隨著人們在虛擬世界的行為數(shù)據(jù)日趨復(fù)雜和豐富，隨著未來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)十億數(shù)百億級別的增加，數(shù)據(jù)復(fù)雜度將呈指數(shù)級增加。在這種情境下，區(qū)塊鏈、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)，將會是未來幾十年最重要的技術(shù)推動力量，可以說是三駕馬車。

人工智能的產(chǎn)生源于人類對自身局限的改進(jìn)。作為生物能的主體，人類無法持續(xù)進(jìn)行大量的運(yùn)算，難以接近事情的全貌。人工智能彌補(bǔ)了人類的局限，在極其龐雜的數(shù)據(jù)中，幫助人們作出更好的決策。

區(qū)塊鏈的本質(zhì)是構(gòu)建一套無須中介即可自運(yùn)行的系統(tǒng)。跟中心化的系統(tǒng)不同，要達(dá)成自運(yùn)行的系統(tǒng)，需要達(dá)成多方的共識，所以，需要有人記賬，有人驗(yàn)證，以達(dá)成共識。通過這樣的過程，區(qū)塊鏈在人類歷史上第一次實(shí)現(xiàn)了不依靠單一主體的信任和安全。僅這一點(diǎn)而言，區(qū)塊鏈就是具有社會革新性的技術(shù)。

區(qū)塊鏈和人工智能有什么可以結(jié)合的地方？兩者是相互賦能的關(guān)系。首先，區(qū)塊鏈可以賦能人工智能。人工智能核心有算力、算法和數(shù)據(jù)。但目前少數(shù)巨頭占據(jù)絕對優(yōu)勢。區(qū)塊鏈讓人工智能的發(fā)展有了新的路徑選擇。

算力方面，目前有項(xiàng)目利用區(qū)塊鏈無須中介信任的特點(diǎn)，試圖構(gòu)建去中心化的算力市場，聚集閑置的算力，用于人工智能的計(jì)算。當(dāng)然，目前看還不成熟，但也是值得嘗試的方向。

數(shù)據(jù)方面，也可利用區(qū)塊鏈的去中心化信任，形成數(shù)據(jù)市場，讓用戶自己控制數(shù)據(jù)，并獲得回報(bào)。區(qū)塊鏈的隱私保護(hù)技術(shù)可以促進(jìn)數(shù)據(jù)市場的發(fā)展，為人工智能帶來更多優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)不再是巨頭們的壟斷，有利于形成更公平的人工智能市場。

算法方面，通過區(qū)塊鏈也可形成去中心化的模型市場。目前的模型和數(shù)據(jù)都是相互依存，訓(xùn)練模型需要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)需要更好的模型。如果能夠形成一個(gè)去中心化的模型市場。那么，在保證數(shù)據(jù)私密的情況下，能夠帶來更好的智能推斷結(jié)果。

總之，區(qū)塊鏈之所以能夠賦能人工智能，主要是基于區(qū)塊鏈無須中介的信任特征。這決定了它在未來能夠幫助到人工智能。此外，區(qū)塊鏈的去中心化特性以及隱私技術(shù)的發(fā)展，也能帶來更多的安全和隱私保護(hù)，這對于后續(xù)人工智能的發(fā)展都會有很大的幫助。

同樣，人工智能也會賦能區(qū)塊鏈。通過人工智能的參與，dApp也有了更多可自演化的特性。從而讓區(qū)塊鏈具備更多價(jià)值，一個(gè)具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的去中心化應(yīng)用能夠有更多的落地場景。這也是讓區(qū)塊鏈證明自己的機(jī)會，讓它產(chǎn)生更多的落地價(jià)值。

