朱嘉明:处于“十字路口”的区块链技术及其应用
人物 朱嘉明 零壹财经 2018-08-13
1、如何理解和认识区块链所存在的“先天缺陷”,以及区块链技术背后的科学层面。一般来说,任何一项新技术都可能存在“基因”和“染色体”问题,区块链也不例外,很可能反映在以下的四个“局限性”:
1.1 囿于数学工具的局限性。通常认为,区块链的核心技术是“密码学”,而区块链的“密码学”的重点之一则是“哈希函数”。也就是说,“哈希函数”是区块链的基石之一。 “哈希函数”的种类很多,大多数“哈希函数”都是迭代性的,即使用一个“哈希函数”,不同的参数进行多次迭代运算。问题是,“哈希函数”,以及与“哈希函数”紧密联系的“素数”, 甚至现代“密码学”,最终根源于纯粹数学分支之一的“数论”。高斯说过:“数学是科学的皇后,数论是数学的皇后” 。因为“数论” 还在发展,“哈希函数”尚属年轻,还存在诸如算法选择不当,造成较多碰撞,导致性能下降等问题,加之对“哈希函数”的有限移植,意味着区块链的底层技术建立在还处于新生阶段的“地质板块”上。至于,Merkle 树因为与“哈希函数”的内在联系,也是数学问题,所谓的拜占庭将军问题的本质,更是一个数学问题。在这样的意义上,可以试图用数学语言将区块链描述为:以“数论”为基础,通过“哈希函数”实现的一种“复合函数”构造。
1.2 囿于“博弈论”的局限性。区块链的本质是一种多方参与,且形成平衡关系的共识系统。这也是区块链,特别是公有链存在价值的关键所在。可以将共识系统理解为一种节点之间“均衡”,建立在“博弈论”基础的“纳什均衡”最接近反映区块链共识系统的这种状态。具体来说,“纳什均衡”是指这样的一种策略组合:在一个非合作博弈过程中,无论对方的选择为何,任一博弈方只有选择某个确定性策略,才能获得最佳收益。如果任一博弈方单独选择变换策略,悖离“纳什均衡”,都会损害自己的收益。问题是,当年诺伊曼和纳什研究的是有限“节点”下的小规模博弈,早已经不足以面对“由几十亿节点的庞大对象构成的社会、经济等复杂行为”[1]。MIT 的一个近期成果是,一位计算机科学博士在其论文中指出:“找到纳什均衡点是几乎不可能的事”[2]。区块链和“博弈论”,包括“纳什均衡”的现实关系是:一方面,区块链需要“博弈论”,包括“纳什均衡”工具的支持,另一方面,区块链节点的“算术级数”,甚至 “几何级数”发展模式,已经突破了“博弈论”的框架和体系。总之,因为区块链的节点无限扩大,所以支撑区块链的“博弈论”和“纳什均衡”必然捉襟见肘,出路何在,至今并没有找到最终的科学路径。
1.3 囿于计算机语言和代码的局限性。区块链通过计算机语言和代码完成技术实现,没有软件的注入,就没有区块链的生命力和运行。但是,恰恰并不存在完美的软件。其一,区块链编程语言多元化,难以找到占有绝对优势的区块链编程语言,只能通过不同编程语言的互补性加以改善。在现实中,很可能发生因为任何一种编程语言自身不足,以及不同的编程语言不足的迭加,对现有区块链造成本源性的伤害。其二,在现阶段,区块链编程语言主要依赖C++、Java、Go等几种 “高阶语言”,但是,这些语言都需要演进,以求满足区块链技术实现的需求。可以确定的是,现有的“高阶语言”仍有很大的改进空间。逻辑上说,整个计算机语言体系仍会继续发展,新一代计算机语言势必对区块链产生冲击和影响,推动区块链的演进。其三,现有的计算机语言正在面临与其它新技术的融合,进而影响区块链的技术体系。例如,人工智能技术和计算机语言的融合,很可能引发计算机语言系统的变革。其四,编程人员的自觉和非自觉的错误。本书提供了区块链与软件相关的错误、缺陷、故障和失效的关系框架图[3]。
