导读

区块链是目前比较火热的技术，AI+区块链也是比较新颖的方向，具有非常好的发展前景。

今天要分享这篇论文于2018年发布于arXiv: Artificial Intelligence。当区块链遇上人工智能，会碰撞出什么样的火花？让我们走进这篇论文，一起来感受一下吧！

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首先先下载原论文一睹为快吧。

Blockchain and Artificial Intelligence

作者：Tshilidzi Marwala ， Bo Xing

地址：arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1802/1802.04451.pdf

本文目录

摘要

1 介绍

    1.1 什么是人工智能

    1.2 什么是区块链

2 智能合约安全问题简介

    2.1 智能合约

    2.2 区块链2.0

    2.3 AI辅助智能合约测试

3 AI和区块链：一种统一的方法

    3.1 持续性

    3.2 可扩展性

    3.3 安全性

    3.4 隐私

    3.5 效率

    3.6 硬件

    3.7 人才短缺

    3.8 数据守护者

4 结论

摘要

人工智能（AI）和区块链的概念正快速传播，这是毋庸置疑的。这两种技术都具有明显的技术复杂性和多维业务含义。然而，关于区块链概念的一个常见误解是，“区块链是分散的，因此没有人控制它”。但区块链系统的底层开发仍然归根于核心开发人员的集群。以智能合约为例，它本质上是由不同的人类程序员在区块链（如以）上编程和部署的代码（或功能）和数据（或状态）的集合。因此，它也可能有漏洞和缺陷。在本文中，我们通过简述人工智能如何用于交付无缺陷智能合约以实现区块链2.0的目标，我们强调区块链的实现可以通过各种人工智能技术进行辅助或增强。人工智能和区块链的结合有可能创造许多可能性。

1 介绍

如今，人工智能（AI）和区块链在第四次工业革命（4IR）浪潮中的作用不容忽视：前者被整合到4IR的DNA中，后者可以彻底改变经济体系的基础设施。我们相信这两种技术的结合力量可以决定4IR的深度和广度。为了讨论人工智能和区块链的协同作用，首先要了解什么是人工智能和区块链。

1.1 什么是人工智能

智能是指能够理解超越明显信息的能力。自然界中有两种类型的智能，分别是个体智能和群体智能[1]。顾名思义，人工智能是由人工和智能两个词组成的，因此人工智能就是人工制造的智能。到目前为止，包括神经网络、支持向量机和模糊逻辑在内的各种人工智能技术被提出。这些技术已成功地运用到缺失数据估计、有限元模型、模拟战争、经济学和机器人中。

1.2 什么是区块链

简单来说，区块链表示不可更改的数字账户分布系统。区块链技术的一个显著特点是其分布式实现方式。它最初起源于，现在已经在许多领域展示了它的潜力。关于区块链的进一步讨论可以在许多出版物中找到。

2 智能合约安全问题简介

软件或软件部件广泛存在于许多设备和小工具中。因此说我们社会良好无误地运作在很大程度上依赖于软件系统并不夸张。在这种情况下，任何（嵌入式或商用）软件系统的可靠性对决定成功起着至关重要的作用。最近，随着区块链概念的普及，智能合约同样有希望在许多方面进一步分散我们的市场环境。

然而目前，关于智能合约安全仍然缺乏标准定义，这意味着在新的或现有的智能合约中发现的隐藏漏洞可能会产生预期外的结果，例如货币损失。仅在2017年， Parity 钱包的黑客行为就造成了1.8亿美元的损失；而在2016年，DAO（即去中心化的自治组织）中发现的一个漏洞使黑客能够从智能合约中偷取5000万美元。

2.1 智能合约

原则上，智能合约可以自动执行各种操作[4]，例如计算、信息存储、资金转移等。在javascript术语[5]中，可以将合约视为包含状态变量、函数、函数修饰符、事件、结构和枚举等不同元素的类[6]。根据[6]，智能合约还可以支持继承和多态性。在一个简单的例子中，程序员可以在代码中成对存储文件的哈希和所有者的名称，以实现所有权证明的功能。同样，还可以将文件的Hash和块的时间戳成对存储，以实现存在性证明函数。最后，通过存储Hash本身，可以证明文件的完整性，即，如果文件被更改，Hash值将相应更改，智能合约将无法找到任何此类文件。