本文闡述人工智能與區(qū)塊鏈的關(guān)系，但由于話題比較大，首先會聚焦于去中介化的算法市場。這是Cortex的突破口。本文以Cortex為案例，分析區(qū)塊鏈上人工智能化的探索，Cortex在去中心化推斷和構(gòu)建區(qū)塊鏈場景下的新型確定性推斷框架方面都取得了進(jìn)展。Cortex的最終目標(biāo)是要利用人工智能和區(qū)塊鏈的結(jié)合實(shí)現(xiàn)去中心化的生產(chǎn)關(guān)系設(shè)計(jì)。

Cortex的鏈上人工智能的探索

以太坊當(dāng)前聚焦于2.0的發(fā)展，其核心是通過分片、PoS以及eWASM進(jìn)行擴(kuò)展，也就是說，基于以太坊公鏈的dApp有可能獲得更高性能，但說到人工智能的算法支持方面，它并無優(yōu)勢。當(dāng)前以太坊的智能合約不具備自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力。

那么，能否給智能合約，dApp賦予人工智能的能力？這正是Cortex在努力探索的地方。Cortex是專注于為智能合約提供人工智能算法支持的公鏈，它允許任何人都可以為自己的智能合約增加人工智能模型。它要賦予區(qū)塊鏈人工智能的能力。

如何給區(qū)塊鏈增加人工智能的能力？Cortex從算法模型方面進(jìn)行突破。它試圖讓人們獲得最好的模型。如何才能讓人們獲得最好的模型？Cortex基于區(qū)塊鏈提出了算法模型的市場，也就是任何人都可以提交和優(yōu)化模型，對模型有貢獻(xiàn)的人可以獲得獎(jiǎng)勵(lì)。

Cortex兼容EVM智能合約，可以運(yùn)行現(xiàn)有以太坊智能合約，也可以運(yùn)行帶有人工智能算法模型的合約，也就是具備人工智能的推斷能力。

在Cortex的系統(tǒng)中，有多種重要的角色，包括提交模型的貢獻(xiàn)者、調(diào)用模型的需求者、記賬礦工和運(yùn)行合約的全節(jié)點(diǎn)等。

基于區(qū)塊鏈的開源特性，這會加速模型的進(jìn)化速度，因?yàn)榛诩w的智慧會促使更多創(chuàng)新的產(chǎn)生。從這一角度，一旦形成足夠多模型的算法市場，會極大加速人工智能的進(jìn)展。

Cortex整個(gè)系統(tǒng)圍繞著一個(gè)核心問題進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建：如何給區(qū)塊鏈賦予人工智能的能力。而且，這個(gè)能力是能夠不斷進(jìn)化的。

一旦解決了這個(gè)核心問題，它意味著什么？

它意味著，真正的人工智能dApp時(shí)代的到來。什么是人工智能dApp？dApp不再是簡單地根據(jù)預(yù)設(shè)條件執(zhí)行操作，它還具備人工智能的能力。它在金融、游戲、個(gè)性化推薦、管理等方面都會有應(yīng)用。

具體來說，比如金融方面，舉個(gè)金融征信例子，可以形成一個(gè)能夠保護(hù)用戶隱私，同時(shí)還能得到信用評分的可靠征信，這會極大促進(jìn)開放金融的發(fā)展。當(dāng)前基于以太坊的開放金融往往采用一刀切的邏輯，如Compound 和Dharma只有單一的借貸利率，如果加入一定的數(shù)據(jù)和模型，是否能夠形成個(gè)性化的借貸利率？這些都是可以考慮和探索的場景。

其他的應(yīng)用，還包括DEX的反欺詐、游戲的自動評判、玩家代理、NPC、助教系統(tǒng)、分布式?jīng)Q策、情感分析、智能投顧、鏈上數(shù)據(jù)挖掘、人臉識別、聊天機(jī)器人、自動翻譯、語音合成、個(gè)性化信息推薦、搜索引擎、自動駕駛等。

