基于區(qū)塊鏈的智能組件：一種分布式人工智能研究新范式

袁勇，歐陽麗煒，王曉，王飛躍

1.中國人民大學(xué)，數(shù)學(xué)學(xué)院，北京 100872

2.中國人民大學(xué)，金融計(jì)算與數(shù)字工程教育部工程研究中心，北京 100872

3.中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所，復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100190

引 言

區(qū)塊鏈?zhǔn)切乱淮畔⒓夹g(shù)的典型代表，是我國科技自主創(chuàng)新的重要突破口。2019年10月，中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)聚焦區(qū)塊鏈技術(shù)，強(qiáng)調(diào)我國區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)“走在理論最前沿、占據(jù)創(chuàng)新制高點(diǎn)、取得產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢(shì)”。國際上如IBM、摩根大通、微軟，國內(nèi)如百度、騰訊、阿里巴巴、京東等領(lǐng)軍企業(yè)都相繼布局和大力發(fā)展區(qū)塊鏈技術(shù)。顯然，區(qū)塊鏈已經(jīng)成為迫切需要技術(shù)攻關(guān)的前沿方向[1]。

然而，就應(yīng)用現(xiàn)狀而言，區(qū)塊鏈的真正落地尚面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)，其中業(yè)界廣泛關(guān)注性能、去中心化治理和安全性三方面的問題。首先，主流區(qū)塊鏈（特別是公有鏈系統(tǒng)）存在明顯的性能缺陷，主要體現(xiàn)在挖礦過程、交易打包和區(qū)塊廣播等過程的高延時(shí)性，區(qū)塊大小限制下交易的低通量性，以及挖礦過程的大量算力需求所導(dǎo)致的高能耗；其次是由于去中心化導(dǎo)致的可控治理困難，主要體現(xiàn)在去中心化區(qū)塊鏈系統(tǒng)中存在的多種共識(shí)機(jī)制無法自適應(yīng)調(diào)度，區(qū)塊鏈實(shí)體層面的策略性行為可能會(huì)威脅區(qū)塊鏈系統(tǒng)的去中心化治理，以及智能合約因缺乏智能性而導(dǎo)致的區(qū)塊鏈實(shí)際應(yīng)用受限；最后是安全風(fēng)險(xiǎn)高，目前區(qū)塊鏈系統(tǒng)面臨著多種安全攻擊，嚴(yán)重缺乏有效的系統(tǒng)級(jí)安全評(píng)估手段、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)和決策支持能力，以及災(zāi)后修復(fù)技術(shù)。

這三個(gè)問題在深層機(jī)理層面相互制約、彼此限制，被業(yè)界統(tǒng)稱為區(qū)塊鏈領(lǐng)域的“不可能三角”問題（即難以實(shí)現(xiàn)“性能—去中心化治理—安全”的聯(lián)合優(yōu)化），一定程度上制約了區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用拓展，成為區(qū)塊鏈發(fā)展亟需解決的“卡脖子”問題。雖然目前區(qū)塊鏈已在金融、能源、數(shù)字貨幣等領(lǐng)域取得了一定的應(yīng)用進(jìn)展，然而以上技術(shù)缺陷已儼然成為阻礙區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模應(yīng)用的瓶頸，難以用傳統(tǒng)的技術(shù)方法來解決。因此，亟需將新一代人工智能技術(shù)引入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)的治理過程，從整體層面對(duì)區(qū)塊鏈的性能、去中心化治理和安全實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，同時(shí)探索和拓展該多目標(biāo)優(yōu)化問題的帕累托邊界，輔助解決區(qū)塊鏈在實(shí)際應(yīng)用中面臨的各種困境和難題。

新一代人工智能具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)解析、算法學(xué)習(xí)和決策推理能力，將其引入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)有望為解決上述問題提供重要的理論支撐和技術(shù)保障。然而，理論研究方面，該領(lǐng)域研究尚處于起步階段，現(xiàn)有研究相對(duì)匱乏，亟需針對(duì)區(qū)塊鏈+ 人工智能的體系架構(gòu)、基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)等方面的系統(tǒng)性創(chuàng)新研究。應(yīng)用實(shí)踐方面，國內(nèi)外已經(jīng)零星出現(xiàn)若干創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，均獲得產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注；然而這些項(xiàng)目均處于應(yīng)用探索初期，亟需基礎(chǔ)理論和方法的指導(dǎo)和支持。綜上，如何利用人工智能為現(xiàn)階段的區(qū)塊鏈賦予智能特性，目前還未有顯著研究進(jìn)展和具體措施。因此，本文致力于提出區(qū)塊鏈與人工智能相結(jié)合的新思路，試圖將目前相對(duì)中心化的人工智能算法嵌入到去中心化的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，使得二者共融、增強(qiáng)，從而構(gòu)建高效能、高可控、高安全、具有智能決策能力的新型區(qū)塊鏈系統(tǒng)，形成“區(qū)塊鏈智能”。

具體來說，本文將創(chuàng)新性地提出區(qū)塊鏈賦能的“智能組件”概念與方法體系，其基本思路是采集和解析外生環(huán)境數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈內(nèi)生數(shù)據(jù)，通過人工智能算法實(shí)現(xiàn)深度解析和理解，規(guī)約成針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的領(lǐng)域知識(shí)，并將產(chǎn)生的知識(shí)和規(guī)則封裝固化到智能合約中，形成不依賴第三方、自主和自治執(zhí)行的智能組件；在此基礎(chǔ)上，通過對(duì)面向不同任務(wù)和場(chǎng)景的智能組件進(jìn)行靈活配置與計(jì)算實(shí)驗(yàn)，針對(duì)各種兼具不確定性、多樣性和復(fù)雜性的場(chǎng)景和需求，自適應(yīng)地產(chǎn)生和執(zhí)行靈捷、聚焦和收斂的智能決策。這種區(qū)塊鏈賦能的智能組件思路不僅有助于區(qū)塊鏈系統(tǒng)性能、去中心化治理和安全等方面的聯(lián)合優(yōu)化，解決區(qū)塊鏈系統(tǒng)面臨的“不可能三角”問題，同時(shí)有望為分布式人工智能研究提供新范式和新思路。

