1，图灵手机产地是哪儿
图灵手机是世界第一款液态金属智能手机，其机身采用独家的Liquidmorphium液态金属合金，其硬度超过钛合金和钢。
2，图灵手机的介绍
图灵手机是世界第一款液态金属智能手机，其机身采用独家的Liquidmorphium液态金属合金，其硬度超过钛合金和钢。除了坚固的机身外，该机表面还使用了Binnacle Ocean Master纳米涂层处理，支持IPx8防水，可浸泡在约10米的水中。图灵手机将会在2015年7月31日正式接受预订。
3，图灵手机能否在中古
据说这家公司是国内的，总部在深圳，它的前身是德创通信，如果真是那样的话，中国当然能用了，再说了美国和中国都是首发的。不过就从找不到官网就感觉有点猫腻了。个人还是对这个机子蛮感兴趣的
应该能吧，不确定。
4，turing phone手机是哪一个国家的
2015年四月份美国一家名为Turing Robotic Industries (TRI)的公司发布了一款无论外部结构与内置系统都坚不可摧的手机Turing Phone图灵手机，起初可能很多人认为这只是一款概念手机。
Turing Phone是全球首款采用“Liquidmetal液态金属”材料作为外壳的手机，比钢和钛都要更坚固。
Turing Phone的最大特色就是安全性，一侧有指纹传感器，而且是用独有的“保护通讯网络”。按照Turing Robotic Industries所说，这部分所用的安全连接就像银行信息一样，具备了绝对的安全性。
除此之外的其他硬件配置还包括一个磁性充电接口（而不是microUSB充电口），手机本身可防水30英尺（约9米）；5.5英寸1920×1080分辨率的屏幕，2.5GHz主频的四核高通骁龙801处理器，1300万像素主摄像头与800万像素前置摄像头，3000mAh电池。预装的操作系统是Android 5.0。
5，图灵手机怎么样
图灵挺好的啊。旋转屏那个？我用着挺好的，屏幕分辨率也可以。图片挺清晰地。界面也很人性化。不过就是仿的。好像是现代的手机吧。我也不记得了。我是在动点网买的。你可以去看看，适合女孩用。
网上的 别买 水货多 水分大 付钱 看货 后 都会后悔。。。
6，图灵手机的功能配置
功能方面，图灵手机主打个人隐私和安全，其采用了专门的端到端受保护的通讯网络，可隔绝外界网络威胁，用户可使用图灵手机交换敏感信息，比如保密资料、银行密码等，无需担心中间被拦截。此外，该机提供了指纹识别（位于机身侧面），采用磁力吸附式充电器。
配置部分，图灵手机采用5.5寸1080p屏幕，搭载骁龙801处理器、3GB内存，提供前置800万像素+1300万像素摄像头，机身存储有16GB、64GB、128GB三个版本，最大支持128GB扩展，运行Android5.0系统。
该机的售价为：16GB（610美元）、64GB（740美元）、128GB（870美元），有四种颜色可选。
目前已宣布开售时间和价格，将在 7 月 31 日在官网开启预定，售价 610 美元起，折合人民币 3786 元。
贝奥武夫、法老、红衣主教，三种独特的配色名称与大胆造型，极具个性。 Dark Wyvern，该手机将是世界上首款可以进行 WiGig 60 GHz 高速数据传输的手机。
据悉，图灵新的 Dark Wyvern 旗舰手机将配备 60 GHz 的数据传输技术。图灵机器人工业的首席执行官在一份声明中说：“我们的数据快速传输功能可以让用户轻松地将数据备份到 PC 机”。该技术 25 秒内可传输 3.2 GB 的数据，还可以 8 封装备份 64 GB 的数据。
在正式开售普通版本的同时，“Dark Wyvern”的特别定制版也开始接受预定，其中包含：“Dark Wyvern”(128GB)999美元、“Dark Wyvern”Glaedr(128GB)1299美元。
7，亿通L3图灵手机好不好？
