MATRIX团队Steve Deng教授：使用AI开发区块链
作者：佚名 翻译：Lance
Steve Deng：清华大学软件学副教授，人工智能知名科学家，MATRIX区块链团队的首席人工智能科学家。
1995年和1998年在清华大学获得学士和硕士学位后，Steve Deng于2006年前往卡内基梅隆大学攻读计算机科学博士学位。在获得博士学位之前，Steve Deng已经被美国Incentia设计自动化公司聘为咨询工程师。2006年1月，Steve Deng加入美国Magma自动化设计公司，成为咨询研究员。2008年3月，他回到中国，担任清华大学微电子研究所助理教授。
Steve Deng的主要研究方向是电气设计自动化，并行算法和图像处理机器结构。他曾经为中国高速铁路设计和开发了一个AI安全性能预测计划。
Steve Deng已经出版了许多着名的大学教科书，如结构化集成电路设计和高层次综合，并在领先的期刊上发表了20多篇论文。他曾经率领帕斯卡AI国际比赛队获得一等奖。
10月18日我们拜访了Steve Deng教授，获得了这段令人印象深刻的采访。在清华大学软件学院贝叶斯实验室，邓博士以其深厚的学术背景向我们展示了区块链技术将来如何融入人工智能。
遇见区块链
Steve Deng在美国工作期间，曾经从事集成电路的计算机辅助设计，集成电路设计的各种算法。当时，清华大学的孙家光院士正在研究解决全国铁路列车数据控制芯片问题的研究方案。孙家光的一个学生向教授建议。Steve Deng因此开始设计火车数据通信芯片。
通信芯片设计完成后，Steve Deng在他的研究中发现了一些新的可能性。他发现虚拟货币的存在是合理的，货币是由信任创造的; 货币是信任机制的体现。不过，Steve认为，人们应该明白，没有必要将区块链绑定到加密货币。加密货币将使用区块链技术，但加密货币只是区块链应用的一部分。区块链是一种通用技术，可以应用于各种需要可靠数据的场景。
MATRIX区块链团队
Steve Deng 一直致力于学术研究，他希望他能做得比别人更好。于是，他和一群志同道合的学者组建了MATRIX团队，用自己的知识和想象力来“做点什么”。
方案一是利用学术研究所需的计算功能来代替比特币挖掘的计算功能。
MATRIX团队认为算法是一种替代方案，原因是：
（1）算法需要足够的计算;
（2）验证者检查的每次验证取样费用的最后都不能保证计算结果，这在一定程度上与比特币开采功能的设计相似。重要的是，这项研究可以应用于学术研究中的内部计算，图像分析，数据处理和财务分析。
方案二是利用人工智能解决区块链实际应用中的两个核心问题，实现区块链的自我迭代：
A：区块链的层次（关键字：安全/效率/速度）
区块链技术将应用于P2P网络，每笔交易都将被广为传播，如果更改记录，则需要51％的计算力。最好的管理方式之一就是使其分层，并将现有的共识结构从平面网络改变为分层网络。一些达成的共识没有必要下到所有的节点，它可能在中间；中间节点是一个随机选择，它也代表物理时间和周围的一组节点。要实现这种筛选方法需要应用人工智能的集群技术。
B：智能合约的智能设计与验证（关键词：通用性/安全性/实用性）
业内所谓的“第二代区块链技术”是指以太坊的智能合约。它要求每个用户写一段代码来生成一个合同，但实际上很难实现。如果使用人工智能，可以提供以下解决方案：
（1）脚本自动生成智能合约代码;
（2）分析已经形成的智能合约代码中的bug;
（3）将深度神经网络和对抗网络技术应用于运营代码中，同时对代码进行攻击修复，使其逐渐成为安全合同。
拥抱伟大的时代
2017年10月，在国际学术刊物“ 自然”上发表的一篇研究论文显示，Google的下属公司Deepmind报道了关于新的程序叫“AlphaGo Zero”，该程序可以在没有任何人的输入的情况下快速学习国际象棋，以100：0的结果击败了象棋高手。这个令人激动的成就激励人们追求更高的目标，即所谓的更强大的AI，它建立的是一个像人类一样学习和思考的机器。
对于Steve Deng，正如Turing 奖的获得者Alan Newell 所说，研究最有价值的是人类的思维如何从宇宙中浮现出来。要找出答案，一个有效的方法就是实现智能，即人工智能。另一方面，Steve 认为区块链一定是未来的趋势。人类社会的要发展成一个更好的社会，都必须建立在共识的可信度基础之上。
关于MATRIX
MATRIX人工智能网络是新一代的区块链，利用最新的人工智能技术改革加密货币格局。通过区块链和人工智能技术的融合，MATRIX构建了革命性的加密货币，大大提高了交易速度，提高了一般用户的访问能力，增强了在恶意攻击下的安全性，以及高度灵活的操作性。
MATRIX将于2018年1月16日推出ICO。查看以下网站以获取更多信息：
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