점점 더 많은 사람들이 블록체인이 기술 구성 요소에서만 가장 큰 가치를 달성할 수 있다고 믿습니다. 빅데이터든 클라우드 컴퓨팅이든 AI든 블록체인이든 데이터를 수집하고, 데이터를 분석하고, 데이터를 활용하는 등 모두 데이터의 가치를 극대화하고 있지만, 블록체인은 신뢰성과 합의만을 제공합니다. 따라서 블록체인은 많은 기술 구성 요소 중 하나일 뿐이며 이를 다른 기술과 결합하는 방법은 현재 많은 사람들이 논의하고 있는 문제입니다.

포럼 참석자:

포럼 중재자:

BITAGORA CEO Song ting cai

포럼 참석자:

아시아 연합 개발 이사 - Yi Huanhuan

Inspur 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅 이사 - Lu Fei,

Tsinghua Arshan Blockchain Research Center의 Shuo Di,

데이터 사이언스 연구소, Tsinghua University-Liu Yunqu,

보조 제목

핵심 질문 1: 인공 지능과 블록체인 기술의 모순은 무엇입니까? 충돌을 방지하고 피하는 방법은 무엇입니까?

쓰촨성 블록체인 연구 개발 센터의 기술 고문 Duan Kai:블록체인이 AI에 서비스를 제공할 때 컴퓨팅 리소스 부족이 주요 모순입니다.

칭화대학교 데이터 과학 연구소 - Yunqu Liu:AI는 빅데이터를 가공하는 것이고, 블록체인은 빅데이터의 가치를 확인하는 것입니다. 많은 사람들이 프라이버시가 매우 중요하다고 말하지만 프라이버시보다 올바른 확인과 자산 속성이 더 중요합니다. 누구의 빅데이터인지 먼저 파악한 다음 AI를 통해 처리합니다. 나는 빅데이터를 위한 도구로서 AI를 왜소하게 만들었고 많은 사람들이 행복하지 않을 수 있습니다. 내 좁은 관점에서 이것은 과거의 경우였습니다. 도구로서 빅데이터의 가치를 이끌어낼 수 있으며, 블록체인의 보호 아래 권리를 확인하고 거래를 할 수 있어 막대한 상업적 가치를 창출한다.

제 제한된 지식으로는 AI와 블록체인 사이에 충돌이 없지만 서로를 매우 잘 보완하여 1+1=11이라는 극적인 효과를 낼 수 있습니다.

Tsinghua Arshan Blockchain Research Center의 Shuo Di:AI는 생산성을 향상시키는 도구이고, 블록체인은 생산 관계를 개선하는 도구인데, 이 둘을 어떻게 결합할 수 있을까요? 우리는 지금 모두가 말하는 AI가 주로 인식에 편향된 인식 측면에서 주로 시뮬레이션된 기계 학습을 의미한다는 것을 알 수 있습니다. 블록체인은 신뢰 기계이며 그 데이터는 가치가 있습니다. 종종 일종의 비즈니스 행동을 나타냅니다. 항목의 가치와 자산의 소유권 관계를 포함합니다. AI에 대해 이야기하고 싶다면 이러한 데이터와 어떤 관련이 있는지 블록체인이 기존 AI가 얻을 수 없었던 일부 데이터를 얻는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 예를 들어 기업의 비즈니스 행위가 블록체인을 기반으로 하고 다양한 기업의 비즈니스 데이터, 재무 데이터, 자산 데이터를 넣을 수 있다면 새로운 AI를 만들 수 있습니다. 이 AI는 무엇을 할 수 있습니까? 이 기업의 가치와 좋은 투자 대상인지 판단할 수 있습니다. 예를 들어 블록체인 분야나 특정 분야에서 좋은 투자 대상을 찾는다. 나는 둘 사이에 모순이 없다고 생각한다. 이들은 두 가지 기술이며 특정 응용 분야에서만 관련됩니다.

Inspur 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅 이사 - Lu Fei:내 개인적인 관점에서 이러한 측면에서 이 문제를 해결하는 것을 고려하십시오.

