你们觉得区块链和人工智能哪个更有前景？

从近一年的国家扶持力度来看，似乎是人工智能？大家可以从不同角度想拉

你们觉得区块链和人工智能哪个更有前景？

问题很简单，人工智能是现在，但是区块链在未来不可或缺！如果是面向现在，选人工智能啊。
我现在的工作是人工智能主要做语音的算法，以前干过区块链的项目，炒过币赔光了钱；如果不是监管政策出台，我的山寨币应该已经发行无数年了。
所以我想我是有能聊这个话题 的经验与技术的。


先谈人工智能吧。
技术上

在当前的所有技术中，人工智能是马上可见的未来是毫无疑问的。无论是从过去的 CNN 开始的图像应用，RNN 开始的序列处理与自然语言处理，还是现在最火的席卷一切的 Transformer 这个应用，它不仅是在 AIGC 这个领域独放异彩，在视觉、语音、NLP 等其它领域同样也达到了 SOTA，甚至自己就是 SOTA，而这些 SOTA 大部分都在相应的领域达到或者超过了人类的水平。
这是技术的发展，但是它们同样在商业上取得了非常不错的成功。
视觉的应用差不多是最早的，而抬眼可见的监控基本上都是用的人工智能技术。
电商与短视频，应用的都是推荐人工智能技术。
连每天的手机刷脸也是人工智能的应用啊。
更不要提，小米要把人工智能的 AIGC 搞到手机上了。
这些已经不是未来，而是未来己来了。
商业上

根据《IDC全球半年度人工智能系统支出指南》2022年V2版——跟踪范围为人工智能在行业和用例层面的软件、硬件、服务和落地案例——2021年全球人工智能IT总投资规模为929.5亿美元，预计到2026年将增至3,014.3亿美元，五年复合增长率（CAGR）约为26.5%。聚焦中国市场，2026年中国AI投资规模有望达到266.9亿美元，全球占比约为8.9%，位列全球单体国家第二。
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=CHC49698123
据头豹研究院统计，部署 AI 算法模型的方案平均需要 9 个多月的时间，整体解决方案的交付成本高，生产环境的上线具有不确定性，后续运维成本也较高，亟需人工智能协助转型。
据测算，2022 年中国人工智能行业市场规模为 3,716 亿人民币，预计2027 年将会达到 15,372 亿人民币，有望在下游制造、交通、金融、医疗等多领域不断渗透，实现大规模落地应用。
中国 AI 开发平台的市场规模也在持续上升，算力、数据、模型调用和部署维护等细分市场快速增长。2021 年中国 AI 开发平台营收为 234.8 亿元，在政策红利、行业渗透率以及芯片性能稳步提升的背景下，预计 2025 年中国 AI 开发平台市场规模将达 365.0 亿元。
https://www.sohu.com/a/683789581_121394207
从这两个数据上可以看出，人工智能可能是未来可见的发展最为迅猛的行业了。但是，这个 行业的发展又有自己的特点，从业人员无论是研发还是销售，需要的都是极好教育背景，这就决定了它跟大部分的相关性只在于，你是消费者或者是使用者。
如果你的教育背景真的很好，或者资源很好，那么人工智能可能是一个非常有前景的行业。否则，你可能处于一个相对不太理想的位置，你可能是它的商业目标，可能是它的替换目标，你可能变成汽车时代的马车夫，你可能是 49 年的另一面的部队（你看，人工智能就是这么可怕，为了避免被过滤，我不得不写了这么多，所以你想像过变成人工智能对面的悲哀吗？）。
所以对于人工智能，我认为对于普通人来讲，并不是一个特别理想的事或者事业，但是你又不得不学习与掌握它，这样你可以是最后一批被替换的。
而对于某些特定的人群，它是极好的机会，而且是马上就能掌握住的机会。
如果你会一点儿编程，我建议你努力学习与应用人工智能。时代变革了，学习什么的，最重要的就是学 AI。工作什么的，最重要的就是用 AI。 而学习 AI，最好的方式应该是视频学习，类似 “知学堂推出的《程序员的AI大模型进阶之旅》”， 其实就是一份非常有意思的 AI 大模型的介绍性入门课程，简单看看，你可能马上就对大模型了解了，而不是要大量阅读。这也是个非常有效的学习方法。还有哦，加小助手的微信，好像有惊喜呢。
你要不要试一下
区块链

