继续谈谈人工智能 AI 和区块链 Blockchain 的前景

Blog Dec 1, 2019

这个话题其实有点大，而且很容易带上个人偏见，以及由于知识储备的不足导致的视野不够广。

首先说人工智能，AI 全名 Artificial Intelligence，很多人的关注点在于机器学习的 Intelligence，而忽略了最重要的 Artificial。

这里我首先给没有 AI 背景的人做个小科普，AI 就是让机器用人类学习的方式，去学到一些东西，AI 可以从很多方面来分类，这里我只介绍一个后面会论证到的，我只介绍监督学习和非监督学习分类法。监督学习，就是给数据打标签，然后机器通过训练，可以来识别没有打过标签的数据，典型的应用就是人脸识别物体识别，非监督学习就是给一堆数据给机器，让他自己去寻找内在的关联，一个典型的应用是推荐算法，让机器来自动分类。

对于监督学习，如果想让机器学习到人脸特征的提取，我们首先要有一套算法，来定义什么样的图片才是人，也就是说，人为的定义好有人脸的轮廓，人眼的轮廓，鼻子嘴巴轮廓，以及相对的几何位置，这样描述出来机器才能学习到有用的东西。

而对于非监督学习，如果想让机器对一万个视频分类，我们首先得定义一些参数，比如同一用户看过哪些，类似的用户看过哪些，这些用户的年龄性别甚至职业。

从上面两个例子不难看出，机器学习的关键，在于人为定义的这些算法是否优秀，比如人脸识别中各个部位的几何关系，比如推荐算法中采用的参数。如果描述人脸的算法不够优秀，就会影响机器识别的准确率，如果推荐算法中用到的参数不够多不够有效，也会影响推荐算法的准确度。

所以关于机器学习，我们可以得出一个结论，机器学习的本质是数学。换言之，任何能用数学公式表达的事物，机器学习都可以做到比人类强，但是问题就在于，并不是所有的东西都可以用数学公式来表达，比如人类的情感，股票的涨跌。

所以机器学习有未来吗，有，也没有。外行人对机器学习给予了过高的期望，但是实际上机器学习能做的事情非常有限，并不能像科幻电影里面一样，机器人像人一样逼真，这是不可能的，我可以很负责任的在这里放下这句话，因为数学解决不了所有问题。

所以机器学习就一无是处吗，也不是。这个要取决于怎么用，人脸识别这是个烂大街的用法我就不再赘述，目前我发现机器学习运用的最好的是大疆。

在传统的影视拍摄中，如果想做到流畅的运镜，追踪一个人或者物体，通常摄影师要花很大功夫练习基本功。在传统的拍摄跟踪延时视频，摄影师通常是带着三脚架，对准物体走一步拍一张，最后电脑合成，还有可能因为步伐问题角度问题导致画面不流畅。但是大疆解决了这个问题，用 AI 来追踪物体，取景器里面选中要跟踪的目标，就可以实现流畅的运镜和固定的构图。

利用 AI 把一些专业领域的东西带给普通人，这可能是对人工智能最好的致敬了。

接着说区块链，Blockchain，本质上是一个性能极差，读不可控写不可控的分布式数据库，唯一的功能就是能保证链上的数据很难篡改。注意我说的是很难篡改，并不是数据可信。数据的来源是人，人不可信，数据就不可信。

说到区块链就不得不说到另一个名词，智能合约，和人工智能一样，外行人一看到智能就高潮了。智能合约，本质上就是个性能极差，功能不完备的编程语言，和 Python Nodejs 最大的区别就是智能合约的虚拟机运行在区块链平台上，实际上没任何卵用，编程的时候不能为所欲为，还要担心执行失败。

外行人通常对于智能合约抱有极大的期许，如果有智能合约，老板就得定期发工资了，就得按时兑现期权了，醒醒，智能合约里面只能存变量，variable，不能存钱，请不要有这种幻想。而且，公司账户每月发工资，本质上不也是这么回事？

一部分人写的 proposal，利用区块链实现这个实现那个，我就不点名了，反正本质也都一样，读 proposal 的时候会有一种慷慨激昂的感觉，觉得这件事情很伟大，但是仔细想想，这跟区块链有个鸡毛的关系，如果不用区块链技术甚至能实现的更好。

区块链项目中，最常见的几个关键词就是去中心化，分布式，没有中间商，智能合约。其实每一条都站不住脚。