雷鋒網(wǎng)注：本文作者韓鋒，清華大學(xué)博士，比特幣基金會(huì)終生會(huì)員，曾任清華大學(xué)十五規(guī)劃重點(diǎn)課題“基于網(wǎng)絡(luò)（大數(shù)據(jù)）的創(chuàng)新人才評(píng)價(jià)和選拔”項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，美國(guó)甲骨文教育基金會(huì)中國(guó)合伙人。

顧學(xué)雍教授在清華課程《超越學(xué)科的認(rèn)知基礎(chǔ)》中說(shuō)：“一個(gè)范式成功的標(biāo)志是擁有了自洽的語(yǔ)言系統(tǒng)，包括ontology, structure, orientation.”。

正是在這一理論原則指引下，顧學(xué)雍教授向作者韓鋒推薦了《區(qū)塊鏈新經(jīng)濟(jì)藍(lán)圖》作者M(jìn)elanie Swan撰寫(xiě)的一篇論文，講人工智能和區(qū)塊鏈。單純看這個(gè)題目，我很難想象區(qū)塊鏈和人工智能有什么關(guān)系？

讀Melanie Swan這篇文章幾遍后，多少覺(jué)得從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來(lái)講有些道理，但是我很困惑作者并沒(méi)能對(duì)“人工智能”這個(gè)感念有明確的定義。后來(lái)我問(wèn)了世界級(jí)的人工智能專(zhuān)家吳韌，他的回答居然也是：“沒(méi)有權(quán)威的說(shuō)法。”

我才明白了：人工智能學(xué)科的范式還在形成過(guò)程中。

根據(jù)顧學(xué)雍教授的說(shuō)法，一個(gè)笵式，成熟的標(biāo)志是自洽的語(yǔ)言系統(tǒng)。大家不要小看這個(gè)定義，其實(shí)非常多的學(xué)科沒(méi)有達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。而真正的最高水平的人在努力達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，而且一旦達(dá)到，將面臨巨大的突破。其實(shí)回想一下，愛(ài)因斯坦《相對(duì)論的意義》，這本書(shū)寫(xiě)得太好，其中的很多智慧都有很震撼的感覺(jué)。說(shuō)穿了，牛頓力學(xué)到愛(ài)因斯坦的時(shí)候發(fā)展了三百年了，關(guān)于時(shí)間和空間實(shí)際上沒(méi)有自洽的語(yǔ)言系統(tǒng)，是說(shuō)不清楚的。實(shí)際上人類(lèi)的思維很懶惰，大部分時(shí)候關(guān)于時(shí)間空間是什么，自己并不清楚。如果讓一個(gè)人下定義，很大可能會(huì)發(fā)現(xiàn)那人張口結(jié)舌，不知道怎么說(shuō)。愛(ài)因斯坦無(wú)外乎就是把這個(gè)概念，用他認(rèn)為合理的語(yǔ)言自洽地描繪出來(lái)。描述完發(fā)現(xiàn)，如果站在光速不變的原理下，就一定有一個(gè)新的自洽語(yǔ)言的系統(tǒng)：那就是相對(duì)論。相對(duì)論就是超越牛頓力學(xué)學(xué)科的利用電磁學(xué)為其建立了一套自洽的語(yǔ)言系統(tǒng)。

現(xiàn)在我們超越學(xué)科的來(lái)看一下“人工智能”和“區(qū)塊鏈”。

| 什么是“熵”？

之前在清華我們遇到了一位美國(guó)的訪問(wèn)學(xué)者，Steven Young。我問(wèn)他什么是人工智能，他的回答是：“三十年人類(lèi)如果了解大腦以后，我們?cè)倩卮鹗裁词侵悄馨?！”他的話讓我覺(jué)得很具有代表性，覺(jué)得現(xiàn)在不該定義，理由就是我們現(xiàn)在對(duì)大腦沒(méi)有足夠了解。我們知道人類(lèi)對(duì)自己大腦的研究，進(jìn)展極其緩慢。相應(yīng)的很奇怪的是，人工智能在飛速發(fā)展。所以大家都在等著，要等對(duì)大腦有足夠了解以后才能定義人工智能。我們認(rèn)為這實(shí)際上是一個(gè)巨大的誤區(qū)：先入為主認(rèn)為只有生物的大腦才能產(chǎn)生智能，而其他機(jī)器計(jì)算都是大腦的低劣模仿者！但實(shí)際上，我們看了費(fèi)曼的講量子計(jì)算的那本書(shū)講的麥克斯韋妖以后，得到了巨大的啟發(fā)，事實(shí)并非如此！