本文組織結(jié)構(gòu)如下：第1 節(jié)概述區(qū)塊鏈和智能合約的背景知識(shí)與現(xiàn)狀；第2 節(jié)提出智能組件的基本概念、學(xué)術(shù)思路和研究?jī)?nèi)容；第3 節(jié)探討基于智能組件的分布式人工智能研究范式；第4 節(jié)總結(jié)智能組件研究中的關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn)；第5 節(jié)給出智能組件的初步應(yīng)用案例；第6 節(jié)總結(jié)全文。

1 區(qū)塊鏈與智能合約概述

區(qū)塊鏈技術(shù)起源于2008年由化名為“中本聰”(Satoshi Nakamoto)的學(xué)者發(fā)表的奠基性論文《比特幣：一種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的電子現(xiàn)金系統(tǒng)》，是一種將數(shù)據(jù)區(qū)塊按照時(shí)間順序組合成的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，是去中心化系統(tǒng)中由各節(jié)點(diǎn)共享和共同維護(hù)的分布式數(shù)據(jù)賬本。具體來說，分布式的區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)（礦工）由點(diǎn)對(duì)點(diǎn)（Peer to Peer, P2P）組網(wǎng)方式相互連通和交互，在經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制驅(qū)動(dòng)下貢獻(xiàn)自身算力，根據(jù)數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)制及傳播協(xié)議，驗(yàn)證、傳播并存儲(chǔ)一段時(shí)間內(nèi)生成的有效交易數(shù)據(jù)；同時(shí)，區(qū)塊鏈利用默克爾（Merkle）樹、哈希算法、時(shí)間戳和密碼學(xué)技術(shù)來生成數(shù)據(jù)區(qū)塊，依據(jù)特定共識(shí)算法爭(zhēng)取記賬權(quán)，最終獲得記賬權(quán)的節(jié)點(diǎn)將其生成的數(shù)據(jù)區(qū)塊連接到主鏈上并獲得相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，其余節(jié)點(diǎn)更新區(qū)塊鏈賬本。總體來說，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N基于眾多現(xiàn)有技術(shù)的新興技術(shù)組合，其核心要素共識(shí)機(jī)制、加密算法、激勵(lì)機(jī)制的選擇將直接決定區(qū)塊鏈的運(yùn)行機(jī)制和性能[2-4]。

智能合約的概念最早于1994年由美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家尼克·薩博（Nick Szabo）提出并定義為“一套以數(shù)字形式指定的承諾，包括合約參與方可以在上面執(zhí)行這些承諾的協(xié)議”。區(qū)塊鏈上的智能合約可看作運(yùn)行在分布式賬本上的、預(yù)置規(guī)則、具有狀態(tài)、條件響應(yīng)的，可封裝、驗(yàn)證、執(zhí)行分布式節(jié)點(diǎn)復(fù)雜行為，完成信息交換、價(jià)值轉(zhuǎn)移和資產(chǎn)管理的計(jì)算機(jī)程序。基于區(qū)塊鏈的分布式架構(gòu)和共識(shí)機(jī)制等，智能合約允許互不信任的用戶在不需要任何第三方可信中介或權(quán)威機(jī)構(gòu)的情況下完成交易和價(jià)值的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)直接交換。同時(shí)，數(shù)字形式的智能合約可靈活地嵌入各種有形或無形的資產(chǎn)、交易和數(shù)據(jù)中，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)或被動(dòng)的資產(chǎn)、信息管理與控制。

智能合約的生命周期根據(jù)其運(yùn)行機(jī)制可概括為協(xié)商、開發(fā)、部署、運(yùn)維、學(xué)習(xí)和自毀六個(gè)階段。智能合約的基礎(chǔ)架構(gòu)如圖1所示，模型自底向上由基礎(chǔ)設(shè)施層、合約層、運(yùn)維層、智能層、表現(xiàn)層和應(yīng)用層組成[5-6]。智能合約極大地拓展了區(qū)塊鏈的應(yīng)用場(chǎng)景，使其不再局限于數(shù)字貨幣，而是有機(jī)會(huì)構(gòu)建更為宏觀的金融系統(tǒng)并應(yīng)用到其它社會(huì)領(lǐng)域。

圖1 智能合約的分層模型Fig.1 The layered model of smart contracts

以太坊是世界上首個(gè)內(nèi)置圖靈完備編程語言并正式引入智能合約概念的公有區(qū)塊鏈，是目前最流行、生態(tài)最完善、擴(kuò)展最豐富的智能合約開發(fā)平臺(tái)[7]。利用可執(zhí)行任意復(fù)雜算法編碼的以太坊虛擬機(jī)，用戶可以按照自身意愿在以太坊平臺(tái)上高效開發(fā)出多種智能合約以及建立在智能合約上的各類去中心化應(yīng)用（Decentralized Applications, DApp）。除以太坊外，其它主流智能合約開發(fā)平臺(tái)還包括Hyperledger、EOS、NEO、Qtum 等。

如果說區(qū)塊鏈?zhǔn)蔷哂衅者m性的去中心化技術(shù)架構(gòu)，那么智能合約就相當(dāng)于區(qū)塊鏈的應(yīng)用接口，幫助區(qū)塊鏈的分布式架構(gòu)植入不同場(chǎng)景。通過將核心的法律條文、商業(yè)邏輯和意向協(xié)定存儲(chǔ)在智能合約中，可產(chǎn)生各種DApp，并逐步演化為去中心化自治組織（Decentralized Autonomous Organization,DAO）和去中心化自治企業(yè)（Decentralized Autonomous Corporations, DAC），進(jìn)而集成和涌現(xiàn)為去中心化自治社會(huì)（Decentralized Autonomous Society, DAS）。這些表現(xiàn)形式有望改進(jìn)傳統(tǒng)的商業(yè)模式和社會(huì)生產(chǎn)關(guān)系，為可編程社會(huì)奠定基礎(chǔ)[8-10]。

然而，作為一種新興技術(shù)，智能合約仍存在諸多制約其發(fā)展的關(guān)鍵問題亟待優(yōu)化和解決，例如安全問題、性能問題、隱私問題、法律問題等。針對(duì)這些問題，學(xué)界和工業(yè)界相繼提出了一些初步解決方案。例如，針對(duì)智能合約安全問題，Luu 提出一種符號(hào)化執(zhí)行工具Oyente，用以檢測(cè)以太坊智能合約中交易順序依賴、時(shí)間戳依賴、可重入性、異常處理等潛在漏洞[11]。針對(duì)性能問題，Dickerson 提出一種智能合約并行執(zhí)行框架，允許獨(dú)立非沖突的合約同時(shí)運(yùn)行，從而提高系統(tǒng)吞吐量，改善合約執(zhí)行效能[12]。針對(duì)隱私問題，Kosba 提出一種旨在保護(hù)用戶隱私的智能合約開發(fā)框架Hawk[13]。總體來說，這些工具和方法大多停留在實(shí)驗(yàn)階段，尚未在實(shí)際系統(tǒng)中取得大規(guī)模應(yīng)用。

