AI龙头分析——Cortex

AI龙头分析——Cortex

研究员：徐佳晋

2018.5.9

前言

作为一个具有强烈政策导向的明星领域，人工智能的研究目的是生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。恢弘的人工智能工程是通过一个个的算法和大量的数据实现的，人工智能的发展需要算法的训练和开发。现实的情况是算法开发的物质以及人力资源都很分散，并且没有一个良好的机制能有效的连接供需双方。区块链的诞生无疑提供了一个解决思路和技术支撑。同时，区块链也有其本身的局限性，AI可以利用技术优势逐步改变区块链。

一、区块链促进AI的发展

1 、提高AI 算法的可解释性和可预测性。如前文所说，我们在试错学习的过程中，需要大量的数据去测试。因此，通过区块链的分布式数据存储技术，可以提供一个清晰的审计跟踪过程。这不仅可以提高算法的可信性，还可以提高模型的可信度，也为追溯机器决策过程提供了一条清晰的途径。

2、提高AI算法的效率：当把开发算法需用的数据引入到区块链这种加密、分布式的、不可篡改的平台之后，安全的数据共享就意味着更多的数据和更多的训练数据，然后就会有更好的模型以及更好的结果。

二、AI促进区块链的发展

1、降低挖矿的电力消耗：目前区块链基本的POW共识机制饱受诟病，其中一个原因就是电力的大量消耗，而AI已经被证明可以有效优化电力消耗。比如谷歌DeepMind可以对数据中心的PUE指标趋势进行预测，从而指导制冷设备的配置优化，减少了闲置的用于制冷的电力消耗，苹果同时也将利用AI技术来解决电池耗电的问题。诚然，AI算法开发的突破或许可以利用在挖矿的电力节省方面。

2、推动区块链的延展性：区块链的扩容依旧是一个逃不开的话题，更为具体地说就是数据分片和数据冗余的问题。AI的Joint Model（联合学习）会为处理数据冗余提供新的思路。

3、提高效率：在保证数据安全性的同时，区块链节点的验证也需要大量时间或者说是成本。AI或许可以开发出特定的算法，实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从而让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。

可以看到，AI和区块链的融合既有技术的需要，也有现实的可能性。我们对项目的系列报告

将根据市值以及热度进行分析与追踪。

本篇先介绍最近区块链+AI领域热度最高的项目Cortex(CTXC)。

项目简介

真正实现去中心化的人工智能自治系统---Cortex的目标是打造一个真正去中心化人工智能自治系统，在区块链上提供最先进的机器学习模型，用户可以使用Cortex区块链上的智能合约来推断该模型。Cortex的目标之一还包括实现一个机器学习平台，允许用户在平台上发布任务，提交AI DApps。

项目基本信息

上市以来价格变化趋势

自上市以来，价格持续攀升，涨幅最高达到230%，优于同期市场平均水平。

技术分析

1）白皮书路线图

2018年Q1发行ERC20代币

2018年Q1登上主流交易所

2018年Q3挖矿测试链（Bernard）上线

2019年Q1智能测试链（Dolores）上线

2019年Q2主链（Arnold）创世区块发布，销毁ERC20代币开始挖矿，转换比例1：1

2） 技术完成情况

项目为了保证防止类似竞品抄袭，将始终保持2-3个月延迟的公开代码。

Python：POC代码接近完全阶段，框架结构上证明项目可行性

Github: 2018/4/24，Cortex Labs在官方Github中发布了命名为“Silencer（消音器）”的POC代码）并制作了Demo讲解视频

移动团队在做手机端的现有POW合集移植，已经跑通Equihash和ETHash，同时在进行OpenCL跳变POW的开发

3） 技术构架

链上推断共识，高度去中心化

主流的共识机制如POW、POS、PBFT等都是事先确定好容错率和确定各节点达成共识的算法，这些算法是确定的，所以得出的共识结果也是确定的。Cortex创造性的提出了适用于显卡上进行智能推断共识的工程方案。具体来说，所有节点根据经过训练的AI算法模型的推断结果而不是确定结果达成一致，从而彻底保证了去中心化的区块链自治。

构建虚拟机CVM，兼容以太坊的虚拟机

CVM指令集完全兼容EVM，同时CVM还支持推理指令。Cortex将在0xc0添加一个新的推断指令。指令的输入是推断的代码，输出是推断的结果。

AI智能合约

Cortex的AI智能合约和普通智能合约的区别在于：AI智能合约涉及推理指令，要求所有节点在推断结果的结果上达成一致。在Cortex的框架下，节点完成智能合约的实现流程为：

