同态加密神经网络

Ⅰ 人工智能未来走向，你怎么看

1.人工智能工作时需要的数据量会变得更少。诸如 Vicarious 或 Geometric Intelligence 这样的公司，正在努力减少训练神经网络所需要的数据集的大小。训练人工智能使用的数据量如今被视为其发展的主要障碍，同时也是其最主要的竞争优势。同时，使用概率归纳模型能够解决这个在人工智能发展上的主要问题。某种不那么需要大量数据的算法，最终将会以丰富地方式学习、吸收并使用这个概念，无论是在行动上、想象上还是在探索中。

2.新的学习模型是关键要素。一种名为转移学习（Transfer Learning）的技术能允许标准的强化学习（Reinforcement Learning）系统基于之前获取的知识进行构建——而这是人类能轻松完成的。它隶属于增量学习（Incremental Learning）技术。而 MetaMind 则在研究多任务学习（Multitask Learning）问题。在其中，同一个神经网络被用来解决不同类型的问题，且当该神经网络能够在一类问题上表现更好时，那么它也能在另一些问题上表现更好。MetaMind 的下一步发展，是引入动态神经网络（Dynamic Memory Network）的概念，它能够回答特定问题，并能够推断一系列话语间的逻辑联系。

3.人工智能会消除人类（认知）偏差，并能让我们变的更像“人造”的。人类的天性，将会因为人工智能而改变。人们根据接受的正／负反馈进行学习，并能够启发式的快速解决相关问题。但是，一旦环境改变，适应过程则有些延迟和缓慢，而且一些老的习惯并不能适应新的改变——这就造成了行为偏差。人工智能则会缩减这些延迟时间到 0，虚拟化的消除任何行为偏差。此外，基于经验随时间进行学习，人工智能成为新的变革工具：我们通常不评估所有的备选决策，因为我们不能想到所有决策（知识空间有限）。

4.人工智能会被愚弄。如今的人工智能远非完美，同时也有很多人正专注于研究如何欺骗人工智能设备。

5.真正的通用性人工智能很可能是一种集体智能（Collective Intelligence）。强人工智很有可能不会是一个具有强大决策功能的单一终端，而是一种集体智能。群体智能（Swarm or Collective Intelligence, Rosenberg, 2015;2016）可以被视作“一群大脑的大脑”。到目前为止，我们仅让个体提供输入值，然后我们以一种“平均情绪”的智能方式整合这些事后输入。

6.真正的人工智能应该开始问“为什么”。到目前，大多机器学习系统都能够在模式识别及辅助决策方面做的很好；并且因为大部分程序都被硬编码了，所以它们仍能够被理解。尽管我们已经能让人工智能阐明“是什么”和“如何做”，这已经是一个不错的成就，但人工智能仍未能够理解事物背后的“为什么”。因此，我们需要设计一个通用算法，它能够从物理上及精神上建立关于世界本质的模型（Lake 等人, 2016）。

7.人工智能正在推进隐私保护问题和数据泄漏预防问题。人工智能将隐私问题提升到了一个新的等级。新的隐私保护方法应当被发明及采用，它们应当比简单的安全多方计算法（SMPC）复杂得多，也应该比同态加密法（homomorphic encryption）高效迅速。最近的研究表明，差分隐私（Differential Privacy）法能够解决大部分我们日常遇到的隐私问题。不过已经有不少公司走得更远，如 Post-Quantum 公司——这是一家基于量子计算的网络安全创业公司。

8.机器人学正变为主流。笔者认为，人工智能的发展会受到机器人学发展的制约。同时，这两个关联的领域会以相同的速度发展，以最终得到一个适当的强人工智能或超级人工智能。如下图所示，在我们的研究乃至我们的集体意识中，我们不会视那种没有“物理实体”的人工智能为强人工智能或超级人工智能。

关于机器人学及人工智能相关领域的研究趋势（由 CBInsights Trends tool 制作）

9.生物机器人和纳米科技将是未来人工智能的应用方向。我们正见证着在人工智能和纳米机器人交叉领域，一些列令人震惊的发展。研究人员正致力于创造完全完全智能的装置，同时也在研究相关的结合体。他们甚至尝试研发出生物导线（一种由细菌制造的导线）及器官芯片（由人细胞制作的、人器官中起功能部分的微型模型，能够复制器官的部分功能；在该领域，Emulate 是最领先的公司）。生物机器人方面的研究同时也考验着着材料性能的极限。最近一种“软”机器人被制造出来，他只有软的构建。BAS Systems 公司也在推进计算的发展，正尝试研发一种“化学计算机”（Chemputer），一种能够使用先进化学过程以“生长”复杂电子系统的装置。

从《终结者》到《机械姬》，有关AI的科幻故事屡见不鲜，不爱读文字，就去撸一遍《西部世界》，未来这事儿谁说得准呢。

Ⅱ 人工智能未来走向，你怎么看

1.人工智能工作时需要的数据量会变得更少。诸如 Vicarious 或 Geometric Intelligence 这样的公司，正在努力减少训练神经网络所需要的数据集的大小。训练人工智能使用的数据量如今被视为其发展的主要障碍，同时也是其最主要的竞争优势。同时，使用概率归纳模型能够解决这个在人工智能发展上的主要问题。某种不那么需要大量数据的算法，最终将会以丰富地方式学习、吸收并使用这个概念，无论是在行动上、想象上还是在探索中。