實(shí)際上，從發(fā)展角度來講，智能合約面臨的關(guān)鍵問題是缺乏智能性。當(dāng)前的智能合約本質(zhì)上是一系列的“If-Then”式情景—應(yīng)對(duì)型規(guī)則，并不具備真正意義上面向動(dòng)態(tài)和開放場(chǎng)景的智能性、自主性和適應(yīng)性，只能按照靜態(tài)的、預(yù)定義的規(guī)則被動(dòng)執(zhí)行。真正意義上的智能合約應(yīng)當(dāng)類似于人工智能研究中的智能體（Agent），不僅單個(gè)智能體具備自主和自治的感知、學(xué)習(xí)和推理功能，智能體與智能體之間還應(yīng)具備交流、競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作能力。已有一些學(xué)者嘗試在智能合約中編碼智能算法[14]，但由于現(xiàn)階段區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)為保證分布式一致性暫未納入浮點(diǎn)數(shù)等復(fù)雜計(jì)算，以及以太坊等平臺(tái)為激勵(lì)全球算力的投入和合理分配使用權(quán)、避免系統(tǒng)因惡意程序走向失控而對(duì)程序執(zhí)行所耗計(jì)算資源收費(fèi)等因素，智能合約可編碼算法的復(fù)雜度和求解精度都十分有限，而且容易導(dǎo)致高昂花費(fèi)。隨著以太坊等平臺(tái)的進(jìn)一步升級(jí)和程序執(zhí)行費(fèi)用下調(diào)，智能合約可望納入更多復(fù)雜算法。

2 智能組件的概念與內(nèi)涵

本節(jié)將提出智能組件的基本概念，探討智能組件的學(xué)術(shù)思路，并給出智能組件的研究?jī)?nèi)容和實(shí)現(xiàn)途徑。

2.1 基本概念

智能組件是一個(gè)新概念，最早由西安交通大學(xué)鄭南寧院士于2018年科技部“科技創(chuàng)新2030—新一代人工智能重大專項(xiàng)”項(xiàng)目組的一次研討會(huì)中提出。本文試圖基于區(qū)塊鏈和智能合約技術(shù)重新定義并給出實(shí)現(xiàn)智能組件的一種可行思路，這種思路在一定程度上受陸汝鈐院士早年提出的“知件”概念啟發(fā)[15]。

基于區(qū)塊鏈的智能組件是一種融合人工智能算法的、可插拔的、去中心化自主執(zhí)行的區(qū)塊鏈系統(tǒng)核心功能模塊。智能組件以運(yùn)行于區(qū)塊鏈上的智能合約為主要載體和表現(xiàn)形式，通過將人工智能技術(shù)優(yōu)化后的算法、機(jī)制、策略等要素內(nèi)嵌到智能合約中，由區(qū)塊鏈系統(tǒng)所有參與者驗(yàn)證且分布式存儲(chǔ)，即可形成針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景和目標(biāo)任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的智能組件。因此，智能合約發(fā)展的高級(jí)形式就是一系列不依賴第三方、自主自治的通用或?qū)Ｓ弥悄芙M件，通過針對(duì)特定場(chǎng)景和計(jì)算任務(wù)自動(dòng)選擇和配置最優(yōu)組件組合，就可以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的智能區(qū)塊鏈系統(tǒng)。

具體來說，一個(gè)區(qū)塊鏈系統(tǒng)是由若干核心要素（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、通信網(wǎng)絡(luò)、共識(shí)算法、激勵(lì)機(jī)制、加密算法等）構(gòu)成的，不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)區(qū)塊鏈效能、去中心化程度和安全性的要求不同，不存在單一或者一勞永逸的要素配置方案。因此，有必要將區(qū)塊鏈各核心要素以智能組件的方式封裝起來，形成可插拔和靈捷適配的智能組件庫。一方面，可以充分發(fā)揮運(yùn)行于區(qū)塊鏈上的智能組件在安全透明、激勵(lì)驅(qū)動(dòng)和去中心化方面的優(yōu)勢(shì)；另一方面，通過將深度學(xué)習(xí)、對(duì)抗學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新型人工智能算法融入到智能組件中，可以構(gòu)建出高效能、甚至具備類人決策與判斷能力的新型區(qū)塊鏈系統(tǒng)。

智能組件將是分布式人工智能研究的新范式，是從早期面向?qū)ο蟮难芯糠妒较蛎嫦蛑悄荏w的研究范式演進(jìn)過程中必須經(jīng)歷的過渡階段。

2.2 學(xué)術(shù)思路

復(fù)雜系統(tǒng)研究中，還原論與整體論之爭(zhēng)由來已久。前者認(rèn)為復(fù)雜系統(tǒng)可以通過各個(gè)組成部分的行為及其相互作用來加以解釋，因而試圖通過分治法，將復(fù)雜的系統(tǒng)、事務(wù)和現(xiàn)象層層分解為各個(gè)簡(jiǎn)單的組成部分來加以研究；后者則認(rèn)為將復(fù)雜系統(tǒng)還原分解為簡(jiǎn)單系統(tǒng)來孤立地加以分析是行不通的，因而提出視復(fù)雜系統(tǒng)為不可分割的整體，通過研究系統(tǒng)的輸入和輸出來理解高層的系統(tǒng)行為[16]。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，復(fù)雜系統(tǒng)的尺度、規(guī)模、數(shù)量等都已經(jīng)呈現(xiàn)出前所未有的快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，單純地還原論或者整體論已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)。因此，研究者們開始探索基于整體論與還原論相結(jié)合的新研究范式，例如王飛躍研究員提出的平行智能理論和ACP 方法（Artif icial Societies +Computational Experiments + Parallel Executions, 人工社會(huì)+計(jì)算實(shí)驗(yàn)+平行執(zhí)行）就是“整體與還原相結(jié)合、定性與定量相結(jié)合、實(shí)際與人工相結(jié)合”的原創(chuàng)方法論[17-20]。