我买了一部亿通手机，用了几个月，总的来说还不错。屏幕挺灵敏的，按键才七个，简约但不简单，不过这么少按键，很多游戏都玩不了，而且全触的话，接电话时很容易碰到拒接，这是我觉得最不好的地方。它的外观不错，屏幕很大，电池有两块，都是1500mah。以上是硬件。[br/]功能方面，它可以甩屏，很酷。这也是我选它的原因。它的功能分得太细了，居然有三页。它的免费gps导航是最大特色了，不过挺耗电的。它在多媒体方面我觉得还不错，比一般mp4、mp5更好，音乐就是没有我的收藏夹，有点遗憾。qq它选的是08版的，我感觉不错，很稳定，还有qq浏览器，但是它没有游戏大厅，又是一个遗憾吧。网速还过得去，再有它的3d菜单转换、以及矢量字体都可以让自己很酷。其它的功能都挺齐全的，一般手机有的它都有，比如：双卡双待、蓝牙、拍照（三百万像素，不是很清晰，但光线好时还不错）、录像、java（下载软件很麻烦，很少是全触屏的）。其它就不一一介绍了，总之它的功能真的挺多的。[br/]亿通的售后服务好像还不错，它的服务网点那么多，不过服务质量怎么样我也不知道，还没被服务过，哈哈，希望也不要。总之，l3还不错，如果你不是特别热衷名牌手机、游戏，也对触屏手机不反感，它是不错的选择。
8，图灵手机国内有卖吗
随着智能手机市场的竞争愈加的激烈，现在很多厂商们e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333337613236纷纷各出新招来吸引用户们的眼球。近日，Turing Robotics Industries宣布将开售图灵手机，这是现在世界上首款利用Liquidmorphium液态金属合金制作的智能手机。那么图灵手机是什么，什么时候开卖呢？相信很多用户和小编一样都会存在这样的疑问。 【图灵手机是什么】 据悉，图灵手机壳架采用的液态金属，是一种含锆、铜、铝、镍、银的非晶合金，其强度比钢和钛还要高，能够使手机免受冲击和屏幕破损。 配置上，图灵手机运行Android 5.0 Lollipop操作系统，屏幕为5.5英寸，分辨率为1920x1080，后置摄像头像素可达1300万，前置摄像头为800万像素，电池容量为3000毫安。图灵手机使用高通Snapdragon 801处理器，同时还有3GB RAM，内存分为16GB、32GB以及64GB，最大可扩展为128GB。这些规格都以十分先进，比今天的旗舰手机只一线之差。 【图灵手机什么时候开卖】 至于图灵手机什么时候开卖，据了解，该机将于7月31日将开始接受预定，16GB版售价610美元，64GB版为740美元，128GB版本则要870美元，感兴趣的用户们可以多了解下。 希望我的回答能让您满意，了解更多信息可以登录上海壹同科技发展股份有限公司
有，但好像我只见淘宝有卖，你去天猫看看
9，人工智能凛冬将至:被图灵定义束缚,人类误入“假AI”陷阱_
编者按：计算机视觉与AI专家Filip Piekniewski不久前的一篇《AI凛冬将至》的文章在网上引起了热议。该文主要对深度学习的炒作提出了批评，认为这项技术远算不上革命性，而且正面临发展瓶颈。各大公司对AI的兴趣其实正在收敛，人工智能的又一次凛冬可能要来了。经过几周的反思之后，他又把自己对AI的看法进行了归纳总结，提出AI首先必须what的问题，然后才能考虑how的问题。里面的观点非常值得深思。
最近几周我被迫重新系统性地论述和提炼我对AI的看法。在我的AI凛冬将至那篇文章火起来之后，很多人通过电子邮件或者Twitter联系我，提出了很多很好的建议。由于现在大家对我的东西关注更多了，我决定以紧凑的形式将我认为我们AI解决方案中错的东西以及哪些是可以修复的写下来。以下就是我的10点摘要：
我们被图灵对智能的定义给束缚住了。图灵有关智能的提法很出名，但他把智能限制为跟人玩的一场文字游戏。这尤其把智能设定为（1）一个游戏的解决方案，（2）将人放在判断的位置上。这种定义是极其具有迷惑性的，并不是很适合这个领域。狗、猴子、大象甚至啮齿动物都非常智能但不会说话因此图灵测试是过不了关的。