為了能理解費(fèi)曼的思想，我們首先來(lái)闡述一下什么是 “熵”？

“熵”為什么是一個(gè)成熟的語(yǔ)言系統(tǒng)？上節(jié)課我們問(wèn)大家什么是熵？大家基本上都能把意思說(shuō)出來(lái)，代表系統(tǒng)混亂的程度。大家都不是來(lái)自物理系，但是基本上在語(yǔ)言概念上沒(méi)有錯(cuò)，這就說(shuō)明熵的語(yǔ)言系統(tǒng)已經(jīng)很成熟。熵其實(shí)是一個(gè)很抽象的概念。作者在大學(xué)二年級(jí)的時(shí)候，抱著一本伯克利編的《統(tǒng)計(jì)物理學(xué)》，學(xué)了整整一學(xué)期。那本書(shū)從物理統(tǒng)計(jì)概念和實(shí)驗(yàn)的角度一點(diǎn)點(diǎn)剝絲抽繭講清楚了熵是什么。

作者曾經(jīng)和曾蓓聊過(guò)，她是清華高研院的高材生，曾在MIT讀博士，現(xiàn)在在加拿大當(dāng)教授。我們?cè)谟懻搯?wèn)題的時(shí)候，是她脫口而出告訴我，熵是是系統(tǒng)無(wú)知的度量。作者關(guān)于熵也有自己的語(yǔ)言，好多年前，當(dāng)時(shí)一位UBC的朋友請(qǐng)求給她輔導(dǎo)物理化學(xué)。結(jié)果很快就碰到了熵這個(gè)概念，令作者很頭疼。因?yàn)檫@位朋友不是物理系的。只好用比較通俗的語(yǔ)言講：熵是系統(tǒng)能量耗散均分到最大自由度的數(shù)量。作者為了讓她懂，講了一個(gè)故事：本來(lái)，你從銀行取了一萬(wàn)塊錢(qián)，相當(dāng)于能量。結(jié)果你不小心摔了一跤，然后一陣風(fēng)把一萬(wàn)塊錢(qián)吹到了街上。而正好街上的一百人就把你的錢(qián)一張一百的撿走了，你也只能去報(bào)警。而警察也幾乎沒(méi)有可能把你的錢(qián)找回來(lái)。這說(shuō)明，一萬(wàn)塊錢(qián)的“能量”分散到一百人手里，若想自然逆變化回來(lái)，幾乎不可能，這就是熵增大原理。所以，熵是什么標(biāo)度？你這一萬(wàn)塊錢(qián)分散的標(biāo)度。如果只分散到一兩個(gè)人，那熵很小，系統(tǒng)的無(wú)知程度也小，那你找回來(lái)可能大。但是如果你這一萬(wàn)塊錢(qián)分散到的人越多，熵越大，你找回的可能越小。所以能量分散到原子的自由度的數(shù)量，這是用熵來(lái)標(biāo)度的。

后來(lái)作者怕講錯(cuò)，仔細(xì)一想，這也是有根據(jù)的。你們學(xué)過(guò)熱力學(xué)，知道這個(gè)公式么？

熱力學(xué)系統(tǒng)里熵的變化等于它吸收或者放出熱量Q除以溫度T。這是熱力學(xué)的一個(gè)著名的公式。下方的分母是溫度，溫度的物理含義是什么？代表平均分子動(dòng)能，就是均分到每個(gè)分子上的動(dòng)能（能量）。所以熱量除以溫度，就是系統(tǒng)的能量（對(duì)應(yīng)你從銀行取出的一萬(wàn)塊錢(qián)）被多少原子均分了，熵正好正比于系統(tǒng)中原子的自由度。這就是你的錢(qián)丟了，被均分了。