區(qū)塊鏈系統(tǒng)已呈現(xiàn)出前所未有的復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性、強(qiáng)耦合性和不可預(yù)測(cè)性。基于機(jī)理分析的傳統(tǒng)方法難以定量、實(shí)時(shí)地對(duì)其行為、機(jī)制、策略、結(jié)構(gòu)等要素進(jìn)行建模、分析和評(píng)估。其直接后果就是，現(xiàn)有的區(qū)塊鏈研究通常會(huì)陷入“還原分析”誤區(qū)，即在假設(shè)其它要素不受影響的前提下，孤立地分析和優(yōu)化特定的區(qū)塊鏈組件和特性。以不可能三角問題為例，目前主流研究方法大多數(shù)都是在固定去中心化程度和安全性兩個(gè)參數(shù)的基礎(chǔ)上，孤立地通過高通量共識(shí)或者低耗能共識(shí)來優(yōu)化區(qū)塊鏈系統(tǒng)的性能。實(shí)際上，區(qū)塊鏈各要素通常是相互制約和影響，“牽一發(fā)而動(dòng)全身”，因而往往使得這種基于還原分析的解決方案失效[21-23]。

基于這樣的基本判斷，本文提出的智能組件概念有望將整體論和還原論融合起來，且兼具還原論的精確性和可解釋性，以及整體論的簡(jiǎn)約性和有效性，是一種自底向上的研究范式，因而特別適合解決區(qū)塊鏈和分布式人工智能這類復(fù)雜系統(tǒng)中由于微觀行為、機(jī)制、策略和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等要素的耦合互作用而在宏觀系統(tǒng)層面涌現(xiàn)出的新型實(shí)踐問題。

基于智能組件研究區(qū)塊鏈系統(tǒng)的基本思路如圖2所示：就現(xiàn)狀而言，智能合約本質(zhì)上大多都是靜態(tài)的情景—響應(yīng)規(guī)則和知識(shí)。因此，需要將新一代人工智能的新算法、新機(jī)制、新策略等封裝到智能合約之中，形成可以動(dòng)態(tài)配置的智能組件。這些智能組件就是針對(duì)特定業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)“能力庫”，是“智能樂高”。在實(shí)際應(yīng)用過程中，面向多樣化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和任務(wù)需求，可以將場(chǎng)景和任務(wù)所需的能力進(jìn)行分解，選擇和調(diào)度使用合適的智能組件，進(jìn)而通過最優(yōu)化評(píng)估和篩選，實(shí)現(xiàn)智能組件的靈捷配置，“組裝為”針對(duì)該場(chǎng)景和任務(wù)的智能Agent；在此基礎(chǔ)上，通過大規(guī)模Agent 的競(jìng)爭(zhēng)、合作與市場(chǎng)交互，即可實(shí)現(xiàn)特定的DAO。這種思路的優(yōu)勢(shì)是可以將人工智能和區(qū)塊鏈深度結(jié)合，將“智能”真正地嵌入到智能合約中，實(shí)現(xiàn)從Smart Contract 到Smart Contractor的飛躍。

圖2 智能組件的研究思路Fig.2 Research idea of intelligent-ware

2.3 研究?jī)?nèi)容與實(shí)現(xiàn)途徑

智能組件是區(qū)塊鏈和人工智能研究的“合一體”。通過設(shè)計(jì)和評(píng)估基于區(qū)塊鏈和智能合約的智能組件，一方面可以把人工智能的數(shù)據(jù)解析、知識(shí)推理和智能決策能力引入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)，提升區(qū)塊鏈系統(tǒng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)與優(yōu)化能力；另一方面也可以反過來利用區(qū)塊鏈和智能合約技術(shù)解決人工智能算法的分布式協(xié)作和可信共享問題，為實(shí)現(xiàn)分布式人工智能奠定基礎(chǔ)。具體研究?jī)?nèi)容和方案如下。

2.3.1 智能組件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

現(xiàn)階段，智能組件的理論研究和實(shí)踐尚處于起步階段，缺乏明確的理論與方法體系和有效的評(píng)估手段。因此，首先需要研究智能組件的概念、架構(gòu)與技術(shù)路線。

本節(jié)簡(jiǎn)要介紹兩種智能組件設(shè)計(jì)思路。

（1）封裝區(qū)塊鏈底層算法、機(jī)制和協(xié)議的智能組件設(shè)計(jì)思路。

目前，主流區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的核心組件（如共識(shí)機(jī)制、加密算法、激勵(lì)機(jī)制等），均是在系統(tǒng)建立之初就人為設(shè)定的，一旦上鏈運(yùn)行便無法更改。如何面向特定的計(jì)算任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)可插拔的區(qū)塊鏈智能組件，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定任務(wù)需求自動(dòng)選擇和配置最優(yōu)的智能組件組合，是區(qū)塊鏈技術(shù)邁向成熟的一個(gè)關(guān)鍵問題。

本設(shè)計(jì)思路的重點(diǎn)是通過抽取和規(guī)約區(qū)塊鏈領(lǐng)域知識(shí)，實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈底層算法、機(jī)制和協(xié)議的自主學(xué)習(xí)、引導(dǎo)與決策，形成區(qū)塊鏈領(lǐng)域知識(shí)庫。基于知識(shí)庫設(shè)計(jì)一系列模塊化、可插拔的區(qū)塊鏈底層算法、機(jī)制和協(xié)議，例如共識(shí)算法、數(shù)據(jù)傳播協(xié)議、激勵(lì)機(jī)制、挖礦策略和數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值模型等。進(jìn)而，以智能合約的形式來設(shè)計(jì)、轉(zhuǎn)化、封裝、構(gòu)建相應(yīng)的智能組件，并形成功能豐富、接口標(biāo)準(zhǔn)、不可篡改的動(dòng)態(tài)或靜態(tài)智能組件庫，以便后續(xù)智能組件的篩選和組合。這種設(shè)計(jì)的關(guān)鍵難點(diǎn)在于智能合約計(jì)算能力有限，不支持復(fù)雜運(yùn)算，不支持隨機(jī)性，協(xié)議中復(fù)雜數(shù)學(xué)模型需要轉(zhuǎn)化和簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)并最小化轉(zhuǎn)化和簡(jiǎn)化誤差。潛在解決方案包括：以太坊等智能合約平臺(tái)正在升級(jí)，隨著平臺(tái)本身功能的擴(kuò)展和運(yùn)行費(fèi)用的下調(diào)，智能合約的計(jì)算能力會(huì)有提升；分布式計(jì)算領(lǐng)域的數(shù)據(jù)舍入保持一致性算法可以為智能合約中數(shù)據(jù)的舍入提供參考；復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型有望轉(zhuǎn)化和簡(jiǎn)化，如指數(shù)函數(shù)可以轉(zhuǎn)化為多項(xiàng)式函數(shù)，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以轉(zhuǎn)化為多項(xiàng)式擬合，AdderNet 等加法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有望轉(zhuǎn)化為智能合約形式，預(yù)言機(jī)可提供一定隨機(jī)性等[24-27]。

