币探访 | 深脑链何永：结合区块链技术解决人工智能行业痛点
币探索本期专访嘉宾是深脑链 CEO 何永先生。希望透过本次采访能让大家了解深脑链如何使用区块链技术去解决人工智能行业的痛点。
何永
深脑链CEO。人工智能专家，中科院、华东师范大学博士（肄业），2014年研究比特币和区块链技术，精通产品设计及机器学习算法。
币探索：何总您好，首先感谢您接受我们币探索的本次专访。您能给我们介绍一下深脑链吗？
何永：好，深脑链是由区块链技术驱动的人工智能计算平台。我们是想用区块链技术来解决人工智能行业的一系列痛点。那解决人工智能行业什么痛点呢？
人工智能有三要素：数据，算力，算法。人工智能行业能够在最近几年发展的非常好，也正是因为这三个要素有了很大的提升。这三个要素其实都很花钱：算法其实主要就是人才的成本，这方面有很多的高校和研究院在做人才的输送，这些人才都是比较贵的。那我们深脑链重点解决的问题呢？不是算法这个人力成本的问题，而是解决算力和数据的问题。
算力方面主要是帮助AI企业降低算力成本。
因为对于AI企业来说，在算力上需要很大的投入，比如一年总的投入是1000万美金，大概有300万美金需要支出在这种高性能的计算硬件方面，所以投入大也导致了AI企业融资额很高，需要融很多钱才能去发展。
那为什么AI企业对硬件的投入需要这么大呢？主要是因为大家都要做深度学习、神经网络训练和计算，普通的网站你点击进去后，CPU进行简单的计算就行，但是AI 产品不一样，它的计算量非常的大，举个简单的例子，比如说大家都知道的AlphaGo，其实它每走一步棋，耗费的是1000个家庭的耗电量，它背后有庞大的机器在做计算。对于AI企业来说，随着采集的数据越来越多，做训练的计算就越大；同时用户量越大，它的计算量也会越来越大，我们在做的 deepbrain 这个产品，它也是一个 AI 的产品，在硬件上面的投入也是非常大的。那降低AI企业的算力成本，这其实是一个有非常大的市场价值空间的事情，深脑链可以降低他们70%的算力成本。
那在数据方面，现在整个人工智能行业的数据存在三方面的问题：
第一是隐私数据泄漏的问题。为什么会有这样的问题呢？因为人工智能企业拿数据的目的是训练，很多的人工智能企业得到数据之后，为了降低成本会把数据复制多份再转卖出去，后面的买家还能再复制再转卖，最初的数据卖方是无法掌控这些行为的，这就导致隐私数据容易泄漏。
第二是数据成本高的问题。比如一家数据卖方公司原本有二十家客户，实际上只卖出三份数据，但因转售现象的存在，最后二十家客户都拿到了数据，因此数据卖方不得不提高单份数据的售价，这其实不是一个很好的循环。
第三是数据的流动性差的问题。现在很多有价值的数据，比如医疗领域的数据、互联网的用户数据，隐私性是非常严的，企业很难将这些数据共享出来，都只是在自己的AI部门去训练。但这些数据的价值是非常大的，这些企业并不是不想把它的数据给别人用，而是担心数据给别人用了之后，会出现前面说的隐私被泄露的问题，这对于数据卖方来说是非常严重的，特别是对于互联网企业，如果它的用户数据被卖到竞争对手那里了那就更严重了，医疗数据就更不用说了，很多国家对于医疗数据，金融数据等等都会立法，这些数据一旦泄露就是非常严重的后果，所以这样就导致很多的人工智能企业需要很多数据，但是它拿不到很好的数据。
为什么数据会出现这些问题，根本的原因是数据的拥有权和使用权没有有效分离。
为什么这么说呢？因为对现在的AI企业来说，它其实是要数据的使用权，是不是拥有数据并不关键，AI企业最终是要把数据拿出来训练成模型。举个简单的例子：我看一本书，那我并不是想拥有这本书，拥有这本书其实对我来说不重要，而是我要把这本书里面的知识记住，转化成我自己的知识。AI在做训练的时候也是这样的，实际上就是把这个数据拿来，用算法进行训练成一种模型，在模型达到很好的效果的时候，拥不拥有数据已经不重要了，下次如果觉得这个模型需要迭代的时候，可以把数据拿过来再次使用，使用这个数据才是最重要的。现在整个人工智能行业的数据都是由这些公司自己去购买的，那就是说，如果你用自己的机器，把一部分数据拿过来做训练，这些数据是完全是你有掌控权的，就像我们自己的电脑一样，我们可以把电脑里面的想复制多少份复制多少份，这样就达不到隐私保护的目的了。
那这就是深脑链解决的两个很核心的重点问题：一个就是降低人工智能企业的算力的成本，第二个就是对人工智能的数据做隐私的保护，从而去激发整个社会的数据的价值。
币探索：Deepbrain 是怎么想到要把区块链技术融合进来的呢？