Ai的核心问题是莫拉维克悖论。跟1998年首次阐述时相比，这个问题已经显得突出许多了，而在过去30年间我们在这方面所做的事情至少是非常令人尴尬的。这个悖论的中心论点是显然最简单的现实却要比最复杂的游戏还要复杂。我们痴迷于游戏（以及其他有限制且定义明确的论域，如数据集）中的超人表现作为智能的标志，这种态度跟图灵测试是一致的。我们完全忽视了一个事实，那就是现实本身而不是人类委员会才能对智能的执行者做出终极判断。
我们的模型可能甚至也能起作用，但往往是出于错误的原因。我已经在我的其他文章[1]、[2]、[3]、[4]里面详细阐述过这一点了，深度学习就是一个信手拈来的例子。我们看起来似乎解决了对象识别，但是无数研究表明深度网络识别对象的原因跟人类能检测对对象的机制有着巨大的差异。对于一个本着图灵测试的精神只关心是否能愚弄人类的人来说这个也许并不重要。对于关心人工主体处处理非预期（域外）现实的人来说这是至关重要的问题。
现实不是游戏。如果说有什么不同的话，现实是规则不断变化的游戏的无限集合。任何时候出现了重大发展，游戏规则都要重写，然后所有玩家都得跟着调整否则就会死掉。智能是一种机制，会演变从而让主体解决这个问题。由于智能是一种帮我们玩“规则不断变化的游戏”的机制，作为一种副作用它让我们能玩有着固定规则的实际游戏也就不出奇了。不过反过来却是不对的：开发玩固定规则的游戏超过我们能力的机器跟开发能玩“规则不断变化的游戏”的系统差得远了。
物理现实当中有些特定规则是没有变化的——就是那些物理定律。我们已经把那些定率语言化，做出让我们建立文明的预测。但是这个星球上的每一种生物体为了能在这个物理环境中行动也都掌握了这些规律，虽然是以非语言化的形式。小孩在学会牛顿定律之前就知道苹果会从树上掉下来。
我们的视觉统计模型其实是非常不足的，因为它们仅依赖时间冻结的事物外表以及人类分配的抽象标签来识别。深度网络可以看几百万张树上的苹果的图像，但永远也发现不了引力定律（以及许多其他对我们而言绝对是很明显的东西）。
常识的困难在于它对我们实在是太明显了，以至于非常难以用语言表达出来进而给数据打上标签。对于一切“明显”的东西我们存在着巨大的盲点。因此我们无法教计算机常识，这不仅是因为这么做可能不切实际，但更根本是在于我们甚至都没意识到常识是什么。只有在我们的机器人做了某件极其愚蠢的事情之后我们才意识到这一点，我们才“哦原来机器人不理解这个[把任何明显的事实填进去]啊……”
如果我们希望解决莫拉维克悖论（在我看来这应该成为今天任何严肃的AI努力的焦点），我们多少就得模仿生物体纯粹靠观察世界来学习的能力，而不是需要标签的辅助。实现这一目标的一个比较有希望的想法是开发对未来事件作出临时预测的系统，然后通过将其预测与实际情况进行对比来学习。无数实验表明这的确是生物大脑中发生的事情，而且从各种角度来说这样做会非常有意义，因为这些系统除了其他方面之外还必须学习物理定律（因为它们显然是通过主体来观察的，也就是所谓的朴素物理观）。预测性视觉模型是朝着这个方向迈出的一步，但肯定不是最后一步。
我们极度需要在图灵的定义以外框定“智能”的质量。可以从非平衡态热力学找到一些好点子，这与预测性假设也是一致的。我们需要这个是因为我们需要开发出一定会通不过图灵测试的智能主体（既然它们不会展现出语言智能），但尽管如此我们仍需要一个衡量进展情况的框架。
几乎我们今天所做的一切事情以及叫做AI的东西都是可以语言化的东西某种形式的自动化。在很多领域这个也许能起作用，但其实跟用Excel代替纸张表格来帮助会计没有太大的不同。有问题的领域是（且一直是）自主。自治不是自动化。自主不是自动化。自主意味的东西比自动化多多了，而且如果这种自主（就像无人车一样）需要比人类更安全的话意味的东西还要多得多。自主应该几乎等同于宽泛定义的智能，因为它假设的是处理非预期的、未经训练的、众所周知的未知的未知的能力。