（2）聯(lián)合人工智能算法實(shí)現(xiàn)智能性的智能組件設(shè)計(jì)思路。

現(xiàn)階段區(qū)塊鏈吞吐量等性能有限，智能合約受計(jì)算能力限制無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法，不具備智能性，因而越來越多的區(qū)塊鏈項(xiàng)目方案建議將合約計(jì)算與高耗能共識(shí)拆分，如前述的Layer 2 方案等。因此，直接將復(fù)雜人工智能算法轉(zhuǎn)碼并封裝成智能組件形式上鏈計(jì)算的思路雖然可行但可能低效。潛在解決方案為：利用可信環(huán)境下執(zhí)行的人工智能算法作為智能合約智能性的補(bǔ)充，即通過可信硬件計(jì)算、同態(tài)加密算法等密碼學(xué)方式在鏈下可信環(huán)境中計(jì)算人工智能算法，利用智能組件協(xié)調(diào)和控制可信智能算法間協(xié)作交互關(guān)系，最終共同應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)。在此過程中，計(jì)算任務(wù)仍然交由善于計(jì)算的人工智能算法在鏈下完成，協(xié)作任務(wù)交由智能組件實(shí)現(xiàn)對(duì)算法的認(rèn)證、擔(dān)保、溯源、評(píng)估和融合。智能合約沒有直接具備“What-If”包含隨機(jī)性的編碼能力，但智能組件+人工智能整體卻獲得了應(yīng)對(duì)未知場(chǎng)景下“What-If”式智能推演、計(jì)算實(shí)驗(yàn)和自主決策能力。在這種思路下，區(qū)塊鏈也獲得了一定的智能，而人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算架構(gòu)更是可以直接植入?yún)^(qū)塊鏈。

2.3.2 智能組件的評(píng)估、篩選和組合

智能組件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)之后，必然需要一套針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景和任務(wù)目標(biāo)的評(píng)估、篩選與組合方案。現(xiàn)階段，區(qū)塊鏈和智能合約的評(píng)估方案尚不完善，區(qū)塊鏈系統(tǒng)通常用吞吐量作為性能指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，智能合約則通常用消耗計(jì)算資源的大小作為性能指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。這些單一維度、不完備的指標(biāo)無法全方位地評(píng)估兼具工程復(fù)雜性和社會(huì)復(fù)雜性的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，更無法適用于智能組件評(píng)估。

因此，需要根據(jù)所實(shí)現(xiàn)的智能組件功能特性，設(shè)計(jì)一套專用的量化評(píng)估指標(biāo)作為后續(xù)組件組合和篩選的參考。例如，對(duì)于封裝了共識(shí)算法的智能組件來說，可能的量化評(píng)估指標(biāo)就包括經(jīng)濟(jì)學(xué)能耗、出塊速度、最大可容納惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)、去中心化程度評(píng)級(jí)等。這些數(shù)字化指標(biāo)可作為智能組件的性能說明參數(shù)，作為自動(dòng)化或智能化篩選組合算法的依據(jù)。智能組件篩選和融合算法實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)是，復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的量化、分解、分配及智能組件性能參數(shù)量化。在這些量化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，智能組件篩選和融合算法可轉(zhuǎn)化為在有限個(gè)可行解的集合中找出最優(yōu)解的一類組合優(yōu)化問題。組合優(yōu)化問題是運(yùn)籌學(xué)中最優(yōu)化問題的一個(gè)重要分支，已有堅(jiān)實(shí)的理論和算法基礎(chǔ)，遺傳算法、啟發(fā)式算法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法都可以應(yīng)用于智能組件的篩選和組合。

3 基于智能組件的分布式人工智能

現(xiàn)階段，大多數(shù)人工智能算法和技術(shù)是在少數(shù)高性能計(jì)算單元上，通過在有限時(shí)間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生針對(duì)特定場(chǎng)景的智能，因而是相對(duì)中心化的單體智能形態(tài)，并且在不確定性、脆弱性、動(dòng)態(tài)開放條件下存在較大的決策風(fēng)險(xiǎn)，以及人機(jī)協(xié)作不暢等問題。同時(shí)，普遍存在的中心化數(shù)據(jù)集難以滿足安全和隱私保護(hù)需求，而且中心化算法模型需要強(qiáng)大的算力支持。因此，可適用于大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)管理與智能控制的分布式人工智能成為近年來的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)。

分布式人工智能是人工智能的重要分支，起源于20世紀(jì)70年代末，其基本思路是利用分布式架構(gòu)來克服單體智能系統(tǒng)的資源受限性、時(shí)空分布性、功能互補(bǔ)性等限制并獲得分布式系統(tǒng)所具備的并行性、容錯(cuò)性和開放性。分布式人工智能最早期的研究對(duì)象是自然界普遍存在的分布式智能組織， 例如鳥群、魚群、蜂群和蟻群等。例如，單個(gè)的切葉蟻的行為是非常簡(jiǎn)單和機(jī)械的，而大規(guī)模切葉蟻群體通過競(jìng)爭(zhēng)與合作則可以體現(xiàn)出極高的智能行為。互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，分布式智能的體現(xiàn)方式演進(jìn)為人肉搜索、網(wǎng)絡(luò)眾包等大規(guī)模自發(fā)的網(wǎng)絡(luò)組織，即動(dòng)態(tài)網(wǎng)民群體（Cyber-enabled Movement Organization,CMO）。本質(zhì)上講，CMO 實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)下DAO 的雛形，因而區(qū)塊鏈技術(shù)出現(xiàn)以后，CMO 自然地演變?yōu)镈AO，使得分布式智能形態(tài)跨越了新的臺(tái)階。

