張首晟：AI與區塊鏈共生，讓醜小鴨變白天鵝

內容來源：2018年3月25日下午，美國斯坦福大學講座教授、中國科學院外籍院士張首晟在2018中國（深圳）IT領袖峰會上發表了題為《量子計算、人工智慧與區塊鏈》的演講。

圖片|Holly責編| 蘇文炳

第 2095篇深度好文：4950字 | 7分鐘閱讀

完整筆記·區塊鏈

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筆記君邀您，先思考：

人工智慧面臨的瓶頸是什麼？

區塊鏈如何幫助區塊鏈突破瓶頸？

在張首晟看來，人工智慧的發展空間巨大，區塊鏈與人工智慧的共生，會創造無限的可能性。

但人工智慧現在最缺少的是數據，恰恰數據現在是處在被中心機構壟斷的一種狀態里，不能幫助機器合理地學習，從這種意義上看，人工智慧是有所欠缺的。

區塊鏈可以給人工智慧提供一個去中心化的數據市場，並對數據提供者提供正確的激勵機制，真正使我們的社會變得公平。

基於人工智慧和區塊鏈的共生，他說：「人工智慧可依賴這個數據市場起飛。」

以下，enjoy：

一、人工智慧：數據是「智慧」的基礎

人工智慧是一個基本概念，60年代就已經被提出來。今天之所以人工智慧能夠有突飛猛進的發展，主要原因是三大的潮流的匯總。

根據摩爾定律，人工智慧的計算能力每過18個月能夠翻倍；如果按照量子計算的理論，計算能力就不只是18個月翻倍，而是完全從量變到質變的。

一方面是我們的計算能力在不斷增長；另一方面，隨著互聯網和物聯網的發展，產生大量的大數據，這些大數據能夠幫助機器實現真正學習（因為再好的演算法，再強的計算機，如果沒有數據的話，也不能成為最佳的人工智慧）。

另外還有智能演算法的發現，並且已經有突飛猛進的變化。

然而，雖然人工智慧在突飛猛進的發展、改變，但是仍處在非常早期的階段，而且今後的前景非常廣闊。

為什麼這麼講呢？做一個簡單的類比：

我們曾經看到鳥飛，於是也非常想飛，但是人類早期學習飛行，只是簡單的仿生，我們只是在自己的手臂上綁上翅膀。

人類真正實現飛行的原因，是因為我們理解了飛行的第一性原理：空氣動力學。基於數學原理、數學方程，我們就可以人為設計最佳的飛行方式。於是我們看到，現在的飛機飛得又高、又快，但是它並不像鳥，這是非常核心的一點。

可能現在人工智慧，也是在簡單地模仿人的神經元。我們更應該思考，是否有一個基礎科學重大突破的機會，通過數學原理，讓我們真正去理解智慧和智能的基本原理，這樣真正能夠使人工智慧有突飛猛進的變化。

大家經常會問：到底用什麼樣的判據能夠真正衡量人工智慧達到了人的標準？

大家可能聽說過圖靈測試，圖靈測試就是人與機器對話，我們不知道對方到底是人還是機器。整個對話的過程中，如果花了一天的時間根本判斷不出來，那就說明機器人好像已經達到人的水平。

筆記君註：圖靈測試是指測試者與被測試者（一個人和一台機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。

進行多次測試後，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那麼這台機器就通過了測試，並被認為具有人類智能。

但是，我並不贊同圖靈測試這個判決。因為人類是一個進化的過程，很多情感並不是理性的情感，要讓一個理性的機器學一個非理性的人類大腦，可能並不是那麼容易。比如你可能故意激怒機器人的話，說不定它也不怎麼會理你。

那如何判斷機器真正超越了人的智力？我想提出一個新的判據：

人類最偉大的一點，就是我們能夠做科學的發現。所以最好的判據就是：哪一天機器人真能夠做科學的發現，能比人類更好地做出科學發現，那一天機器就超過人類了。

在化學裡面最偉大的發現就是元素周期表。假定我們根本不知道元素周期表這件事情，而機器是否可以在沒有任何輔導的情況下，自己發現元素周期表？

比如，我們僅僅輸入所有存在的化學元素的名字，結果機器自然地發現了元素周期表，它可以做出人類認為偉大的科學發現。

再比如，可以幫助我們發現新葯，用機器學習的辦法發現新的材料等等。那人工智慧就是真正超越了人類的智力。

二、區塊鏈：去中心化的數據市場

人工智慧雖然在突飛猛進的發展，但目前最缺的核心部分就是數據，恰恰今天數據是處在完全中心壟斷的狀態裡面，不能幫助機器合理地學習。

前不久，媒體曝光Facebook上很多用戶的個人數據被盜，數據在沒有被用戶允許下使用。我們很清楚，在今天的世界，每個人會產生出很多的數據，比如：個人的基因數據、醫療數據、教育數據、行為數據等等。