最后給一點(diǎn)物理專(zhuān)業(yè)的回答，什么是熵？熵正比于系統(tǒng)可到達(dá)量子組態(tài)的對(duì)數(shù)。

前面的k是玻爾茲曼常數(shù)，是系統(tǒng)量子組態(tài)數(shù)。這個(gè)公式就比較抽象了，但是后面我們會(huì)用到，所以給大家介紹下?？偠灾?，“熵”這個(gè)語(yǔ)言體系是自洽的，說(shuō)法可以更換，所以可以超越學(xué)科的用“熵”的語(yǔ)言描述一下后面的“智能”。

| 什么是麥克斯韋妖？

我們就是要用這么一個(gè)成熟的語(yǔ)言體系解釋下面我要講的。什么是麥克斯韋妖。本來(lái)我在給顧老師講什么是麥克斯韋妖，結(jié)果顧老師給我推薦，講這個(gè)最好的是費(fèi)曼的那本講量子計(jì)算的書(shū)。后來(lái)我回過(guò)去看那本書(shū)，費(fèi)曼講得更好。

給大家講下什么是麥克斯韋妖。大家都知道熵增大原理，就是熱力學(xué)第二定律。但是搞電磁學(xué)的麥克斯韋自己造了一個(gè)概念，給已有的熱力學(xué)語(yǔ)言體系帶來(lái)了很大的危機(jī)。他就提出了一個(gè)小妖（Maxwell’s demon，見(jiàn)圖1）。

圖1

本來(lái)熱力學(xué)系統(tǒng)達(dá)到平衡，兩邊的溫度是一樣的，但是中間有個(gè)隔斷，這個(gè)妖有一個(gè)控制隔斷的開(kāi)關(guān)，麥克斯韋妖讓超過(guò)某個(gè)溫度以上的原子可以向右放過(guò)，而低于這個(gè)速度的原子可以向左放過(guò)。而在它掌握下的開(kāi)關(guān)，過(guò)一會(huì)兒會(huì)發(fā)生什么現(xiàn)象？動(dòng)能高的原子都會(huì)跑到右邊，動(dòng)能低的就會(huì)到左邊。我們剛才說(shuō)了，溫度代表系統(tǒng)中原子的平均動(dòng)能，如果這個(gè)妖也算是封閉體系的一部分，那豈不是系統(tǒng)自然的就讓熱量從溫度低的流向溫度高的？系統(tǒng)等于不需要外加能量的就成了電冰箱，豈不是把熱力學(xué)第二定律破壞了？因?yàn)楦鶕?jù)熱力學(xué)第二定律封閉系統(tǒng)最終一定要熵最大，這個(gè)體系內(nèi)的溫度永遠(yuǎn)要均衡，能量在各原子自由度上的分布一定要均勻。

別看這么簡(jiǎn)單一個(gè)理想實(shí)驗(yàn)，人類(lèi)探索了一百年。

最終解決這個(gè)問(wèn)題的人是Charles Bennett，他是量子計(jì)算機(jī)的奠基人之一，來(lái)自IBM計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室。我查了他專(zhuān)門(mén)討論這個(gè)問(wèn)題的原始文獻(xiàn)。他的這句話很經(jīng)典：

“From its beginning, the history of the Maxwell’s Demon problem has involved discussions of the role of the Demon’s intelligence, and indeed of how and whether one ought to characterize an ”intelligent being” physically.”（從一開(kāi)始來(lái)說(shuō)，麥克斯韋妖的討論包含了妖的智能，關(guān)鍵是怎樣物理地把這個(gè)“智能”表述出來(lái)”）

C．Bennet嘗試用物理模型討論智能，這是自圖靈機(jī)之后的一大突破。我說(shuō)過(guò)，人類(lèi)的思想禁區(qū)，是只有談到生物大腦，才敢談?wù)撝悄?。其他的學(xué)科似乎沒(méi)有資格談智能。在此之前，只有1950年艾倫.圖靈發(fā)表了他里程碑式的論文《機(jī)器能思考嗎？》

其實(shí)在Bennett之前，就已經(jīng)有了鋪墊，1961年時(shí)也是IBM的Landauer 提出了Landauer原理【7】，甚至更早還有1929年匈牙利的Leo Szilard的單分子熱機(jī)模型【8】，但是都沒(méi)有徹底講清楚。Landauer原理就是：“如果需要不可逆的涂消一個(gè)比特的不確定性（系統(tǒng)熵減少，或者說(shuō)產(chǎn)生一個(gè)比特信息），最小需要耗散kT ln2的能量（其中k是玻爾茲曼常數(shù)，T是溫度）。