與CMO 相比，DAO 可以通過加密貨幣和首次代幣發(fā)行（Initial Coin Offering, ICO）機(jī)制實(shí)現(xiàn)群體行為的激勵(lì)，可以借助區(qū)塊鏈技術(shù)保障安全和隱私并在面臨安全攻擊時(shí)提供必要的預(yù)警防御，同時(shí)也可以借助智能合約實(shí)現(xiàn)全流程的自動(dòng)化。因此，DAO 將是區(qū)塊鏈時(shí)代的分布式人工智能的主要形式，是建模區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)的一種非常好的方式。區(qū)塊鏈天然的分布式架構(gòu)和可編程智能合約可作為分布式人工智能系統(tǒng)的底層計(jì)算框架。

區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合為分布式人工智能奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)與模型的分布式特性以及隱私保護(hù)的必然需求為分布式人工智能奠定了應(yīng)用基礎(chǔ)，而區(qū)塊鏈賦能的智能組件則為分布式人工智能提供了新型研究范式。就現(xiàn)狀而言，分布式人工智能的主要研究方法論包括20世紀(jì)70年代自頂向下的分布式問題求解和90年代成為熱點(diǎn)的自底向上的多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent Systems, MAS）。基于智能組件研究范式，研究者既可以采用分布式問題求解的思路，先自頂向下地分解任務(wù)再評(píng)估、篩選和指派最優(yōu)適配的智能組件，也可以采用多智能體系統(tǒng)的思路，先定義智能組件再通過組件之間的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作、自底向上地完成一個(gè)或多個(gè)子任務(wù)。例如，如果以MAS 思路實(shí)現(xiàn)智能組件的協(xié)作，則在其經(jīng)典的合同網(wǎng)任務(wù)分派協(xié)議中，智能體將被動(dòng)態(tài)分配管理者或合同者兩種角色，管理者負(fù)責(zé)分解任務(wù)并發(fā)送給潛在合同者，合同者競(jìng)標(biāo)完成任務(wù)從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配。這個(gè)過程中的管理者、合同者、競(jìng)標(biāo)合約等可用智能組件的形式封裝完成。

4 智能組件的關(guān)鍵問題與研究挑戰(zhàn)

從研究角度來講，目前智能組件相關(guān)研究在數(shù)據(jù)感知、解析建模、靈捷適配和智能決策四個(gè)角度都存在著亟待解決的關(guān)鍵問題與研究挑戰(zhàn)。

首先，區(qū)塊鏈?zhǔn)亲罹叽硇缘摹叭嗽诃h(huán)路中（Human in the Loop）”的智能系統(tǒng)之一。因此，基于區(qū)塊鏈的智能組件研究必須兼顧區(qū)塊鏈系統(tǒng)的社會(huì)復(fù)雜性和工程復(fù)雜性，深度融合社會(huì)—物理—信息三元空間（Cyber-Physical-Social Space, CPSS）的數(shù)據(jù)和知識(shí)。同時(shí)，由于跨鏈技術(shù)尚處于早期階段，目前的區(qū)塊鏈系統(tǒng)形成了相對(duì)孤立的“數(shù)據(jù)孤島”或“價(jià)值孤島”，單純依靠閉源鏈上數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識(shí)再到智能的轉(zhuǎn)化極有可能會(huì)形成區(qū)塊鏈封閉系統(tǒng)內(nèi)部的循環(huán)和收斂，因而必須將開源情報(bào)技術(shù)與區(qū)塊鏈的預(yù)言機(jī)（Oracle）相結(jié)合，實(shí)時(shí)采集鏈下數(shù)據(jù)和開源知識(shí)，并引入?yún)^(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)—知識(shí)轉(zhuǎn)化與融合過程，實(shí)現(xiàn)更具“活”性的智能組件。由此可見，如何有效融合區(qū)塊鏈系統(tǒng)的開源—閉源和鏈上—鏈下數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)信息交互與融合，并轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)區(qū)塊鏈和智能組件的知識(shí)和決策是需要研究解決的首要問題。

其次，基于智能組件的區(qū)塊鏈復(fù)雜系統(tǒng)建模是其進(jìn)一步智能解析的基礎(chǔ)。由于區(qū)塊鏈系統(tǒng)橫跨社會(huì)、物理和信息空間，如何定性與定量相結(jié)合地分析與評(píng)估區(qū)塊鏈系統(tǒng)中人的行為與社會(huì)因素，實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈復(fù)雜系統(tǒng)的CPSS 跨域建模，是實(shí)現(xiàn)智能組件的現(xiàn)實(shí)需求。基于智能組件的建模必須將復(fù)雜系統(tǒng)的還原建模與整體建模相結(jié)合，前者注重礦工和礦池等區(qū)塊鏈微觀個(gè)體層面的特征刻畫與行為交互，后者則強(qiáng)調(diào)宏觀區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)層面的高層涌現(xiàn)與演變規(guī)律。一般說來，區(qū)塊鏈（特別是公有鏈）系統(tǒng)通常包含大量的個(gè)體參與者，例如挖礦節(jié)點(diǎn)、交易節(jié)點(diǎn)、礦池等。這些參與者通過區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)相互連接，并遵循特定交互協(xié)議和共識(shí)算法共同維護(hù)和更新數(shù)據(jù)鏈條。因而，必須首先針對(duì)大量個(gè)體參與者節(jié)點(diǎn)進(jìn)行微觀層面的還原建模，全面、精準(zhǔn)地刻畫參與者的靜態(tài)特征、動(dòng)態(tài)行為及其交互機(jī)制。還原建模越精準(zhǔn)、粒度越細(xì)，則后續(xù)整體建模的復(fù)雜度越高，但獲得的高層涌現(xiàn)與演變規(guī)律更為準(zhǔn)確可信。因此，智能組件必須兼顧還原建模粒度和整體建模復(fù)雜度，并尋求二者的最優(yōu)均衡，實(shí)現(xiàn)“人在環(huán)路中”的CPSS 跨域建模。

