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  2018年11月18日,“2018比原链全球开发者大会”在杭州国际博览中心(G20会馆)继续进行,这是杭州第一次由开源组织举办的技术型峰会,也是杭州被誉为区块链之城以来规模最大的一场区块链开发者大赛,100+开发团队历经4个月激烈厮杀,16支团队在本次大会上展开最终角逐。

  在当天由巴比特COO屈兆翔主持的“计算主义,区块链与人工智能”圆桌论坛上,巴比特创始人长铗,PlatON创始人孙立林,嘉楠耘智人工智能生态特聘专家胡楠,深知无限人工智能研究院CEO高迪,登临科技BD VP谢杰就该话题展开了精彩的思想碰撞。

  以下为圆桌干货内容,巴比特整理:

  计算主义文艺复兴黄金时刻已到来

  巴比特创始人长铗:对区块链来说,计算力是防止51%攻击的壁垒,对人工智能来说,计算力就是直接生产力。我们可以通过区块链的共识机制为AI注入强大计算力。

  长铗:我觉得我们现在应该庆幸自己处在这样的时代,就是处于计算力大爆炸的拐点时刻,这意味着涌现非常多的机会,就我个人而言,我从事区块链行业,也是源于“计算即权力”的思想。

  我有一个观点,工作量证明机制,这个词的翻译可能有点误导,因为现在有人提出“内容即挖矿”等等所谓的共识机制,严格意义上来说,就像今天白硕老师分享的,共识难就难在需要提出一种方法,使得计算很难,验证又很容易。所以归根结底是要构建时间上的单向性。 “交易即挖矿”,“内容即挖矿”等等,交易可以刷量,内容可以复制粘贴,后者提出的创新本质上是一种经济激励机制的创新,而不是共识机制的创新。工作量证明机制,本意是计算力证明机制。

  另外,关于计算主义。现在最新兴的两大科技—人工智能和区块链,都离不开计算力的支持,对区块链来说,是计算力防止51%攻击的壁垒,对人工智能来说,计算力就是直接的生产力。

  很多人说,当下的人工智能还是低级的智能,可能只能实现人脑5秒钟之内做出判断的能力,它离真正的智能还有非常远的距离。但是其实一方面我们的数据量已经很大了,BAT这类巨头都拥有海量的数据,物联网的普及又会带来更多数据量,但计算力却没有跟上数据量爆炸的趋势,因此才导致当前的AI领域其实也是处于一个瓶颈的阶段。

  因此比原链提出了一个创新,融合区块链和AI的计算。如果我们把计算力比喻成两个水池,区块链领域的计算力水池,水位是很高的,AI领域的水位其实相对是比较低的,为什么这么说因为我们知道AI的深度学习也好,加速服务也好,大部分还是用显卡,还有一些用FPGA,用到专用集成芯片的还是非常少的。但是在区块链领域,ASIC芯片的矿机已经非常普遍,所以这是一种计算力的不对称。

  所以也有人批评区块链的共识消耗了大量的计算资源,确实如此,因为我们哈希运算的应用范围过于局限,想把哈希运算推到更加通用的计算领域会非常困难。因此我们做了一个创新,假设如果我们能够把AI运算中最通用的计算融入到区块链共识中,相当于把两个水池打通了,左边的水位相应会下降,右边的水位会上升,其实我们可以通过这样的共识机制来为AI这个非常大的市场注入计算力。

  所以我们现在正在做这样的尝试,也得到了一定的响应。已经有越来越多的AI设备厂商支持tensority挖矿,还有一些原本和区块链并不相关的行业,比如摄像头,物联网的终端设备,也会想到与比原链合作,支持tensority挖矿,我觉得已经看到了一个非常喜人的苗头,因此我非常支持在计算这条路上一直走下去。

  PlatON创始人孙立林:计算是人类认知的根本过程

  孙立林:我对这个理念完全信仰。今年3月我们团队在香山封闭了一周时间,最后把它拆分为三件事:共识,验证,计算。PlatON着力最多的地方是在计算,其次是验证,共识我们基本上没有做什么新的突破。

  当时有一位团队里密码学的老师提到了“一切皆可计算”,给予我们特别重要的启发,我就把亚马逊书城上所有和计算有关的书都买了,逼着我们算法团队把所有和计算有关的理论在很短时间内过了一遍,这件事情给我们一个非常深刻的体验。我们是这样总结这件事情的:

  第一, 从硬件的角度来说,传统的CPU架构已经无法适应今天的计算增长,GPU也有问题,所以从整个硬件行业的趋势来看,都在做FPGA,很多传统硬件公司还做了FPGA云。因此,从硬件来说,计算架构的变化应该是未来非常重要的一件事情。今年3月份谷歌大会的时候,新的董事长发表演讲的标题就叫《计算架构的未来》。

