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打破数据孤岛,GVChain对于人工智能的展望

2018-1-15 16:14| 发布者: 中国航拍网| 查看: 589| 评论: 0

简介:当GVChain生态网络蓝图实现之后,各行业海量的生产数据、工作数据都将沉淀其中,当这些数据相互打通之后,对现在的人工智能进程将会产生深远影响,就如同寒武纪的生命大爆发一般,一个人工智能领域的科技大爆发必然 ...

当GVChain生态网络蓝图实现之后,各行业海量的生产数据、工作数据都将沉淀其中,当这些数据相互打通之后,对现在的人工智能进程将会产生深远影响,就如同寒武纪的生命大爆发一般,一个人工智能领域的科技大爆发必然会就此产生。

如果要说区块链技术和人工智能有什么关联,那我们首先要了解数据与人工智能的关系。目前最热门的深度学习所用的神经网络通常需要用大量数据集进行训练,样本数量从数千起步,甚至可高达数百万。所以,从人工智能刚开始研究的时候起,数据的收集创建便是首要任务。

“第一波”的数据创建时代始于二十世纪八十年代,当时创建的主要是文档和事务数据,这一时期还在可联网台式计算机的普及过程中获得了催化。随后“第二波”数据时代,在可联网智能手机的推动下,诞生了大量非结构化媒体数据(邮件、照片、音乐、视频)、Web数据,以及各种元数据。今天我们正在步入数据的“第三个时代”,工业设施和家庭中部署的机器传感器创造了更多监视用数据、分析用数据,以及更多元数据。考虑到今天我们所创建的大部分数据都会通过互联网传输,日益膨胀的互联网流量也开始充当人类海量数据生成过程中的代理。1992年,全人类每天平均传输100GB数据,但到2020年,我们将每秒传输61,000GB数据。

我们从市场上可以直接看出,现在走在人工智能前列的企业,都是手握大量数据的互联网企业。人工智能爱数据,数据越多,模型越完善。但是现在的互联网企业,大都在利用中心化的数据存储方式为自己建立商业护城河,这无疑保证了各个企业在自己行业领域的领先优势,但是这种数据孤岛模式,却阻碍了新的人工智能模型产生。

我们都知道在生物学中杂交的优势,但是数据孤岛模式缺少了外来数据的变量影响,使得人工智能模型创新变得非常困难。就如同一个文明孤岛,如果缺乏了和外部的信息交流,最终结局就是故步自封,当外部的攻击到来之时,就会被轻易击败。

所以,去中心化的数据共享模式,无疑会在人工智能领域丢出一颗重磅炸弹。GVChain的目标是打造一个全球范围的事件协同交易生态网络,所以在整个GVChain生态网络中,各个行业的生产数据,工作数据将会大量产生,当这些数据互相连接打通之后,很多新的人工智能模型可能就此产生,就如同开头所提到的寒武纪的生命大爆发。

我们现在无法预知这些数据彼此碰撞之后,会产生多少新的人工智能模型,但是我们能肯定的是,至少在GVChain生态网络中,由于去中心化的数据开放性,更多的人工智能研究者可以加入到这个行业中,从而爆发更多的创新点。

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