第三，現(xiàn)階段，智能合約是區(qū)塊鏈系統(tǒng)中體現(xiàn)“智能性”的重要組件，也是實(shí)現(xiàn)智能組件的主要載體和表現(xiàn)形式。然而，業(yè)界的共識(shí)是目前的智能合約僅是一組自動(dòng)執(zhí)行的“情景—應(yīng)對(duì)”型規(guī)則，無法有效地實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈系統(tǒng)效能、可控、安全等方面智能決策。人工智能的算法優(yōu)勢(shì)與學(xué)習(xí)能力恰恰能夠彌補(bǔ)區(qū)塊鏈在這方面的缺陷，為區(qū)塊鏈引入基于知識(shí)的判斷與決策能力。主流區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的核心組件均是在系統(tǒng)建立之初就人為設(shè)定的，一旦上鏈運(yùn)行便無法更改。如何面向特定的計(jì)算任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)可插拔的區(qū)塊鏈智能組件，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定任務(wù)需求自動(dòng)選擇和配置最優(yōu)的組件組合，是區(qū)塊鏈技術(shù)邁向成熟的一個(gè)關(guān)鍵科學(xué)問題。從多智能體分布式協(xié)同與決策的理論與方法出發(fā)，通過研究數(shù)據(jù)與知識(shí)引導(dǎo)的、基于智能合約的區(qū)塊鏈智能組件構(gòu)建方法與配置，并通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升基于智能組件的智能體自主學(xué)習(xí)與協(xié)作能力，可以實(shí)現(xiàn)更加靈捷、高效、可擴(kuò)展的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，針對(duì)各種兼具不定性、多樣性和復(fù)雜性的場(chǎng)景和需求，自適應(yīng)地產(chǎn)生和執(zhí)行靈捷、聚焦和收斂的智能決策，這是智能組件研究亟待解決的又一關(guān)鍵問題。

最后，目前的區(qū)塊鏈研究主要基于實(shí)際發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)樣本，而缺乏針對(duì)各種未知情境的“虛樣本”，特別是針對(duì)各種安全攻擊的“負(fù)樣本”，這使得區(qū)塊鏈系統(tǒng)的適應(yīng)性和創(chuàng)新能力都比較差，新思想和新技術(shù)很難直接應(yīng)用于實(shí)際區(qū)塊鏈系統(tǒng)，這也是目前許多比特幣改進(jìn)提議（Bitcoin Improvement Proposal, BIP）仍然處于提出和草案狀態(tài)、無法真正激活和落地的主要原因之一。我們認(rèn)為，利用平行智能理論方法來產(chǎn)生針對(duì)各類計(jì)算場(chǎng)景的、虛實(shí)結(jié)合的數(shù)據(jù)樣本甚至是智能組件，通過實(shí)際與人工相結(jié)合的平行區(qū)塊鏈協(xié)同演化、閉環(huán)反饋和雙向引導(dǎo)，來實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際區(qū)塊鏈系統(tǒng)的優(yōu)化，促使整個(gè)平行區(qū)塊鏈系統(tǒng)向設(shè)定或涌現(xiàn)的目標(biāo)收斂，是解決該問題、使得區(qū)塊鏈智能化的重要途徑和手段。常態(tài)情況下，人工區(qū)塊鏈通過大量虛擬產(chǎn)生的計(jì)算實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景和智能組件來探索、封裝各類新的模型、場(chǎng)景、機(jī)制和策略等，形成體系完備的“情境—應(yīng)對(duì)”知識(shí)庫或組件庫；非常態(tài)情況下，平行區(qū)塊鏈應(yīng)具備自適應(yīng)切換到與當(dāng)前情境最優(yōu)匹配的智能組件的能力，并通過數(shù)據(jù)、機(jī)制、策略和算法等要素在虛實(shí)區(qū)塊鏈系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)同步，逐步引導(dǎo)實(shí)際區(qū)塊鏈逼近最優(yōu)化的人工區(qū)塊鏈狀態(tài)（而非反之）。因此，有必要研究平行智能、區(qū)塊鏈和智能組件的結(jié)合應(yīng)用，其難點(diǎn)在于如何利用數(shù)據(jù)與知識(shí)的閉環(huán)雙向驅(qū)動(dòng)機(jī)制，通過智能化的交互方式實(shí)現(xiàn)虛擬系統(tǒng)與實(shí)際系統(tǒng)的緊密結(jié)合、互動(dòng)反饋與平行執(zhí)行。

5 案例分析

本節(jié)簡(jiǎn)要介紹兩個(gè)初步應(yīng)用案例，分別闡釋第2.3.1 節(jié)提出的兩種智能組件設(shè)計(jì)思路。具體說來，針對(duì)小規(guī)模人工智能算法和模型，可以直接封裝到智能合約（去中心化知識(shí)圖譜案例）[28-29]；而針對(duì)需要復(fù)雜計(jì)算的人工智能算法和模型，則可在鏈下實(shí)現(xiàn)計(jì)算，由鏈上智能組件控制其分布式協(xié)作（人工智能學(xué)習(xí)市場(chǎng)案例）[30]。

5.1 基于智能組件的去中心化知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜是人工智能研究的重要領(lǐng)域。2012年，Google 首次提出知識(shí)圖譜的概念，旨在通過搜集真實(shí)世界中存在的眾多實(shí)體的概念，以及這些實(shí)體、概念之間的關(guān)系，來改善搜索引擎的性能。憑借強(qiáng)大的語義處理和互聯(lián)組織能力，知識(shí)圖譜幾年里已經(jīng)在信息檢索、自動(dòng)問答、個(gè)性化推薦等領(lǐng)域獲得了成功應(yīng)用。

然而，傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜構(gòu)建過程普遍存在費(fèi)時(shí)耗力、缺乏審計(jì)、易被惡意篡改/攻擊、數(shù)據(jù)被中心化機(jī)構(gòu)壟斷等問題。因此，我們提出一種基于區(qū)塊鏈和智能組件的去中心化知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，通過鏈上眾包過程匯集群體智慧，以分布式協(xié)作的方式共同構(gòu)建和驗(yàn)證知識(shí)圖譜，并通過鏈上智能合約實(shí)現(xiàn)眾包業(yè)務(wù)邏輯，使得圖譜構(gòu)建過程去中心化、公開透明且無法篡改[28-29]。