解釋一下（見(jiàn)圖2）。

圖2

我們考慮一個(gè)熱力學(xué)的盒子，盒子里只有一個(gè)分子，把問(wèn)題最大程度地簡(jiǎn)化。一開(kāi)始我不知道分子是在左邊還是右邊（圖2 a）。你可以定義在左邊相當(dāng)于0，在右邊相當(dāng)于1。在完全不知道的情況下，兩個(gè)比特的未知，對(duì)應(yīng)的熵應(yīng)該是kln2。系統(tǒng)未知，你不知道是在左邊還是右邊。你不知道沒(méi)有關(guān)系，我們假設(shè)一個(gè)活塞，壓這個(gè)分子的空間（相當(dāng)于一個(gè)麥克斯韋妖的智能去識(shí)別一個(gè)原子的速度是否高于某個(gè)速度值之上）。如果你們懂熱力學(xué)那就簡(jiǎn)單了。如果等溫地往左邊壓，這個(gè)系統(tǒng)會(huì)怎么樣？要釋放熱量，這是熱力學(xué)第一定律。

我們相當(dāng)于當(dāng)了一回麥克斯韋妖，把兩比特的信息的不確定性（原子在左邊還是右邊）壓縮到確定性的左邊，熵減少kln2（原來(lái)系統(tǒng)有左和右兩個(gè)選擇，假設(shè)有兩個(gè)量子態(tài)選擇，所以熵是kln2，只壓縮到左邊系統(tǒng)熵就變?yōu)閗ln1=0），釋放多少熱量？用熱力學(xué)的方法很快能計(jì)算出來(lái)，如果周?chē)臒釒?kù)溫度是T的話，就需要耗散這么kTln2多熱量（用公式1）。如果你已經(jīng)明確知道原子在左邊了，沒(méi)有不確定性了，而你就獲得了一個(gè)比特的信息。這個(gè)模型告訴了我們非常多的信息：第一，什么是麥克斯韋妖的智能？我們認(rèn)為，因?yàn)樗軠p少熵，能產(chǎn)生信息；第二，Landauer原理也告訴我們，產(chǎn)生一個(gè)比特的信息最少需要耗費(fèi)多少能量？也給出來(lái)了，kT·ln2，和系統(tǒng)溫度有關(guān)。

不過(guò)補(bǔ)充一下這個(gè)原始的論證是有毛病的。如果盒子內(nèi)的原子不遵循量子力學(xué)，而是牛頓力學(xué)，那就得不到后面的結(jié)論。你們學(xué)過(guò)熱力學(xué)，熱力學(xué)的基本假設(shè)在牛頓力學(xué)之上。你看他的論述，第一步時(shí)，不知道原子在左邊還是右邊，如果遵循牛頓力學(xué)，原子的運(yùn)動(dòng)有確定性，那完全可以假設(shè)其在左邊，只是你不知道。這樣有確定性，不僅是位置的確定性，還有速度的確定性。只要速度是上下的，及可以完全在上下運(yùn)動(dòng)，原子永遠(yuǎn)不會(huì)到右邊。如果是這樣，那進(jìn)行所謂壓縮，另一邊是真空，如果壓縮的話，不需要做任何功。雖然你不知道，但是確定性就意味著右邊沒(méi)有原子，這是證明的疏漏。

為什么一切要架構(gòu)在量子非定域上（或者說(shuō)不確定性上）。這也說(shuō)明量子力學(xué)有了自洽的語(yǔ)言系統(tǒng)多么重要，否則想不到一起。而他的論述完全在牛頓力學(xué)之上。有了量子力學(xué)做基礎(chǔ)，大不一樣，這個(gè)分子一定能充滿(mǎn)到兩個(gè)，且不說(shuō)有空間的非定域。有這種最基本的不確定性，△s·△p≥?。哪怕說(shuō)一開(kāi)始限定的原子就在左邊，但是它在速度絕對(duì)有不確定性，肯定會(huì)往右邊跑。所以，只有在量子力學(xué)非定域下，Landauer原理的推理才沒(méi)有漏洞。

有了前幾位大師的工作，我們可以定義什么是麥克斯韋妖的智能？這個(gè)妖是對(duì)系統(tǒng)無(wú)知的壓縮，也就是熵的減少。根據(jù)Landauer原理計(jì)算，產(chǎn)生一比特信息至少耗散kT·ln2的能量。