1.4 囿于预期时间实验长度的局限性。至今, 区块链的实验历史相当短暂,支撑 “比特币”的区块链历史最长,也不过不足十年。但是,依据“比特币系统”的设计和“比特币”的算法,推测直到2140年最终产出2100万单位,即使从2018年起计算,仅仅挖完全部的“比特币”,还需要122年的时间。从理论上说,“比特币”技术系统的使用寿命没有上限,这个过程中,“比特币系统”的运行不可中断,甚至不允许进行实质性的修改。所以,本书提出了如何保证“比特币系统”在未来122年安然无恙的运行问题,是有相当意义的。其实,岂止比特币的区块链技术系統,绝大多数的区块链的设计和应用,并非是短期的,现在还没有足够的案例证明,现行支持区块链的软件和硬件系统能够支持长周期的时间目标。
进一步说,到目前为止,支撑区块链的主要底层技术的产生,早于区块链。之后,因为有了区块链理念,这些技术得以重新组合。也就是说,现阶段的区块链技术,及其数学和科学的基础,还是相当脆弱的,难以支持在商业、经济和社会的长期和大规模的应用。在人类现代科学技术发展的过程中,从基于有限科学原理的技术尝试起步,最终形成完整的学科和科学体系,不乏历史案例。例如,莱特兄弟制造飞机之时,所依据的不过是一些初步的科学原理和技术,但是伴随飞机的进化和工业化,最终形成了以飞机整体设计为目标,包括航空学、材料学、电子科学、工程制造学等众多学科的综合科学技术体系。
所以, 现阶段区块链的技术,很像莱特兄弟飞机的试验阶段。要想全面实现区块链的理念,就像飞行器的历史,最终不仅要实现在全天候和全方位的天空飞行,而且最终要进入宇宙空间,需要的是一个完整的科学和技术体系的支持。可以这样认为,因区块链所组合的技术,还需要一个适应区块链广泛应用的调整时期,或者进一步开发的时期,最終区块链可能演变出一个科学含量极高的综合学科体系。
2、区块链是否存在现实的和潜在的威胁?区块链面临着为数众多的技术性困境,诸如“可扩展性”技术,“隐私保护”技术,“存储”技术,等等。但是,真正构成对区块链体系的现实的和潜在的威胁的很可能集中在:
2.1 “共识层”结构性失衡的可能性。在区块链的架构中,或者在区块链的分布式系统中,“共识层”至关紧要。共识的本质是“算法”,一个严格“共识算法” 需要满足四个条件:终止性、一致性、合法性、诚实性[4]。 从技术层面来讲,区块链的共识算法基于异步通讯场景。这样,就要涉及到FLP定理。該定理的研究对象覆蓋异步通讯的没有时钟、不能时间同步、不能使用超时、不能探测失败、消息可任意延迟、消息可乱序等一系列特徵。在异步通讯场景下,即使只有一个进程失败,也没有任何算法保证非失败进程达到一致性[5]。在这样的情况下,通常的共识算法,会倾向选择“安全性”和牺牲“活性”,难以保证在有限时间内达到共识[6]。也就是说,现在的各类区块链的共识算法只有相对意义,并不存在统一的共识算法,唯有根据不同的需求,不同类型的区块链不得不采用不同类型的共识算法[7]。
这样,就引申出两个问题:其一,已有的共识算法如何应对当下区块链数量爆炸,类型组合多样化,以及区块链类型之间差异增加的情形?其二,区块链是特定的多维动态系统,就是一个多中心或无中心、更加分布式的网络。这个网络跨越多个子网、多个数据中心、多个机构、多个运营商、甚至多个国家,如果“区块链联盟” 进入实质化,怎样协调不同共识算法,实现共识的共识?