但問題是：這些數據都是掌握在中心機構裡面，沒有達到真正的去中心化。

而區塊鏈，就能夠實現一個去中心化的數據市場。所以我理想的世界是：未來每人擁有自己所有的數據，是完全去中心化的儲存，黑客也不可能黑每個人的數據。

然後用一些加密的演算法在區塊鏈上，真正能夠達到既保護個人的隱私，又能夠做出良好的計算。

所以我把今後區塊鏈的理念用一句話來描寫——「In Math we trust」（我們的信念建築在數學上）。

這張表大家應該記得，未來某一天，它肯定會成為整個區塊鏈和整個IT領域裡面的基礎。

它既是最基礎的數學，又能在數據市場裡面保護個人的隱私，也能夠做出合理的統計性計算。

比如有一種非常神奇的計算方法叫零知識證明，它能夠向你證明我的數據是非常有價值的，但是又不告訴你真正隱私的數據在哪。

筆記君註：零知識證明是指證明者能夠在不向驗證者提供任何有用的信息的情況下，使驗證者相信某個論斷是正確的。

有了區塊鏈和數據市場的產生，我們能夠真正使社會變得更加公平。我們現在最大的不公平是我們容易歧視一些少數派，但是在機器學習的過程中，最需要的就是少數派所擁有的數據。

如果今天機器學習的精準率達到90%了，還要使90%達到99%，那機器需要的不是已經學過的數據，而是跟以前最不一樣的數據。這些往往是少數派擁有的數據，所以對機器學習來講是最有價值的。

所以，一旦我們建築在區塊鏈的基礎上，再加上這些奇妙的數學演算法之後，我們就能夠真正達到去中心化的數據市場，而少數派所擁有的數據是最可貴的。

這樣我們就真正能夠把一個醜小鴨變成一個美天鵝，因為醜小鴨並不是丑，只是跟別人不一樣而已。

在這個世界裡面，真正達成區塊鏈和人工智慧互相共存，它們一定是最有價值的。

另外，我們對區塊鏈的認識，還不是最根本的第一性原理的認識。用最基本的物理學原理來講，達到共識就是大家都同意同一個賬本，相當於在物理學裡面，磁鐵本來是雜亂無章的，但是到了鐵磁態裡面，它們指向的方向是一樣的。

所以達到共識在自然世界裡是有的，在人文世界裡也是有的，這種現象是叫熵減的現象，即達到共識。

當大家都朝一個方向時，這個狀態的熵是遠遠比雜亂無章的熵要小。（筆記君註：熵可以簡單理解為一個系統「內在的混亂程度」。）

要達到共識是非常難的，因為熵總是在增的，要把它減下來是很難的事情。在區塊鏈上能達到一個共識系統，是用了一種演算法，在這上面是需要消耗能量的。

大家可能一開始不太理解，為什麼一些賬戶要耗費能量？但是從物理學第二定理來講，這是非常合理的一件事情。

因為達到共識本身就是熵減，但整個世界的熵一定要增加，所以在達到共識的同時一定要把另外一些熵排除出去。

這種沒有中心化的機制，跟自然世界裡面的磁鐵從雜亂無章的狀態達到有序的鐵磁狀態非常相像，所以，要付出代價也是必然的趨勢。

三、量子計算：人工智慧優化的根本

很多有意思的科學發現，都跟哲學觀念的改變有關聯。這一點在中華民族的古老哲學上已經體現出來：

世界是正負對立的世界觀，有正數必有負數，有存款必有貸款，有陰必有陽，有善必有惡，有天使必有魔鬼。

這種對立的世界觀在基本粒子的物理世界裡面也有一種呈現。

曾經有一位非常偉大的理論物理學家狄拉克（他跟愛因斯坦、楊振寧是我認為20世紀做出最偉大貢獻的三位物理學家），他要把愛因斯坦的狹義相對論和量子力學統一起來。

在統一的過程中，他要做一個非常簡單的數學運算——開一個根號。因為在開根號的時候始終會出現正負兩個解，一般人可能只關心正解，不關心負解，而狄拉克很聰明，他把負解解釋成所有的粒子必然有反粒子。