生成知識(shí)圖譜之后，進(jìn)一步利用深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建深度推薦系統(tǒng)，學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜間的映射規(guī)則，然后利用智能合約來封裝這種推薦規(guī)則形成智能組件，就可以在鏈上以去中心化方式執(zhí)行。這項(xiàng)工作的初步應(yīng)用場(chǎng)景是企業(yè)管理中的任務(wù)推薦，即利用區(qū)塊鏈構(gòu)建員工技能知識(shí)圖譜和任務(wù)知識(shí)圖譜，通過深度學(xué)習(xí)方法獲得知識(shí)圖譜間的映射規(guī)則，并將映射規(guī)則封裝到智能合約里，即可針對(duì)特定任務(wù)自動(dòng)推薦合適的員工。這項(xiàng)工作具有良好的研究意義和應(yīng)用前景，通過鏈上智能組件來自動(dòng)分配任務(wù)，可以在某些生產(chǎn)型企業(yè)里取代某些中層領(lǐng)導(dǎo)崗位，讓企業(yè)架構(gòu)更扁平化，這也在一定程度上實(shí)現(xiàn)了企業(yè)的去中層化。

5.2 基于智能組件的人工智能學(xué)習(xí)市場(chǎng)

現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)通常采用高度依賴大規(guī)模集中數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算資源的中心化架構(gòu)。這種架構(gòu)面臨的數(shù)據(jù)孤島問題和計(jì)算資源限制增加了人工智能技術(shù)深入應(yīng)用的壁壘。因此，近年來，針對(duì)人工智能數(shù)據(jù)、模型和資源的分布式協(xié)作研究引起了廣泛的興趣。考慮到現(xiàn)有的基于信任的協(xié)作模式，如由中心化組織控制的任務(wù)眾包及模型共享市場(chǎng)和采用半中心化架構(gòu)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)等分布式計(jì)算架構(gòu)已不再適用于開放動(dòng)態(tài)環(huán)境下相互不信任機(jī)器間的大規(guī)模分布式協(xié)作，我們提出了一種基于智能組件的新型去中心化人工智能協(xié)作框架，稱為學(xué)習(xí)市場(chǎng)（Learning Markets）。在該市場(chǎng)中，區(qū)塊鏈為互不信任參與者的協(xié)作和交易提供了可信環(huán)境，智能合約則作為軟件代理來封裝和處理可擴(kuò)展的協(xié)作關(guān)系和市場(chǎng)機(jī)制[30]。

具體地，學(xué)習(xí)市場(chǎng)由協(xié)作市場(chǎng)和共享市場(chǎng)兩部分組成，包含組織者、驗(yàn)證者、訓(xùn)練者和礦工4 種角色，由權(quán)限管理、數(shù)據(jù)傳輸、模型驗(yàn)證、貢獻(xiàn)評(píng)估、激勵(lì)量化5 種智能組件實(shí)現(xiàn)主要功能。協(xié)作市場(chǎng)負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)任務(wù)的外包和分布式參與者的協(xié)同挖掘，共享市場(chǎng)則負(fù)責(zé)收集協(xié)作市場(chǎng)中產(chǎn)生的已驗(yàn)證及評(píng)估模型形成可信模型庫和可信智能組件庫供后續(xù)定價(jià)和共享。基于該學(xué)習(xí)市場(chǎng)，相互不信任的參與者一方面可在動(dòng)態(tài)量化貢獻(xiàn)下實(shí)現(xiàn)分布式協(xié)同挖掘，另一方面，可在天然具有可審核性、可追溯性和貨幣化方法的人工智能市場(chǎng)中共享可信模型和數(shù)據(jù)。

案例實(shí)現(xiàn)方面，我們以計(jì)算資源有限的組織者發(fā)起MNIST 圖像分類任務(wù)為例，通過智能組件控制的分布式協(xié)作獲取具有高預(yù)測(cè)精度的集成模型。我們基于以太坊和星際文件系統(tǒng)（Inter-Planetary File Systems，IPFS）平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)市場(chǎng)，其中分布式節(jié)點(diǎn)基于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)生成個(gè)體學(xué)習(xí)器，并根據(jù)驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)在驗(yàn)證集上的驗(yàn)證結(jié)果采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)融合模型權(quán)重。實(shí)驗(yàn)表明，基于智能組件的加權(quán)融合集成模型在四個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的精度為99.3%、99.2%、99.2%和99.2%，遠(yuǎn)高于平均融合集成模型的精度50.3%，79.4%，62.3%和54%[30]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于智能組件的加權(quán)融合集成模型更有利于公平地量化和融合協(xié)作者貢獻(xiàn)，提高協(xié)作公平性、透明性、安全性、去中心化和通用性。

6 結(jié)束語

近年來，區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出相互賦能、和諧共生、共融增強(qiáng)的發(fā)展趨勢(shì)，并可望解決區(qū)塊鏈領(lǐng)域面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，催生新技術(shù)、新模式和新業(yè)態(tài)。為促進(jìn)該領(lǐng)域的研究，本文提出基于區(qū)塊鏈的智能組件概念與方法體系。智能組件是融合人工智能算法的、可插拔的、自主自治的區(qū)塊鏈系統(tǒng)核心功能模塊，是構(gòu)建未來智能區(qū)塊鏈系統(tǒng)的基礎(chǔ)組件和分布式人工智能的新研究范式。

智能組件將為目前的區(qū)塊鏈和人工智能研究帶來新思路。對(duì)于區(qū)塊鏈來說，通過構(gòu)建基于智能合約的智能組件，引入新一代人工智能算法實(shí)現(xiàn)面向特定計(jì)算任務(wù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能組件篩選與融合，使智能合約具備應(yīng)對(duì)未知場(chǎng)景下“What-If”式智能推演、計(jì)算實(shí)驗(yàn)和自主決策能力，將使得智能合約從目前僅具有靜態(tài)規(guī)則執(zhí)行能力的“自動(dòng)化”合約轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲饬x上的“智能化”合約。對(duì)于人工智能來說，結(jié)合集成學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等現(xiàn)有智能算法和計(jì)算架構(gòu)，基于區(qū)塊鏈的智能組件可以被用來構(gòu)建分布式人工智能決策和協(xié)作平臺(tái)，增強(qiáng)人工智能數(shù)據(jù)管理、存儲(chǔ)和傳輸可靠性，激勵(lì)計(jì)算信息共享和交易，提升機(jī)器決策可信度，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作下的混合增強(qiáng)智能。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。