不久前,一位以maxdeath作为笔名的作者提出:区块链的第三代技术突破,一个是“零知识验证技术”,另一个可能的突破点是真正无限扩展的共识算法[8]。 这个看法,颇值得注意。
还有,区块链的功能依赖于去中心化账本,而去中心化账本取决于不同节点上的账本数据的一致性和正确性,最终决定于分布式系统中实现状态共识的算法。因为区块链的算法对“一致性”的制约,不可避免地影响了去中心化账本的深层基础,及区块链的功能。
2.2 “算力”的垄断倾向和趋势。区块链的运行机制可以理解成不断将“单一或多个输入值”转换为“单一或多个结果”的过程,因此区块链是一种“计算” (Calculation)[9] ,天然需要“算力”的支持。特别是,以比特币为代表的“区块链技术”,使用“工作量证明机制(POW)[10]” 来确定记账权。这一机制要求节点进行大量的复杂函数计算,使得记账节点完成共识的同时,增加了对区块链攻击的成本,提高了安全性。引入这一机制,对区块链技术的发展产生了深远的影响:唯有通过“算力”不断挖出区块实现记账。如果区块链没有“算力”,就无法产生新的区块,就会出现交易没有人去记账的情况。这就意味着区块链的“死亡”。“算力”的作用也开始被狭义化为“挖矿”,其衡量标准等同于“哈希率”,即“计算哈希函数输出的速度”,单位是hash/s。“矿工”开始成为比特币等区块链中的重要群体,在比特币的管理范畴中不断要求更高的权利。问题在于,有可能发生区块链天然 “算力”遭到垄断的情況。以比特币为例,过去的十年间,其 “算力”的实现,经历了从CPU到GPU的个体时代,短暂的FGPA阶段,最终进入了通过ASIC矿机支持的矿池垄断时代,其标志是比特币全网算力以P hash/s算力为单位(1P=1024T,1T=1024G,1G=1024M,1M=1024k)。当下,比特币预计全网算力已经将要达到37000P[11]。
期间,基于去中心化的分布式记账的比特币,原本与之配合的分散和自由竞争的“算力”,迅速遭到包括芯片技术升级、能源、人力、资本大量投入的組合型冲击,造成以“算力”日益垄断为特征的“异化”。从技术角度说,在区块的挖出速度不能改变前提下,“算法”就会根据“算力”增大而提高和控制区块的挖出难度,当全网算力足够大的时候,挖矿的难度也就足够大,任何个人不太可能独自挖出完整的区块,只有加入矿池,才可能以矿池的算力挖出完整区块,个人按照其贡献算力的比例去分成。不仅如此,在矿池环境下,因为全网挖矿难度的调整不是实时的,如果发生矿池突然中止挖矿,会导致剩余矿工无法在当下的挖矿难度下准时产生区块,最终造成区块链“死亡”式样的“同归于尽”。所以,建立在强大“算力”基础上的矿池实质上绑架了区块链。先是比特币,进而以太坊也面临相同的境地。
如果说,中本聪是智者,他们却没有想到,基于资本和工业能力所支持的 “算力”垄断,早已经不仅仅是一个简单的能源、人力、资本的竞争和消耗问题,也不仅仅是个人通过挖矿获得比特币财富的权利遭到剥夺的问题,而是一旦处于垄断状态的“算力”失去控制的机制,很可能构成对区块链和加密数字货币生态的毁灭性破坏的问题。现在很可能只有两种可能性:或者为了维持“算力”垄断,成本不断增大,当成本高于收益的时候,就会停止;或者为了维持“算力”垄断,“竭泽而渔”,最终同归于尽。前者可以理解为“软着陆”,后者可以理解为“硬着陆”,现在显现的主要可能性是后者。不论是对“软着陆”还是“硬着陆”,都需要警惕,更需要通过技术底层创新加以防范。
需要说明的是,目前,基于“工作量证明机制(POW)”所衍生出来的种种弊端,人们已经尝试了若干不同的替代方案,例如“权益证明机制(POS)”、“股份授权证明机制(DPOS)”等[12]。特别是,Vitalik Buterin针对“联合化的矿工团体出于自利目的将算力集体转移以攻击旧区块链(spawn-camp)” 的可能性,提出可以加强从客户端出发的验证机制,利用均匀分布的个体用户的“协调性问题”,增加上述攻击成功的难度[13]。但是,以上种种方案并不意味着“工作量证明机制(POW)”的思想已经过时,也不意味着“算力”应当被摒弃。其如何演变,以及“工作量证明机制(POW)”究竟会如何发展,“算力”是否能够在区块链中发挥更重要的作用,还需要时间的验证。
