同態加密神經網路

Ⅰ 人工智慧未來走向，你怎麼看

1.人工智慧工作時需要的數據量會變得更少。諸如 Vicarious 或 Geometric Intelligence 這樣的公司，正在努力減少訓練神經網路所需要的數據集的大小。訓練人工智慧使用的數據量如今被視為其發展的主要障礙，同時也是其最主要的競爭優勢。同時，使用概率歸納模型能夠解決這個在人工智慧發展上的主要問題。某種不那麼需要大量數據的演算法，最終將會以豐富地方式學習、吸收並使用這個概念，無論是在行動上、想像上還是在探索中。

2.新的學習模型是關鍵要素。一種名為轉移學習（Transfer Learning）的技術能允許標準的強化學習（Reinforcement Learning）系統基於之前獲取的知識進行構建——而這是人類能輕松完成的。它隸屬於增量學習（Incremental Learning）技術。而 MetaMind 則在研究多任務學習（Multitask Learning）問題。在其中，同一個神經網路被用來解決不同類型的問題，且當該神經網路能夠在一類問題上表現更好時，那麼它也能在另一些問題上表現更好。MetaMind 的下一步發展，是引入動態神經網路（Dynamic Memory Network）的概念，它能夠回答特定問題，並能夠推斷一系列話語間的邏輯聯系。

3.人工智慧會消除人類（認知）偏差，並能讓我們變的更像「人造」的。人類的天性，將會因為人工智慧而改變。人們根據接受的正／負反饋進行學習，並能夠啟發式的快速解決相關問題。但是，一旦環境改變，適應過程則有些延遲和緩慢，而且一些老的習慣並不能適應新的改變——這就造成了行為偏差。人工智慧則會縮減這些延遲時間到 0，虛擬化的消除任何行為偏差。此外，基於經驗隨時間進行學習，人工智慧成為新的變革工具：我們通常不評估所有的備選決策，因為我們不能想到所有決策（知識空間有限）。

4.人工智慧會被愚弄。如今的人工智慧遠非完美，同時也有很多人正專注於研究如何欺騙人工智慧設備。

5.真正的通用性人工智慧很可能是一種集體智能（Collective Intelligence）。強人工智很有可能不會是一個具有強大決策功能的單一終端，而是一種集體智能。群體智能（Swarm or Collective Intelligence, Rosenberg, 2015;2016）可以被視作「一群大腦的大腦」。到目前為止，我們僅讓個體提供輸入值，然後我們以一種「平均情緒」的智能方式整合這些事後輸入。

6.真正的人工智慧應該開始問「為什麼」。到目前，大多機器學習系統都能夠在模式識別及輔助決策方面做的很好；並且因為大部分程序都被硬編碼了，所以它們仍能夠被理解。盡管我們已經能讓人工智慧闡明「是什麼」和「如何做」，這已經是一個不錯的成就，但人工智慧仍未能夠理解事物背後的「為什麼」。因此，我們需要設計一個通用演算法，它能夠從物理上及精神上建立關於世界本質的模型（Lake 等人, 2016）。

7.人工智慧正在推進隱私保護問題和數據泄漏預防問題。人工智慧將隱私問題提升到了一個新的等級。新的隱私保護方法應當被發明及採用，它們應當比簡單的安全多方計演算法（SMPC）復雜得多，也應該比同態加密法（homomorphic encryption）高效迅速。最近的研究表明，差分隱私（Differential Privacy）法能夠解決大部分我們日常遇到的隱私問題。不過已經有不少公司走得更遠，如 Post-Quantum 公司——這是一家基於量子計算的網路安全創業公司。

8.機器人學正變為主流。筆者認為，人工智慧的發展會受到機器人學發展的制約。同時，這兩個關聯的領域會以相同的速度發展，以最終得到一個適當的強人工智慧或超級人工智慧。如下圖所示，在我們的研究乃至我們的集體意識中，我們不會視那種沒有「物理實體」的人工智慧為強人工智慧或超級人工智慧。

關於機器人學及人工智慧相關領域的研究趨勢（由 CBInsights Trends tool 製作）

9.生物機器人和納米科技將是未來人工智慧的應用方向。我們正見證著在人工智慧和納米機器人交叉領域，一些列令人震驚的發展。研究人員正致力於創造完全完全智能的裝置，同時也在研究相關的結合體。他們甚至嘗試研發出生物導線（一種由細菌製造的導線）及器官晶元（由人細胞製作的、人器官中起功能部分的微型模型，能夠復制器官的部分功能；在該領域，Emulate 是最領先的公司）。生物機器人方面的研究同時也考驗著著材料性能的極限。最近一種「軟」機器人被製造出來，他只有軟的構建。BAS Systems 公司也在推進計算的發展，正嘗試研發一種「化學計算機」（Chemputer），一種能夠使用先進化學過程以「生長」復雜電子系統的裝置。

