常高。大家可以猜想一下，如果我們用比特幣來(lái)買咖啡，成本有多高？大概是 12-15 美元。此外，還存在交易延遲問(wèn)題，平均的延遲時(shí)間大概為兩三個(gè)小時(shí)。剛才黃教授提到以太坊十分之一秒就能完成一筆交易，不過(guò)吞吐量是一回事，真實(shí)的交易又是另一回事。

• 三是透明性問(wèn)題。今天真正實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用的區(qū)塊鏈，從邏輯上來(lái)看是透明的，但是在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中企業(yè)會(huì)考慮很多中間環(huán)節(jié)，因此最終也變得沒(méi)那么透明了。

不過(guò)我認(rèn)為，任何一個(gè)問(wèn)題都是一個(gè)機(jī)會(huì)，如果世界很完美，我們就都沒(méi)有工作了，而恰恰就是因?yàn)槭澜绮煌昝溃判枰覀冊(cè)谧挠?jì)算機(jī)科學(xué)家去做一些事情，比如說(shuō)剛才講到的效率或者說(shuō)延時(shí)問(wèn)題。

第一代區(qū)塊鏈協(xié)議是比特幣，第二代是以太坊，以太坊是怎樣提高效率的呢？打個(gè)比方，滴滴司機(jī)有兩種方式接單：一是搶單，誰(shuí)搶到就是誰(shuí)的；二是由滴滴來(lái)進(jìn)行訂單分配。比特幣的協(xié)議采用的就是搶單的方式，有很多交易需要驗(yàn)證真?zhèn)危罱K會(huì)由第一個(gè)搶到的人進(jìn)行驗(yàn)證，如果他驗(yàn)證出來(lái)了，這筆功勞就是他的，當(dāng)他驗(yàn)證的足夠多的時(shí)候，就會(huì)得到一個(gè)比特幣的獎(jiǎng)勵(lì)。在大家一擁而上搶單的時(shí)候，整個(gè)驗(yàn)證過(guò)程的效率就變得很低，以至于每一次交易驗(yàn)證都需要花很多時(shí)間。

而以太坊的協(xié)議是，如果你想?yún)⑴c我們的驗(yàn)證工作，就要先買以太幣，然后再根據(jù)你們手上所買的以太幣數(shù)量，按比例進(jìn)行分配。這樣，區(qū)塊鏈就從技術(shù)上解決了延時(shí)問(wèn)題，從而提高了效率。

以太坊今天的價(jià)值為幾百億美元，虛擬貨幣市場(chǎng)是兩千億到三千億美元。當(dāng)?shù)降谌鷧^(qū)塊鏈的時(shí)候，有可能把延時(shí)從以太坊的幾分鐘減少至幾秒鐘。

區(qū)塊鏈的具體應(yīng)用

區(qū)塊鏈到底有什么用？

一是能夠保護(hù)跟蹤我們的隱私。斯坦福大學(xué)的一位教授發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在所謂的醫(yī)療病例數(shù)據(jù)共享在美國(guó)幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的，病例數(shù)據(jù)共享在中國(guó)談了這么多年，到目前為止也還沒(méi)能實(shí)現(xiàn)，原因就是大家對(duì)隱私的擔(dān)憂。有些人是堅(jiān)決的反對(duì)者，他們認(rèn)為一旦病人的數(shù)據(jù)泄露出去，比信用卡的數(shù)據(jù)泄露還要嚴(yán)重得多。

此外，還有兩個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題：一個(gè)是醫(yī)院不愿意共享數(shù)據(jù)，另一個(gè)是病歷的歸屬問(wèn)題。從現(xiàn)在的實(shí)際情況來(lái)說(shuō)，無(wú)論中國(guó)還是美國(guó)，病歷都屬于醫(yī)院，醫(yī)院內(nèi)部的信息系統(tǒng)是很難對(duì)外開放的。另外，即使法律上將病歷歸屬于病人，你也沒(méi)有辦法把它放到你家的計(jì)算機(jī)里。

如果有一個(gè)去中心化的地方存放病歷呢？如果將一個(gè)病歷開放給醫(yī)院，每次訪問(wèn)收費(fèi)十美元，醫(yī)生都愿意支付查看。這就意味著如果你真有一個(gè)疑難雜癥，一年收入可達(dá)十萬(wàn)美元，另外當(dāng)一些研究者對(duì)這個(gè)病歷感興趣時(shí)，他們也會(huì)買來(lái)查看。而今天大家對(duì) BAT 不滿的是，他們賣你的數(shù)據(jù)，獲利的卻是他們。區(qū)塊鏈則提供了一個(gè)可能性：將數(shù)據(jù)還給大家，讓所有者從中獲益，同時(shí)也讓使用者從中獲得更大的應(yīng)用。

二是智能合約的應(yīng)用。中國(guó)過(guò)去在商業(yè)上有一個(gè)詞——三角債，這個(gè)問(wèn)題很難用現(xiàn)有的技術(shù)從根本上解決。為什么？比如在之前還欠別人的款的情況下，你再去向銀行貸款建工廠，因?yàn)樗J的這筆款是可以很快被挪用的，經(jīng)銀行批準(zhǔn)后，你就可能把錢挪做他用，最后就形成三角債，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的下降。只要是由人來(lái)進(jìn)行撥款，三角債問(wèn)題就很難被解決。

人工智能發(fā)展到現(xiàn)在會(huì)進(jìn)入一個(gè)新階段，而人工智能和人的區(qū)別在于群體效應(yīng)，比如無(wú)人駕駛汽車，將來(lái)會(huì)將整個(gè)城市的所有車都連成一張大網(wǎng)，從而帶來(lái)極大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

如果把人工智能想象為一個(gè)人，IoT 相當(dāng)于是它的五官，計(jì)算機(jī)程序就是它的大腦，許多連接會(huì)帶來(lái)大量安全隱患，在這種情況下，區(qū)塊鏈有可能成為一個(gè)很好的解決辦法。

雖然區(qū)塊鏈現(xiàn)在還存在很多問(wèn)題，跟它相關(guān)的項(xiàng)目可能 99% 都是騙人的，但是我們確確實(shí)實(shí)看到區(qū)塊鏈可以用來(lái)做跟蹤，來(lái)解決現(xiàn)有技術(shù)所解決不了的一些難題。

最后與大家分享我的觀點(diǎn)：任何時(shí)候當(dāng)你碰到問(wèn)題，倒過(guò)來(lái)看可能就是機(jī)會(huì)。這個(gè)世界上有各種各樣的問(wèn)題，當(dāng)應(yīng)用上出現(xiàn)困難的時(shí)候，可能就是在座每一位計(jì)算機(jī)科學(xué)家的機(jī)會(huì)。

（完）

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