人工智能:跨越命運的生態體系：AIMS人工智能矩陣系統

我們期待著以后，自己在某一天聽到一個道理，或者某個人的一番話，就可以對人生產生根本性影響。

我們的生活太過平凡，太期待出現一個事物可以改變我們的命運，恰好，這個世界出現了人工智能，出現了可以改變這個世界的生態體系。

曾一度稱之為藍色巨人的IBM，巨人形象在漸漸消失，過去的3年時間，IBM收入連續下跌，利潤一年低于一年。面對增長的窘境，IBM極力調整戰略和發展方向，試圖從多方面實現增長。作為人工智能的鼻祖，早期在人工智能上也有一定的突破，但是由于IBM的IT理念太過深入骨髓，很難走的很遠。

從智慧地球到沃森機器人，IBM最初的理念和出發點都是站在未來的角度，但是一個龐大項目的實施，當然不能僅僅靠理想的假設。作為IBM引以為豪的項目，在殘酷的現實面前，智慧地球和沃森機器人都失敗了。

人工智能矩陣系統AIMatrixSystem的出現對現在目前的人工智能市場可能是一個好事。AIMatrixSystem面對多個行業的現狀與弊端，如普遍存在的信息不對稱、資源不共享、互動不通暢、響應不迅速、交易費用高昂、安全與穩定性較弱等一系列行業痛點，來引入人工智能技術、區塊鏈技術，搭建一個基于區塊鏈與人工智能的生態系統。人工智能矩陣系統將擁有基于TheOnionRouter的匿名P2P通信網絡與匿名保護、抗量子攻擊的ERP系統、多鏈融合的跨鏈支持，并且擁有增強型的DAG，為第三方提供開放的接口從而開發與運行DAPP。人工智能矩陣系統所構造的特色生態，將擁有無限擴展的應用場景。通過人工智能矩陣系統，我們還將重塑傳統控制的方式而不需要完全依賴中化的數據采集，這將改善多個行業的傳統運行模式，營造更完善的協同生態。

加密市場24小時清算額達到10億美元:金色財經報道，過去24小時內加密市場清算額達到1,000,000,000美元。[2023/8/19 18:09:25]

人工智能矩陣系統的應用場景

1.工業協同

在目前制造業領域中，數據采集、可靠性與安全性是比較大的難點。很多企業在生產中的數據采集主要依靠傳統的手工作業方式，采集過程容易出現人為的錯誤并且效率低下，并且傳統的工業系統都是集中控制的，從而會產生安全性與可靠性的問題。個別企業雖然引進了相關技術手段，并且應用了數據采集系統，但會由于系統本身的原因或者企業并沒有選擇最優的數據采集策略，而無法實現信息采集的實時性、精確性，各單元容易信息斷層，無法安全有效的管理與生產無法有效把控。

一些技術難點：

1）數據量巨大。任何系統與策略，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是完全不同的。單純的采集數據容易完成，但采集之后還需要處理，因為必須考慮數據的規范與篩選，因為大量的原始工業數據無法直接存儲，并且無法用于分析，在存儲之前，必須對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。人工智能矩陣系統中不再需要中心化的采集數據，而是利用去中心化來將改變數據采集的方式，更智能地去采集與利用數據。

Multichain副總裁：Router 2網關網橋恢復工作:金色財經報道，跨鏈協議Multichain副總裁宣布Router 2網關網橋恢復工作。

金色財經此前報道，Web3知識圖譜協議0xScope創始人Bobie在社交媒體上稱，Multichain的Zksync Era/Kava EVM/Avax C-Chain跨鏈橋疑似恢復運行。[2023/6/5 21:17:22]

2）可靠性的問題。傳統工業控制是集中控制的，如果出現網絡的問題或者系統問題，那么將會影響到全局造成嚴重損失，需要很復雜的機制來規避這個問題。現有終端是有物理的決策條件的，而且不夠智能化。在人工智能矩陣系統的生態體系中，我們可以使在每個節點實現自制，使原來沒有能力做決策的終端，可以具備決策能力。去中心化，如在整個網絡斷電的情況下，每個節點都可以自覺地控制，每個節點都可以由自己來決定下面如何操作，我們可以利用人工智能與區塊鏈的特性來完成工業控制系統中做不到的事情。

有人以5261 ETH的價格在Blur平臺一次性賣出87個CryptoPunks:金色財經報道，據“麻吉大哥”黃立成在社交媒體轉發信息顯示，有人以5261 ETH（約合9,575,000 美元）的價格在Blur平臺一次性賣出87個CryptoPunks。對此，黃立成直言Blur出了問題并稱協議正在消亡，同時呼吁Blur平臺必須要修復這種漏洞。[2023/4/2 13:40:45]

3）安全性問題。在工業領域通信環境下，存在廣泛的安全性問題。在人工智能矩陣系統的生態體系中，如果有了信息對稱，每一個節點都可以去驗證可靠性。每當一個節點收到一條命令，都可以驗證這條命令是否是被認可的、交易記錄是否真實的。這將大大提高安全系數，從而提高對信息的利用率。

在工業控制系統中的應用

一個基于區塊鏈技術的新型工業去中心化智能系統

工業控制系統以其自身的特殊性，對在系統中的設備信息交互在實時性和安全性中都有嚴格的要求，并且由于大多數工業系統都屬于資源受限的嵌入式設備系統，所以其本身的處理性能也是受到限制，盡量減少信息處理量，同時保證所有信息交換的準確性和實時性成為一大難題，因為我們提出應用區塊鏈技術來解決相關的技術問題，并就以下幾個方面進行解釋和說明：

