2017年，人们被人工智能（AI）的前景所吸引，2018年初，人们又被区块链的前景所吸引。到达关键转折点的时刻。将人工智能和区块链进行对比，我们或许可以更好地理解区块链会给我们带来什么。人工智能在过去一年多的爆发是因为技术的突破，包括人工智能算法本身，以及互联网行业长期发展的计算能力和数据积累。即使没有AlphaGo击败围棋世界冠军的轰动事件，或许还有另一个机会让其进入公众视野。人工智能在60年前经历了它的萌芽、学术研究的低谷，然后是学术研究的突破、计算能力和数据的结合，让大家真正看到了它的可能性，有远见的人开始认真努力去实现它。人工智能是一个富有想象力的术语，如果最初的创造者将其称为“计算机模拟”，其影响可能会小得多。但在2017年的繁荣之后，我们会发现现在专业人士更喜欢使用的“计算机模拟”或“机器学习”会很有趣。因为回到基础，人工智能就是让算法通过大量的数据形成新的算法，就是计算机模拟的意思，而人工智能就是让机器通过数据学习形成新的知识，就是机器学习的意义。过去，我们需要依靠人来制定规则、识别模式和编写程序。现在，我们设计算法，提供计算能力和数据，人工智能算法会“智能地”做这件事。人工智能和人类的认知能力是互补的，我们的大脑没有能力处理那么多数据。一个合理的类比是，算法和计算能力形成了一个新的引擎（engine），而数据就是这个引擎的燃料，它们结合起来源源不断地产生新的动力源，也就是人工智能就是新的“电”.人工智能的发展还有两个重要因素：一是工程能力。仅有算法、算力和数据是不够的。至少同样重要的是，该行业具有生产这种发动机并不断提高其性能的工程能力。二是应用场景。想象人工智能的未来是一回事，但将其应用到实践中又是另一回事。找到了真实的应用场景。对于突然出现在聚光灯下的区块链，我们都知道它不仅是信息技术，也是经济技术，但无论如何也算得上是一种“技术”。现在，这项“技术”已经过了最初被忽视的萌芽期，更多的人开始了解或误解它，对它的长远前景产生很多想象，并对它的应用场景进行一些尝试。区块链还解决了人工智能这样的关键问题。人工智能解决的是“机器学习”，而区块链解决的是机器之间的“信任”和“协调”。解决机器间信任的方式与信息技术相关，引入了区块链的去中心化账本；解决机器间协调的方法与经济技术相关，引入加密数字货币（coin）或代币（token），使经济学的逻辑也可以用于机器间的协调。如果说人工智能是在机器的平行世界中“自我学习”，那么区块链也可以说是在平行世界中“自组织”。区块链作为一项“技术”确实很精妙，现在也展现出无限的可能性，但与人工智能的发展现状相比，可能有两方面的不同。首先，人工智能经历了一个低谷，又经历了一个发展历程。算法、算力和数据结合形成的新引擎在技术上已经成熟。但现在，以区块链技术为核心的新引擎还没有形成。充其量只能说区块链已经有了一些设计图纸和原型。其次，与区块链相关的工程能力和实际应用场景还有待开发。区块链专家WilliamMujaya认为，区块链是博弈论、密码学和软件工程三个学科的结合。从实用性和工业应用的角度来看，软件工程能力非常重要。时至今日，区块链相关的软件工程技术只能说还在飞速发展，虽然它的速度确实比我们在其他领域看到的要快很多。一个合理的类比是，区块链很像1994年早期的互联网：都是设计思想非常精巧的技术，区块链和互联网一样既是信息技术又是经济技术。互联网背后也有非常深厚的计算机科学研究，但当时人们也说建网站不是“火箭科学”。相对而言，人工智能的学术要求要高得多。现在来看，区块链在这方面类似于互联网。关键不是学术研究，而是工程和应用。同时，区块链与互联网息息相关，甚至可以说是互联网的“第二次革命”：区块链技术为互联网处理信息流的协议增加了价值传递的“信用层”；区块链经济通过引入代币（Token），将互联网基础层面一直缺失的原生经济元素添加进来。因此，我们可以合理类比地推测，区块链技术和经济突破的方式，未必是人工智能在过去十年取得的核心原理的巨大突破。区块链的发展可能会走类似于早期互联网的发展路径：在泡沫发展和试错的过程中，工程能力逐渐提升，应用场景逐渐扩大。然而，无论是参照人工智能发展史来看待区块链，还是将其视为新一代互联网，我们领先一步得到的推论其实都是一样的：我们可以长期看好区块链。时间，我们也应该尽快看好它。了解和实践，但短期内需要更加务实和冷静。
