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| | | | 人脑、区块链、ChatGPT |
| | 曩昔几周ChatGPT成为新的热门，美团联合创始人王慧文老师宣布招贤榜投入我国OpenAI事业，北京敏捷出台针对性方针鼓励科技龙头企业打造我国ChatGPT，香港高校指令禁止以ChatGPT辅佐作业和考试做弊的行为……
更有许多花絮为人津津乐道，ChatGPT的发起人开始是根据AI不该该为大公司垄断的起点，创建OpenAI；OpenAI引进微软出资，规划了独特的报答机制，既维护出资人利益，又坚持OpenAI独立性和长期机制……
许多立场清晰的评论人士又忧虑起来，咱们是不是又被美国带节奏了，为什么我国人工智能职业没有率先呈现这样的重大打破……
这个论题很大，咱们试着从一个小视角切入，用非技能的言语，来聊聊区块链、联合学习、大模型练习和ChatGPT。
西方教育系统拿手从提出一个问题出发，抽丝剥茧拆解出处理问题的一系列详细步骤、常识和方法。我国教育系统则比较拿手提出一个概念，再层层解析这个概念的内涵和外延，继而举例说明这个概念的运用范畴，再经过操练强化。
你看，这像不像技能演进中的两种思路：前者提出一个较久远的方针，分化完结这个方针的技能关隘和要害节点，集聚资源逐一打破；后者是解读当时热门和近期趋势，选定一个技能定位，环绕这个定位验证场景、复制场景、强化操练。
两种方法各有利弊，前者显然更具有前瞻性，但风险也更高；跟着咱们的技能迭代加快，需求逐渐从后一种形式切换到前一种形式，构成引领性的技能攻关道路。
那么，这和ChatGPT有什么联系呢？
假如咱们去调研一圈国内的AI公司在大模型练习上的卡点，就会发现，实际上并非算法规划和样本量上有遥不可及的差距，而是对取得这一技能点打破所需求的资源投入没有足够的决心魄力。
真正的问题在于，SamAltman等人并没有被自身资金和资源限制，他们提出对的问题后，集聚了合适的资源（包含马斯克等一批出资人和微软这个大场景方）。并且在模型样本和练习上，OpenAI充沛发挥了用户端力量，用一个直面C端的产品击穿流量，让用户乐意花钱来辅佐练习。
而国内的模型练习，卡在“什么是大模型练习、怎么练习、需求多少资源、投入资源的报答确定性怎么”这样的概念分化困局里。这便是思想形式带来的完结架构的不同，也带来了OpenAI在“处理问题”层面的成功。
这样的比如并不是第一次发生，咱们可以看看马斯克的逻辑结构，他是怎么介入火箭、卫星网络、电动车、太阳能等完全不同的范畴的，以及多年前Google怎么用“联邦学习”调集全球用户帮他们做了哪些风趣的练习，稍微查一查资料就会发现其中的形式和方法都有迹可循。
关于思想形式和教育理念的论题，在此不作展开。可是这种协作式练习的技能架构，对错常有借鉴价值的。
在核算机相关技能呈现和蓬勃开展的数十年里，咱们一直在“单点核算”和“多点组网”两个维度上不断迭代。
ChatGPT和第三代区块链恰恰是这两个维度的开展里程碑。可以说，ChatGPT之于人工智能的含义，相当于蒸汽机之于工业革命，而第三代区块链之于互联网络的含义，亦可同等比拟。
人脑的有限性
从根源来说，人类一直在试图用科技立异来对抗自身的三种有限性：
身体才能的有限性
生命时刻的有限性
认知体会的有限性
奥林匹克竞赛是对人类打破身体才能极限的追求的缩影，人类还不断经过生物技能、机械动力技能、人工智能技能开展代替人类，打破自身物理极限。
人类生命时刻的有限性体现为两个方面：
一是寿数的有限性，导致经历和经历不或许无损传承，每一代人总要在自我论证中走进前史的峡谷；
二是生命的单维体会，人不能一起踏进两条河流，因而只能作出挑选，互相合作。
认知方面，人脑的“单机”算力其实不差的，相比超级核算机（例如我国的神威太湖之光：93.01PFLOPS），一个人的大脑核算才能约是超级核算机的1/46，在2petaFLOPS左右；并且在能耗方面，人脑还具有明显优势，一台超级核算机的耗能足够供给一整栋大楼，而一个人脑的耗能，约等于点亮一个灯泡。
人脑的算力=神经元个数（1011个）*单个神经元衔接数（104个）*单个衔接的激活速度（2OPS/个）。
人脑的短板在于存储。假如研究人类存储的需求，咱们会发现类似的时帧估量。某一范畴的专家把握的常识块的数量大约是105个。这些块包含形式（如常识面）以及详细的常识。
