未来已来,谈人工智能与区块链

周边参考 blockchain 来源:币圈百科 5个月前 (01-16) 121次浏览 0个评论 扫描二维码

若无某种大胆放肆的猜想,一般是不可能有知识的进展的。

——爱因斯坦


昨日朋友圈被 18+1 大刷屏。看得出各位对国家的认可和自豪感与日俱增。

但学术圈被刷屏的是这样一则新闻:

是的,就是那个今年 5 月在乌镇围棋大赛击败柯洁的阿尔法狗,又进化了。

Deepmind 于 10 月 18 日在 Nature 发布了最新研究成果,他们的新版围棋程序阿尔法元(AlphaGo Zero)验证了,即使在围棋这样最具挑战性的领域,机器也可通过纯自我强化学习的方法来达到自我完善的目的。

这次的阿尔法元,全程无人类指导,没有人类棋谱的输入,仅有围棋基本规则做为基础。通过自我对弈的方式提升水平,并在 3 天内水平提升至已经可以击败阿尔法李(AlphaGo Lee)—-后者曾在 2015 年的比赛中战胜人类顶尖棋手李世石。经过 21 天的自我学习之后,已经可以击败阿尔法大师(AlphaGo Master),就是那个在今年 5 月乌镇大会上击败柯洁的版本。

阿尔法元在短时间内就掌握了人类上千年积累下来的各种围棋经验,并设计了人类选手以前未知的策略,就此成为目前世上水平最高的围棋选手,没有之一。

值得一提的是,硬件效率方面阿尔法元也完胜自己的老大哥,只使用了 4 个 TPU。作为对比,2015 年的阿尔法李需要 48 个 TPU,消耗数倍的电力和时间才做到仅仅打败人类棋手。

很显然,我们现在正在以超过自己想象的速度迎接机器时代的到来。


人类发展的进程中,从文明化之后,到工业革命之前,走过了近万年的历史。在这数千年的时间里,人们的生活方式,生产方式并无本质区别。均为以农业为基础,在资源的争夺中完成世代繁衍。

直到第一次工业革命,人类发展的脚步开始加快,并不断加速。

18 世纪末到 19 世纪末,100 年,机械的发明,工厂机械化。工业 1.0

19 世纪末到 20 世纪中,80 年,生产线出现,实现大规模生产。工业 2.0

1970 至 2010 年,40 年,计算机出现,实现自动化生产。工业 3.0

2010 年至?,?年,物联网,云计算,人工智能,区块链…..。工业 4.0

好了,抛开这些虚无的概念,回到我们的主题,人工智能和区块链。

上文提到的阿尔法狗的计算核心,是谷歌 TPU。这是一款机器深度学习的定制芯片。在速度上比市面上现有的 CPU,GPU 芯片 15-30 倍,能效方面更提升了 30-80 倍。

(作为对比使用的是 Intel Haswell CPU 与 Nvidia Tesla K80 GPU)

谷歌的硬件工程师 Jouppi 在 TPU 的介绍中表示:

谷歌的硬件工程团队在转向定制 ASIC 之前,早期还曾用 FPGA 来解决廉价、高效和高性能推理的问题。而 FPGA 的性能和每瓦性能相比 ASIC 都有很大的差距(大毛注:因为 FPGA 闲置硬件资源多的缘故)。他解释说,“TPU 可以像 CPU 或 GPU 一样可编程,它可以在不同的网络(卷积神经网络,LSTM 模型和大规模完全连接的模型)上执行 CISC 指令,而不是为某个专用的神经网络模型设计的。一言以蔽之,TPU 兼具了 CPU 和 ASIC 的优点,它不仅是可编程的,而且比 CPU、GPU 和 FPGA 拥有更高的效率和更低的能耗。

也就是说,这是一款为人工智能设计的 ASIC 芯片。

人工智能的学习,需要极大量的计算量,量变产生质变,不断自我迭代和进化。

而目前世界上存在的另一项需要极大计算量才能完成的工作,就是目前区块链应用的代表,数字货币—-对,就是挖矿。目前看似毫无意义的消耗能源,使用巨大计算量作出的一些代码数字,可能在今后被设计成神经网络的学习过程。这并不是天方夜谭。

目前 ASIC 矿机厂商中的领头羊比特大陆,在招聘页面显示正在招聘深度学习研发工程师,也更能说明这一点。

矿机芯片的发展走过了 CPU-GPU-FPGA-ASIC 的发展路线,追求运行速度和能耗的最佳表现。而 ASIC 芯片在神经网络的应用上也体现出了自己的优势。两者在硬件的发展上趋于一致。

比特币,数字货币 1.0,所能实现的功能确实比较有限。

以太坊,数字货币 2.0,已经具有图灵完备的编程语言,实现了一些分布式实际应用。这就是未来分布式计算机的初级版本。

那么数字货币 3.0 和 4.0的出现呢?也许那时候不该把它称为数字货币了,而是真正意义上的分布式计算机,会在各行各业发挥实际应用价值。

也许,电影《终结者》中的天网 Skynet,离我们并不会太遥远了…


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