何永：其实我们的 Deepbrain 项目在人工智能领域已经做了5年时间了。对于区块链，我们是从两年前开始接触的，那时候其实没有想到和人工智能结合起来，只是把区块链当作一个兴趣去研究。在2016年年底的时候，区块链行业开始有一些商业应用出来，区块链技术开始结合到各行各业。在我们公司，这些年比较突出的问题就是我们经常需要买机器，买数据。后来我就在想，我们有这些问题，那其他的人工智能企业肯定也有这样的问题，所以就开始思索用区块连技术能否解决这些问题。在我们和很多的人工智能企业进行了交流，对区块链技术进行了研究之后，最后发现，AI企业想把这些问题解决，确实可以跟区块链做很好的结合，这才确定了深脑链这个项目。
币探索：那我们知道，深脑链系统中有深脑币DBC，深脑币的作用是什么呢？
何永：在整个的深脑链的体系里面，其中DBC是整个系统的血液。为什么这么说呢？因为所有的AI企业，首先要在深脑链的体系里面去购买token，然后去把token支付给计算节点。计算节点的收入来源于两方面：
第一个部分是AI企业支付的token；
第二个是节点本身挖矿产生的token，这是节点的核心收入。
AI企业支付的token其实只占整个总量里面很少的一部分，那这样也就节省了AI企业的成本，并且AI企业所支付的算力费用是恒定的，token的价格上涨，那么它支付的token数量是在缩减的，比如以前支付的是100个token，现在当币值增加一倍以后，它只需要支付50个token，那么它用token去支付的时候成本也会降低的，所有在这个体系里面，AI企业的成本会很低。token还有其他的用处，比如说在系统内购买数据、购买模型等等，对于计算节点，他们收到这些token后，可以把token卖到交易所去变现。所以在这整个循环的体系内token是不可缺少的。
币探索：节点的算力是通过一个什么形式去贡献出去来获得代币奖励或者是AI企业支付的费用呢？
何永：节点的算力我们有两种递进的模式：
第一种模式就是当高性能的计算节点加入神脑链系统之后，它就可以获得代币的奖励，这个会根据我们的专门的算法进行分配。
第二种就是当我们全网的算力特别大的时候，我们就会对加入的节点做一些限制，并不是所有的节点都是加入后就有代币奖励，而是从你的计算节点是否被AI企业使用了来分配带币奖励，这个是第二个阶段的模式。
总的来说，会根据节点的贡献，最终来确定它在全网中的代币奖励机制的。
币探索：深脑链的代币是基于NEO发行的，为什么会选择NEO而没有选择其他的底层平台？
何永：这其实也是很多人问我们的问题，为什么没有选择以太坊，而选择NEO呢，其实从技术上来讲，选择以太坊和NEO都是可以的，选择NEO我们主要是从这几方面考虑：
第一，NEO的团队也在上海，我们之前就认识，这样在沟通上就比较方便，一旦遇到什么技术性的问题可以直接找到他们进行沟通，而以太坊的话想找到它们的技术人员去做沟通在效率上会比较低一点。
第二，我们跟NEO本身也有一些深入的合作，包括NEO也对我们做了一些战略投资。我们本身是人工智能企业，对于NEO他们做的项目也有很大的帮助，我们在人工智能方面也做一些和NEO相关的项目。
第三，就是NEO的经验，他们作为一个中国的企业，但是实际上他们的核心客户在海外。NEO是中国在虚拟货币领域，我认为是做的非常成功的公司之一，他们的经验也是值得我们去学习的，实际上我们也从他们身上学到一些市场运作的经验，比如：我们非常重视海外市场，怎么在海外去扩展用户群呢，这些方面我们跟NEO进行了非常多的交流。
综合各方面因素，NEO对于我们来说都是比较好的选择，其实不光对于我们，国内的很多企业，NEO都会是很好的选择。
币探索：深脑链现在的开发的进度是什么样的？
何永：目前主要是在做核心架构的开发，我们的计划是在这个季度末把核心架构都设计出来；然后在第二季度末能够进行各个方面的测试，发布测试网；第三季度末主网上线。
币探索：什么样的企业比较适合跟深脑链进行合作呢？
何永：深脑链的定位是人工智能行业的公链，所以说所有做人工智能的公司，都是我们的潜在的客户。
币探索：那就是说只要有数据运算需求或者有数据需求的公司都可以和深脑链合作？
何永：应该说只要是有神经网络训练和神经网络计算需求的AI企业都可以和我们合作。AI企业是离不开神经网络训练的，但凡需要神经网络训练，需要高性能硬件，需要大量的数据，就可以在我们深脑链上运行，我们帮它节省成本。AI企业最大的需求就是硬件和数据，这两者都可以在深脑链上得到很好的解决。
币探索：我了解到深脑链目前在扩大团队，主要是对哪方面的人才有需求？
何永：我们现在需要技术方面的人才，这是整个行业都缺少的，我们也需要市场方面人才，欢迎技术开发者、市场人员加入我们深脑链，一起来做改变人工智能行业的事情。
通过何总的介绍我们知道深脑链的目标是成为人工智能领域的基础平台，为人工智能企业提供算力、数据等解决方案。深脑链将承载海量人工智能产品底层计算需求，推动整个人工智能行业的发展。同时何总也表示欢迎更多的技术人才、市场人才加入深脑链项目，一起来改变人工智能行业。
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