먼저 컴퓨팅 성능을 고려하십시오. 내 개인적인 관점에서 어떻게 실행하고 있으며 어떻게 발전하고 있는지 현재 컴퓨팅 성능이 전체 시스템을 지원하기에 충분한지 여부를 객관적으로 평가할 수 있습니까?

둘째, 데이터. 사실 빅데이터는 AI 발전에 기여했고 개인적으로 동의한다. 데이터 생산, 관리, 보안, 규칙 제정 및 데이터 입법 측면에서 이러한 측면은 조금 더 고려됩니다.

셋째, AI 알고리즘의 최적화입니다. 이를 지원할 좋은 알고리즘이 없다면 많은 문제를 야기할 것입니다.

넷째, 인재 팀의 축적입니다. 이 산업은 너무 빠르게 발전하고 있기 때문에 인재의 방향도 매우 중요합니다. 이 네 가지 측면을 더 생각해보면 AI와 블록체인을 결합하는 과정에서 관련 모순을 해결하지 않고 다른 응용 프로그램과 결합하는 경우도 있습니다.

아시아 연합 개발 이사 - Yi Huanhuan:이 질문은 "Qin Qiong Fighting Guan Gong"이라는 Hou Baolin에 대한 잡담을 생각 나게합니다.이 두 질문은 같은 범주에 속하지 않는다고 생각합니다. 그들 사이에 어떤 모순이 존재하는지 보기 위해 블록체인 자체에 어떤 모순이 존재하는지, 인공지능 자체에 어떤 모순이 존재하는지 개인적으로 생각합니다. 앞으로 우리가 이러한 모순을 어떻게 해결할 것인가는 여기 계신 모든 분들에게 더 큰 의미가 있을 것입니다.

우선 블록체인에 대한 사원은 블록체인이 신뢰의 메커니즘이라고 말하는 "The Economist"의 표지 잡지에서 나옵니다. 그러나 블록체인의 현재 주요 모순은 탈중앙화, 성능 및 보안의 불가능한 삼각형입니다.

현재 인공지능의 모순은 약한 인공지능의 문제만 풀 수 있다는 점이다. 얼굴인식, 이미지인식 등 또한 산업 고유의 문제를 해결할 수 없으며 막대한 이익을 창출할 수 없습니다. 그것의 모순은 실제로 엄청난 가치와 약한 이익 사이의 모순입니다.

보조 제목

핵심 질문 2: 블록체인과 인공 지능의 조합이 일부 상용 응용 프로그램을 찾을 수 있습니까?

쓰촨성 블록체인 연구 개발 센터의 기술 고문 Duan Kai:인공지능 제품의 경우 빅데이터와 머신러닝의 발전에 많은 사람들이 주목하고 있다. 실제로 인공지능 제품도 사용 중에 데이터가 필요하다. 매우 특수한 응용 프로그램 모드를 찾을 수 있으며 많은 일반 응용 프로그램을 휴대폰에서 사용할 수 있습니다. 하지만 일부 인공 지능 제품을 사용하면 그에게 정보나 데이터를 제공하지 않으면 이 로봇이 바보처럼 무관심하다는 것을 알게 될 것입니다. 그래서 사용자들이 이런 인공지능 제품을 접하게 되면 앞으로는 그 안에 자신의 정보를 먼저 집어넣게 될 것이라고 예측합니다. 그래서 방법은 무엇입니까? 자신의 정보가 유출되지 않도록 하는 방법, 이러한 것들을 블록체인과 결합하여 이러한 문제를 해결하는 데 의존할 수 있습니다.

우리는 인터넷의 빨간 봉투 시대를 경험했습니다.OFO 또는 Mobike를 경험한 사람이라면 누구나 빨간 봉투가 시장을 열 수 있다는 것을 알고 있습니다. 앞으로는 개인이 아무것도 할 필요가 없고, 자신의 데이터가 그에게 가치를 가져다 줄 수 있다는 것이 반영될 것입니다.