接下來(lái)我們就至少給一類(lèi)分布式智能下個(gè)定義：麥克斯韋妖在一個(gè)系統(tǒng)中非定域分布，但是執(zhí)行的是同一個(gè)“基礎(chǔ)協(xié)議”，也就是都在壓縮系統(tǒng)的“熵”，這個(gè)系統(tǒng)就分布的存在麥克斯韋妖智能。這就意味著智能是可以比較大小的，有的系統(tǒng)產(chǎn)生的智能高，意味著對(duì)系統(tǒng)壓縮的效率就高了，而且不同系統(tǒng)耗費(fèi)的能量不一樣。有沒(méi)有系統(tǒng)耗費(fèi)更少能量產(chǎn)生更多信息？當(dāng)然存在。

按這個(gè)定義，亞當(dāng).斯密定義的“市場(chǎng)”看不見(jiàn)的手，就是一個(gè)麥克斯韋妖智能系統(tǒng)，比如一個(gè)市場(chǎng)很繁榮，商品平均讓消費(fèi)者選擇度是五件商品，那每個(gè)消費(fèi)者就是一個(gè)麥克斯韋妖，她的一次購(gòu)買(mǎi)行為就會(huì)壓縮系統(tǒng)的熵kln5，這就是亞?wèn)|.斯密市場(chǎng)的基礎(chǔ)協(xié)議.當(dāng)然，如果對(duì)一個(gè)權(quán)貴肆虐的市場(chǎng)，進(jìn)行壟斷經(jīng)營(yíng)，或者搞計(jì)劃經(jīng)濟(jì)，讓消費(fèi)者每次的選擇度只有一，那消費(fèi)者就失去了熵壓縮的功能，整個(gè)市場(chǎng)的智能就趨于零，這就是一個(gè)貧窮的市場(chǎng)。實(shí)際上絕不要小看每個(gè)消費(fèi)者的麥克斯韋妖的作用，成千上萬(wàn)個(gè)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為，讓這個(gè)市場(chǎng)的“基礎(chǔ)協(xié)議”能給我們帶來(lái)巨大的繁榮和財(cái)富，就比如一百年前的汽車(chē)，不外乎牛車(chē)上裝一發(fā)動(dòng)機(jī)方向盤(pán)，但是現(xiàn)在的汽車(chē)，在市場(chǎng)智能的作用下都快趕上宇宙飛船了。

這樣看混沌分形系統(tǒng)也有麥克斯韋妖智能。什么是分形系統(tǒng)？舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，就是康托集。一個(gè)線段給你，等分成三部分，挖走中間的部分，然后再把每個(gè)小段的中間三分之一挖去，然后再把更小的每段的中間三分之一挖掉，以此類(lèi)推，不斷迭代（見(jiàn)圖3）。

圖3 康托集

表面上看這些跟智能有些風(fēng)馬牛不相及?？墒?，我稍微解釋一下，這相當(dāng)于有一個(gè)麥克斯韋妖。其實(shí)數(shù)學(xué)上給你一個(gè)線段，潛臺(tái)詞的意思就是這些線段上的點(diǎn)每一個(gè)出現(xiàn)的概率是一樣的。突然挖掉中間三分之一，就跟麥克斯韋妖的熵壓縮等同。中間的三分之一概率為0了。然后再次挖掉，再次壓縮，相當(dāng)于執(zhí)行一個(gè)熵減的基礎(chǔ)協(xié)議。說(shuō)到這你們認(rèn)為這能產(chǎn)生智能，多少可能還有些難以理解，我就給你們看下這個(gè)圖。這叫分型藝術(shù)，就是靠我剛才說(shuō)的基礎(chǔ)協(xié)議（見(jiàn)圖4）。

圖4 左邊是熵減小的基礎(chǔ)協(xié)議形成的分形藝術(shù)，右邊是熵最大，顯然左邊的圖擁有智能的美感。

實(shí)際上蜂群給了我們一個(gè)分布式麥克斯韋妖的例子。如果把一只蜜蜂和一只熊比較，高下立判，你們肯定會(huì)說(shuō)熊的智能遠(yuǎn)在蜜蜂之上，因?yàn)楣し渲荒軋?zhí)行的幾個(gè)很簡(jiǎn)單的動(dòng)作，基本上是反應(yīng)式的，決不能指望一只小蜜蜂有多高的智能。但是蜜蜂再小，她只要能每一步壓縮系統(tǒng)的熵，她就是麥克斯韋妖，一大群蜜蜂，都在執(zhí)行麥克斯韋妖的協(xié)議，會(huì)產(chǎn)生什么？（見(jiàn)圖5）