更關(guān)鍵的是，這些應(yīng)用都是基于區(qū)塊鏈的，是去中心化的，不可篡改、不可停止的。它跟中心化的人工智能世界完全不同。

通過區(qū)塊鏈，如能實(shí)現(xiàn)在算力、數(shù)據(jù)和算法上的去中心化的進(jìn)展，這幾乎是面對巨頭在人工智能壟斷上唯一可能的制衡，也是人類未來不被完全控制的唯一希望。

那么，Cortex如何來實(shí)現(xiàn)這一切？

Cortex如何給區(qū)塊鏈賦于人工智能的能力

比特幣和以太坊不具備人工智能的能力。比特幣的核心是通過區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)無須中介參與的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的可信確認(rèn)和轉(zhuǎn)移。以太坊具備簡單合約計(jì)算能力，通過區(qū)塊鏈的共識和不可篡改實(shí)現(xiàn)合約的自動執(zhí)行，但以太坊還不具備構(gòu)建人工智能應(yīng)用的能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)方面，中心化的公司有很大的優(yōu)勢，大公司在數(shù)據(jù)和算力、算法方面都有優(yōu)勢。像一些大公司擁有用戶的大量真實(shí)行為數(shù)據(jù)，擁有大量的算力，并通過模型不斷迭代升級。

去中心化的模型訓(xùn)練，要解決更多的問題，比如隱私問題、帶寬問題、數(shù)據(jù)同步等。有一些方案，比如同態(tài)加密能保護(hù)用戶隱私，但由于運(yùn)算量過高，當(dāng)前落地還不現(xiàn)實(shí)。

Cortex要賦能區(qū)塊鏈，它的突破口在于提供一批鏈上最好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。有了這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型，模型的需求者就可以使用它們來對智能合約進(jìn)行推斷。更進(jìn)一步，Cortex的用戶可以在平臺上發(fā)布對模型的需求，貢獻(xiàn)者根據(jù)需求提交模型，通過智能合約調(diào)用模型進(jìn)行推斷，最終形成具有人工智能能力的dApp。

當(dāng)然，最終來說，Cortex要賦能區(qū)塊鏈，不僅是在模型上實(shí)現(xiàn)突破，預(yù)計(jì)未來會在隱私保護(hù)、分布式數(shù)據(jù)交換市場、分布式算力市場等方面進(jìn)一步突破。

具體來說，Cortex是如何構(gòu)建賦予區(qū)塊鏈人工智能的能力的？它有一個(gè)全面的解決方案，包括了系統(tǒng)架構(gòu)、軟件方案、硬件方案等。為了在區(qū)塊鏈的智能合約上賦予智能推斷能力，Cortex從兩個(gè)方面著手，一是構(gòu)建模型的市場；二是智能推斷的執(zhí)行方案。

1. Cortex的去中心化人工智能模型市場

如果是中心化的模型市場，只要有一個(gè)中心化的主體來組織模型的需求者和貢獻(xiàn)者形成市場即可，就像今天的淘寶市場一樣。但是，中心化的模型市場存在信任、安全、隱私保護(hù)、費(fèi)用高等諸多問題。很難保證中心化主體的完全可信任、很難保證數(shù)據(jù)和模型的足夠安全，另外，一旦形成市場的壟斷，費(fèi)用方面也會高于去中心化的解決方案。

Cortex的去中心化智能模型市場，涉及到模型的需求者、模型的貢獻(xiàn)者、礦工、全節(jié)點(diǎn)等。具體來說，它的基礎(chǔ)流程如下：

模型的貢獻(xiàn)者，全球的任何機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者都可以將訓(xùn)練好的模型上傳到Cortex存儲層，而模型的需求者，例如dApp的開發(fā)者可以選擇適合自己的模型進(jìn)行智能推斷，需求者需要支付費(fèi)用給模型的上傳者和運(yùn)行的全節(jié)點(diǎn)及記賬礦工。在執(zhí)行推斷時(shí)，全節(jié)點(diǎn)從存儲層將數(shù)據(jù)和模型同步到本地，之后節(jié)點(diǎn)會通過Cortex的獨(dú)有虛擬機(jī)CVM（Cortex Virtual Machine）進(jìn)行推斷，將推斷結(jié)果同步到所有全節(jié)點(diǎn)，并把結(jié)果返回給模型需求者。