全部节点通过查询模型索引并下载模型字符串和模型的相应数据参数，在存储层上定位模型；

使用Cortex模型转换工具（Cortex MRT）将模型字符串转换为可执行代码；

通过Cortex提供的虚拟机CVM，实现可执行代码，实现所有节点广播协商一致的结果。

后期脱离以太坊的构架，销毁ERC-20代币，采用Endorphins

模拟以太坊中Gas的概念来做AI智能合约计算耗费的记账。Endorphins是Cortex虚拟机在显卡级别的计算步骤计费,和Cortex Token (CTXC)将会有相应的兑换比例。每当用户发起执行AI智能合约的请求时，用户需要支付一定数量的Endorphins。每笔付款所需要的Endorphins数量取决于模型操作的难度和模型排名。Endorphins的价格是由市场驱动的，从而形成与CTXC之间的动态转化率。所需的与Endorphins等值的CTXC被分为两部分，一种是为矿工打包的费用，另一种是为AI模型提供者提供的奖励。同时Cortex会对支付给模型提供者的比例设定一个上限。

构建机器学习平台，接入AI DApps

Cortex还将建立一个机器学习平台，允许用户在平台上发布任务，提交模型，通过AI智能合约进行推断，并创建他们自己的AI DApps。DApps将覆盖信息服务、金融、机器人助理等各个领域。

应用场景

Cortex为AI的发展提供底层技术以及算法共享的平台，任意AI的开发者和需求方可以接入Cortex的DApps,以通证实现无缝对接。因此该项目可以应用于AI发展和延伸的各个领域。以下为项目白皮书列举的应用。

信息服务

个性化推荐系统:基于用户配置的文件和在交易中显示/点击的日志，推荐符合用户兴趣的新闻；

图像搜索引擎:基于图像数据，检索相似图像；

新闻写作:基于文本语料库，自动生成类似的文本风格；

自动总结:基于文本语料库，生成总结；

金融服务

信用评分:根据用户的在线数据计算信用等级；

智能投顾咨询:基于财务数据的自动投资决策推荐；

AI助理

自动问答:聊天机器人，基于用户对话生成答案；

行业知识图:用于医疗、咨询等行业的专业知识系统；

语音合成:基于用户的语音数据自动生成类似风格的语音；

面部属性识别：基于用户上传的年龄、性别、情感等属性进行自动判断识别。

模拟环境

运用强化学习，通过环境模拟对模型的输出进行预测，实现对自动驾驶、游戏等的智能决策和验证

团队构建

核心人员

社区开发者

顾问团队

项目特点/优势

Cortex团队背景深厚，是目前为数不多的在AI领域和区块链领域均有一线开发经验并取得可考据优秀成果的项目团队。同时，核心人员还具有一线的矿池、多数字资产钱包和挖矿软件的开发经历。社区开发者中，占有人工智能领域论文产出的一半华人教授和研究者都在每天切磋技术。顾问团队也覆盖技术、运营、投资、挖矿、政策等方面，密码学大神Whitfield Diffie的加入更加提升了Cortex项目的想象空间。整体团队既有人工智能和机密货币方面的专家，也有专业的市场化团队，人员结构比较完善。

投资方背景

目前获得了比特大陆、FBG、涅槃资本、节点资本、真格基金、DFund等机构的投资，同时吸引了来自美国硅谷的丹华、Dekcrypt、XRP Arlington、Coefficient、GBIC资本，欧洲的Connect、ShutterFund资本，韩国的BlockWater和Blockchain Investment Club，中国香港的超移、Kenetic资本，几乎集齐了所有的主流投资机构。

总结

Cortex项目的构架是对现有以太坊架构比较大的技术冲击。目前以太坊的智能合约-比如云吸猫这样的应用，只能跑在全节点的CPU上，具有人工智能计算问题的各种应用是无法在现有智能合约基础上开发的。Cortex项目并不是针对扩容问题提出解决方案，而是聚焦在智能合约计算的扩展能力和模型存储上的，因此将会为今后的生态内开发者留下很多想象空间。项目成员有一线的AI、区块链技术、数字货币钱包、挖矿等方面的经验，顾问团队也很强大。同时获得了众多国内外投资机构的青睐。代币分配较为分散，过半数代币用于挖矿奖励，团队操盘可能性不大。从总体上看是AI与区块链结合的值得关注的项目。

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