再谈区块链吧。 这个东西因为政策的管制，加上大部分人接触到的就是割韭菜的利器，所以在某种程度上已经被 妖魔化了。
但是并不妨碍区块链是人类技术与经济史上一个最伟大的发明。
比特币做为特定地区的稳定的资产保值手段，已经是一个确定的事实了。如果你有对于未来的不确定性的焦虑，我建议你采用一定的手段给自己买几枚比特币或者狗狗币。
我引用一段我比较喜欢的一个 意见领袖：顾衡的话吧。
1、比特币远比黄金优秀。未来，黄金和比特币此消彼长。

• 美元放弃金本位以后，依靠惯性，黄金还涨了20多倍。但过去40年美元都发滥了，金价才涨了1倍。因此，当比特币取代黄金之后，也会出现同样的情况。比特币升值空间就消失了。
  
• 看好选狗狗币的原因：
  

第一，具备格拉德威尔的流行三要素
数人法则、附着力法则、环境法则。比如马斯克加持、搞笑、解构、免费分享的互联网
精神、交易费用低。
第二，不像比特币信徒，宁死不花。狗狗币是增发的，大家愿意拿它出来花一随着交易情景的丰富和普及，货币的价值才能提升。
4、狗狗币的问题。目前只有300万用户。
如果价格能长时间维持 在5美分，大家就愿意花，它才有机会赢。如果用户数没起来，价格却涨上去了，就变成第二个比特币了，那它赢比特币的机会就很小了。
单纯的从保值的角度看，区块链上的数字币是有一定的可能性的。这比你买任何一国的钞票都有意义。
再从技术的角度看，区块链技术 其实是一种面向未来的技术，尤其是发每个人都成为“超级个体”的时候，它可能是超脱于政府与现有的金融的交易工具。而用于交易的工具本身就有极大的价值。
现在的区块链技术，除了被大家 接受的公有链，其它别的什么联盟链、私有链都没有意义。有意义的永远是被大众接受的东西。

联盟链做了2年，币圈做了3年，cmc前5的交易所上过班，现在北美市场打工人。这个夏天开始跑stable diffusion了。
web3是个梦，谁尿黄谁先上。
币圈就2件事，交易所赚钱做里子、web3用故事噶韭菜做面子。
先说交易所，这2年主题是合规，别看sec罚这个罚那个，这么多用户，已经开始有政客给crypto代言了，阿美利坚才是神奇的国度，人多就是正确，大趋势势不可挡。对普通人来说，囤点主流币吧，时间看远点，当成2010年投资国内房产。稳定币可能有发展，大机构都想搞自己的世界货币，就是和普通人关系不大。dex算web3里的，以后主要服务世界暗面。
再说web3，这么多顶级风投推动，这么多年真正有价值的项目没几个，defi勉强算，其余都是噶韭菜，越是c端杀手级应用越是噶韭菜。
选不选币圈呢？打工的话喜欢业务就选交易所，喜欢技术就选web3。不想打工喜欢自己搞事情，简单说这是个金融市场，奖励赌徒，偏执狂，骗子和戏精，擅长你就来。
这几年精力都花在币圈了，转过来搞AI，只能尝试从应用层入手。我的感觉是很多公司都在闷头做商业化产品，开源的产品能力已经不错了，图像、视频、音频，足够在很多领域做点东西。AI比币圈，有点像实业和金融。

作为一个 ChatGPT 的重度用户，我非常坚信，人工智能会深度参与未来的世界发展，会成为引导未来走向的重要因素之一。
我的研究方向一直与编程相关，但是作为一个非专业的半吊子码农，从博士期间开始，编程一直是「阻碍」我进步的最大困难之一。
去年 GPT3.5 横空出世以后，引起了我极大的兴趣。
其实我对于跟它聊闲天、逗咳嗽没啥兴趣，作为一个哏儿都人，说实话，我随便拎出来一个邻居小孩，都能秒杀 chat 的贫嘴能力。
但是它的编程能力却是瞬间吸引了我的目光，彼时我正在「企图」使用一个优化的深度学习算法训练几万个数据，但是始终有几个 bug 跨越不过去。
看了对于 GPT3.5 各种玄乎其玄的宣传，我赶紧拜托大洋彼岸的小伙伴帮我注册了一个账号，然后毫不犹豫的把自己的代码贴进了对话框里。
后面的发展相信大家都可以推断出来，这家伙「一本正经」的帮我分析代码里的 bug，「一本正经」的提供了修改后的代码，「一本正经」的建议我本地运行尝试。
虽然我自己通过「肉眼」都能看出它所谓「修改」并不靠谱，但是它却「嘴硬」的告诉我，它的修改绝无问题，只要我运行一次就知道了！
运行后看着一整页的报错信息，我全部粘回给它，然后开始新一轮的「敷衍」和「对付」……简单来说，最终我还是拜托了计算机专业的小伙伴，帮我「人肉」修正了 bug，我才顺利完成了文章。
但是，短短半年之后的现在，经过几轮更新的 GPT4，却是给了我耳目一新的感觉。
由于最新的版本提供了文件上传的功能，当我随便给它两组数据时，它就可以帮我计算出各种统计指标：