칭화대학교 데이터 과학 연구소 - Yunqu Liu:방금 블록체인과 AI, 빅데이터의 관계를 이야기할 때, 빅데이터는 블록체인과 AI를 연결하는 관점이라고 했는데, 제 생각에는 체인 관계이고 아직 삼각관계를 이루지 못한 것 같습니다. 빅데이터를 통해 AI는 빅데이터를 처리하고 이 빅데이터의 가치를 발견할 수 있습니다. 이러한 가치에 상응하는 블록체인 트랜잭션을 통해 막대한 상업적 가치가 창출됩니다. 이것은 눈에 보이는 관절이며 그 상업적 가치는 엄청납니다.

기술적으로 여기에는 문제가 있습니다. 즉, 기존 블록체인 기술은 아직 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력이 없습니다.

Tsinghua Arshan Blockchain Research Center의 Shuo Di:나는 이것이 Guan Gong이 Qin Qiong과 싸우는 것이라는 데 동의합니다. 어떤 장면입니까? 장면과 응용 분야에 따라 다릅니다. 블록체인은 이전에 공유할 수 없었던 데이터를 공유할 수 있게 합니다. 이전에는 사람들이 유출을 두려워했던 많은 데이터를 체인에 올려 놓고 사용하려는 사람들에게 안전하게 전달할 수있는 방법이 있습니다. 이러한 데이터의 개방성은 인공지능의 새로운 수직적 방향성을 가져온다. 이제 인공지능은 일부 인식만 할 수 있고, 경제 분야, 사업 운영 분야, 기타 관련 분야에서 인공지능에 대한 연구는 거의 볼 수 없습니다. 블록체인은 이러한 데이터를 온라인 및 온라인으로 제공하며 아마도 이러한 연구를 구현할 수 있습니다.

앞으로 개인 데이터를 사용하려면 각각의 정확한 시나리오를 데이터 소유권 소유자가 확인해야 합니다. 명시적으로 동의하는 경우에만 합법적으로 사용할 수 있습니다. 과거에는 웹 페이지나 APP에서 사용자가 체크 표시를 하고 동의를 클릭한 다음 모든 곳에서 자신의 데이터를 부도덕하게 사용하는 것이 일반적이었습니다. 많은 기존 기업. 인공지능 연구를 하는 일부 기업을 포함하면 인공지능에 타격이 될 수 있다.

우리가 구축한 초석 체인 시스템인 Aershan Company와 Tsinghua Research Center에는 정확히 하나의 모듈이 있습니다. 데이터 관리, 데이터 소유권을 위한 것이며, 데이터를 남용할 수 없으며 데이터를 소유한 사람이 주인입니다. 이 도구는 디지털 자산 관리 또는 디지털 자산 보관이라고 하며 무엇보다 어떤 데이터를 가지고 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 둘째, 당신의 데이터를 사용하고 싶은 사람은 누구든지 당신에게 메시지를 보낼 것입니다. 건강 기록. 이전 의사가 처방한 처방 및 진단 기록을 APP을 통해 사용 권한을 부여할 수 있습니다. 이 법적 프레임워크 하에서 데이터가 공개되고 새로운 인공 지능 연구 분야를 생성할 수 있는 기회가 있어야 합니다.

Inspur 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅 이사 - Lu Fei:인공 지능과 블록체인 애플리케이션의 통합은 우리가 기대하는 것입니다. 인공 지능은 양적 거래와 같은 현재 많은 문제를 해결할 수 없습니다. 인공지능이 왜 지금 이렇게 인기가 많을까요? 이미 모든 분야에 관여하기 시작했기 때문입니다. 관련된 필드는 우리가 상상하지 못할 수도 있습니다. 누구나 노력하고 있고, 과정이 필요하고, 이성적으로 마주하거나 선택적으로 발전시켜야 합니다. 그래서 저는 개인적으로 이 통합이 우리의 궁극적인 기대라고 생각합니다. 하지만 이성적으로 마주하고 이성적인 선택을 하는 것이 필요하다.