從上圖可以看出，用戶（模型的需求者）發(fā)起交易，也就是將需要預(yù)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行代入計(jì)算到所選取的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)推斷。執(zhí)行帶有數(shù)據(jù)模型的智能合約和智能推斷都需要支付一定的費(fèi)用，用Endorphin支付，每次支付的Endorphin數(shù)量跟模型運(yùn)算難度和模型排名等相關(guān)，Endorphin價(jià)格由市場決定，它反映的是執(zhí)行智能合約和進(jìn)行模型推斷的成本。Endorphin類似于以太坊的gas費(fèi)用，Endorphin和CTXC（Cortex的代幣）存在動態(tài)轉(zhuǎn)換關(guān)系。

不過跟以太坊不同的是，Endorphin對應(yīng)的CTXC會支付給兩部分人，一是該模型的貢獻(xiàn)者，二是礦工和全節(jié)點(diǎn)。

已有的智能合約如何獲得Cortex鏈上的模型能力？Cortex在已有的智能合約上添加額外Infer指令，也就是Cortex通過修改和擴(kuò)展指令集，為智能合約增加人工智能算法的支持，從而使得任何人都可以為自己的智能合約增加人工智能的模型。

上面簡單介紹了智能合約獲得人工智能能力的基本流程，那么其中的模型貢獻(xiàn)者是如何實(shí)現(xiàn)模型的提交的？

目前看，鏈上的處理能力還不足以進(jìn)行數(shù)據(jù)的大規(guī)模訓(xùn)練，基于這種現(xiàn)狀，Cortex提出了鏈下訓(xùn)練的方案，它提供鏈下訓(xùn)練的提交接口，也包括模型的指令解析虛擬機(jī)。

模型的貢獻(xiàn)者將模型通過Cortex的CVM解析成模型字符串及參數(shù)，并上傳到存儲層，發(fā)布通用接口，供模型的需求者（如dApp開發(fā)者）進(jìn)行調(diào)用。這里有幾個(gè)問題需要解決：一是模型的質(zhì)量；二是模型的存續(xù)；三是模型的防作弊；四是模型的挑選。

為了防止有人泛濫提交模型，模型提交者需要支付一定的費(fèi)用，同時(shí)也是支付其在存儲層存儲的費(fèi)用，以保證其持續(xù)存在。如果模型提交者進(jìn)行撤回操作，Cortex會根據(jù)模型的使用情況進(jìn)行托管，這也是為了保證調(diào)用模型的智能合約能正常工作。Cortex上的模型是公開的，這意味著會存在抄襲和復(fù)制的可能，一旦出現(xiàn)明顯抄襲或復(fù)制，Cortex會通過介入仲裁的方式進(jìn)行解決。

模型的挑選方面，Cortex鏈提供的開放的市場，不對模型進(jìn)行限制。模型的需求者可根據(jù)某些數(shù)據(jù)進(jìn)行挑選，如被調(diào)用次數(shù)等。也可以通過自定義的模型排序機(jī)制實(shí)現(xiàn)甄選，例如召回率、準(zhǔn)確率、計(jì)算速度、基準(zhǔn)排序數(shù)據(jù)集等。

Cortex除了為自己的用戶提供人工智能的服務(wù)，也為其他鏈提供AI的調(diào)用接口。比如，以太坊智能合約也可以調(diào)用其AI模型服務(wù)。