2.3 传统经济模式和工具的侵蚀。面对区块链及其所支持的加密数字货币的横空出世和蓬勃发展,有一种广泛传播的乐观看法:区块链和加密数字货币诞生、传播与应用,具有强大的生命力,代表了打破传统经济生态平衡,改变传统金融和产业秩序的“新物种”,类似历史上来自北方“野蛮人”对“罗马帝国”的冲击。但是,现实更多展现的是相反的一面,即传统经济模式和工具对区块链和加密数字货币的生态体系的侵蚀。其一,包括比特币在内的主要加密数字货币的价值,需要通过以美元代表的“法币”加以体现。之所以发生这样的情况,主要因为在现实世界还没有形成比特币,或者其他加密数字货币的自我循环和交易的“市场”。其二,传统的,以法币作为投资手段的各种“资本”,全面进入到区块链和加密数字货币领域,形成“资本主权”。其三,诸如商业银行、投资银行、交易所等机构模式,正在与区块链、加密数字货币和Token“嫁接”,甚至“融合”。其四,部分“移植”区块链和加密数字货币原理和技术,以求强化传统经济和货币体系。一些国家开发的法定加密数字货币,就是典型案例。
现在要特别注意的是区块链“财富效应”幻觉,夸大以区块链为技术基础的数字资产的价值转移、定价与交易,误导人们以传统商业化的原则理解和判断区块链的价值。简言之,当下回答如何看待传统经济模式和区块链系统彼此的相互作用,或者彼此“混合”的后果,是否能够重构人类信任体系,最终谁改造谁,还为时过早。但是,有一点是值得忧虑的:区块链及其理念与技术原本是为了解决传统经济制度的缺陷,然而面对传统经济工具、制度和机构的全方位的入侵,尚处于早期的和脆弱状态的区块链生态,并不具备一个强大的自我保护机制,面临被传统经济模式和工具的再改造可能性。
3、现阶段区块链存在怎样的创新路径?区块链过去、现在和未来的生命力,都决定于其“创新”能力。区块链的创新主要是两类:在现阶段区块链主流架构下的创新,以及从本源上突破了主流框架的创新。
3.1 基於区块主流架构和具有 “路径依赖”特征的创新。現在普遍看法是,比特币是区块链的1.0, 以太坊是区块链的2.0。但是,不论是比特币,还是以太坊所代表的区块链,都是“公有链“的主流框架。在主流框架下的“创新”主要集中在:其一,突破“可扩展性”限制。主要包括比特币通过“分叉”的扩容方案,以太坊自身的Plasma,State Channel, Raiden,Truebit,Sharding,Casper等扩容方案[14];以及诸如侧链技术(Rootstock, Polkadot, Cosmos),区块扩容,链下计算,分区共识,分片的 “内部分割”等处于试验阶段的选择方案[15]。其二,改善“存储”。工程实例至少有:Swarm(以太坊的P2P文件共享协议),Storj(一种“分布式存储“),以及IPFS(一种P2P超媒体协议)[16]。其三,EOS代表的区块链操作系统。根据EOS白皮书显示,其预计扩展至单链几千TPS、全网并行百万TPS的交易吞吐量,并且主网已于2018年6月上线,是未来区块链平台强有力的竞争者[17]。其四,开发具有隐私和法规的区块链。例如 Cardano。Cardano是世界上第一个由研究为主导,从科学哲学开发出来的区块链项目,也是第一个采用同行评审技术的区块链项目,可用于发送和接收数字资金,支持各种去中心化应用和智能合约[18]。其五,提高智能合约的安全性。一个被称之为“形式化验证”的技术,正在逐步应用到区块链智能合约代码检查。其原理是,根据某个或某些形式规范或属性,使用数学的方法证明其正确性或非正确性[19]。其六,满足区块链测试需求,完善参考“ISO/IEC 25010标准”的一个测试模型。在这个模型中,区块链评测涉及到8个维度,进而延伸出31个分维度[20]。
3.2 突破现阶段区块链主流架构的创新。必须注意到,在区块链主流架构下的创新,只具有相对意义。例如,比特币在理论上可逆,在顶层设计阶段就没有彻底解决共识问题,只是将问题加以转换,“一方面通过区块链的序号作为虚拟时间,一方面通过“挖矿”的经济动力来促使比特币链的不断延伸”[21]。 在这个意义上,中本聪用此类经济方法解决分布式系统共识算法,确实相当智慧。进一步说,现阶段的区块链,难以升级。一旦区块链被部署和进入生产模式,在功能上进行添加、修改和删除,难度甚大,成本甚高[22]。 现在,通常的区块链修改,都会造成区块链系统的软分叉或者硬分叉,造成大量的时间和能量精力投入,且承受由此带来的经济后果。
