中科院袁勇：区块链难以实现价值互联网？

区块链赵越零壹财经 2018-12-26

关键词：国际区块链数学科学会议 人工智能 区块链 中科院袁勇

人工智能和区块链是不是一项颠覆性技术取决于如何定义颠覆，它们不是颠覆，而是一个自然的演进。

12月17日—18日，由数字资产研究院、零壹财经和联合举办的2018国际区块链数学科学会议在京举行。中国科学院自动化研究所副研究员袁勇做了主题为“区块链+人工智能的思考”的报告。

会上，袁勇分析了人工智能结合区块链可以制造哪些火花、人工智能如何架构在区块链上、人工智能和区块链的结合是不是一项颠覆性技术等三方面的问题，并提出“完全去中心化的区块链系统可能无法实现完美的去中介化”的猜想。

他的主要观点是：

从技术特点来分析，区块链和人工智能存在非常互补的关系，“区块链+人工智能”最大的结合点是分布式人工智能，区块链和人工智能结合后，人工智能会在个体层次的实体形态、组织形式、运作模式、激励机制和管理规则五个方面影响区块链生态；

人工智能的基础是大数据，大数据是碎片化、实时、海量、良莠不齐的，区块链可以架构在大数据和人工智能中间，把大数据变成可信、可靠、可用和高效的数据；

人工智能和区块链是不是一项颠覆性技术取决于如何定义颠覆，它们不是颠覆，而是一个自然的演进。

现阶段，完全去中心化的区块链系统可能无法实现完美的去中介化，进而难以实现由信息互联网向价值互联网的演进。

以下是报告全文：

各位嘉宾，大家下午好！非常荣幸有这个机会能够参加这么一个高大上的会议。我认为在现在这个环境下，召开以区块链和数学为主题的会议是非常理性、非常重要的，作为一个区块链研究人员，我非常感谢主办方在推动区块链向严肃科学演进的道路上所做出的努力。

我的报告是“区块链+人工智能”的思考，这是一个比较大的命题，主要是向大家汇报一下我们最近在这个领域的一个小的点上的初步想法。

最近在跟同行交流的时候，经常会被问到区块链和人工智能如何结合的问题。我们团队也非常重视这些问题，并专门组织几次小规模的内部研讨会，有些初步的想法。王飞跃教授对这些想法做了精彩的总结，写在他的博客上。对我们来说，人工智能和区块链就像两个巨人一样，越走越近，但是做人工智能的并不知道如何跟区块链结合，做区块链的也没有想好如何结合人工智能。但二者的结合一定是大势所趋。

这些问题我们做了一些总结，包括以下三个问题：

第一，人工智能结合区块链可以制造出什么火花？

第二，人工智能如何架构在区块链上？

第三，人工智能和区块链相结合以后是不是一项颠覆技术？如何颠覆？

总体来说，就是人工智能+区块链是什么？怎么加？是不是一个颠覆式的技术？

人工智能和区块链确实是最近一、两年来最炙手可热的技术，右边这个图是通过科技文献和网络的科技文章的关键词分析所得出的Tag云。我们可以看到2017年，毫无疑问，人工智能是最热的技术，区块链位居第四位。但是到了今年下半年，区块链就已经强势逆袭到了第一位，人工智能则位居第二位。

从技术特点上来说，我们认为这两者是互补的、相辅相成的。区块链的特点归可结成两个字，“真”和“道”。“真”就是英文TRUE，可信、可靠、可用和高效，“道”则是DAO，分布式与去中心化、自主性与自动化、组织化与有序性。实际上这个“真”是区块链的技术特点，而“道”是区块链这个生态系统的组织特点。

之所以说两者是相辅相成、互补的，就是因为现在关于人工智能的研究，以AlphaGo为代表，比如说AlphaGo、超算、智能芯片、先进的机器学习方法，这些AI技术基本上都是在一个或者几个高性能的计算单元上，通过大数据的处理在有限的时间内产生智能。所以，我们认为它是一种偏向中心化的智能。

与它相对应的，就是去中心化和分布式的智能。刚才说了有鸟群、鱼群、蜂群、蚁群这样的一些自然界的现象，互联网出现以后，有人肉搜索和众包，现在有了DAO这样区块链的应用。这一脉相承下来，就是一个去中心化的分布式的智能形态。所以，我们认为二者的结合很大程度上可能是，现在相对中心化的智能技术融入到去中心化的区块链生态当中来。

我们对第一个问题的答案，“区块链+人工智能”可能会摩擦出很多火花来，其中最大的一个火花将会是分布式人工智能，会在这个新的时代重新崛起。

我们可以看一下，现在计算模式实际上是分久必合，合久必分的。从早期的集中式的大型机到分布式的PC机，到集中式的CS结构的服务器，到去中心化的互联网，到相对中心化的超算和云计算，再到现在去中心化的区块链。

在这个计算模式的分合演变过程中，智能形态也在不断地发生演变。从原来的启发智能到逻辑智能到计算智能，到网络智能，到以AlphaGo为代表的集中式智能，再到现在以区块链为代表的分布式智能。当然，这种分布式智能并不是要取代原来的集中式智能，而是两者会在很长的一段时间内相互融合、相互演进，最终达到平行智能的时代。