2. Cortex的模型推斷的執(zhí)行

上面我們介紹了Cortex算法模型市場的基本結(jié)構(gòu)和流程，那么它具體來說，是如何在Cortex鏈上進(jìn)行推斷的？

首先，Cortex公鏈本身并不實(shí)際存儲數(shù)據(jù)和和模型，它存儲的是模型和數(shù)據(jù)的哈希值，模型和數(shù)據(jù)存儲在鏈下的存儲層。

在Cortex的智能推斷執(zhí)行中，主要是全節(jié)點(diǎn)來執(zhí)行。當(dāng)模型的需求者（如智能合約的開發(fā)者）發(fā)起一筆智能合約的交易，全節(jié)點(diǎn)不僅要執(zhí)行該智能合約代碼，它還涉及到推斷指令的執(zhí)行。

具體流程來說，首先全節(jié)點(diǎn)會查詢模型索引，找到該模型在存儲層的位置，并下載模型的字符串和對應(yīng)參數(shù)。之后，通過Cortex模型表示工具將模型字符串轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行代碼。然后再通過Cortex的虛擬機(jī)CVM執(zhí)行可執(zhí)行代碼，得出結(jié)果進(jìn)行全節(jié)點(diǎn)共識廣播。

在區(qū)塊鏈上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的部署并非易事，主要是受制于節(jié)點(diǎn)的算力、內(nèi)存和能耗，且區(qū)塊鏈要求嚴(yán)格的確定性。這對鏈上的AI推斷實(shí)現(xiàn)帶來很大的挑戰(zhàn)。

Cortex提出了區(qū)塊鏈場景下的新型確定性推斷框架，它是一種基于MXNet深度學(xué)習(xí)庫模型的、為嚴(yán)格確定性設(shè)計(jì)的定點(diǎn)化方法。該框架包括了上面提到的兩個(gè)主要組件：MRT和CVM。其中MRT（模型表示工具）用于模型定點(diǎn)化、CVM（Cortex虛擬機(jī)）用于鏈上推斷。

Cortex首先使用MXNet的NNVM模塊，稱為MRT，也就是模型表示工具用以創(chuàng)建轉(zhuǎn)換器，以實(shí)現(xiàn)量化MXNet模型集。然后，在CVM上運(yùn)行量化模型。具體的實(shí)現(xiàn)過程涉及到重寫、融合等復(fù)雜的運(yùn)算過程。這里不進(jìn)行詳述。當(dāng)前來看，Cortex的定點(diǎn)化方案應(yīng)用之后，并沒有降低精度。這也是Cortex在技術(shù)探索上取得的突破。

Cortex的PoW共識

Cortex采用的是PoW共識，關(guān)于PoW共識大家了解比較多，這里不做詳細(xì)闡述。Cortex鏈的主要改進(jìn)在于試圖讓參與挖礦的礦工在硬件上更公平，這里的挖礦礦工主要指的是鏈上記賬的礦工。Cortex采用Cuckoo Cycle的PoW試圖縮小CPU和顯卡之間加速比的差距，并發(fā)揮智能手機(jī)顯卡的效能，甚至讓手機(jī)挖礦成為可能。

具體來說，Cuckoo Cycle是一種基于圖論的求解算法。它要在Siphash隨機(jī)生成的Cuckoo二分圖中尋找到固定長度L的環(huán)。求解的過程，也就是尋找環(huán)的過程。求解的難度跟圖的規(guī)模和L值相關(guān)，是一種Memory-hard的PoW算法。

Cortex主鏈采用Cuckoo Cycle的變種算法CuckARoo30算法，CuckARoo算法主要是對二分圖內(nèi)所有的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，每組內(nèi)的節(jié)點(diǎn)存在相互依賴關(guān)系，大大增加了求解難度，具有抗ASIC特性。