圖5 左邊是熊窩，右邊是蜂巢

建筑師們就會(huì)說(shuō)蜂巢是多么的偉大，蜂巢是到現(xiàn)在人類(lèi)都佩服不已的一種建筑結(jié)構(gòu)，耗費(fèi)資源最少，和環(huán)境最融洽的，也最符合蜂群的組織需求。很多人類(lèi)的建筑也都在模仿。這就叫群集智慧，分布式麥克斯韋妖的智能。而熊雖然有較高的中心智能，但他筑的巢顯然是無(wú)法和蜂巢相比的。

再舉一個(gè)分布式麥克斯韋妖的例子，大家看這個(gè)，飛鳥(niǎo)（圖6）。

圖6 飛鳥(niǎo)的麥克斯韋妖智能系統(tǒng)

大家設(shè)想，如果有一個(gè)中心智能司令官號(hào)召群鳥(niǎo)，可能形成這樣嗎？基本不可能，這需要極其高級(jí)的組織能力和協(xié)調(diào)能力。每個(gè)小鳥(niǎo)的智能都很低，不能假設(shè)每只鳥(niǎo)都有飛行員的智力水平。只不過(guò)都在執(zhí)行一個(gè)簡(jiǎn)單的協(xié)議，這個(gè)協(xié)議可能簡(jiǎn)單到，只要求前后左右的鳥(niǎo)之間的距離保持在某個(gè)范圍內(nèi)。就像麥克斯韋妖在康托集中截?cái)嗑€段一樣，把距離保持在某個(gè)范圍之內(nèi)。就是這么一個(gè)簡(jiǎn)單的協(xié)議。但是群集智慧就能體現(xiàn)出很高的協(xié)同性，這樣一個(gè)熵減系統(tǒng)，讓人類(lèi)也嘆為觀止。

| 比特幣和區(qū)塊鏈為什么具有麥克斯韋妖的智能？

一個(gè)自稱(chēng)中本聰?shù)娜?008年希望發(fā)明一種完全不依賴(lài)中心智能背書(shū)的互聯(lián)網(wǎng)信用貨幣系統(tǒng)，首先要解決防止重復(fù)支付問(wèn)題，他發(fā)現(xiàn)分布式的讓每個(gè)網(wǎng)上節(jié)點(diǎn)充當(dāng)麥克斯韋妖是避免造假的最好辦法，就是給每筆交易蓋時(shí)間戳，因?yàn)闀r(shí)間是最分布的信息，幾乎每個(gè)人都可以掌握，所以蓋上時(shí)間戳的交易記錄，再作假就很難了。事實(shí)上，時(shí)間戳是由那些被稱(chēng)之為“礦工”的節(jié)點(diǎn)去蓋的，就是比特幣的挖礦。為什么叫礦工呢？因?yàn)槟阋膊荒芗僭O(shè)網(wǎng)上全是雷鋒，平時(shí)沒(méi)事干、不工作，只給你蓋時(shí)間戳。他們需要獎(jiǎng)勵(lì)。然后就規(guī)定，每十分鐘，大家把全網(wǎng)的合法交易都記賬在這個(gè)區(qū)塊（block）里，然后大家競(jìng)爭(zhēng)，全球每十分鐘只有一個(gè)合法的記賬人。

什么是合法的記賬人？有以下幾個(gè)條件：第一，他這十分鐘里記得賬必須經(jīng)過(guò)全網(wǎng)核查，沒(méi)有問(wèn)題，就是時(shí)間戳蓋得對(duì)，這是大前提，否則沒(méi)有獎(jiǎng)勵(lì)。第二，要在全網(wǎng)證明你的算力是全網(wǎng)最高，解SHA256難題，來(lái)證明你的算力最高。所以每十分鐘只有一個(gè)幸運(yùn)兒能搶到，搶到了記賬權(quán)就能得到獎(jiǎng)勵(lì)，每十分鐘25個(gè)比特幣。這是一筆很大財(cái)富，然后每十分鐘一個(gè)合法記賬的區(qū)塊又一個(gè)一個(gè)鏈接起來(lái)，形成一個(gè)總賬，這就是區(qū)塊鏈。所以，比特幣的信用就建立在這些全網(wǎng)記賬的礦工上，成千上萬(wàn)的礦工就是比特幣世界的麥克斯韋妖，靠他們蓋時(shí)間戳記賬，篩除了可能二次支付的虛假交易，不斷降低了整個(gè)比特幣信用系統(tǒng)的熵，最高把比特幣的信用推高到一百億美金，這已經(jīng)是一個(gè)高度智能的系統(tǒng)了。