這個是非常驚人的預言，因為1928年的時候，並沒有發現有反粒子現象，所以大家都對他提出非常大的質疑，說他這個方程肯定不對，在世界上肯定沒有反粒子。但他說：「我的方程實在是太美了，你們繼續去尋找。」

過了5年，果然在宇宙輻射的射線裡面，大家找到了電子的反粒子，命名為狄拉克海。從此之後，質子找到了反質子，中子也找到了反中子。

正電子在醫療領域裡面已經有廣泛的應用，有一種醫療測試叫PET(正電子發射型計算機斷層顯像，是核醫學領域比較先進的臨床檢查影像技術)，就是用正電子和負電子產生成像，比如我們要測阿茲海默症，最好的辦法就是做PET。

但是，這些跟今天的IT峰會有什麼關係？IT峰會最關心的是計算機，目前計算機已經分成兩類，有經典計算機和量子計算機。

有些問題經典計算機很容易可以解決，比如把兩個大的數乘起來，經典計算機可以算得很快。但是一個數能不能拆成另外兩個數的乘積？比如15可以寫成3乘以5。

這個數比較小的話，我們自己可以算出來，但給你一個很大的數，經典的計算機要算這個數到底是不是兩個數的乘積，需要花很長的時間。

因為它用的演算法是窮舉法，要把所有可能被除的數一個個除過來，最後才能確認這到底是不是兩個數的乘積，所以經典計算機算起來是非常慢的。

筆記君註：窮舉法的基本思想是根據題目的部分條件確定答案的大致範圍，並在此範圍內對所有可能的情況逐一驗證，直到全部情況驗證完畢。

若某個情況驗證符合題目的全部條件，則為本問題的一個解；若全部情況驗證後都不符合題目的全部條件，則本題無解。

而人工智慧要做的事情，要把整個人類所有計算的事情，最終能轉化為優化的問題，這裡很多的可能性，但我們要找到最佳的可能性，如果用經典計算機的窮舉法，最後只能算出一個答案。

但量子世界是非常神奇的世界，它是平行的世界，比如有一個著名的試驗：

如果我放出一個粒子，它有兩個孔，要不是左邊，要不是右邊。打一個炮彈過去的話，要不就是從左邊穿過，要不就是從右邊穿過，不可能同一個時間既穿過左邊，又穿過右邊。

但是量子世界有一種本真的平行在裡面，一個基本粒子在某一個瞬間可以同時穿過兩個孔，只有這種行為才能解釋在後面形成的干擾條紋。

假定要麼是左，要麼是右的話，呈現的圖像就不是這個圖像。因為量子的世界本身就是平行的，如果用量子世界來做計算的話，就能夠達到秒算，把所有的可能性一下子算出來，這是量子計算最基本的概念。

要真正造出這個量子計算機是非常困難的。經典計算機最基本的單位是比特，意味著信息不是0就是1，用0、1就能夠表達所有的信息，這是經典計算機的概念。

但是在量子世界裡面，一個粒子同時穿過左孔，又穿過右孔，處在某一種疊加的狀態。一個量子比特講不請到底是0還是1，它是處在0和1疊加的狀態裡面。

這是一種非常奇妙的現象，但正是由於這種現象，說明了一個量子的比特本身是不太穩定的，任何一個雜訊就會對量子比特都會產生很大的干擾。

最近量子計算機成為全球很多著名公司特別關注的領域，谷歌、微軟、IBM、因特爾都在做投資，但是根本上不能解決這個問題——一個量子比特是非常不穩定的。

一個有用的比特，在量子計算的框架下往往需要10個、20個甚至40個、50個糾錯的比特來為它服務，這就使得量子計算很難真正實現。

最後我想說，我們整個世界科學是最無止境、沒有國界的，今天我們所要解決的人工智慧、量子計算都是整個人類的問題。所以我們一定不要把眼光放在局部，而是放眼整個全球和整個世界。

在這個過程中，中國是一個非常大的機遇，大家都想回答的問題：我們中國除了把應用科技做得好，能不能在中國有真正原創科技的產生？

我今天跟大家介紹的這些都是基本的物理和數學原理，聽起來可能比較抽象，比如熵增原理、正負電子等，但這正是我們這個世界的奇妙支出，它能夠給整個IT行業提供最基本的科學技術發展的前景。

謝謝大家。

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