注：时间戳：一个能表示一份数据在某个特定时间之前已经存在的、 完整的、 可验证的数据,通常是一个字符序列，唯一地标识某一刻的时间。使用数字签名技术产生的数据， 签名的对象包括了原始文件信息、 签名参数、 签名时间等信息。广泛的运用在知识产权保护、 合同签字、 金融帐务、 电子报价投标、 股票交易等方面。

2.2 区块链 2.0

根据[2]，区块链2.0代表了区块链开发的下一个关键步骤。由于区块链2.0的空间还在建设中，一些属于这一类别的新兴概念可能包括智能合约、智能资产、分散自治组织等。

2.3 AI辅助智能合约测试

本节的目的是探讨如何利用人工智能技术来完成智能合约测试。因此，以下几点（如图1所示）可作为我们讨论的路线图。

图1：两个主要的测试类别

2.3.1形式验证

在最简单的术语中，形式验证（FV）代表使用数学推理来确保计算系统的正确执行[7]。一般来说，人工智能在形式验证中的应用可分为以下几类：

• 广泛领域：

加强现有的FV工具；

促进新的FV工具开发。

• 应用领域：

自动排除故障；

调试与根本原因的分析和识别；

辅助定理证明；

从概念类别里学习概念。

例如，由于手工编写计划书往往很复杂且容易出错，所以人工智能可以从运行时跟踪中学习计划书。此外，人工智能还可以自动选择启发式策略，即根据需要选择启发式策略来证明猜想的特点和相应的原理。

2.3.2基于搜索的软件工程

原则上，基于搜索的软件工程（SBSE）利用计算搜索方法来解决各种软件工程问题，这些问题往往具有较大的复杂搜索空间。作为软件工程的一个分支领域，SBSE的起源可以一直追溯到20世纪70年代，直到2001年，SBSE才正式确立为一个研究领域。由于在软件项目上花费的资金大约有一半用于软件测试[8]，因此，超过一半的SBSE出版物也专门用于基于搜索的软件测试（SBST）就不足为奇了。有关这方面的详细信息，请参阅[9-14]。

2.3.3摘要

安全性是当前主流应用中阻碍智能合约概念的主要问题之一。与对应的集中式系统不同，一旦智能合约在去中心化的区块链上实施，当编码错误发生时，通常很难执行回滚和补偿。虽然人力安全审计可以成为智能合约的解决方案，但对于创建者来说，提高他们的安全水平，与此实践相关的成本往往是一个令人沮丧的因素。本节简要探讨了人工智能在促进智能合约测试中的作用。尽管此类应用在文献中仍然很少见，但作者认为使用人工智能技术（如[15，16]）验证智能合约的可能性和可行性空间很大。

3 AI和区块链：一种统一方法

本文的重点是展示人工智能如何帮助我们实现区块链技术。

因此，图2所示的以下方面是人工智能和区块链结合的起点。Corea [17]确定了这些方面。

人工智能与区块链的结合

3.1 持续性（Sustainability）

人工智能的方法长期以来都被应用于大规模系统的优化（如电力系统规划和运行）。另一方面，智能优化算法也是分析微观经济环境的基本工具。区块链（或分布式账本系统）和微观经济学本质上都是大规模的分布式系统，两者之间存在着内在的联系。区块链系统（包括全节点、挖掘节点、轻量级节点等各种节点）和微观经济系统（包括由生产者、消费者和市场组成的社会系统）在原则上有许多相似之处：不同的互联子系统、分散计算等。微观经济学的广泛关注点是在各种用途之间分配稀缺资源，以实现用户效用和生产者利润的最大化。然后，从大规模复杂系统的角度出发，建立人工智能支持的区块链系统能耗优化的统一观点[18]。

3.2 可扩展性（Scalability）

区块链环境下的可扩展性一般是指其随着用户数量的增加而具有的扩展能力。在实践中，我们可以通过各种角度查看可扩展性问题，例如延迟（确认事务所需的时间）、引导时间（验证事务所需的时间）和每个已确认事务所产生的成本。总的来说，区块链系统的效率受到一个或多个相关可扩展性问题的限制。由于每个块都包含一定数量的事务数据，因此传统的集中式数据挖掘技术难以应付这种情况。然而，新的人工智能算法（例如，联合学习）可以从分布式数据源中学习，这反过来为我们提供了目标区块链系统的全局最优解决方案。