所以,区块链的真正创新必须突破主流架构,实现顶层理论设计和数学方法上的创新。这种突破主流框架的创新,已经悄然开始。到目前为止,DAG (Directed Acyclic Graph),即有向无环图,属于突破现阶段区块链主流架构的创新。“比特币的效率一直比较低,基于工作量证明共识下的出块机制是一个原因,由于链式的存储结构,整个网络中同时只能有一条链,导致出块无法并发执行。DAG从根本上摒弃了区块概念,交易直接进入全网中,达到所谓的“无区块(Blockless)”效果,网络中的交易就可以容纳N倍。[23]” 具体说,DAG有四个特点:“其一,交易速度快,交易速度远远高于基于POW和POS的区块链交易速度。其二,无需挖矿:DAG把交易确认的环境直接下放给交易本身,无需由矿工打包成区块后同意交易顺序。所以DAG网络中没有矿工的角色。其三,无手续费:交易发起只需要做简单的POW工作量证明,整个网络中的POW都是发起交易者自己做的,而不是交给矿工。发起交易无需手续费。其四,需要见证节点:DAG需要见证人机制的存在。超越DPOS、POS、PBFT,最终实现在效率与安全性的一种平衡。[24]” DAG的数学基础不再是数论,而是图论,即拓扑学,即以空间、维度与变换作为研究对象的学科。图论原理显然更接近对区块链基本模式的描述。DAG模式如下[25]:
4、怎样实现区块链系统维系“熵值减少”状态?区块链是典型的信息系统,其生命力取决于其内在的“信息熵”的大与少和高与低。
邹均在《区块链核心技术和应用》的《前言》中提出:“在香农创立的信息论中,信息是一个确定性的量,而熵也是信息量的一个度量。熵越大,越无序,信息量越少。而从这个意义上来说,区块链系统是一个熵值减少的系统,因为共识所确定的状态,就是信息,而信息也就是有序和确定性”[27]。邹均的上述说法是否精确,可能还需要讨论。但是,邹均提出了两个有意义的问题:其一,区块链是一个熵值减少的系统;其二,共识导致熵值减少。
4.1 何谓“信息熵”?为了理解“信息熵”,首先需要理解什么是“信息”?“信息”没有标准定义,按照香农(C. E. Shannon,1916-2001)的“信息论” ,可以理解为一串以逻辑论的“01”(即计算机的“二进制”)编码的数列。至于“信息熵”,则是基于数学,或者统计学上的抽象概念,所描述的是“信息”本身的一种性质,这种性质独立于“信息”的“形式内容”。具体说,“信息熵”的几个基本属性:(1)单调性。发生概率越高的事件,不确定性越低,其所携带的信息熵越低。相反,事件的可能选择越多,不确定性越大。(2)非负性,即“信息熵”不能为负。(3)“信息熵”应该是随概率连续变化的。(4)累加性,即多随机事件同时发生存在的总不确定性的量度可以表示为各事件不确定性的量度的和[28]。在这里,“信息熵”与 “信息量” 概念发生某种重合。“信息量”是衡量信息消除的“不确定性”(Uncertainty)的度量,更准确的说,就是“随机变量不确定度的平均度量”,信息论中将它称之为“信息熵”[29]。或者说,“信息熵”是信息的“不确定性”的度量,“不确定性”越大,“信息熵”越大。“信息熵”也可以理解为将一个事件用“01”编码的一串数列的平均码长,码长的单位就是“bit”。所以,“信息熵”也是一种数学预期。
4.2 区块链何以形成有序?从根本上说,区块链的信息系统天然具有克服“熵增”,实现“熵减”的结构。因为,一般的信息系统不同于物质世界,具有以下的基本特性:(1)可复制性,难以唯一;(2)无序扩散性;(3)易失真、演变、丢失;(4)不考虑信源在信息流动过程中扮演的“麦克斯韦妖”的角色的话,信息系统因为信息的基本特性,更容易出现无序态;(5)加之中心化信息系统,本质上只是一个没有任何坚实的基础和被放大和降噪的信息管道,难以实现系统的真正有序和确定性。所以,一般的信息系统很难克服“熵增”属性,难以实现系统的真正有序和确定性。而区块链信息系统,因为包含“共识机制”,包含时间、主体、内容在内的全息记录,例如时间戳技术,以及包含非中心化系统和节点分布,导致“熵减”,有序和增加稳定性。
