专访PayPal和 Crunchbase前员工：区块链未来融合是关键

——携手AI、Bots和IoT的技术

来源：数据观时间：2018-11-05 10:00:09 作者：黄玉叶（编译）

　　【编者按】

　　Brad Anderson，曾在在线支付服务商PayPal和Crunchbase(覆盖初创公司及投资机构生态的企业服务数据库公司，2007年创立于美国旧金山)任职，目前在ReadWrite.com网站担任特邀撰稿员。记者就区块链未来的发展与展望与Brad Anderson进行了探讨，Brad Anderson表示，未来区块链技术在零售业、智慧城市等领域将大有可为，未来的趋势一定是区块链与其他新兴技术融合发展，如AI(人工智能)、Bots(机器人框架)和IoT(物联网)等技术。

　　记者：于你而言，区块链像什么?

　　Brad Anderson：我们使用的每一项技术都提供了某种形式利益。然而，结合技术越发繁多，其技术优势也迅速增加。在这种情况下，由加密货币和智能契约所组成的分布式分类账，也就是区块链，就好比超级英雄。

　　记者：你觉得区块链的未来会怎么发展?

　　Brad Anderson：区块链未来融合是关键。区块链要想为长期的安全和效率问题提供解决方案，这似乎是不可能的。然而，它的力量虽有限，但可以通过与其他技术和工具(如人工智能和机器人)相结合而变得强大。

　　记者：请具体介绍下你概念中区块链未来的融合发展。

　　Brad Anderson：以下就给大家分享下区块链融合了其他先进技术后对工业、企业和城市的重要意义。

　　零售动力平台

　　即使当今技术提供了早前工具没有提供的解决方案，它们仍然无法解决所有问题。然而，当技术与技术相结合时，协同效应往往会覆盖更多的问题领域。例如，OSA DC零售业使用了一项由AI驱动的区块链技术，它通过从多个渠道收集实时数据，其中包括零售商、制造商和消费者，用以提供更好决策。支持机器学习的系统获取所有这些数据以快速发现其模式，然而，它超越了其他服务的优点。

　　消费者可以获得更透明的产品信息，这样他们就能清楚地知道他们在购买什么，以及产品的源头。智能合约让零售商显得“诚实”：他们的一举一动都在顾客掌间，这就建立起了信任机制，并使每个人都因此追求达到更高标准。此外，人工智能机制收集到消费者的反馈，零售商可以立即将其纳入他们的下一步战略。

　　所向披靡的聊天机器人

　　某些技术组合提供了一个更整体化的好处，比如当你把AI、聊天机器人和区块链结合起来。当下，越来越多的企业和消费者已经习惯了与聊天机器人的互动，据《Chatbots》杂志报道：“在各种即时信息交换系统中运行的聊天机器人，是一种日益增长的趋势，按照最近的未来趋势看来，似乎没有任何缓步的迹象。”Facebook的IQ研究数据显示：67%接受民意测验的人表示，希望未来通过在线聊天的方式与供应商和服务商进行沟通。据报道，Facebook Messenger平台上每月产生的客户与商家的互动信息多达10亿条。

　　随着这些聊天工具在帮助售后服务和营销互动的过程中汲取越来越多的知识，他们将变得能处理越来越多的事务，并且交流能力也变得更加天衣无缝。例如，当前的聊天机器人在自然语言处理方面仍然停留在基础阶段，但未来的前景显示他们将完成更加复杂、精密、接地气的对话，能够处理来自客户的复杂请求。这意味着它们会以人性化来满足各种顾客。

　　智慧城市：物联网+区块链+人工智能

　　随着越来越多的公司寻求进行数字化转型，城市间也开始考虑这一过程对于基础设施、犯罪和安全、能源消耗和社会问题等关键问题的意义。正如The Hill杂志所解释的，“智能城市可以减少资源消耗，利用物联网设备优化电力和水循环;通过交通信号灯、泊车位及公共交通的智能协调，减少交通堵塞和空气污染;利用大数据和无处不在的物联网设备的力量，改善城市环境和宜居性。”再将人工智能添加到智能城市开发中，并允许实现分布式计算实时数据分析和即时操作。

　　近日，一个新的组织正在努力让100个城市实现同样的智慧城市标准，并相互关联以获得长远利益。Coin Telegraph(美国知名且历史悠久的加密数字及区块链行业媒体)提供了四项关于区块链、人工智能和联网设备如何帮助发展未来城市的研究案例。例如，“迪拜被认为是世界上世界上数字化程度最高的城市之一。有了无人驾驶的火车、自动化的传感器、飞行的出租车、太阳能电池板和无线网络长椅……也许它具备了未来学家所需要的一切。阿联酋政府并没有止步于已经达成的目标，而是在积极实施最具创新性的想法，以期在2020年之前把阿联酋变成第一个以区块链为基础的智能大都市。”这也只是区块链、AI和物联网所能带来改变的一个例子。

　　解决区块链和AI的局限性

　　尽管区块链可以做一些令人称奇的事情，但是对于这种相对新兴的技术仍然存在一些局限。包括挖矿过程中的大量能源消耗、可扩展性问题和一些安全漏洞。其他问题还包括隐私，效率，硬件，以及缺乏了解这项技术的人才。这就需要嫁接AI技术，将机器学习集成到区块链可以高效地为区块链提供动力。此外，AI的虚拟天赋还可以增强区块链技术完成更多不可能的事。

　　最后我想说，区块链可以帮助AI本身进步，意思是区块链帮助AI解释自己。人工智能黑匣子本身存在一个解释能力的问题。一个清晰的审计跟踪不仅可以提高数据和模型的可信度，还可以提供一个清晰的路径来追溯机器决策过程。此外，区块链已经证明它可以为事务添加效率和速度。因此，它可以为AI做同样的事情，推动它更快地进行学习。区块链模型为以更有效的方式组织信息提供了一个很好的基准。

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