这些就是我希望传达的核心观点。这些观点有着各种微妙差别，这就是我要写这篇博客的原因。不过如果你承认这些观点的话，我们基本上就算达成共识了。还有很多经过激烈争论的细节，虽然我认为这些细节并非必不可少的，但出于完备性还是让我表述其中的一些：
先天还是习得？当然有些生物体具备天生能力，但无疑有些东西我们是学来的。然而这是个实现相关的问题，我并不认为这个问题会有绝对的答案。在我们未来的开发中我敢肯定我们会结合两种一起使用。
学习特征还是人工构建特征？这是一个相关问题。我的看法是“cortical computation（皮质层计算）”的绝大部分特征都是习得的，这是在AI与自主的背景下（但这并不意味着我们不能人工构建某样东西，如果这个东西被证实是有用的或者出于某种原因难以学习的话）。大脑里面还有很大一部分很可能是预置好的。在自动化更加具体的应用中，这两种情况可能都会有。会有学习来的特征显然比人工构建的特征出色的情况（这是深度学习的全部卖点所在），但也会有无数精心构建发展出来的特征绝对、毫无疑问比任何习得的东西出色的情况。一般而言我认为这是个伪命题。
尖峰、连续，数字化还是模拟？也许量子？对此我没有非常强烈的立场，因为各自都有优缺点。数字化简单、确定并且是现成的。模拟难以控制但是用电要少很多。尖峰也是一样，但是后者还有更接近生物体的额外好处，这也许说明这是个更好的解决方案。量子？我不敢确定用量子计算解决智能问题的必要性有任何的有力证据，不过也许今后我们能发现这一点。这些都是“怎么做？”的问题。我的主要兴趣还是“是什么？”的问题。
由于我想保持简洁性（现在已经太长了）所以就到这儿吧。有任何意见建议请在评论区反馈。
原文链接：网页链接
编译组出品。编辑：郝鹏程。
10，被遗忘的图灵:计算机、神经网络、人工智能……他是这一切之父_搜...
编者按：本文来自微信公众号“量子位”（ID：QbitAI），作者唐旭。36氪经授权转载。
106年前的今天（6月23日），阿兰·麦席森·图灵在英国伦敦出生。
1968年，也就是图灵逝世14年后，一份此前从未发表过的图灵论文原稿出现在了《科学美国人》杂志上。
在这篇写于1948年、题为《智能机器》的论文里，图灵第一次为世人勾勒出了人工智能领域的轮廓。
他不仅为联结主义理论奠定了基础，还引入了多种对于日后的AI研究至关重要的概念。
而在此之前，联结主义被广泛认为起源于在1957年首次发表相关论文的弗兰克·罗森布拉特。
然而，图灵这篇跨时代的论文在当时被自己的领导、英国国家物理实验室主任查尔斯·达尔文斥之为“小学生作文”，不予发表。
一份伟大的思想，就此失去了提早照亮世界的机会。
观其一生，图灵对于宣扬自己的思想始终缺乏足够的热情。他古怪、孤僻、木讷，任凭自己和作品在偏见中被埋没，并最终如愿以偿……
如同那份被埋藏的论文手稿——阿兰·图灵，最终成为了被遗忘的那个人。
算出不可计算之物
1935年，图灵23岁。
这一年，他构想出了一种后来被世人称为“通用图灵机”的抽象设备。这种设备拥有无限的内存，能够同时存储程序和数据；它还包括一个在内存上以一个符号为单位前后移动的扫描器，用于读取信息及写入额外的符号。
机器的每一种基本行为都十分简单，比如“识别扫描器所处位置的符号”，“写入‘1’”或是“向左移动一个位置”。但当大量类似的基本行为联结在一起，结果就会变得复杂。
虽然结构简单，但一台通用图灵机足以执行今天最强大的计算机能够完成的任何任务——事实上，所有现代数字计算机本质上都是通用图灵机。
在1935年，图灵的目标是设计出一台尽可能简单的机器，让它能在无限的时间、功耗、纸和笔以及完美的专注度下进行任何人类数学家能够借助算法完成的计算。称其“通用”，就是因为它有能力进行所有类似的运算。
图灵本人曾写过：“电子计算机是为了执行任意特定的、依靠经验法则的处理进程，这些进程原本可以由人类以一种有规则但却笨拙的方式完成。”
理论而言，图灵成功了。不过，一个引人注目的问题依然随之产生：我们有可能设计出甚至比通用图灵机更加强大的机器吗？
