《区块链与人工智能》是畅销书《区块链与新经济：数字货币2.0时代》全新修订升级版，补充和修订了基于区块链的人工智能等新技术内容。
　　区块链与人工智能入门级教程。畅销书《区块链与新经济：数字货币2.0时代》全新修订升级版。《互联网金融》《数字货币》团队精心之作，Vitalik Buterin等数十位黑科技领域大腕联袂荐读。蓝石区块链学院、算力、保全网等机构联合出品。

　　《区块链与人工智能》是《区块链与新经济》全新修订版，市场上为数不多的系统阐述区块链与人工智能技术的入门级系统教程，从基础原理到应用探讨，全景式呈现区块链、人工智能的发展脉络，既有历史的厚重感也有科技的未来感。

　　高 航，资深技术极客，中国区块链应用研究中心常务理事，国家互联网金融安全技术专家委员会委员，中国信息化推进联盟区块链实验室副主任。2013年开始从事数字货币与区块链研究，壹比特、浙金网、保全网创始人。现担任浙江数秦科技有限公司董事长。
　　著（译）作：《数字货币：比特币数据报告与操作指南》《敏捷创新》《区块链与新经济：数字货币2.0时代》。
　　俞学劢，英国利物浦大学电子金融理学学士（1st Class with honour），雷丁大学ICMA Centre金融风险管理理学硕士（Distinction）；拥有国有银行、外资银行、民营金融机构及私募投行等工作经历；巴比特、共享财经、鸣金网专栏作者。著作：《区块链与新经济：数字货币2.0时代》《图解区块链》。
　　王毛路，北京航空航天大学电子工程博士。曾任职中国证监会、中国上市公司协会、中信信托。曾获得证券期货行业科技进步奖二等奖、三等奖各一次，在金融科技领域具有深厚的经验，曾起草多项金融行业标准、一项国家标准。著作：《区块链与新经济：数字货币2.0时代》。

版权信息
前言
推荐序
PART 1 比特币
第一章 数字货币概况
第二章 比特币上手指南
第三章 比特币创业
第四章 比特币面临的问题
PART 2 区块链
第一章 区块链和比特币的关系
第二章 共识算法
第三章 区块链与可信任计算
第四章 分布式账本
第五章 区块链应用场景
第六章 区块链的技术挑战
PART 3 基于区块链的人工智能
第一章 人工智能
第二章 区块链与人工智能
第三章 区块链＋人工智能应用
第四章 人工智能的未来
PART 4 区块链创业地图
第一章 区块链应用
第二章 区块链研究及投资
第三章 交易所
第四章 矿业
第五章 媒体
第六章 支付及钱包
后记 无须博弈，不必远行——共识机制和投资感悟
参考资料

　　我希望你会享受阅读这本关于区块链的过去、现在和未来的书，并且我相信这本书将会启发你，使你成为未来的一部分。
　　——以太坊创始人 Vitalik Buterin

　　2018年5月6日，我出差飞往芬兰，在一万米的高空，有十个小时的飞行时间，正好可以用来完成这篇前言。芬兰首都赫尔辛基（Helsinki），我此行的目的地，对于区块链行业来说具有非常特殊的意义。2009年1月3日，中本聪在位于芬兰赫尔辛基的一个小型服务器上挖出了比特币的第一个区块——创世区块（Genesis Block），并获得了奖励——50个比特币。赫尔辛基也因此成为比特币的第一个创世区块的物理位置，被记入区块链发展史册。比特币的创世区块是一个起点，到2018年，比特币区块链已经运行了9年多，在这9年多的时间里，它没有出过一次错，没有宕过一次机，其算力规模已经达到了30 000多P，这是一个奇迹！信息技术发展到现在，还没有一个人造的系统具有这样的属性。它是去中心化的，它也是自成长、自激励、自运营的。人类在维护这个网络，在推动它扩张，但个人或者组织却不能主导或者控制这个网络，“它”是与人类平权的。