Cortex的CuckAroo30算法，將Siphash-2-4替換為Siphash-4-8，通過其抗ASIC的算法特性，可讓更多普通礦工參與進(jìn)來，以實(shí)現(xiàn)去中心化。Cortex目前的出塊時(shí)間大約15秒，每個(gè)區(qū)塊獎(jiǎng)勵(lì)7CTXC，每四年減半。同時(shí)，為了保證相對穩(wěn)定的出塊時(shí)間，利于防止雙花和記錄被篡改，Cortex的難度是動態(tài)調(diào)整的。

Cortex的CVM和模型表示工具

關(guān)于Cortex的軟件方案和硬件方案，這里不做過多的介紹，詳細(xì)內(nèi)容可以參考Cortex的白皮書。這里重點(diǎn)提一下Cortex的CVM，也就是Cortex自己獨(dú)有的虛擬機(jī)。CVM指令集兼容以太坊的EVM，還提供對推斷指令的支持。Cortex的核心指令集覆蓋主流人工智能的計(jì)算框架操作，支持跨平臺的推斷共識。

Cortex的模型表示工具旨在創(chuàng)建靈活開放的標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架和工具的互操作。Cortex模型表示工具方便人工智能開發(fā)者根據(jù)不同任務(wù)選擇合適的框架，框架開發(fā)者可專注于創(chuàng)新和升級，硬件供應(yīng)商可以進(jìn)行有針對性的優(yōu)化。

Cortex的代幣經(jīng)濟(jì)模型

Cortex的代幣為CTXC，其主要作用通過激勵(lì)形成生態(tài)系統(tǒng)的正向循環(huán)。Cortex的生態(tài)主要參與者包括礦工、全節(jié)點(diǎn)、模型貢獻(xiàn)者、模型需求者、Cortex基金會、顧問和社區(qū)等。每個(gè)角色都需要得到激勵(lì)，才能形成去中心化的生態(tài)體系。

首先它會激勵(lì)模型的貢獻(xiàn)者。模型的貢獻(xiàn)者通過提供模型獲得代幣獎(jiǎng)勵(lì)，獎(jiǎng)勵(lì)的多少，取決于模型的受歡迎程度。被模型的需求者調(diào)用的次數(shù)越多，能夠獲得的代幣獎(jiǎng)勵(lì)就越多。前面也提到過，模型的需求者在調(diào)用合約時(shí)，需要支付Endorphin，類似于以太坊的Gas機(jī)制，價(jià)格根據(jù)市場調(diào)整。

其次，礦工和全節(jié)點(diǎn)也會因?yàn)樽约和诘V記賬和執(zhí)行帶有模型的智能合約而獲得獎(jiǎng)勵(lì)。Cortex的代幣總量中，50.03%的比例用于挖礦獎(jiǎng)勵(lì)。執(zhí)行智能推斷的全節(jié)點(diǎn)也會獲得來自于合約調(diào)用者支付的費(fèi)用，費(fèi)用由模型的提供者和全節(jié)點(diǎn)及礦工之間分配。

除了模型需求者調(diào)用模型需要支付Endorphin費(fèi)用之外，模型的提供者也需要支付模型的存儲費(fèi)用，以促使模型貢獻(xiàn)者提交更優(yōu)秀的模型。

模型的需求者是CTXC代幣的主要消耗者，它調(diào)用模型需要支付運(yùn)算和模型的使用費(fèi)。

從Cortex的代幣模型看，除了類似于以太坊的挖礦獎(jiǎng)勵(lì)和交易費(fèi)用模型之外，它還增加了使用模型相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)和消耗機(jī)制。模型的提交者因?yàn)槠淠Ｐ偷馁|(zhì)量而獲得代幣收益，同時(shí)也需要為其存儲付費(fèi)。模型的需求者則屬于服務(wù)受益者，需要用代幣支付服務(wù)的相關(guān)費(fèi)用。

最后基金會、顧問和社區(qū)也是Cortex生態(tài)的重要組成部分?；饡@得24.95%的代幣分配，主要負(fù)責(zé)項(xiàng)目的落地和推進(jìn)。顧問和社區(qū)，包括開發(fā)者和推廣者，也為項(xiàng)目的發(fā)展提供推動力，也會獲得相關(guān)的代幣激勵(lì)。

