智能信息创新论坛

时间：2018.07.28

地点：南京市栖霞区

 

总的来讲是政府主办的论坛，算不上一个技术论坛，目的大概是为了配合政府相关的战略进行宣传和动员，主体无非是当下比较热门的大数据、人工智能、区块链以及信息安全。

 

南京大学仲盛教授——区块链技术与应用

2008.10一个自称为中本聪的人在密码学邮件列表中发布了一篇论文，描述了一种称为比特币（bitcoin）的数字货币，可是让是没有获得学术界和企业界的重视。三个月后，中本聪发布了比特币软件的一个版本，比特币系统开始运行，短短几天就产生了第一笔转帐。而第一笔比特币支付的真实交易产生是在2010.05一个佛罗里达的程序员花了一万比特币（当时约25美圆）买了一个披萨（这就有点滑稽了，如今谁要是拥有一万比特币，那能够说是富翁中的富翁了）。2010.07，第一个比特币交易所在日本成立。

顺带说说中本聪这我的，这我的是否存在仍是未知的，也就是说这我的身份是未定的，甚至来讲还可能不是一我的，而比较流行的说法是个日本人（名字确实也像是日本人），只是由于第一个比特币交易所在日本成立因此这个说法才比较流行而已。而关于那篇论文，至今仍然未发表在任何一个主流期刊上（不过要是发表了也不至于身份未定），缘由是比特币这种数字货币太颠覆性了。

传统的数字货币是基于金融密码学和应用密码学，通常来讲都会有一个可信任的第三方进行帐本的管理，而比特币没有，比特币的核心思想史区块链，区块链的每一个参与者都保存一个帐本（帐本的一页叫一个区块block）。简单来讲，区块=帐本，每一个参与者都有一个帐本，这个帐本都是同样的，能够理解成分布式帐本。所以不须要可信任的第三方，也就是去中心化。帐本保存系统里每一笔交易的信息，经过相似于民主投票的方式保证全部数据的一致性，只要大多数人是好的，就能够保证系统的正确运行。所以帐本的一致性体现了西方的民主思想。这么算下来比特币系统并不须要相似于盲签名的签名密码学技术，这也是它颠覆性的一个缘由。

区块链技术的应用不只限于数字货币范围，保险、通讯、娱乐业等纷纷采用区块链技术，Facebook等信息产业巨头也成立了区块链部门，微软甚至在VisualStidio中退出区块链应用的开发工具。世界经济论淡预测，到2025年全世界GDP的10%（中国占世界也就10%+）都将基于区块链技术。

区块链的优点是去中心化和智能合约，高频交易须要依赖计算机来完成，而这段代码就是智能合约。简单来讲，例如股票市场，若是能抓住起伏震荡的瞬间进行买入卖出就能实现超短线投资而赚钱（固然政策上并不容许）。固然其实区块链的潜在问题也很多。效率是它发展中的一个瓶颈。以比特币为例，它出块时间在10min左右，另外它的效率是7tx/s也就是一秒钟最多发生7笔交易（中小型金融机构在几十到几百，更别说国家应用级别的），并且区块链对交易信息是彻底公开的，这也可能带来安全隐私问题。

但实际上在不少国家是不能发展这种数据货币的，实在是太颠覆性了，然而区块链的应用能够不少，以医学为例。区块链的去中心化和一致性就有很好的用处。例如，若是对医疗数据上链，那么病人就不须要在多家医院重复注册，不用把检查成果在医院之间移来移去，开药价格透明，医生学习和科研也能够基于大量医院取得的大数据等。

 

南京信息工程大学沈剑——云环境中数字安全保护机制

n个用户，传统密钥协商的通信开销是O(n)，而在云环境中不须要对所用人进行密钥交换，于是能够降为O(sqrt(n))，如SBIBD协议。可是云环境并非一个可信任的第三方，所以云环境中数字安全保护机制的一个核心就是要让云不知道咱们是“谁”，但帮咱们作事。

 

科大讯飞张方——AI赋能，迎接千帆竞发的新时代

AI三个阶段：运算智能（会算会存）-->感知智能（会据说看认）-->认知智能（会理解）

对应三个基础：基础算法、技术体系（感知、理解、推理）、各类应用。

 

南京邮电大学李海波教授——人工智能的本质

人工智能无非就是解决效率问题，例如最短路径问题：如何一笔连串联（使用公路）我国全部省会城市而不重复，且该路径是最短。穷举法效率低不说，即便是现有的动态规划也避免不了不少无用的重复，而人工智能理应解决这种问题，快速高效地找到结果。

symbolic AI, The mind is a symbolic system and cognition is symbolic manipulation.头脑是一个符号系统，认知是对符号的操纵。然而对符号的操做并不能引领智能，由于智能并非一种符号的映射，设想下图。

咱们总认为经过图灵测试就能够认为是人工智能，可是即便是如今的量子计算机，只要是逃不出冯诺依曼体系的机器，本质上都是一种符号的映射而已，所以根本作不到真正的人工智能（这个观点有些诡辩，但细想其实有道理）。试想再某些问题的求解上若是给人来思考，人是不须要遍历任何东西的，头脑中第一反应就是这样这样，咱们期待的人工智能也应当是这样。因此就有了强人工智能和弱人工智能，现阶段的发展都仅仅是弱人工智能。由于按照上述逻辑强人工智能在定义和现有的事实上已经自相矛盾了。

 

题外话：

第一次参加论坛，政府主办的一个论坛，技术性不强，更多的是配合某个战略的一个动员会而已。无非就是请些学术界和企业界的人来浅谈技术，而听众也大可能是企业单位派来完成任务的人而已，要是讨论技术就很无趣了，固然也有很多学生。不得不认可都是蹭吃蹭喝为主（才知道原来还有茶歇这种环节，自助午饭什么的）。

若是说对某个领域没什么了解，那经过这种论坛入入门仍是挺好的，但若是说是但愿探讨技术，仍是多参加那种学会组织的论坛比较不浪费时间。

同时也发现高校和企业的发言仍是有区别的，企业带有比较重的商业气息吧，利益驱动，同时也宣（炫）传（耀）本身（的成绩），并且ppt风格真的是商务风格。高校ppt真的简陋，技术就是技术，不过多探讨技术所带来的巨大利益。