有段时间，超计算（Hypercomputation）领域吸引着越来越多的科学家。一部分人猜测，已知最为复杂的信息处理器——人脑本身——就是一个超计算机（Hypercomputer）的自然实例。
而在人们真正燃起对于超计算的兴趣之前，所有已知对于通用图灵机而言过于复杂的信息处理工作都被作为“不可计算之物”而忽略。从这个意义上讲，一台超机器（Hypermachine）应该能够算出“不可计算之物”。
“不可计算之物”的实例在数学领域十分常见。比如，对于一些随机选定的算术陈述，一台通用图灵机并不能判断出哪些属于定理（如“7+5=12”）以及哪些不是定理（如“任意一个数都是两个偶数之和”）。
还有一种“不可计算的”问题来自于几何领域。一组大小不同、各条边的颜色也不同的正方形瓷砖是否能“铺满“一个欧几里得平面（没有空隙、没有重叠且接合各边的颜色相同视为“铺满”）？夏威夷大学的逻辑学家William Hanf和Dale Myers就曾发现过一组通用图灵机无法计算的瓷砖。
在计算机科学领域，一台通用图灵机无法一直预测对眼前的程序是会终止，还是会永远继续运行下去。有时这种情况被人们称为，没有通用目的语言（Pascal、BASIC、Prolog、C等等）能够拥有一个哪怕最简单的崩溃调试器，它们难以发现能够导致崩溃的故障，包括那些会引发无限处理循环的错误。
图灵本人成为了第一个对所谓“超计算机”的构想进行研究的人。1938年，在自己的博士学位论文中，图灵描绘了“一种全新的机器”——“预言机”（O-machine）。
““预言机”“即一台通用图灵机加上一个黑箱后得到的成果。黑箱又被称为“预言家”（Oracle），是一种用以执行那些“不可计算的”任务的机制。
而在其他方面，”“预言机”“都与一般的计算机十分相似。输入一个被数字化编码过的程序之后，”“预言机”“会通过重复的基本行为组合一步步地输出结果。其中一步就是向“预言家”传输数据并记录其反馈。
图灵并没有说明“预言家”是如何工作的（他也从没解释过通用图灵机的那些基本行为——识别扫描器中的符号”是如何实现的）。不过单从概念上看，一种能够满足“预言家”特性的机制并非难以想象。
原则上，如果神经元的活动被去同步化，一个合适的B型网络就能对那些“不可计算之物”进行计算（如果存在一个能让各神经元协调工作的中枢生物钟，该网络的运作就能在一台通用图灵机中被精确地模拟出来）。
在超计算理论中，像“分辨算术定理和非算术定理”这类任务都不可解；即便是能够分辨出程序是否由C语言写成的调解器，也会陷入理论上可能的无限循环。
而如果超计算机能被制造出来，那么用它破解那些看似不可解的逻辑和数学问题的潜力将会十分巨大——不过，相关的研究尝试也很可能因无法满足实现“预言家”所需的条件而告吹。
在数理逻辑之外，图灵的”“预言机”“几乎被忘得一干二净；相反，一个神话被人们供奉了起来：在一份子虚乌有的记录中，图灵在二十世纪三十年代中期成功证明了超机器是可能的——传言中，他与自己在普林斯顿大学的博士生导师阿隆佐·邱奇宣称一台通用图灵机可以精确地模拟任何其他信息处理机器的行为。
这条被广为误读的“邱奇—图灵论题”意味着，没有机器能够解决通用图灵机能力范围之外的任务。
但事实上，邱奇和图灵只说过，一台通用图灵机能够模拟任何人类数学家在使用笔和纸的情况下借助算法完成的工作——对于一个神话而言，这个命题显然过于薄弱了。
图灵对于超计算机的理论贡献无疑被忽视了——即便是对于工作于这一领域的研究者而言。专家们永远谈论的是要执行“超越图灵局限”的信息处理任务，称自己的工作是在尝试“打破图灵障碍”。
《新科学家》杂志上曾有一篇报道甚至声称，全新的机器已经“超出了图灵的概念范畴”，它们是“图灵从未构想到的计算机类型”……
就仿佛半个世纪前，那位来自英国的天才从未踏足过这片领土。忧伤的是，那只不过是图灵联结主义思想的又一次复活罢了。
图灵联结
数字计算机都是无与伦比的神算子。如果让它们预测火箭的发射轨迹，或是计算大型跨国公司的账目，它们可以在几秒内就给出答案。