分布式人工智能并不是一个新技术、新领域，它其实可以追溯到上个世纪70年代末，最早的时候人们研究的是自顶向下的分布式问题求解，经过20年的研究，人们发现自顶向下的效果比较差。所以，到了90年代以后，研究热点变成了自底向上的分布式智能体系统。今天张钹院士也提到现在人工智能的定义就是研究和设计智能体，所以这是人工智能一个非常重要的领域，也是建模区块链生态系统的一种非常好的方式。

两者相结合以后，现在的AI技术就会在个体层面的实体形态、组织形态、运作模式、激励机制和管理规则五个方面对区块链生态产生变革。

在矿工形态上，现在的矿工是一种相对机械化的矿工，它运行的是挖矿的程序、钱包，这都是静态地定义了一些程序、规则。而未来的区块链生态系统，应该是刚才斯雪明老师提到的动态开放的形态。所以，这种静态的挖矿程序是没有适应性的，这个时候，就需要人工智能的介入。

人工智能和智能体的技术有很多好的特点，包括自主性、自治性、反应性、适应性和社会性，这些好的性质应该集成到矿工的程序中来，把现在机械化的矿工演变成未来的智能矿工、智能程序。

当然这是一条很长的路，但是我们很欣喜地发现，现在很多的初创企业在这条路上已经出发了，他们提出了很多基于AI技术的共识算法，试图利用AI、机器学习的算法对共识过程进行优化调度。我们认为下一步不仅仅要进行系统层面上的优化，还要下沉到用户端，对用户个体决策进行优化。

组织方式上，《失控》这本书中预测未来是去中心化和自底向上的控制。我们整个社会也是这样走过来的，最早是自然界的复杂适应系统CAS；互联网出现以后有了人肉搜索，我们把当时这样一种现象叫做动态网群组织CMO（Cyber-enabledMovementOrganization），这其实就是区块链之前的互联网形态下的DAO；区块链出现了以后，CMO自然地演变成了DAO，即去中心化自治的组织。

DAO和CMO相比有三个大的优势：

1、可以发币，有激励机制。比如，人肉搜索是没有激励机制的，大家都是凭着好奇心、情怀、兴趣去搜索，所以是不可持续的，现在DAO是可持续的、是有激励机制的；

2、DAO是安全的，区块链技术保障的安全性

3、DAO有智能合约，整个流程都可以自动化，所以，未来一定是一个DAO的时代。

运作模式上，区块链主要是靠共识算法，现在大概有50多种共识算法，我们最近的一个研发梳理了常见的32种，并把它们分成了五类，分别是选举类、证明类、随机类、联盟类、混合类。其实不管有多少，从本质上来说，这些共识算法是机器和机器之间的共识。

区块链系统和人工智能结合以后，不应该仅仅是一个机器的系统，而应该是一个“人在环路中”的系统，是一个混合增强智能系统。这时，就必须要把人、社会这些因素考虑进来，不应该仅仅局限于机器和机器之间的共识，而应该去研究人和机器之间的共识、人和人之间的共识。

现在币圈出现了很多问题，这其实并不都是机器共识出现的问题，很大程度上是人和人共识出现了问题，社区出现了问题，社区出现了分裂，才导致区块链出现分叉。

激励机制上，现在比较简单，现在有ICO，当然ICO还处于比较原始、比较缺乏监管的状态。但是在国外的研究论文中，ICO是一个严肃的研究领域，有非常重要的研究结果。所以，现在的ICO需要人工智能、数学、特别是博弈和机制设计等一些经济学的理论，把ICO的理论做得更加安全、可监管、激励相容。

管理规则上，区块链的管理规则很大程度上依赖于智能合约，大家认为现在的智能合约既不是智能，也不是合约。不是合约，说明它的法律效力不够；不是智能，是因为现在的智能合约里面很多都是一些静态的、预定义的规则，这样的规则导致现在的智能合约是一些死的合约，它应该和人工智能相结合，变成活的合约，变成智能程序，应该是像智能体一样，首先跟主人签订一个委托代理协议，带着主人的目标、约束到互联网上去找其它的智能合约。两个智能合约、智能程序之间签订真正的合约。

这就是我们对未来这五个方面的愿景。

第二、人工智能如何在区块链上架构？

我们应该首先问一个问题，我们为什么要架构区块链？大家都知道，人工智能的基础是大数据，大数据的特点是碎片化、无结构、实时、海量、数据良莠不齐。在这种良莠不齐的数据上去研究人工智能，就像王飞跃教授所讲的，是在沙地上盖房子。因此，区块链必须架构在大数据和人工智能中间，把大数据变成可信、可靠、可用和高效的“真数据”。

在这个过程中，首先就要从大数据到区块链。经济学人说区块链是一个信任机器，就像机器生产产品一样，能够自动化地去生产人对这个数据的信任，但是却没有说这个机器是怎么运转的，我们试着做一个解构。