從《終結者》到《機械姬》，有關AI的科幻故事屢見不鮮，不愛讀文字，就去擼一遍《西部世界》，未來這事兒誰說得准呢。

Ⅱ 人工智慧未來走向，你怎麼看

1.人工智慧工作時需要的數據量會變得更少。諸如 Vicarious 或 Geometric Intelligence 這樣的公司，正在努力減少訓練神經網路所需要的數據集的大小。訓練人工智慧使用的數據量如今被視為其發展的主要障礙，同時也是其最主要的競爭優勢。同時，使用概率歸納模型能夠解決這個在人工智慧發展上的主要問題。某種不那麼需要大量數據的演算法，最終將會以豐富地方式學習、吸收並使用這個概念，無論是在行動上、想像上還是在探索中。

2.新的學習模型是關鍵要素。一種名為轉移學習（Transfer Learning）的技術能允許標準的強化學習（Reinforcement Learning）系統基於之前獲取的知識進行構建——而這是人類能輕松完成的。它隸屬於增量學習（Incremental Learning）技術。而 MetaMind 則在研究多任務學習（Multitask Learning）問題。在其中，同一個神經網路被用來解決不同類型的問題，且當該神經網路能夠在一類問題上表現更好時，那麼它也能在另一些問題上表現更好。MetaMind 的下一步發展，是引入動態神經網路（Dynamic Memory Network）的概念，它能夠回答特定問題，並能夠推斷一系列話語間的邏輯聯系。

3.人工智慧會消除人類（認知）偏差，並能讓我們變的更像「人造」的。人類的天性，將會因為人工智慧而改變。人們根據接受的正／負反饋進行學習，並能夠啟發式的快速解決相關問題。但是，一旦環境改變，適應過程則有些延遲和緩慢，而且一些老的習慣並不能適應新的改變——這就造成了行為偏差。人工智慧則會縮減這些延遲時間到 0，虛擬化的消除任何行為偏差。此外，基於經驗隨時間進行學習，人工智慧成為新的變革工具：我們通常不評估所有的備選決策，因為我們不能想到所有決策（知識空間有限）。

4.人工智慧會被愚弄。如今的人工智慧遠非完美，同時也有很多人正專注於研究如何欺騙人工智慧設備。

5.真正的通用性人工智慧很可能是一種集體智能（Collective Intelligence）。強人工智很有可能不會是一個具有強大決策功能的單一終端，而是一種集體智能。群體智能（Swarm or Collective Intelligence, Rosenberg, 2015;2016）可以被視作「一群大腦的大腦」。到目前為止，我們僅讓個體提供輸入值，然後我們以一種「平均情緒」的智能方式整合這些事後輸入。

6.真正的人工智慧應該開始問「為什麼」。到目前，大多機器學習系統都能夠在模式識別及輔助決策方面做的很好；並且因為大部分程序都被硬編碼了，所以它們仍能夠被理解。盡管我們已經能讓人工智慧闡明「是什麼」和「如何做」，這已經是一個不錯的成就，但人工智慧仍未能夠理解事物背後的「為什麼」。因此，我們需要設計一個通用演算法，它能夠從物理上及精神上建立關於世界本質的模型（Lake 等人, 2016）。

7.人工智慧正在推進隱私保護問題和數據泄漏預防問題。人工智慧將隱私問題提升到了一個新的等級。新的隱私保護方法應當被發明及採用，它們應當比簡單的安全多方計演算法（SMPC）復雜得多，也應該比同態加密法（homomorphic encryption）高效迅速。最近的研究表明，差分隱私（Differential Privacy）法能夠解決大部分我們日常遇到的隱私問題。不過已經有不少公司走得更遠，如 Post-Quantum 公司——這是一家基於量子計算的網路安全創業公司。

8.機器人學正變為主流。筆者認為，人工智慧的發展會受到機器人學發展的制約。同時，這兩個關聯的領域會以相同的速度發展，以最終得到一個適當的強人工智慧或超級人工智慧。如下圖所示，在我們的研究乃至我們的集體意識中，我們不會視那種沒有「物理實體」的人工智慧為強人工智慧或超級人工智慧。

關於機器人學及人工智慧相關領域的研究趨勢（由 CBInsights Trends tool 製作）

9.生物機器人和納米科技將是未來人工智慧的應用方向。我們正見證著在人工智慧和納米機器人交叉領域，一些列令人震驚的發展。研究人員正致力於創造完全完全智能的裝置，同時也在研究相關的結合體。他們甚至嘗試研發出生物導線（一種由細菌製造的導線）及器官晶元（由人細胞製作的、人器官中起功能部分的微型模型，能夠復制器官的部分功能；在該領域，Emulate 是最領先的公司）。生物機器人方面的研究同時也考驗著著材料性能的極限。最近一種「軟」機器人被製造出來，他只有軟的構建。BAS Systems 公司也在推進計算的發展，正嘗試研發一種「化學計算機」（Chemputer），一種能夠使用先進化學過程以「生長」復雜電子系統的裝置。