然而，换成那些对于人类而言轻而易举的事情——比如认脸或是阅读手写的文字，机器会变得完全不知道从何入手。
也许是因为组成人脑的神经元网络具备专门应对这类任务的部门，而普通计算机没有。因而，科学家们开始尝试开发结构更加接近人脑的计算机。
1948年，图灵36岁。
这一年，他在一篇未能发表的论文中第一次引入了联结主义的思想。在论文中，图灵发明了一种他称之为“B型非结构化机器”的神经网络，包含人工神经元以及可以对神经元之间的联结进行调节的设备。
B型机器中的神经元可以是任意数量，也可以以任意模式相联结，但依然神经元之间的联结必须通过调节器。
所有调节器都具有两条训练光纤。向其中一条光纤上加置一个脉冲，会将调节器设定为“通过模式”：在这种模式下，一个输入（0或1）将会原封不动地从中通过并转化为输出。
而在另外一条光线上加置的脉冲将会把调节器设定为“干预模式”：在这种模式下，无论输入为何，输出结果都将为1。在这种状态下，调节器会将所有试图通过的信息全部破坏。
一旦被设定完成，调节器将会一直保持“通过”或“干预”的状态，除非其收到另一条训练光纤上的脉冲。这一独创性的设计使得B型非结构化机器能够以图灵称之为“适度干预，摹拟教育”的方式来进行训练。
事实上，正是图灵创立了“幼儿的皮层是一个非结构化机器，可以通过适度干预训练来实现结构化”的理论。
图灵设计的每个神经元模型都有两条输入光纤，而每个神经元的输出就是两个输入的逻辑函数。网络内的每个神经元都执行相同的逻辑操作——“与非”（NAND），即只要其中一个输入为0，则输出为1；如果两个输入均为1，则输出为0。
图灵选择“与非”是因为所有其他的（布尔）逻辑操作都可以通过与非神经元的组合实现。更进一步，图灵还证明了连联结调节器本身也能通过“与非”来构建。因而，图灵指定了一种只由与非神经元和它们的联结光纤所构成的网络——这也几乎是最简单的大脑皮层模型。
1958年，罗森布拉特曾经以一句话给联结主义的理论基础下了定义：“被存储的信息以新的联结——或是神经系统内传输信道的形式而存在。”
由于对已有联结的破坏在功能上等同于新的联结的产生，研究者们就能通过使用一个包含额外联结的网络，并选择性地破坏一部分联结的方式来构建针对特定任务的神经网络。
图灵的B型非结构化机器的训练过程，同时包含了毁灭和创造两种形式。
图灵还希望能够发掘其他种类的非结构化机器，他一直想用一台普通的数字计算机对一个神经网络极其训练机制进行模拟。他曾说：“要允许整个系统运行可观的一段周期，然后像（突然闯入课堂的）”督学“一般打断它并观察它的学习进展。”
他原本有机会这么做。然而，在用上第一批通用电子计算机之前，图灵就已经开始了自己在神经网络方面的工作（1954年Belmont G. Farley和Wesley A. Clark在MIT成功运行了对于小型神经网络的首次电脑模拟）。
尽管图灵单单用纸和笔就能够证明，一个足够大的B型神经网络经过如此配置之后就能变成一台通用计算机。这一发现依然解决了人类认知领域最基本的问题之一。
自上而下来看，“认知”包括复杂的顺序进程，如同在数学计算中一般，它通常会将语言或其他形式的符号表征囊括在内。然而自下而上地看，“认知”只是简单的神经元燃烧而已。认知科学家面临的问题，是如何让这些不同的角度协调起来。
图灵的发现则为这一问题指明了一个方向：自上而下来看，如通用计算机一般工作的神经网络能够执行那些连续的、富于符号表征的处理工作，因此应该把关注点放在大脑皮层上。
在1948年，这一假说十分超前——而事实上，直到现在，它仍然是对于认知科学领域几大难题最棒的猜想之一。
尾声
1950年，图灵38岁。
在自己生命的最后几年，图灵开辟了人工生命的全新领域。
当时他在试图模拟一种化学机制，通过这种化学机制，一个受精卵细胞的基因将可能决定其发育而成的动物或植物的解剖结构。
他称，这项研究与自己在神经网络方面的研究“并非毫无关联”，因为“大脑的结构必须……通过遗传上的胚胎学机制而实现，而且，我正在研究的这种理论可能会更好地说明这一过程意味着怎样的局限性。”