德州區塊鏈事務工作組報告：建議立法機構將比特幣作為授權投資:11月22日消息，根據美國德克薩斯州區塊鏈事務工作組發布一份區塊鏈報告和擬議的總體規劃，旨在根據德克薩斯州第87屆立法機構通過的眾議院法案1576在德克薩斯州發展區塊鏈行業。該報告審視了德克薩斯州當前的區塊鏈行業發展狀態，回顧了該州當前發展該行業所需的學術、教育和勞動力需求，并確定區塊鏈技術帶來的經濟增長和發展機會。

該報告包含立法和政策建議，旨在鼓勵該行業的擴張并建立監管和法律清晰度，以將德克薩斯州確立為區塊鏈技術和加密貨幣領域的領導者。報告部分建議包括：

-研究一個針對加密支付的兩年期的免稅期；

-提議給予比特幣礦工稅收激勵措施；

-立法機關應考慮將市值大的加密貨幣（例如比特幣）作為德克薩斯州的授權投資；

-鼓勵立法機關采用支持與區塊鏈技術有關的教育計劃的決議；

-德克薩斯州應澄清商業企業法，以確保DAO享受全范圍的業務實體組建選項。[2022/11/22 7:57:07]

1）多層次的網絡結構

Discreet Labs宣布Peter Abilla為新任首席商務官:據官方消息，Discreet Labs宣布前Harmony核心成員 Peter Abilla 已經加入 Findora 技術開發商 Discreet Labs，并擔任首席商務官。Peter Abilla 曾擔任 Mainframe 和 ThunderCore 的增長營銷和社區副總裁，也曾在 Oasis Labs 從事社區和開發人員營銷工作，并推動 Harmony 構建了一個健康的DeFi系統，為 Harmony 生態系統帶來增長。其在軟件開發和加密領域豐富的經驗將幫助 Discreet Labs 的旗艦項目 Findora 擴展以太坊隱私。[2022/8/5 12:04:02]

不同于用于加密貨幣的區塊鏈應用，在貨幣系統中所有的節點都可以是處于同層次的節點。而工業系統中，由于物理形態組織形式的不同，節點會處于不同的工作層次，如不同設備主體上的傳感器，控制系統，執行機構等，另一方面還有設備與設備之間的層次，不同功能的設備集合間的層次等。所以基于這樣，我們將區塊鏈的主鏈和支鏈概念引入，用于描述不同的層次的設備信息交換記錄。一個主鏈可以有若干個支鏈，每一個支鏈用于不同的設備層級，直至分到若干層級(這里我們設計為不超過四個層級，過多層級會造成性能損失，其證明工作是一個研究方向)。每一個子層中的鏈被視為一個節點，將自身做為一個交易信息記錄向上一層鏈進行申報，從而保證全系統的信息交換等價平衡。

2）去中心化命令系統

可將控制系統與控制系統，控制系統與執行機構間的所有信息交換都看作是一個交易事務記錄。在同一層次的系統中保持一條主鏈的存在，使系統中所有的設備都可以根據主鏈信息去了解同一系統中其它設備的狀態記錄直至最新的狀態。同時可以根據其它系統的最新狀態而決定自身需要和其設備進行的信息交換形態。換一種說法，就是每一個設備對于外部設備都是一個獨立個體，并不需要實時進行申明自己狀態和對其它設備發出的命令進行邏輯判斷后進行回應;而其它設備也不需要專門進行狀態查詢再后再對目標設備進行信息交換，其本身就可以根據主鏈信息得到目標設備信息，從而減少網絡占用，進行高速命令傳播。區別于傳統的區塊鏈用于無限制結點數量的網絡結構和工作證明機制，我們采用一種新型的基于隨機概率模型的選擇結點工作證明結構(RandomlyselectednodeofPoW)，從而保證所有的控制命令都是保證能正確傳播，并在經過極小延遲后加入到主鏈中。

3）智能合約

如果將所有系統中的信息交換都看作是交易事務記錄的集合，那么在這個集合之中還要有不同類型的子集，類型的不同決定了其本身的特性不同。每條記錄是否滿足這些特性要求關乎節點間的協議能否達成，包含有執行協議的并有特性檢查要求的記錄，我們稱之為合約。由于區塊鏈的分布式特性，每一個設備都可以掌握系統中所有設備的過往狀態直至最新，所以具備這樣的特性之后，我們可以引入人工智能(AIMATRIXSYSTEM)的方式對在沒有與目標設備進行任何信息交互的情況下做出對于目標設備的執行合約。同時為了提高合約的準確率(包括對目標設備狀態的判斷，執行能力的預判等)同時我們可以引入機器學習的機制，讓合約的生成達到更高的準確率;為了用于高安全，高可靠要求的工業系統，合約的執行規則準確性由相應的形式化方法(FormalMethode)保證，在資源允許的情況下，可使用驗證器進行形式化驗證。為了便于和現有系統結合，并提高安全性，我們設計系統仍然可保留目標設備的自我檢查和決斷機制，從而防止安全事故的發生。

在人工智能的這一步上，IBM以失敗告終。過去兩年，從數據來看，其實并不樂觀。在未來的路上，AIMS人工智能矩陣系統，會一步一步前行，走向最終。

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