從《終結者》到《機械姬》，有關AI的科幻故事屢見不鮮，不愛讀文字，就去擼一遍《西部世界》，未來這事兒誰說得准呢。

Ⅲ AI將如何改變區塊鏈

區塊鏈極其強大，但也存在自身的限制。其中一些是技術相關的，而有的則來自於金融服務領域固有的思想陳舊的文化，但所有這些都會在某種程度上受到AI的影響：
電力消耗：挖礦是一項極其困難的任務，需要大量的電力以及金錢才能完成。而AI已經被證明是優化電力消耗的有效手段，所以類似結果也可以在區塊鏈方面實現，這也許會導致挖礦硬體方面的投資下降。
可擴展性：區塊鏈正在穩步地以每10分鍾1MB的節奏在發展，目前累計已達85GB。中本聰首次提出可以把「區塊鏈修剪」（比方說刪除有關已完全消費交易的不必要的數據）作為可能的解決方案，AI可以引入諸如聯邦學習等新的去中心化學習系統，或者引入新的數據分片技術來讓系統更加高效。
安全性：即便區塊鏈幾乎不可能被攻擊，但區塊鏈更深的層和應用就沒那麼安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。過去2年機器學習取得的不可思議的進展使得AI成為區塊鏈極好的盟友來保障安全的應用部署，尤其是鑒於該系統架構的固定性；
隱私：擁有個人數據的隱私問題引起了對競爭優勢的監管和戰略性擔憂。同態加密（直接對加密數據進行操作）、Enigma項目、Zerocash項目，都是可行的解決方案，這個問題跟前面的可擴展性和安全問題是緊密關聯的，重要程度也是一樣；
效率：德勤（世界四大會計事務所之一）估計區塊鏈驗證和共享交易的總運行成本大概是每年6億美元左右。一個智能系統可能可以最終實時計算出特定節點成為第一個執行特定任務的節點的可能性，從讓其他礦工有可能可以選擇放棄針對該特定交易的努力，從而削減總成本。此外，即便存在某些結構性的約束，效率更好能耗更低也許也能降低網路時延，從而讓交易更快；
硬體：礦工（未必是公司也可以是個人）把難以置信的金錢投入到專門硬體組件中。既然電力消耗一直都是關鍵問題，很多解決方案都被提了出來，未來還會引入更多。只要系統變得更加高效，其中一部分的硬體可能就會被轉化（有時候是部分轉化）為神經網路所用（挖礦巨頭Bitmain正在這么做）；
人才缺乏：這是信仰之躍，但同樣地我們正在試圖自動化數據科學本身，我看不出為什麼我們無法創建可以創建新的分類賬的虛擬代理（甚至影響和維護分類賬）；
數據：在未來當我們所有的數據都放在區塊鏈上，公司可以直接向我們購買時，需要幫助來進訪問授權，跟蹤數據使用，通常還需要以計算機的速度弄清楚個人信息發生了什麼事情，這正是智能機器的工作。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

Ⅳ 星驛付POS機刷卡不到賬怎麼辦

辦理POS機第一個問題就是：不到賬找誰？
1、銀行辦理的不用說，找銀行；
2、外面辦理的就要注意點了，不到賬找誰，找辦理的業務員或者代理的公司都是扯淡，剁了他們都沒這么多錢，一定要明確是哪個結構發給你POS機的，有支付牌照的公司就放心使用。比如你中匯的機器就聯系中匯客服電話，樂富就聯系樂富的。
注意的陷阱：目前有些公司沒有牌照，但也發放POS機，或者暫時還沒拿到牌照，都要小心

Ⅳ 人工智慧與區塊鏈的關系

區塊鏈與人工智慧其實並無直接關系，無論是在開發上還是在技術上，但二者並不是不能相關聯。只要使用得當，二者也可以有很好的結合。

比如現階段的區塊鏈領域，公鏈技術發展停滯不前，其中關鍵的一環就是在出塊的問題上，目前舊時代的公鏈技術在出塊效率上存在很大的問題，不光浪費資源，而且在分配上也很不合理，導致公鏈資源大量被浪費，效率停滯不前。

而人工智慧恰好可以很好的解決這一問題，比如通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。像Velas就是 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。

Velas 上的神經網路由許多簡單的有機體組成，它們通過 80/20 共識消除區塊鏈中 的不規則現象，確保網路按預期運行。 不光如此，Velas AI 計算出塊時間和運行節點的獎勵。AI 優化網路產生了可能的最佳結果，降 低了共識的成本，並使其可擴展至超過每秒 3 萬次交易。