　　很多人在质疑比特币网络消耗那么多的能源却只是进行着简单重复的解密运算，这是否有意义？“矿工”的行为是单纯的投机，还是理性的新经济模型？这个问题我也问过自己很多次，我觉得对于比特币网络这个全新的物种，我们至少可以从正反两个方面来进行解读。
　　从反面来解读，比特币网络的耗能确实不科学。如今比特币的算力规模，每年需要消耗200亿元人民币左右的电力资源，而比特币网络的记账容量极限也就约每年2亿笔记录，这就意味着，每一笔记录平均需要消耗约100元人民币的成本，显然，这并不经济。同时，目前比特币网络拥有的10 000多个超级节点、30 000多P的算力已经能够确保这个分布式账本的安全性，节点的增长与算力的增长并不同幅，当算力达到动态平衡时，比特币网络再继续扩张就失去了现实意义。
　　从正面来解读，我们将比特币和法定货币进行对比。大家知道，法币的构建基础是国家机器。从社会成本的角度来看，军队开支、执法费用，都是法币的社会成本。进一步来说，维持整个金融系统正常运转所需要的设备、技术、人力、监管及审计等方面的投入，都是法币的社会成本。而从比特币的设计思想来看，它所构建的自信任体系、UTXO记账机制及单交易（清算）特性，就足够“颠覆”传统的金融系统。这种去中心化的设计思想，能够大大降低整个人类社会各种互不信任的中心化系统的协作成本。最让我们受到启发的是，比特币网络系统让整个地球的人，不分国家、民族、语言、文化、信仰，都能够认同一串数字是唯一、有价值的，可以当作交换的媒介或是配置资源的工具。而能达到这样的目标，它依靠的不是战争、霸权，也不是西方金融家或政治家们的精心谋划。技术改变世界，从来没有哪一刻会像今天这样让极客和程序员们兴奋，我们完全可以下这样一个结论：比特币（区块链）网络是人类文明史上第一个用最低的社会成本构建出来的超大规模的协作与共识系统。
　　协作与共识是理解区块链技术的最重要的认知之一。从2017年年初以来，区块链已成为互联网、投资圈最热的名词之一。然而到目前为止，除了数字货币和ICO之外，并没有出现能够产生大规模用户的区块链商业应用场景。从数秦科技这五年来的实践来看，区块链的应用要能够落地，必须把除了“炒币”之外的价值开发出来。定位非常重要，并不是所有的事情都可以 “区块链+”的，从IT（信息技术）的架构角度而言，区块链不可能是无所不能的。对创业者来说，更不是沾上区块链的概念就能够轻轻松松地实现财富自由的。中心化解决中心化的问题，去中心化解决去中心化的问题，千万不能混为一谈，更不能用去中心化的方式来解决中心化的问题。有很多银行在实践了区块链的POC项目之后，都给出了效率低下、无法落地的结论。实际上，在一个中心化的框架里强推区块链项目意义不大。我们的建议是，区块链应用一定要满足超限和跨域的特征，否则它的价值就体现不出来。所谓超限和跨域，就是要超出中心化的边界，建立更大跨度的协作，比特币可以在全球范围内进行转账，以太坊可以在全球范围内进行众筹，相对于传统的金融机构和资本市场，它们都符合超限和跨域的特征。我们在设计区块链的解决方案时，首先思考的问题就是为什么一定要有区块链？我们的视野一定要更加宏观，才能真正地挖掘出区块链的非货币类的“杀手”级应用。
　　区块链的应用、发展，至少还需要突破三个至关重要的瓶颈。