在《人脑能承载多少常识》的剖析中，有一些数量级可以参阅——
一个国际级的国际象棋大师估量把握了约10万局棋谱；
莎士比亚的词汇量为2.9万，但这些单词所能表达的含义总数接近10万个。
医学专家系统的开发标明，人类在某一范畴可以把握大约10万个概念。假如咱们估量该“专业”常识只占人的常识的1%，那么人的整体常识块大约是7个。
在存储类似常识块的系统中，不管是根据规矩的专家系统，还是自组织的形式辨认系统，其中的每个常识块都需求106比特，这样完结人的功用存储需求1013（10万亿）比特。
为了存储衔接形式和神经递质的浓度，咱们可以估量每个神经衔接约需求104比特。因而存储1014个神经衔接就需求1018比特。
根据以上剖析，目前模仿人脑功用的硬件约合1000美元。具有复制功用的软件还将需求大约10年或更长的时刻才会呈现。不过，硬件的性价比、才能以及速度的指数级增长将在此期间一直延续，所以到2030年的时分，价值1000美元的核算机将会到达一个村庄的人（约1000人）的脑力。
而到2050年时，1000美元核算机将超越地球上一切人类大脑的处理才能，当然，也包含那些依然只运用生物神经元的大脑。
人的认知和体会的局限在于，人脑接收的信息源极端分散，而人脑的调度机制、反馈机制和奖赏机制，仅能支撑人类原始状态下的生存和安全需求，关于近现代文明中涌现的新需求毫无天然优势。
人类有限的算力和存储很难优化装备。每个人都是他/她过往一切的综合。可是，人类的过往在基因中的显现是大大滞后的。因而咱们不断经过“外脑”来辅佐认知，也便是近年来人们常说的碳基生命和硅基生命的依存联系。
关于第三代区块链
再说说区块链，这个既了解又生疏的技能。绝大多数人知道区块链是因为“炒币”，后来又因为全国各地如火如荼的区块链运用立异演示。但很可惜，这两种区块链，都离咱们普通人的日子体会很远。
风趣的是，2021-2022年海外的NFT大火，国内呈现了类似的根据区块链的产品“数字藏品”，让至少数百万我国普通网民从头认识了区块链。可是这个职业依然是良莠不齐、毁誉参半。
事实上，当时我国的区块链职业正在进入第三个阶段，咱们权且称为“第三代区块链”：
第一代首要开展于2009～2018年，以比特币、以太坊为代表，金融模型推进和虚拟钱银结合的开展时期；
第二代首要是2016年至今，以蚂蚁链、趣链、长安链等为代表，方针推进的私有链和联盟链项目型推行期；
第三代则是2021年下半年至今，以BSN、光笺链等为代表，数字财物流通需求推进的区块链网络开展期。
第三代区块链以广义数字财物承载为基本功用，向上供给合适分布式架构和服务端别离的场景服务。
为什么会呈现第三代区块链呢？我想有几个原因：
一是包含我国在内的大型主权国家，经过数千年大一统国家的金融系统构建和治理经历，深知主权钱银的必要性不可撼动，因而无法承受某种虚拟钱银危及法定钱银的价值；
二是区块链技能是一种前期技能，国内开发者人才依然供不该求，仅仅以项目交给方法供给给某个大型企业，很难被注重、被充沛维护和运用，终究必定流于形式；
三是跟着全社会数字化建设水平不断进步，多元的数字化财物流动成为经济活动中越来越重要的价值支撑，一起技能分工专业化，需求一种专业的、打破主体边界的底层技能，为跨域数字财物流通供给技能设备和服务。
许多人知道，公有区块链的经济系统中有个要害要素叫Token，被翻译为“通证”，或许“代币”。可是，在密码学学科语汇中，它其实还有个姓名，叫“令牌”。区块链系统很巧妙地把信息传递、记载的进程用“令牌”串联起来，就好像有个领班带着“令牌”为信息开路。
具有“令牌”越多可以传递的信息就越多，那么在信息传递的国际里，这种“令牌”就成为一般等价物，也就具有了“钱银”价值。公有链正是利用这个原理，将“令牌”作为征集资金的锚定物。这种“令牌”从技能原理上来看，总量恒定、流通量可监督，不能增发只能通缩，就不需求权力组织的背书而成为一种根据技能信任的钱银。
原本，央行出于维护金融次序稳定的意图现已撤销了“令牌”的钱银和募资锚定功用，区块链的鼓励机制失灵，失去了魔力而退化为一种普通的技能分支。可是在数字财物流通趋势的催化下，区块链系统中又生长出一种“部分令牌”。
