区块链 & 数字行业

什么是区块链, 一个简单的解释

现在,区块链的定义已经众所周知: 它是一个去中心化的数据库 (一种公共账本,其数据没有存储在单台计算机上或服务器上, 而是通过互联网连接在一起的多台计算机上, 通过特定应用程序,可使您与“链”进行交互) 由一串包含网络交易信息的数据块组成; 任何带有时间戳的数据都能整合到一个区块中, 并带有时间戳, 然后将每个块插入“链”中, 且可永久查验.

区块链如何运作以及验证流程是什么?
在继续之前,我们需要熟悉两个术语: 区块链节点和矿工. 首先节点是网络上将区块链下载到其内存中的计算机; 通过适当的程序, 任何人都可以成为节点 (以比特币为例就是比特币核心). 矿工是指进行交易控制的人, 得益于功能强大的计算机和相当复杂的验证协议 (稍后解释), 并为其工作提供奖励 (现在,此操作术语是“挖矿”, 不用语种翻译都类似).

验证协议 (它定义了验证算法以及矿工) 因此,它代表了区块链的主要重要元素,区块链的运算速度及其安全性在很大程度上取决于它 (控制此过程的算法,不仅验证每个新条目都符合特定条件, 也可以防止篡改链中已经存在的数据). 因此,在这一领域中,我们可以看到技术的演变,以及它们之间存在的差异, 从技术角度讲, 这是区块链多样化性. 但是,必须强调的是,一种协议不一定比另一种更优秀: 协议的使用取决于实际应用程序类型.

主要的验证协议是:

工作量证明(POW)-这是原始验证协议, 是第一个区块链产品的基础协议, ——比特币, 也是至今应用最广泛的. 每 10 分钟一个新块, 包含数千笔交易, 应用于区块链. 该机制的关键在于挖矿的速度,因为, 随着区块链的增长, 需要矿工计算机中越来越多的运算能力. 交易的验证时间 (10 分钟) 也是产生技术可扩展性的最大临界点之一.

股权证明(POS)-它的诞生源于处理之前协议的可扩展性问题, 简化采矿过程. 该协议还规定,添加新块时,将自动选择下一个块的创建者; 并使用不同的方法来执行此操作.

什么是智能合约

 

智能合约的字面意思是“智能的合同”. 具体而言, 是基于区块链技术的软件.

与传统的合同一样, 智能合约也规定了协议的规则和惩罚机制. 主要区别在于智能合约的if / then函数存在于软件中, 当触发特定条件时,自动进行支付.

通常, 智能合约可帮助人们兑换货币, 透明地转移财产和任何其他有价值的东西,而无需中间人服务.

智能合约和见证人
因此,在书面上, 无需公证人或律师在场即可进行可靠的交易. 但是,尽管引入了创建和写在区块链上的合约, 双方的角色似乎没有受到威胁.

以太坊智能合约
以太坊是创建智能合约的基准区块链, 因此,这两个术语经常一起使用.

以太坊的创始人, Vitalik Buterin(V神), 则超越了简单加密货币的概念. 在他创建的平台内, “智能合约”是基本组成部分.

事实上, 以太坊的主要目的是让网络参与者创建和发布基于区块链的合约. 因此, 以太币 (加密货币) 是智能合约发挥作用的关键.

智能合约的工作原理

第一步是签订一份合同. 然后双方将各种条款转录为智能合约

然后, 将“智能合约”嵌入区块链中. 参与者 (区块链节点) 验证所报告信息的准确性, 使数字协议成为区块的一部分.

此时, 区块链用户通过工作量证明机制验证区块 (PoW). 负责区块验证的人将获得以太币作为奖励.

然后, 将包含智能合约的区块添加到区块链. 此后,将监测合约触发条件的工作委托给第三方代理 (例如智能手机应用程序).

当应用程序向区块链发送信号时,表明已经满足一个或多个条件, 由区块链自动执行智能合约.

人工智能

 

人工智能是一门新兴学科,多年来为整个计算机科学的发展做出了重要贡献. 它也受到包括哲学, 数学, 心理学, 控制论, 认知科学在内的众多学科的影响. 人工智能主要研究理论基础, 方法和技术, 使得人们设计的硬件系统和软件程序系统为电子处理器提供的性能, 在常人看来,似乎与人类智力息息相关.

其目的不是要复制这种智力, 这样显然是不够的, 而是要重现或模仿某些功能. 先验没有理由阻止某些 (而不是全部) 机器还可以提供人类智力的性能,例如通过推理过程解决问题的能力. 在仿真的情况下, 使用机器自身的机制获得智能性能, 以便提供在质量上相当于和数量上优于人类的表现.

通过对人工智能研究所获得的结果的历史和性质进行仔细分析, 可以看出,学者们经常对人类理性相关的不同模型进行评估, 从中选择最合适的一个. 在许多情况下,我们倾向于将理性说成是智力的理想概念, 以避免智力这个术语所隐含的拟人化应用. 所采用的理性模型为拟人型的 (也就是说,模型不仅能获得与人相似的表现,而且可以采用与人相同的方法), 以及非拟人型的, 目的是确保获得最佳结果. 一般而言, 非拟人型的模型具有更大的适应性, 其与已有的模型、人工智能技术和系统进行了更好的整合.

人工智能处理开放和前沿的研究问题, 并在不断拓展研究领域和范围. 因此, 现在的某一性能可能是人类智能独有的, 也可能与人工智能有关, 但将来可能通常由人工系统提供,不再属于人工智能范畴.

最后,应该指出的是,人工智能既是一门科学,也是一门工程. 它是一门科学, 在某些人工系统中,它模仿一些智力行为, 人类实现了建立客观严格模型的目的, 获得实验证明并在人类智力科学研究中取得毫无疑问的进步. 人工智能是一门工程, 因为,当机器模拟的行为被错误地认为无法访问人工环境时, 工程本身则对改善人类生活做出了客观的贡献.