아시아 연합 개발 이사 - Yi Huanhuan:나는 이 문제와 비즈니스 시나리오에서의 적용을 이해합니다. 나는 그것을 반대로 놓고 호스트의 질문에 추가하고 싶습니다. 내가 방금 말한 것은 약한 인공 지능에는 아직 모델이 없으며 비즈니스 모델이 명확하지 않다는 것입니다. 그러나 블록체인의 비즈니스 모델은 매우 명확합니다.과거에는 전통적 기업이 사장의 주식 보유 여부에 의존했기 때문에 블록체인이 생산 관계를 변화시킨다고 볼 수 있습니다. 주식회사에서는 직원이 주식을 보유합니다. 인터넷 회사의 경우 AB 공유 시스템이 있고 사장은 9%에 불과하며 더 많은 사람들이 참여하도록 유도할 수 있으며 블록체인은 커뮤니티가 됩니다. 모두를 위한, 모두를 위한 커뮤니티 시스템이 되십시오. 이것은 인센티브 메커니즘의 큰 변화이며 이것이 첫 번째입니다.

둘째, 블록체인과 인공지능을 이야기하는 것은 그것을 비즈니스에 적용하는 것이 아니라, 현시점에서 블록체인과 인공지능을 통해 해결할 수 있는 커머셜 분야의 페인 포인트와 문제점 때문이라고 생각합니다. 사실 2008년 미국 정부의 과잉 발행 통화가 금융 위기를 불러왔기 때문에 정부를 신뢰하지 않는 비트코인이 등장했다.

블록체인 업계에서 결제 시스템이 하나뿐이고 더 이상 문제가 해결되지 않던 시절, 스마트 계약이 등장하고 이더리움이 탄생했습니다. 지금도 마찬가지지만, 이더리움과 같은 스마트 컨트랙트 시스템을 사용하여 대량 데이터 수집 문제를 해결하지 못하고, 현장에서 point-to-point 데이터 확인 및 검증 문제를 해결할 수 없다는 것을 실습 과정에서 발견했습니다. 그래서 우리는 그것에 대해 더 많은 일을 할 필요가 있습니다. 수정, 추가 수리, 그리고 또한 원래 각도와 기초에 서 있습니다. 그래서 본질적으로 이러한 기술을 어떻게 적용하느냐가 아니라 산업 자체에서 어떤 페인 포인트를 발견하느냐가 중요하다고 생각합니다.

첫째, 데이터 수집의 문제점입니다. 둘째, 과립화 및 미세한 치수의 문제점입니다. 셋째, 지능은 매우 복잡합니다. 중국의 환경 보호 표준을 충족하는 것 외에도 해외, 미국 및 유럽 연합의 표준을 충족해야 하며 시나리오에 따라 계산 공식이 완전히 다릅니다. 해당 매칭을 자동화하려면 어떻게 해야 하나요 매칭이 완료되면 더 다양한 조직이 존재하며 기존 시스템과 식별, 연결 및 비교하는 방법이 있습니다. 이것은 현실적인 애플리케이션 시나리오 및 추가 반복에서 블록체인 및 인공 지능 기술에 대한 추가 요구 사항입니다. 그리고 전체 소프트웨어 산업의 발전도 이와 같습니다.우리가 섬기던 회사는 오라클이었습니다.그 동안 Oracle 데이터베이스는 어떤 문제를 해결 했습니까? 미군 데이터 저장 문제를 해결합니다. 마지막으로 이 기술이 추출되어 일반 서비스가 됩니다. SAP의 ERP를 포함하여 역시 재무에서 시작하여 약간의 일반화된 플러그인을 추가하여 포괄적인 서비스를 제공합니다. 그래서 블록체인도 인공지능도 마찬가지고, 앞으로 더 큰 씬에서는 그에 상응하는 정제된 블록체인의 퍼블릭 체인과 블록체인이 요구하는 스마트 컨트랙트 시스템이 다양한 체인 간의 연결 고리를 더욱 형성할 것이라고 생각합니다. 그에 상응하는 인프라, 이것이 미래 발전의 방향이자 핵심이라고 생각합니다.