這本來(lái)是一個(gè)極客們玩的東西，是開(kāi)源的協(xié)議，就跟我剛才說(shuō)的小蜜蜂執(zhí)行的協(xié)議一樣，大家共同去挖礦來(lái)證明每一筆交易的合法性。不管怎么說(shuō)，運(yùn)行了六年沒(méi)有崩潰，這是人類(lèi)信用史上的奇跡。完全沒(méi)有任何中心，只依靠基本協(xié)議，蓋時(shí)間戳和記賬，每十分鐘挖出一個(gè)block，形成一個(gè)單鏈，被稱(chēng)為blockchain區(qū)塊鏈。這是一個(gè)典型的麥克斯韋妖智能系統(tǒng)。

阿里巴巴副總裁高紅冰對(duì)我說(shuō)過(guò)：“傳統(tǒng)金融的信用建立在鋼筋水泥的大廈上，你看銀行是不是都得蓋大樓？但未來(lái)的信用是建立在數(shù)據(jù)的大廈上”。所以區(qū)塊鏈就是靠全網(wǎng)分布記賬，自由公證，建立了一個(gè)共識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，這就是未來(lái)信用的數(shù)據(jù)大廈。

為什么區(qū)塊鏈可以產(chǎn)生智能？它讓全網(wǎng)的計(jì)算機(jī)算力都能成為麥克斯韋妖，這在人類(lèi)歷史上是前所未有的。每一臺(tái)計(jì)算機(jī)，如果參與了區(qū)塊鏈的系統(tǒng)，你都會(huì)在幫助它壓縮信息，全網(wǎng)將來(lái)會(huì)有智能協(xié)議。智能協(xié)議的自動(dòng)執(zhí)行是依靠全網(wǎng)公證。

對(duì)未來(lái)暢想，比如說(shuō)原來(lái)你的出生證、房產(chǎn)證、婚姻證等，需要政府備書(shū)，好像政府才能承認(rèn)。但一旦跨國(guó)，你就會(huì)遇到無(wú)窮的麻煩，包括合同。跨國(guó)以后合同可能就不能認(rèn)了，或者無(wú)法執(zhí)行。整個(gè)傳統(tǒng)的信用執(zhí)行系統(tǒng)，成本非常高，法院啊、警察啊，而且還有腐敗的可能。這些成本都攤在了我們每個(gè)人的頭上。但是，如果全網(wǎng)公證幫你證明，幾乎無(wú)法作假。否則就像我剛才說(shuō)的改時(shí)間，除非我有本事把每個(gè)人的手表都改了。將來(lái)大家公證一個(gè)事情，比如公證你們的情侶關(guān)系，一下子就會(huì)成為全網(wǎng)的事實(shí)，修改的話幾乎是不可能的了，除非到全網(wǎng)的每個(gè)礦工那里去改，成本高到無(wú)法接受。現(xiàn)在，要想修改的話，我問(wèn)過(guò)比特幣的礦工，如果他們的世界想要這樣作假，成本大概是幾億人民幣（隨著時(shí)間還在迅速的增加）。成本一旦高了，大家就都不想作假了，因?yàn)楦冻龅拇鷥r(jià)和獲得不成比例。

一個(gè)新的時(shí)代，未來(lái)的信用、真假是靠全網(wǎng)公證某個(gè)協(xié)議，靠全網(wǎng)每臺(tái)電腦成為麥克斯韋妖來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這在人類(lèi)歷史上打開(kāi)了巨大的空間。它解決了什么問(wèn)題？未來(lái)構(gòu)建全球市場(chǎng)，就像北京市金融局霍學(xué)文書(shū)記說(shuō)的：“區(qū)塊鏈會(huì)成為全球金融的基礎(chǔ)架構(gòu)”，是未來(lái)的信用大廈。

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