Cortex的進(jìn)展

Cortex是從2018年2月啟動，截止到目前有17個(gè)月左右。在這一年多的時(shí)間內(nèi)，它完成了測試網(wǎng)的上線和主網(wǎng)的正式上線。測試網(wǎng)于去年第三季度上線，其中包括了挖礦測試鏈Bernard和AI智能合約測試鏈Dolores。

Cortex的主鏈于2019年6月26日發(fā)布，這是區(qū)塊鏈上首個(gè)實(shí)現(xiàn)鏈上人工智能推斷的項(xiàng)目，不僅要實(shí)現(xiàn)在區(qū)塊鏈上真正運(yùn)行人工智能的計(jì)算程序，同時(shí)也要實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)共識來驗(yàn)證人工智能推斷的每一步，從而確保去中性化、確定性、公開。

從以上的介紹，我們也可以看出，在區(qū)塊鏈上實(shí)現(xiàn)人工智能推斷并不容易，它需要解決分布式計(jì)算的性能、不確定性等諸多挑戰(zhàn)。Cortex經(jīng)過一年多時(shí)間，在虛擬機(jī)設(shè)計(jì)、解決AI模型推斷結(jié)果的確定性、鏈上AI推斷的確認(rèn)速度等方面，都取得進(jìn)展，這在工程上需要解決各種挑戰(zhàn)，比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在異構(gòu)環(huán)境中存在不確定性，在區(qū)塊鏈上執(zhí)行時(shí)很難達(dá)成網(wǎng)絡(luò)共識。要順利解決這些問題，需要團(tuán)隊(duì)在AI和區(qū)塊鏈領(lǐng)域都有較深厚的理解和積累。

根據(jù)Cortex的白皮書介紹，創(chuàng)始人陳子祺畢業(yè)于清華大學(xué)，后獲得加州大學(xué)圣克魯斯分校的計(jì)算機(jī)碩士學(xué)位，師從David P. Helmbold研究機(jī)器學(xué)習(xí)理論及算法應(yīng)用，曾在SFTC公司擔(dān)任主研究科學(xué)家，負(fù)責(zé)有限元網(wǎng)格生成法，同時(shí)對區(qū)塊鏈的挖礦、共識算法和公鏈有研究。CTO兼首席科學(xué)家田甲同樣畢業(yè)于清華大學(xué)，曾在百度、阿里擔(dān)任過搜索引擎的架構(gòu)師，在人工智能和區(qū)塊鏈領(lǐng)域都有深入研究。區(qū)塊鏈工程總監(jiān)楊陽同樣也有清華大學(xué)背景，具有獨(dú)立用C/C ++實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)庫的能力，熟悉分布式數(shù)據(jù)庫等。

此外，顧問方面Matt Branton、Whitefield Diffie等人。其中，Matt Brandton是分布式計(jì)算專家，也是World Financial Desk的創(chuàng)始合伙人；學(xué)術(shù)顧問Whitefield Diffie是公鑰密碼學(xué)的先驅(qū)，圖靈獎(jiǎng)得主。

結(jié)語

區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合，有利于釋放雙方的潛能。它們之間是相互促進(jìn)和賦能的關(guān)系。Cortex通過為區(qū)塊鏈智能合約賦予人工智能的能力，從而擴(kuò)展了區(qū)塊鏈的能力，使去中心化的人工智能應(yīng)用成為可能，帶來更多的區(qū)塊鏈落地價(jià)值。這對于區(qū)塊鏈?zhǔn)澜邕M(jìn)化來說，會有重大的影響，之前的“智能合約”其實(shí)并不智能，只是在條件觸發(fā)后進(jìn)行執(zhí)行，而有了人工智能之后的“合約”，才能真正稱為“智能合約”。