根据我提出的需求直接调用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scipy、Numpy 等 Python 库，帮我绘制需要的图像，比如曲面图：


比如散点图和误差直方图的组合图：


另外现在修改程序的能力有了很大提升，具备了读取数据的功能后，我可以根据自己的需求，把分析所需的数据截取一部分提供给它，让它更好的理解数据结构以及我的需求，从而更加有针对性的找出 bug 原因并进行修改。
当然，问题复杂以后，它还是会努力的胡说八道，努力的敷衍我……
可是目睹了它半年来的成长速度，我十分相信，未来它会更加正经的「解决问题」，会给我带来更大的惊喜。
但是与此同时，我也产生了一些困惑，比如对于和我类似，有一定编程基础的「半吊子」程序猿来说，未来的努力方向到底应该是怎样的？
比如以前，我想把一段应用 BiLSTM 方法进行序列预测的模型，修改成为应用 Transformer 的模型，那么需要拿出至少一个月的时间，学习了原理架构后，再从 GitHub 上搜寻可供我用来「修修补补」的程序段，进行符合需求、适应数据的本地修改后，像渡劫一般，历经一轮轮的 bug 调整，最终可能还需要求助「专业」小伙伴，才能够完成一次符合我预期的创新。
但是现在有了 AGI 之后，这些步骤却可以极尽省略，我只需要把自己的想法告诉它，它就可以和我一边「商量」，一边完成程序的修改：


程序修改的准确性和靠谱程度有了非常显著的提升，经过两轮到三轮修改后，就可以产出一段可顺利运行的程序。而我自己，只需要调整超参，即可以寻求更高的拟合精度。
面对 AGI 展现出的强大能力，我突然意识到，继续死读书和闭门造车，工作效率会远远低于借助 AGI 的能力。因此我决定学习一些 AGI 相关课程，学习一些 prompt 的应用技巧，实现与 AI 大模型的更好交流。
至于课程选择，现在关于大模型的课程很多，经过比较后，我发现「知乎知学堂」联合「AGI 课堂」推出的【程序员的 AI 大模型进阶之旅】的课程安排比较合理，非常适合新手入门了解，一共 2 天的课程，邀请了圈内技术大佬全面解读前沿技术，能够有效帮助编程小白快速提升认知和技术能力。
尤其是编程能力与大佬们存在差距的「萌新」程序猿，了解 AI 大模型目前能够实现的功能及前沿技术，能够在面对众多奇怪词汇时，比如 autotuning，adaptive learning rate 时，不那么慌张和迷茫，能够应用 AI 大模型轻松进行程序优化，提升自己的工作效率以及拓展自己的技术覆盖范围。
在 AI 大模型的有利辅助下，我相信很快根据 excel 表格制作这样的简洁漂亮的图形将不再存在技术壁垒，只要掌握了基本的 NLP（自然语言编程），指挥大模型分析数据，制作漂亮图表，只是分分钟的事情。


动图封面但是这同时也就意味着，如果不能在<a class="internal" href="http://www.zhihu.com/search?q=%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A3144264815%7D">大模型爆发的初始时期，尽快学习和掌握 NLP，实现对于大模型的熟练理解和应用，则极有可能在未来的工作中感受到科技带来的威胁和寒意。
目前大模型在数据分析和编程方面给我们带来的惊喜，还仅仅只是冰山一角。随着未来算力的进一步提升，以及硬件的不断更新和改进，人工智能势必会影响到各行各业的发展，乃至于直接引领人们走进全新的生活方式。
比如，我一直幻想着「阿强」有一天真的走进我的家里，帮我处理一切我不想做的事情，当然我的阿强需要说天津话——
「阿强，你为什么只端了一份早餐！我的早餐呢？」
「哎呀，对不起姐姐，我把你那份给忘了！你别生气，我现在就给你端去！」