　　第一，需要更加完善的基础设施。如果我们把公链想象成一座桥，那么联盟链则更像是桥墩，推动联盟链的建设至关重要，只有不断完善联盟链这一“基础设施”，公链上才能产生新的应用、新的场景。当然在技术上，目前最大的技术难点之一，就是如何安全高效地实现跨链协议。此外、联盟链的竞争，其实质就是现在互联网的入口竞争，谁拥有更多的“基础设施”，谁就能在链网的商业环境中胜出。
　　第二，虚拟世界需要建立新的“秩序”。在虚拟世界，也不能为所欲为，在由区块链构建的价值互联网这一虚拟世界里，更加需要现实世界当中的社会规则和司法体系的认可和加持。智能合约无论多么智能，其本质还是合约。现实世界当中的合约受法律的保护，有契约精神的约束，有商业环境的正向激励，人类对于合约形成的共识也是随着文明的长期发展而逐步形成的。在价值互联网里也同样需要这样的“秩序”，绝不仅仅是“代码即是法律”那么简单，这也是目前行业中的一个共识。目前在这个方向上，我们保全网（BaoQuan.com）坚持进行了四年的艰难探索，也取得了很多富有建设性的成果，在本书中也会做详细的介绍。
　　第三，以明确的规模边界进行应用开发。每一个区块链系统都是一个共享与连接的生态，区块链创业者一定要有精准的定位，要找到合适的规模边界。这个规模不能太大，毕竟共识是稀缺的，需要成本，太大了成本太高；规模也不能太小，太小就失去了超限和跨域特征。新技术的落地是一个长期的新陈代谢的过程，目前大量的ICO项目，其核心的工作目标就是撰写白皮书和到交易所炒作Token。在这个虚拟且没有边界的世界里，看起来“海阔天空”，貌似各种“空气币”都会有市场，但实际上已经非常“拥挤”。在创业实践中，我们发现了大量非常有价值的能够落地的切入点和创业机会，期待有更多的技术创业者投身到这个领域，能够耐心和执着地去推动应用落地，我们的区块链产业基金将非常乐意参与种子期的投资。
　　在区块链领域创业，我们一定要“看多”中国，中国是一个日益强大的大国，具有非常典型的“巨国效应”发展特征。在这种效应中，受制于原有的物理技术与社会技术，国家治理体系的纵向效率特别高，而横向效率就相对较低。很多的问题，如市场矛盾和用户“痛点”都和这种横向的低效率有关。有“痛点”就有市场，在这样的市场需求面前，区块链将大有用武之地，所以中国将是区块链行业发展最重要的舞台之一，“撸起袖子加油干”，不要错过这个黄金时代。
　　展望一下更远的未来吧！
　　在未来，计算能力将是最核心的生产力要素之一，数据会成为最重要的生产资料，一部分人类的智慧会转化为算法，而区块链就是重新配置算力、重新调度数据资源和重新组织人类智慧的一种全新的社会关系。在这种全新的社会关系下，原子世界将会和比特世界进一步融合，新的商业模式将会进一步涌现，所有有价值的资产都有可能被Token化，而数据交易、算力共享、算法分享将会进一步释放人类的创造力，更大规模的协作将会创造出更加伟大的科技成果。
　　自2013年撰写《数字货币：比特币数据报告与操作指南》以来，我和俞学劢、王毛路两位合伙人基本保持着一年左右的时间出版一本书的节奏。相继出版了《区块链与新经济：数字货币2.0时代》《从零开始学区块链》，以及这本即将与您见面的《区块链与人工智能：数字经济新时代》。我们不是一个专业的写作团队，在快速多变和高负荷的工作状态下，咬牙坚持着创作，实在不是一件容易的事情。我们只是想把在区块链行业中的创业体会和感悟记录下来，把我们在实践摸索中学到的知识分享出来，可能在很多表述上不是那么严谨和专业，只是贵在真实的体会和具体的实践。本书中存在的不足之处在所难免，也请读者朋友们多多包涵。
　　最后，要感谢我的家人，特别是要感谢我的太太对我的支持和付出！！！
　　还有我的儿子，棒棒和球球。创业艰辛，陪伴太少，老爸爱你们。
　　高航
　　2018年夏

