行至2018年年末，区块链诞生的第十个年头也已接近尾声。“世界上的那些聪明人是不是花了太多的时间、精力、金钱在错误的方向上进行探索？”这个问题给每个“聪明人”一击。问出这个问题的人是数字资产研究院院长、著名经济学家朱嘉明先生。

　　(数字资产研究院院长、著名经济学家朱嘉明)

　　到底怎样的道路才是区块链正确的道路？朱嘉明先生认为，要回答好这个问题，就要从区块链的理论基础开始探究。区块链是多学科交叉的科学，理论基础之一毫无疑问是数学。如果不能从中抽象出数学理论，那么任何一门学科就不能称之为科学，区块链也不例外。

　　2018年12月18日，一场区块链数学科学会议在北京圆满落下帷幕。本次会议由数字资产研究院主办，石榴财经、零壹财经承办。

　　(嘉宾合影)

　　计算科学家，中国科学院院士张钹、中科院复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃教授、北京大学经济学院前院长晏智杰、北京大学网络和信息安全实验室主任陈钟、中国科学院计算所博士生导师白硕、北京航空航天大学教授蔡维德、复旦大学计算机科学技术学院教授斯雪明等22位著名科学家、学者、区块链从业者发表主题演讲。知名经济学家，数字资产研究院院长朱嘉明致开幕词。

　　朱嘉明先生认为，区块链首先是非物质世界和非物理世界的基础结构。其次，它是物质世界和非物质世界两个世界相连的桥梁。并指出这个会议的特色，实际上可以归纳成以区块链为中心问题，通过跨学科的互动，包括了数学、密码学、计算机科学、AI和经济学之间的头脑风暴，实现对区块链体系进行科学层面的结构，探讨建立基于区块链应用数学的可能性和路径，最终也希望对数学本身的发展有推动的作用。

　　那么，这场跨学科的交流与互动，究竟迸发出怎样的精彩？

　　人工智能与数学

　　在大会提供的跨学科交流平台上，中国科学院院士、计算科学家张钹院士首先发表了AI方向的主题演讲。张钹院士非常认可跨学科之间的碰撞与交流，他指出，人工智能目前得到的成果，主要是以计算机科学和认知心理学、神经科学碰撞得到的两个结果。而AI人工智能只有发展到可以建立一个统一的理论，用数学来处理把符号处理成向量，从而能够解释语义的时候，人工智能才能够被称为科学。

　　(中国科学院院士、计算科学家张钹)

　　张钹院士将人工智能分为人工智能依靠手动输入知识的传统人工智能阶段，和依靠大数据自主学习的深度学习时代。走入深度学习时代后，人工智能变成一种通用的工具，人工神经网络性质的变化使得人工智能从单纯的函数映射到表示的学习。新的人工智能模型不需要领域

　　但是当前人工智能方法存在局限性，由于大数据存在的可信度差、质量参差不齐等问题，当前人工智能只适用于具有充分知识(能清楚表达的问题)或数据确定性，完全信息，确定规则演化，特定与单任务领域。人工智能相比于人脑，鲁棒性与可解释性很差。未来人工智能将会由单纯数据驱动进步到“知识+数据”驱动，这也正是人工智能需要前进的方向所在。

　　(中科院复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃)

　　对于这个问题，中科院复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃谈到了区块链和数学中的信任问题及区块链将小数据训练为大数据，大数据训练为智能的过程。对于人工智能存在的问题，王飞跃教授指出，没有区块链，智能就是建立在碎片化的知识体系上，就像建立在沙土上的建筑，永远无法建成高楼大厦。有了区块链，人工智能的地基就相当于变成了钢筋混凝土。

　　中国科学院自动化研究所副研究员袁勇也就区块链与人工智能的关系发表了自己的看法，袁勇老师认为，区块链与人工智能是非常互补的关系，人工智能的基础是大数据，而区块链可以将良莠不齐的大数据变成可信、可用的大数据。

　　(北京大学经济学院前院长、经济学家晏智杰)

　　由此延伸的区块链应用问题上，北京大学经济学院前院长、经济学家晏智杰教授认为，区块链的应用之路是曲折的，2018年的密码货币市场表现迫使人们反思区块链技术和机制仍需要是错的问题，但不可否认的是，区块链技术是互联网技术从信息交换到价值交换的巨大飞跃，是市场经济发展的必然结果，是不可避免的，也是不可否定的。

　　对于密码货币，或称数字货币，中央财经大学信息学院院长朱建明表示，数字货币是区块链目前为止最成功的应用，指出不管监管态势如何，数字货币既没有扰乱金融秩序，也保持着相当的影响力。并对未来的法定数字货币形态进行了一定的推想。