3.3 安全性（Security）

区块链系统的安全问题涉及应用层漏洞（如智能合约）、数据加密机制等。在应用层漏洞方面，入侵检测系统（IDS）和入侵保护系统（IPS）是监控各种威胁的关键组件。为了提高入侵检测系统的有效性，群体智能[15]方法（人工智能的一个分支，从不同生物系统的群体中寻求灵感）在这方面得到了广泛的应用。在区块链数据加密机制方面，计算智能（人工智能的另一个重要分支领域）在经典和现代密码系统中也发挥着重要作用。它们在这方面的应用范围包括密码学（如细胞自动机和DNA计算）、密码分析（如进化计算）和Hash函数（人工神经网络）。一般来说，使用计算智能的优势包括通过计算智能改进的系统攻击防御过程创建更强大的密码并提高区块链系统的弹性。

3.4 隐私（Privacy）

随着越来越多的个人数据嵌入区块链系统，数据加密成为保障用户隐私的突出问题。这一方面或多或少与以前的安全问题有关，我们已经在其中展示了人工智能的重要作用。以区块链系统为例，目前正在利用基于椭圆曲线加密的算法生成私钥和公钥。然而，目前还没有人能够开发出一种没有弱点的公钥算法。为了更好地解决这个问题，可以使用不同的智能搜索算法共同搜索密钥的比特（对搜索空间的深入探索和利用）。

3.5 效率（Efficiency）

在区块链网络中，仅仅使总吞吐量最大化并不总是足以维持所需的交易验证性能。以一个传感器网络为例，当我们在大的观测空间中跟踪某个目标的移动时，总吞吐量最大化策略可能会导致不同挖掘节点之间的公平性问题（即由于数据传输成本的原因，大多数节点可能被排除在外）。网络效用最大化（NUM）模型可以帮助我们寻求分布式解决方案，以控制计算机网络（包括互联网和新兴的区块链网络）中的阻塞、路由和调度。由于NUM本质上是一个二次可微连续函数，它具有凹性和非递减性的特点，而且最重要的是在许多实际场景中可用资源的数量是未知的。因此，人工智能可以进行主动和动态的学习，从而加速资源估计，提高系统的整体性能。

3.6 硬件（Hardware）

专业计算机组件（主要由中国深圳提供）在保持区块链系统运行中起着至关重要的作用。当前的计算机体系结构主要建立在冯诺依曼体系结构之上，该体系结构将计算机分为不同的组件，如中央处理器（CPU）、内部存储器、外部存储器、输入/输出（I/O）设备和总线（用于将这些组件连接在一起的电线）。其他计算机体系结构还包括哈佛结构、RISC（精简指令集计算机）和并行处理体系结构。在这方面，神经刺激的神经形态硬件[19，20]提供了一个具有前景的新方向。这种硬件设计的一个例子可能包括几百个神经元，以及许多建立在LIF模型和STDP模型上的突触相变记忆细胞。

注：1.哈佛结构是一种将程序指令存储和数据存储分开的存储器结构。中央处理器首先到程序指令存储器中读取程序指令内容，解码后得到数据地址，再到相应的数据存储器中读取数据，并进行下一步的操作（通常是执行）。

2.LIF模型：即leaky integrate-and-fire模型，leaky表示泄露电流，生物概念，膜电压沿轴突传递过程中的损失，在硬件电路中用电阻代替。动作电位被称为事件（忽视脉冲的形状）的神经元模型被称为IF模型。

3.STDP模型：即spike-timing-dependent plasticity模型，汉语翻译为脉冲时间相关的突触可塑性。

3.7 人才短缺（Talent Shortage）

鉴于目前区块链人员短缺，一种可能的方法是引入多代理方法。通过创建各种面向任务的虚拟代理，可以完全自动化从块中写入/读取事务数据的过程。另一方面，人工智能辅助在线学习也可以帮助我们培训和培养急需的区块链人才。

3.8 数据守护者（Data Gatekeeper）

随着数据经济的广泛传播，智能开放数据成为当务之急。随着基于区块链技术的数据资源变得越来越可用，公司和个人都需要在其可访问性、利用率和意义制定方面获得手头数据的帮助。人工智能的力量使它非常适合这类任务。

4 结论

AI是4IR的DNA，而区块链则是最具开创性的技术之一，可能会改变整个经济体系。虽然区块链拥有各种各样的承诺，但这项技术仍处于起步阶段。在本文中，我们概述了几个与区块链相关的实现问题。基于我们的初步研究，我们还通过人工智能的视角强调了可能的解决途径。作者希望本文能够启发其他不同学科的研究者，使人工智能在区块链领域的应用发挥其全部潜力。