左边是一个区块链的网络，它实时地产生大数据，这个大数据经过节点的验证以后，会发送到右边的共识算法中。这个共识算法就是信任机器的核心引擎，它在不停地运转，每运转一轮有四个步骤：选主、造块、验证和上链。每转一轮，就会把一段时间里（比如说比特币是十分钟）的大数据打包到一个区块当中，而且这个区块是经过所有节点验证过的，所以说是一个可信、可靠、可用、高效的“TRUE真数据”的区块。

怎么从区块链到人工智能？也有很多种方式，我们提出平行智能的方式，核心就是平行学习。

把小数据变成大数据，再把大数据变成小知识，用小知识来指导决策。就像AlphaGo一样，它的输入是人类历史上真实的80万盘棋，大家可能觉得是大数据，其实还是小数据，是种子数据。AlphaGo拿着这个种子数据通过左右互搏、自我对打的方式把它搞成了7000万盘人工的大数据，再把这7000万盘人工的大数据搞成两张网络：价值网和，然后用小知识打败现在人类最好的棋手。这就是一种平行学习的思路。

所以，我们认为未来的区块链应该是一个平行的区块链，每一个真实的区块链都会有一个或者是多个人工的区块链和它一起成长。真实的区块链我们不能做的那些实验，比如安全攻击的实验、切换共识算法的试验，可以在人工的区块链上做，然后用计算实验在人工的区块链系统上拿到最好的解，再反馈、优化实际的区块链系统。

人工智能和区块链是不是一项颠覆式技术？

这主要取决于如何定义颠覆。我认为区块链技术其实并不是一个颠覆，不是一个技术上的突变，而是一个自然的演进。

区块链最大的技术就是共识算法，关于共识算法最早的研究可以追溯到1956年，从那时候开始，一直到现在这么多年，跨越了两个鸿沟：

一是拜占庭容错，Lamport在1980年、1982年发表了两篇文章，提出了拜占庭容错的共识算法，跨越了第一个鸿沟；

二是2008年中本聪的比特币，他最大的创新就是让共识算法跨越了第二个鸿沟，叫做大规模互联网环境下的拜占庭容错，才形成了现在百花齐放的区块链生态。

所以，它是一个自然的技术演进，而不是技术上的突变。

最后做一个简单的总结，“区块链+人工智能”有很多的火花产生，其中最大的一个火花可能是分布式人工智能。在“区块链+人工智能”的架构下，我们提出了平行架构。它们不是一个颠覆，而是一个自然的演进。

最后我提一个猜想。与其说是猜想，不如说我们在研究的过程中比较困惑的一个问题，就是“完全去中心化的区块链系统可能无法实现完美的去中介化”。去中心化系统中，节点之间是没有信任的；而去中介化系统又需要打掉信任中介，实现点对点直接的价值传输，这就要求节点和节点之间要有信任。那么问题的关键就是，怎么在一个无信任、无中心的系统中产生信任呢？

这就导致了一个问题，区块链技术真的能产生信任吗？刚才几位老师报告里提到，连数学我们都不能信任，那么技术我们能信任吗？经济学人所讲的信任机器，真的存在吗？我们在一个没有种子、没有营养的贫瘠土地上，单纯依靠技术、依靠精细化大生产，能长出庄稼吗？

如果这个猜想成立的话，现在大家都在提信息互联网向价值互联网的转变，我认为会非常难。

提出这个问题没有理论上的严格证明，而是基于三个观察：

第一，现在的区块链理论假设存在缺陷。去中心化信任的最大基础就是共识，而这个共识的基础就是拜占庭容错的假设，通俗地来说，世界上总是好人多，这个系统中正常节点总是占大多数，恶意节点总是少数；

这个假设其实并不总是成立的，尤其是在一些小规模的区块链系统中，一些初创的链或者币，它的算力非常小，很容易实现51%攻击，一旦51%攻击实现，共识坍塌，信任无从谈起。

第二，去中介化的系统主要运行的就是一个价值交换的过程，在博弈上很容易把它建模成一个重复博弈，而在这个重复博弈当中，无论重复的过程有多长或者是多短，总会有一个最后行动方。这个最后行动方就等于对方的牌都打完了，最后一个行动的人，这个时候他就会任意地行动。

当然博弈论有理性人假设，通过经济的手段来约束最后行动方的策略空间，达成一个纳什均衡。但是理性人假设也是不可靠的，人是有限理性的，这个时候作为一个最后行动方来说，就可以任意行动，而且行动是可能失控的，出了问题以后，去中心化的系统没有仲裁方、没有公权力，这个时候怎么办呢？

所以，对重复博弈来说，我们认为它类似于计算机通讯中经典的两军问题，总是有一个最后的行动方是失控的。两军问题在计算机领域里是被证明无解的问题，所以这里是不是也是无解？需要数学家们来做严格的证明。

第三，价值交换是非常难以闭环的。区块链是线上的系统，线上的价值转移是很容易的。比如说收发一个比特币，这种价值转移很容易，但是一旦涉及到价值交换，特别是涉及到线下的交换的话，区块链是无能为力的。因为现阶段线下行动难以全面观察和监控。所以，现在区块链的价值交换脱虚向实，存在着本质的困难。

以上就是我所有的内容，谢谢大家！