　　南京大学副教授丁晓蔚认为区块链可提供更为可信、全面的金融大数据，可以改变信息技术基础设施架构，从而规制金融市场参与者的行为。同时，他就区块链是否反而会放大金融风险的问题，提出了监管沙盒试验的解决方法。

　　(北京航空航天大学教授蔡维德)

　　而对于数字货币发展中遇到的问题，北京航空航天大学教授蔡维德教授认为，现在许多“传统”数字货币，如EOS，都不能算作真正的区块链，而是“伪链”，它们不具备区块链的核心特质。并行计算、容错机制、网络协议、数据结构、扩展性、实施监管和现代金融系统需求的挑战是区块链面临的最大挑战。

　　北京交通大学计算机与信息技术学院信息安全系主任王伟在演讲中提到，区块链本身的应用效果，是同其他新技术结合后才能发挥到最大的，如区块链+人工智能、区块链+大数据、区块链+物联网。区块链是基础设施，其效果往往是厚积薄发的。

　　武汉大学电气工程学院教授张俊具体谈到了区块链在能源方面的应用，应用通证激励手段，可以有效实现清洁能源的使用以及能源的节约。

　　数学与区块链

　　张钹院士以数学在AI中的地位引发了与会者的思考，张钹院士认为，只有有了数学的加入，学科才具备进化为科学的可能性。而王飞跃教授与朱嘉明院长也对于数学在区块链领域的作用，及区块链应用数学领域的形成从不同角度进行了阐释，王飞跃教授认为，在未来的大趋势中，IT将从“信息技术”进化到“智能技术”，智能技术将开发人工世界。

　　而朱嘉明院长同样指出了两个平行世界的关系，一个是物质的和物理的世界，而区块链是另一个非物质世界和非物理世界的基础结构，是物质、物理世界与虚拟世界的桥梁。区块链已经具备数学的基因，显性地和隐性的有了数学的框架，并且有着应用场景和巨大的张力。

　　对于区块链所建设的理想世界，清华大学信息技术研究院副院长邢春晓认为其应当是是去中心化、可信、安全、公正、高效的自治组织和自治社会。他把区块链的最新进展总结为人工智能、区块链、云计算、大数据和互联网。

　　(中国科学院计算所博士生导师白硕)

　　关于区块链的应用场景，中国科学院计算所博士生导师白硕教授审视了这个角度下区块链向数学提出了什么问题。白硕教授指出，在传统互联网中，数据的滥用已经成了一个难以回避的问题。而互联网之痛，恰恰是区块链之幸。同时，白硕教授从数学角度上提出多种解决方法及实验。

　　中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室副研究员陈宇则介绍了零知识证明作为密码学的关键工具，在大量密码协议的设计中起到了不可替代的作用。

　　对于区块链可能遇到的危机，华南理工大学自动化科学与工程学院副教授崔巍提到，量子计算机的出现对于区块链的PoW会产生极大的挑战，量子计算机能成指数形的增长，可以达到超越摩尔定律的情况。对此与会专家认为要引起重视，区块链寻求突破之路还很长。

　　北京大学网络和信息安全实验室主任陈钟主任同样认为，区块链目前的链、交易所、数字货币安全都只针对具体问题进行改进，并没有能够从数学层面得到改进。智能合约的安全技术还不够成熟，很难数学化。这使得区块链安全问题治理成了“头疼医头，脚疼医脚”的方式。

　　对此，数字资产研究院学术与技术委员会委员邹均老师回顾区块链发展史，指出区块链目前的问题是从非零和理性博弈走向零和非理性博弈，以及技术落地时遇到的不可能三角问题。他认为区块链面临的危机可以类比数学历史上的危机，问题的答案可能在系统之外。

　　复旦大学计算机科学技术学院斯雪明教授同样认为人类陷入困境的原因在于自大，需要我们从自然界中得到启示。根据自然界中间看到的拟态现象和群飞、群游现象，斯教授提出了拟态群体异构体系架构，简称MCH体系架构。这个体系架构目的是针对特定的应用场景，选择合适的异构部件，构建最优的体系结构，达到理想的应用目标。在这样一个体系结构中，区块链系统中间的部件，可以根据应用场景动态变化，不同部件的不同实现方式，达到完全统一的目的，使得系统的部件异构构建出最适合应用的区块链系统。

　　圆桌讨论环节，区块链数学科学委员会的两位执行委员，Zerohm创始人钟馥百和英拓网络创始人练志锋也指出了区块链发展过程中面临的一些问题，并从技术层面分享了自己做区块链过程中的经验和教训。在开发过程中，除了数学要解决的核心问题外，还需要提供更多应用性。并呼吁区块链专家、数学家和密码学家能合力解决区块链领域的标准问题，尽快建立行业共识。