但是,在现实的区块链系统中,区块链的“熵减”情况不是自然发生的。也就是说,实现区块链架构中的任何一个层次的数据和信息的真实性和完整性,绝非易事,特别是存在“共识层”结构性失衡的可能性。如果考虑到区块链天然需要“算力”,需要通过不断挖出区块来实现记账,而挖出区块需要耗费日益增加的能源和人力资源的情况,区块链及与其关联的加密数字货币甚至无法摆脱热力学的“熵”定理。所以,就区块链技术和日益广泛的应用而言,怎样实现持续性的 “熵值减少”状态,具有相当的挑战性。
4.3 “耗散结构理论”和区块链[30]。在物理学上,最能够解释“区块链”的理论很可能是“耗散结构理论”:一个远离平衡状态下的开放系统,在与外界环境交换物质和能量的过程中,通过能量的耗散过程和系统内部的非线性动力学机制,能量达到一定的程度,熵流可能为负,系统总熵变可以小于零,宏观上可能从原来的无序状态转变为时间、空间或功能的动态有序状态[31]。现在看,区块链很可能属于“耗散结构”,是一种“自组织”系统,具有内各因素之间产生协同动作和相干效应,解决了信息系统从无序走向有序的机制。 区块链的“自组织”系统能够适应普遍的环境,更加柔韧和健壮。特别是, “自组织”的“区块链系统”具有自我完善的可能性,消除了宏观上必然“熵增”引发的衰败趋势。进一步说,区块链作为一种“自组织”的“耗散结构”,具有自我意志和自我创造、演化的潜力,以及自我发展的路径,而不是简单地由被外部条件影响、塑造。区块链伴随着算力的运行,会不断形成新的有序结构和产生新的能量,从这个角度说,区块链结构具有内生的演化逻辑。由此,需要提及“麦克斯韦妖”[32]。 麦克斯韦做了一个思想实验:它能把一个封闭盒子里的本来热平衡的分子从一边“赶”到另一边,从而让一个热力学系统自动减熵,由此违反了“熵增”和“熵最大原理”。但是,这个思想实验已经被证明无法违背“熵最大原理”。因为实验中发现,“小妖”为了发现并分辨分子运动的快慢,以及消除自己的信息记录,本身也需要消耗能量,造成熵增。这个思想实验的意义之一在于,智能可以是“耗散结构”的方案。在某个意义上而言,区块链系统就是一种“麦克斯韦妖”,也就是说,区块链本身就是一种智能。
在这里应该指出,到目前为止,比特币及其区块链基础是符合“耗散结构”模型的,否则,比特币也不足以维持十年之久。但是,按照比特币的初始设计,从现在到2140年的未来一百年间,比特币是否能够始终处于“耗散结构”,维持“熵减”,避免“熵增”的状态,受到太多的内生和外生因素的影响,难以做出简单的判断。但是,可以肯定的是:在过去四五十年间,传统法币在非“耗散结构”和“熵增”的过程中,发生了从“算术级数”到“几何级数”的转变,导致了全球货币体系走上了“熵增”的不归之路。
在结束本序言前,我想告诉读者:邹均编著的《区块链核心技术和应用》,与其上一本编写的著作《区块链技术指南》,以及市场上关于区块链的大量著作相比,以下几个方面值得注意:其一,宏观视野。本书从当代互联网的局限和计算模式的演变的大背景出发,切入区块链的概念和技术框架,最后对区块链技术进行分解说明,使读者得以窥见区块链技术及其应用的全貌。其二,系统化。本书对区块链技术相关的问题进行分解、梳理和归纳,捕捉出区块链技术的“最小公约数”,最终形成了十二个主题的板块,每个板块又细分成三个层次。这样的框架设计,有益於系统讨论区块链技术。其三,科学的描述方式。本书在讲解技术的过程中,超越日常生活的形象化举例,大量引用数学语言和符号语言进行描述,从而准确传达了概念和逻辑。其四,超越概念化。本书没有仅仅停留在对概念的介绍,而是大量讨论概念背后的“实现过程”、“运行机制”和“交互关系”,例如进行“关于比特币POW能否解决拜占庭将军的问题”,“基于POW的共识记账”等设问。其五,重视和引用英语文献对话。本书大量的引用英语文献,一定程度上弥补了当下国内区块链文章和书籍的英文文献的引用和研究普遍不足的缺憾。当然,可能因为团队分工写作的限制,本書不乏重复和粗糙之处,距离精致化、凝练化还有一定距离。希望这本书还有再版机会,得以完善。
可以预见,在区块链未来发展和成长过程中,还会出现一个又一个的“十字路口”,也就是一次又一次的挑战。但是,可以相信,区块链的内在学习能力将帮助其在“十字路口”的正确选择。伴随区块链未来发展和成长,人类社会中的实体经济正在被观念经济所超越,与物理世界平行的数字世界全面崛起。区块链将是连接实体经济和被观念经济,物理世界平行的数字世界的重要桥梁。这正是区块链真正的历史功能所在。