  第二, 从软件和算法角度,它属于计算复杂性科学的重要分支,我们比较重的投入在密码学,我们发现从算法来说,最终都归结于计算问题。因此任何一个密码学的架构会极大地提升通讯复杂度和计算复杂度,需要软件、硬件一体化的提升。

  第三, 我们的理解,计算的本质到底是什么也有可能是错的,今天给大家抛砖引玉。我们的理解,计算就是人类认知的过程,是一个认知的根本过程,比如,无论是当年长铗写科幻小说,还是今天做比原链,其实都是我们对区块链展开的新的数字化世界的认知。而他真正的载体是靠计算过程来实现的,所以我们认为在计算主义的理念和旗帜下做这个事情,让我和我们的团队充满信念,也会一直在这条路上走下去。

  嘉楠耘智人工智能生态特聘专家胡楠:计算就是价值,在商业环境中已经发生了

  胡楠:其实有关计算的价值和算力的标价,我认为在比特币和其他挖矿的市场,直接给出了算力和定价的直接关系。嘉楠耘智在布局AI和区块链方面是比较早的,今年有两件事情,一是嘉楠耘智七纳米的比特币挖矿矿机量产,并且交付给客户相当的数量;第二件事情,是28纳米的边缘计算AI芯片同时推向市场。

  今年我们在跟客户交流的时候,会发现一件很有意思的事情,大家已经很快到了我要多少T算力,我的价格是多少美金的状态。所以主持人提到的有关计算就是价值,计算就是力量,其实在商业环境中已经发生了。

  另一点,整个社会的数据量仍然在爆发,因此对于计算来说,我认为以后一定是异构计算、多种计算平台同时共存。因此对密码学以及相关软硬件企业来说,都是非常好的繁荣时代。

  登临科技BD VP谢杰:当下硬件层面的挑战和机遇在于,(如何满足)软件层面业务需求的定义

  谢杰:我是做半导体出身的,但是在2012年就开始在自己家里用电脑挖比特币。在这个领域,我对POW是坚定的信仰者和支持者。

  说回芯片本身,现在半导体的发展已经非常先进成熟,计算能力大大溢出了传统的应用层面,业务模型的需求,因此现在可以看到,对于硬件的计算性能,更多是由软件定义的。这和80、90年代的半导体设计是不一样的,那时候硬件计算性能不够强,严重制约软件发展,现在这些问题慢慢不存在了,因为在整个芯片开发上,异构架构计算越来越流行。所以硬件层面上,更多挑战或机遇是如何面对软件层面的业务需求反过来的定义,由软件定义硬件,定义芯片如何开发。

  算力也是很有意义的讨论点。除了挖币以外还有很多应用,比如自然语言处理,基因测序,有点像炼丹炉,也需要大量积累。这对人类来说也是探索的过程,可能现在因为技术发展到更高度的抽象化,以前可能需要哥伦布去探索世界,现在可能用一种计算能力针对一种模型去验证,得出一种帮助人类社会进步的结果。

  深知无限人工智能研究院CEO高迪:在更早的研究层面,每一个AI团队应更专注本身方法论或者算法层面,而不完全依赖算力的提升;到了AI应用一定要落地的阶段,真正要比拼的就是各家算力

  高迪:算力无论对于区块链还是人工智能都是非常重要的,算力增长本身是一个很明确的趋势。AI在各个领域对算力依赖都比较重,大家往往会想到深度学习和深度神经网络,很多人是近两年听说这个概念,但神经网络从提出至今差不多有半个世纪的历史。神经网络最早被提出来的时候,被很多不同的方法论去比较,有一段时间大家甚至认为它是无效的,之所以今天深度神经网络被认为是机器学习里非常重要的,其中一个重要的原因确实是得益于计算力的提升。

  同样还有另外一点,就像神经网络、深度学习不能解决人工智能的所有问题一样,算力也不能解决今天AI面对的所有问题。我们以深度学习来举例,有一个非常著名的跨国企业,他们在做近期一系列的人脸识别研究里,就发现它的算法最终训练出来的模型对于白人和黑人,明显认为白人会相对受过更好的教育,带有明显的数据上的偏见。之所以会存在这个问题,肯定不是在算力上出了问题。所以对于今天AI的发展,我们要一分为二来看,在更早的研究层面,每一个AI团队应更专注本身方法论或者算法层面,而不完全依赖算力的提升。

  所以在我们的很多研究方向上,尝试不断用混合式机器学习架构来解决问题,比如更多去应用强化学习的技术,能够让算法设计或迭代更高效;另一方面当算法相对比较成熟,迭代到相对阶段性固化的版本以后,或者到了AI的应用一定要落地的阶段,真正要比拼的就是各家的算力。


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