这种部分令牌不再试图充当一般等价物，而仅仅锚定一种部分认同的详细财物价值，成为一种数字国际的“方针物”或许“产品”。这种部分令牌对主权钱银和主流金融系统不再构成危害，乃至可以促进实体经济中的数字化流通，促进经济体的M1容量和活性。
例如，走入大众视野的NFT，便是一种典型的部分令牌，事实上它成为数字艺术品、品牌数字权益等有价财物的数字化表达，进步流通功率，下降流通本钱，构成新的供需商场。
是不是一定需求区块链来完结这些功用呢？不一定。咱们先把概念放一边，用“处理问题”的思路来剖析。
一些数据或用数据表达的资源经常被运用，具有数据的一方需求对数据定价、授权给别人运用、要求运用方付费、监督运用方的运用范围，而需求数据的一方也想承认数据的真实性、合法性，那么就需求一种网络来对数据供给确权（属于谁）、定价、溯源、流通记载等功用，这些功用组合在一起恰好是区块链，它的规划精巧、简洁、高效地完结了这些诉求。
从核算机呈现至今，单机处理才能和网络协作才能一直是核算机技能介入社会经济程度的两大衡量维度，全球市值最高的核算机和互联网企业不外乎这两类才能的代表。
从硬件视点进步单机核算速度的英特尔、AMD、英伟达、高通，到进步单机软件处理才能的微软、苹果，再到进步网络协作才能的亚马逊（云核算）等，以及横空出世的马斯克系列公司，无外乎都是在单机算力（特斯拉、Neuralink）、组网才能（Paypal、星链）方面作出打破。
核算机技能开展的前期，首要聚焦于单机算力。1946年2月14日，由美国军方定制的国际上第一台电子核算机“电子数字积分核算机”（ENIACElectronicNumericalAndCalculator）在美国宾夕法尼亚大学面世，ENIAC是美国奥伯丁武器试验场为了满意核算弹道需求而研制成的，这台核算器运用了17840支电子管，功耗为170kw，其运算速度为每秒5000次的加法运算，造价约为487000美元。
ENIAC的面世具有划年代的含义，标明电子核算机年代的到来。在以后60多年里，核算机技能以惊人的速度开展。
核算机技能开展的第二阶段是在同一物理环境或同一办理主体内构成多台核算机组网才能，并逐渐进步传输功率，构成较大范围的经济活动上的协作。
区块链技能的呈现和开展，是网络协作才能象限内的重大转折。把尽量多的网络空闲资源充沛调集，下降信任本钱，构成更广大范围的经济协作和技能协作。
也便是说，前一个阶段的协作是单点或一个集中点位核算才能极大化后，再借助网络做传输。区块链的协作是把核算和存储使命自身进行分化，全网协作，还顺带处理好了协作上的分配机制等问题。
可以说，第三代区块链将是核算机技能走向下一程的重要加快器。详细而言：
其一，方针方面。跟着科技的开展、数字化建设不断深化，数据价值的发掘得到全社会的注重，整个社会的数字化智能化需求很多实时、持续、合规的数据供给。
而《数据安全法》和《个人隐私维护法》等系列法律法规连续履行，从立法高度对数据分类分级和数据生命周期办理提出新的要求，怎么在生产中调度数据、怎么在运用中维护数据成为许多智能化场景进化的症结和难点。
其二，工业方面。互联网职业和人工智能职业的开展，打破本钱驱动的巨无霸式扩张形式，敞开生态互联互通成为或许。例如，腾讯、阿里、商汤等多家大型科技公司自动遴选优异的技能伙伴，为自身业务场景赋能，而多家工业巨子可以一起共用一组区块链网络。
其三，技能方面。技能分工精细化，单点技能演进的难度越高，并行和联合的功率就越高。而区块链将成为处理数据流通和数字财物交易的要害设备，专业分工的技能公司，将为分布式算法和算力供给新型网络平台，供给多点并行和联网演进的必要设备。
在曩昔一年多时刻里，数字藏品职业现已做出了演示，第三代区块链帮助创造者的价值得到维护和快速定价，在AI练习、电子收据流通、自动合约结算、数字权益核销、文书认证等方面，区块链将发挥更广泛的支撑作用，成为承载广义数字财物确权、交割、定价的要害技能。
关于ChatGPT
ChatGPT是在人们透支了对人工智能职业的想象力之后，呈现的“新宠”，实际上是自然言语处理（NLP）才能和联邦式大模型练习架构的从头诠释，其立异更多在于资源组织和产品表达方面，也可以说是一种用终端用户直接驱动的自然言语处理进化方法，是人工智能算法练习的一种新的解题思路。