当然这仅仅是对于生活最微不足道的影响。
对于我们的「吃」，也就是农业生产方面，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由管理人员提出建议，人工智能可以推荐最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械和设备完成方案的执行，最大限度解放农业生产力。
对于我们的「穿」，AI 设计师可以针对人类所处场景的需求，设计出有特殊功能的「智能」面料，甚至直接开发出贴合个人身形的无感可穿戴装备。
对于我们的「住」，智能建造涵盖科研、设计、生产加工、施工装配、运维等关键环节，是一个高度集成多个环节的建造系统。智能施工、智能建造、智能设计、智能装备以及虚拟建筑等，都是未来的发展趋势和方向。
对于我们的「行」，无人驾驶（或自动驾驶）目前已经取得了相当进展，未来更是可期，「上天入地」并非不可能，开上我们的小车车，让它带着我们翱翔在蓝蓝的天空上~


不仅「吃穿住行」，医疗和教育领域也是大有可为，客服机器人可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊；医疗数据智能分析以及智能医疗影像处理技术可以帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果；教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养，等等。
人类无穷的想象力和创造力，配合人工智能强大的计算和分析能力，未来一定能够在各个领域有着令人瞠目的突破和成就。
作为拥有佼佼创造力的青年人，一定不要惧怕，不要厌恶，不要躲避人工智能。努力的去学习它、训练它、改造它、应用它，让 AI 大模型，让人工智能真正的为人类服务，才是一个新时代年轻人应该做的事情！
本文作者也：@佳人李大花

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精准推送。
先说下background，PhD期间一直搞区块链，近几个月一直在关注深度学习相关。
先说个人观点的结论：AI和区块链都有美好的未来，但都有各自的宿敌，AI面临的是伦理和法规；区块链面临的是中心化的社会体系和意识形态。综合来看，AI的阻力可能更小些，而且势头更猛。
先说区块链，毕竟老本行。
先来点暴论：
1. 区块链的诞生（bitcoin）就是为了挑战zf背书的货币体系，本质就是想打破现有的社会底层信任机制，并建立一个冰冷的（主要）基于密码学技术的新型社会信任体系。
2. 不看好联盟链，交易所，链下…这些脱离了区块链原教旨主义的东西都是另一种资本主义的伪装。区块链最难的地方也是最精华的地方就在于让一个无中心的交易体系（人性最需要考验的地方）能永久地每时每刻地正确运行（不能出现任何一次错误（密码学概率上）），你看银行哪次帮你工资多打了一个0嘛？
3. web3.0 设想太美好，但是技术空缺还很多。而且web3.0的意识形态极左，这种东西只能当信仰，说落地那都是资本的糖衣炮弹。（和JDM一样，嘴上说的是“下克上”，实际上是加点money）
4. 目前区块链的最大场景就是拜占庭容错环境下的去中心化分布式账本。（当然我也希望有更多的有价值的场景，好像区块链*跨境结算有点用处）你用在其他地方的时候，先问自己一句：这玩意用分布式数据库+密码学能做吗？非得用区块链？非得拜占庭容错级别？骗兄弟可以别真把自己骗了。
人工智能：
chatgpt出来以后火出了现象级。AI is the future。
虽然也有人质疑这种自回归生成模型就是个概率预测机，并没有达到强人工智能的门槛。但是个人觉得chatgpt的意义在于让社会的目光转向它了，并且在改变一些原有的技术范式。唯一的担忧就是，以后穷哥们还有没有研究的空间：(

我们团队是做区块链的，和圈内部分国人项目方都有来往。说得不对的地方欢迎交流
区块链是一个闭环型的诈骗区域。韭菜和韭菜很团结，项目方和项目方也很团结，鉴于韭菜总是不断的送钱进来，也会有很多web2 的机构下场想捞点好处而且好处还不小。有口才会说会忽悠懂人际关系，在区块链的中优势会被放的很大。
人工智能更倾向于为其他各个产业赋能，应用场景更广，门槛比区块链要高，现在我也在学习aigc 中，欢迎诸位交流。