　　人工智能与分布式算力
　　一、AI需要算什么
　　人类在使用大脑进行思考与计算时，所依赖的是蛋白质、盐分、水分之间的反应与反应所产生的化学递质与电流的传递。由有机物所构成的细胞结构构成了我们的大脑与身体的其他各类器官，也就是在协作中实现了对世界的认知、思考与改变、创造。因此我们将大脑的计算，这种基于碳元素所构成的有机物作为基础的计算称为碳基计算。而电子计算机，从真空管到晶体管，再进一步发展为当前微小化蚀刻在硅晶圆上的集成电路，这些元器件成为了电子计算机进行计算的基础单位，而硅基芯片成为了小至儿童手表，大至“太湖神威之光”这样的超级计算机进行计算的基础单位，因此我们称其为硅基计算。所谓人工智能，说明了我们对于电子计算机的期待与对正常智人一样，具有类似的能力。因此一般将人工智能定义为拥有以下六个领域能力的电子计算机。
　　自然语言处理：交流能力。知识表示：信息存储与再展现。自动推理：基于存储信息的问题解释与回答。机器学习：通过过往历史对新情况做出反应。计算机视觉：对外部世界的感知。机器人化：对外部世界的改变。以上六个领域对于人工智能来说，都需要通过计算来完成，而人工智能的计算则依赖于不断精密化的芯片、高效的电路设计，以及持续的能源输入。当然计算的标的则是大量的数据，通过对数据的分析与学习提升人工智能的处理效率。而近年来，人工智能获得一个阶段性跃升发展的原因就在于互联网的发展累积了大量的数据资源，Facebook每天会收到超过3.5亿张图片，沃尔玛每小时产生2.5PB的用户数据，YouTube每分钟都会有超过300个小时的视频上传，这些数据资源都为人工智能的深度学习优化提供了源源不断的支撑。相对地，面对如此大量的数据做优化学习，同样大量且持续的计算能力成为了人工智能持续进化的基础动力。
　　二、算力的来源
　　据谷歌统计，一次从视频片段中对于人和猫之间完成准确的图像识别，需要不少于1.6万个处理器的参与。而图像识别在人工智能的机器学习领域所使用的网络架构被称为卷积神经网络（CNN）。同样，在音频学习与处理上的机器学习使用的则是循环神经网络（RNN），相对简单的数据学习与预测则使用人工神经网络（ANN）。由于神经网络在训练学习过程中的运算需要同步多线程的运算能力，而传统的CPU则擅长处理序列化的指令，因此在面对神经网络算法时，原本就被设计为同步多线程处理的GPU芯片成了算力来源的首要选择。从内核数量上来做对比，英伟达的最新GPU包含3584个内核，而最新的IntelCPU则仅有28个内核，因此GPU成为了人工智能时代的芯片模式宠儿。Google甚至还研发了专用的深度学习芯片——张量处理器（TPU-TensorProcessingUnit），对于深度学习具有更高的效能（每瓦输出的计算能力）。
　　人脑中包含了几十亿个神经元，互相之间通过突触的连接来相互传递信息。而人工智能的目标，就在于能够实现人类相似的分析、联想、记忆与逻辑推理，因此计算科学、神经科学、脑科学与认知科学的结合，造就了人工神经网络这一发展方向。通过在计算机中以线性加权及函数映射的方式来模拟神经细胞接受周围细胞刺激所产生的信号输出过程，而通过优化学习算法来实现网络结构和加权值的调整，这种方式逐渐使得计算机实现了部分人脑的学习与工作机能。《纽约时报》曾在2012年报道了GoogleBrain的项目，通过在16000个CPU上进行分布式并行计算，从而构建了一个类脑的深度神经网络学习模型，而这也就是后期AlphaGo九段的基础雏形。而这个项目的推进也进一步让Google意识到了超越CPU的专用化芯片的重要性，TPU计划也就应运而生。