人工智能是研究、开发用于模仿、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技能及运用系统的一门新的技能科学。人工智能作为核算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能类似的方法做出反应的智能机器，该范畴的研究包含机器人、言语辨认、图画辨认、自然言语处理和专家系统等。
人工智能可以对人的认识、思想的信息进程进行模仿。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也或许超越人的智能。
ChatGPT让这种智能触手可及，成为普通用户可触及、可感知、可运用的才能，将会像5年前的图画处理和视觉辨认相同逐渐成为成熟的可广泛运用的工具和组件，融入咱们的各种日子场景，特别是在陪伴式对话和生成式创造范畴。
终究，人工智能技能和经济系统的联系还有两个影响因子：
一是单位信息价格。曩昔三十年在摩尔定律指导下硬件价格不断下降、处理才能不断进步，核算终端日益遍及，核算机系统带来的单位信息价值获得了社会财富的灌溉。没有任何一门其他技能可以比拟核算机，性能价格比能在30年内增长6个数量级。
二是单位信息动力功率。虽然单位信息价格中包含占用的动力本钱，可是动力作为一种特别的资源要素，又是驱动信息系统工作的必需资源，未来处理信息需求消耗的动力资源，将成为一个独立的考量。
人工智能的通常路径是结构化数据、数据标示、算法练习，而大模型练习可以在无标示情况下做自监督学习。在大模型基础上只要叠加一些部分小模型做二次练习，就可以快速新成新的才能。
为完结这种作用，ChatGPT要花费每次高达140万至1200万美金的练习本钱，按月访问量1300万核算，初始投入8亿美金，每日电费达5万美金，核算资源投入达千亿美金。
面对高昂的算力本钱，AI职业或许束手无策，可是区块链最不缺的恐怕便是算力了。“挖矿”是一项极端困难的使命，需求很多的电力和金钱来铺设算力才能完结，结果全球“矿友”们以各种形式寻找动力价格洼地，发明不同算力“矿机”，旷日持久地“发掘”。
假如将分布式冗余的算力从头组网，完全可以为AI练习供给低本钱计划，反过来，AI现已被证明是优化动力消耗的有用手法，供给类似的处理计划运用在区块链。这也许会导致硬件资源方面的出资下降。
区块链能为人工智能职业带来光亮的前景，反过来人工智能也可以为区块链加油助威。德勤在2016年预算区块链验证和同享交易的总运转本钱大概是每年6亿美元左右。
一个智能系统或许实时核算出某个特定节点成为第一个履行特定使命的节点的或许性，让其他矿工有可以挑选抛弃针对该特定交易的努力，从而削减总本钱，减少无用功的支付，以此进步功率。
人工智能继续演进所面对的应战：
一是数据质量问题；
二是数据同享的机制问题；
三是算力等资源投入问题。
在数据中心化的前提下，数据的运用方法也缺少透明度，当数据供给者无法对自己的数据进行有用办理时，许多人都挑选不再进行数据同享。而区块链恰恰可以处理这一问题。
在链上，每一份数据的上传者、运用流向和成果都有迹可查。用户对数据具有一切权和自主运用权。数据上传者还会收到运用方供给的部分令牌作为补偿，当用户可以将自己产生的数据变现，并可操控数据流向，相信会有更多的人乐意供给相关数据。
关于AI来说，安全的数据同享意味着更多高质量的数据，然后就会有更好的模型，更广泛的数据网络和立异形状。乃至可以经过区块链跟踪多数据源质量，从而给予高质量数据源以鼓励和自动结算。
ChatGPT和第三代区块链可以说是核算机技能开展的两个里程碑：前者是在单点才能上发力，在中心化组织的数据平台上培育去中心化的智能；另一个则是在组网才能上发力，在充沛同享的数据环境下促进去中心化的运用。
但两者天然优势互补，在人工智能为区块链供给更强大拓展场景与数据剖析才能的一起，区块链技能可为人工智能供给高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。
人类自身便是一种进化体。根据对物种寿数、认知、体能等各个维度的有限性的理解，咱们从古早年代就学习构建协作系统。在核算机智能的国际，单点算力有限、算法进化功率有限，需求一种协作网络提高单位信息价值、下降单位信息动力消耗。
这便是第三代区块链和ChatGPT（乃至广义人工智能）的联系。
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