2.新的学习模型是关键要素。一种名为转移学习（Transfer Learning）的技术能允许标准的强化学习（Reinforcement Learning）系统基于之前获取的知识进行构建——而这是人类能轻松完成的。它隶属于增量学习（Incremental Learning）技术。而 MetaMind 则在研究多任务学习（Multitask Learning）问题。在其中，同一个神经网络被用来解决不同类型的问题，且当该神经网络能够在一类问题上表现更好时，那么它也能在另一些问题上表现更好。MetaMind 的下一步发展，是引入动态神经网络（Dynamic Memory Network）的概念，它能够回答特定问题，并能够推断一系列话语间的逻辑联系。

3.人工智能会消除人类（认知）偏差，并能让我们变的更像“人造”的。人类的天性，将会因为人工智能而改变。人们根据接受的正／负反馈进行学习，并能够启发式的快速解决相关问题。但是，一旦环境改变，适应过程则有些延迟和缓慢，而且一些老的习惯并不能适应新的改变——这就造成了行为偏差。人工智能则会缩减这些延迟时间到 0，虚拟化的消除任何行为偏差。此外，基于经验随时间进行学习，人工智能成为新的变革工具：我们通常不评估所有的备选决策，因为我们不能想到所有决策（知识空间有限）。

4.人工智能会被愚弄。如今的人工智能远非完美，同时也有很多人正专注于研究如何欺骗人工智能设备。

5.真正的通用性人工智能很可能是一种集体智能（Collective Intelligence）。强人工智很有可能不会是一个具有强大决策功能的单一终端，而是一种集体智能。群体智能（Swarm or Collective Intelligence, Rosenberg, 2015;2016）可以被视作“一群大脑的大脑”。到目前为止，我们仅让个体提供输入值，然后我们以一种“平均情绪”的智能方式整合这些事后输入。

6.真正的人工智能应该开始问“为什么”。到目前，大多机器学习系统都能够在模式识别及辅助决策方面做的很好；并且因为大部分程序都被硬编码了，所以它们仍能够被理解。尽管我们已经能让人工智能阐明“是什么”和“如何做”，这已经是一个不错的成就，但人工智能仍未能够理解事物背后的“为什么”。因此，我们需要设计一个通用算法，它能够从物理上及精神上建立关于世界本质的模型（Lake 等人, 2016）。

7.人工智能正在推进隐私保护问题和数据泄漏预防问题。人工智能将隐私问题提升到了一个新的等级。新的隐私保护方法应当被发明及采用，它们应当比简单的安全多方计算法（SMPC）复杂得多，也应该比同态加密法（homomorphic encryption）高效迅速。最近的研究表明，差分隐私（Differential Privacy）法能够解决大部分我们日常遇到的隐私问题。不过已经有不少公司走得更远，如 Post-Quantum 公司——这是一家基于量子计算的网络安全创业公司。

8.机器人学正变为主流。笔者认为，人工智能的发展会受到机器人学发展的制约。同时，这两个关联的领域会以相同的速度发展，以最终得到一个适当的强人工智能或超级人工智能。如下图所示，在我们的研究乃至我们的集体意识中，我们不会视那种没有“物理实体”的人工智能为强人工智能或超级人工智能。

关于机器人学及人工智能相关领域的研究趋势（由 CBInsights Trends tool 制作）

9.生物机器人和纳米科技将是未来人工智能的应用方向。我们正见证着在人工智能和纳米机器人交叉领域，一些列令人震惊的发展。研究人员正致力于创造完全完全智能的装置，同时也在研究相关的结合体。他们甚至尝试研发出生物导线（一种由细菌制造的导线）及器官芯片（由人细胞制作的、人器官中起功能部分的微型模型，能够复制器官的部分功能；在该领域，Emulate 是最领先的公司）。生物机器人方面的研究同时也考验着着材料性能的极限。最近一种“软”机器人被制造出来，他只有软的构建。BAS Systems 公司也在推进计算的发展，正尝试研发一种“化学计算机”（Chemputer），一种能够使用先进化学过程以“生长”复杂电子系统的装置。

从《终结者》到《机械姬》，有关AI的科幻故事屡见不鲜，不爱读文字，就去撸一遍《西部世界》，未来这事儿谁说得准呢。

Ⅲ AI将如何改变区块链

区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

Ⅳ 星驿付POS机刷卡不到账怎么办

办理POS机第一个问题就是：不到账找谁？
1、银行办理的不用说，找银行；
2、外面办理的就要注意点了，不到账找谁，找办理的业务员或者代理的公司都是扯淡，剁了他们都没这么多钱，一定要明确是哪个结构发给你POS机的，有支付牌照的公司就放心使用。比如你中汇的机器就联系中汇客服电话，乐富就联系乐富的。
注意的陷阱：目前有些公司没有牌照，但也发放POS机，或者暂时还没拿到牌照，都要小心

Ⅳ 人工智能与区块链的关系

区块链与人工智能其实并无直接关系，无论是在开发上还是在技术上，但二者并不是不能相关联。只要使用得当，二者也可以有很好的结合。

比如现阶段的区块链领域，公链技术发展停滞不前，其中关键的一环就是在出块的问题上，目前旧时代的公链技术在出块效率上存在很大的问题，不光浪费资源，而且在分配上也很不合理，导致公链资源大量被浪费，效率停滞不前。

而人工智能恰好可以很好的解决这一问题，比如通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。像Velas就是 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。

Velas 上的神经网络由许多简单的有机体组成，它们通过 80/20 共识消除区块链中 的不规则现象，确保网络按预期运行。 不光如此，Velas AI 计算出块时间和运行节点的奖励。AI 优化网络产生了可能的最佳结果，降 低了共识的成本，并使其可扩展至超过每秒 3 万次交易。