2018年6月3日 初稿
2018年7月23日 定稿
[1] 见书内文“13.5激励层评测”。
[2] 同上。
[3] 见书内文“图13-3软件失效的机理示意图”。
[4] 见书内文“13.6共识层评测”。
[5] 见参考资料《FLP Impossibility》,
https://blog.csdn.net/chen77716/article/details/27963079。
[6] 见书内文“5.1.2共识系统的基本定义”。
[7] 见书内文“表13-4共识算法的分类”。
[8] 见参考资料
https://www.zhihu.com/question/265273597/answer/294404050。
[9] 见参考资料
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AE%A1%E7%AE%97
[10] 见书内文“5.共识算法”
[11] 参考图片资料来自
http://mining.btcfans.com/。
[12] 见书内文“5.共识算法”。
[13] 见参考资料《Engineering Security Through Coordination Problems》,Vitalik Buterin。
[14] 见书内文“11.3.1Ethereum:区块链龙头的转型升级”。
[15] 见书内文“11.2区块链平台的典型需求和发展方向”。
[16] 见书内文“11.3.10区块链存储”。
[17] 见书内文“11.3.2 EOS:区块链操作系统”。
[18] 见书内文“11.3.3 Cardano:具有隐私和法规的区块链”。
[19]见参考资料
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E9%AA%8C%E8%AF%81。
[20] 见书内文“13.2评测的策略”。
[21] 见参考资料《区块链正本清源 – 从计算机科学评看区块链的起源和发展》
https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/80467188。[22] 见参考资料《MOAC号称“众链之母”:他们在区块链技术上有什么创新?》
[23] 见参考资料
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31764777。
[24] 同上。
[25] 见参考资料
https://ethereum.stackexchange.com/questions/1993/what-actually-is-a-dag。
[26] 见参考资料
https://www.jianshu.com/p/9f181cefba8d?from=timeline。
[27] 见书内文《前言》
[28] 参考资料:
https://www.zhihu.com/question/22178202
[29] 1948年,香农在长达数十页的论文“通信的数学理论”中,虽然没有回答“信息是什么”,却提出信息的度量问题,创造了计算“信息熵”H的著名数学表达公式:
“信息熵”实际是对随机变量的位量和顺次发生机率相乘再总和的数学期望。
[30] “耗散结构理论”的创始人是1977年诺贝尔化学奖获得者,物理化学家伊里亚·普里戈金(Ilya Prigogine,1917-2003)教授。
[31] 参考资料:
http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E8%80%97%E6%95%A3%E7%BB%93%E6%9E%84%E7%90%86%E8%AE%BA
[32] “麦克斯韦妖”,又被称为麦克斯韦精灵(Maxwell's demon),系1871年由英国物理学家麦克斯韦(James Clerk Maxwell,1831-1879)为了说明违反热力学第二定理的可能性而设想的实验。
致谢
在本文的撰写过程中,数学专家崔巍、齐洪胜和计算机技术专家邹均、程文彬、张洪为,特别是郑延伟,深入参与了本文的技术讨论,提供了专业意见和建议,在此表示感谢。
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