在那几年，图灵成为了第一个在计算机辅助下进行非线性动力系统研究的人。他的理论使用了非线性微分方程来对发育的化学过程进行表达。
不过，这项开创性的研究只进行了一半。
1954年6月8日，图灵被发现在自己的卧室中死于氰化物中毒。除了那颗被咬掉一口的苹果，图灵还留下了一大摞手写的笔记和一些计算机程序。之后的几十年里，这些材料仍然不能被人们完全理解。
又或许已经被忘却。
11，80后90后养老靠AI?想得倒是挺美_
编者按：本文首发自“大家”（ID：ipress），作者刘远举。
人工智能、量子计算机、无人驾驶、攻克癌症、机器人养老、技术奇点、性爱机器人、永生，计算机共产主义……我们的社交媒体上充满着这些五光十色、令人惊奇的话语。仿佛我们即将推开一扇门，门后就是物质充裕、技术发达的美好社会。所以，在我写的《80后、90后终将晚景凄凉》一文后，很多人反驳说：未来有机器人养老。
然而，遗憾的是，这已经不是中国人第一次这样认为了。
“万能机器”
1958年7月25日，陈丕显在上海新华分社知识座谈会上，与新华总社社长穆青，预测了实现四个现代化后的上海的样子：
吃的方面，凡是重要的路口，原来设立饭店、点心店、茶水点的地方，早上自动有人把客饭烧好，米饭和几种面食做好，放在保温桶里，谁路过的就可以进来吃，看到吃得差不多了，就从旁边的预留的小仓库里拿出一些原料来烧好，给后面的人吃。原料怎么来呢？因为公社和公社之间的价值交换被打破了，因此城乡差别也没有了，郊外的土地里的菜和猪，都自动有人杀好、切好、摘好，自动就近送来。
穿的方面，玲珑五色，男女服饰的差异极大缩小，基本上都是涤纶面料，棉布面料不要有了。
用的方面，大致是原来的工厂解散后，留下几个万能机器，你要点什么东西，去看看有没有；没有的当场又造不出来的，写一张大字报贴在门口，请会做的人来做；要是看到机器需要的原料短少了，就近的人自动带一些矿石、再生利用能源放在万能机器的仓库里。会造某样东西的人相帮造出某项大字报上所需的东西后，写上注释，或当场向其他人解说。
住的方面，原有的石库门以上等级的房子，凿去一些封建和资本主义内容的装饰后，继续可以用；新造的工人新村到了一定时候有了多余，加上家庭的取消，今天住到这里，明天住到那里，住个几天，用的东西自动消毒好，破掉的被子和日用品可以去万能机器那里自己制造或者领取。
行的方面，脚踏车给小孩用，大人一律用三轮机动车，这样油料节省；老人因为吃了长生药，寿命不断延长，开车100岁也没有问题，1958年时候的中年人到那时候照样有力气劳动。火车自动化无人化，好像流水线一样在全国来回走，也不要钱，长距离旅行就靠火车。
我看到这个预测之后，脑子冒出一句话：知识分子用“自动”两个字轻率的克服了人性，而市场，则用看不见的手完成一切。
回到正题上，60年代的预测，吃的方面，预测得太保守，低估了2000年的物质丰裕程度。穿衣方面，也很保守，现在的人们的需求已超越化纤，回归棉布。在出行方面，对火车的预测基本上算是实现了。
但是，在最重要的技术方面，60年前的人太乐观了。万能机器并没有出现。万能机器，理论上，应是以纳米科技为基础，从下往上堆砌的过程，现在看来，还为时尚早。生物技术方面，也预测的过于乐观。1958年的中年人，就算当时30岁，现在也90岁了，肯定没有力气劳动了。
1958年，正是如火如荼的大跃进时代，乐观是自然的，甚至是一种政治正确。不过，这种乐观并不仅仅出现在的60年代。
我们再来看看80年代，是怎么预测2000年的。我记得小时候的作文是这样写的：“2000年的早上，我从梦中醒来，窗户自动打开，阳光照射进来，机器人端来早餐。吃过早餐之后，我坐上飞行汽车，飞到了学校。”
这段话，应该让很多人想起自己的童年。80年代的中国，有一种不亚于、甚至高于今天的普遍乐观。比如，叶永烈1978年写的《小灵通漫游未来》，以及同一年郑文光的《飞向人马座》，那个时代的科幻小说对未来的预测都是非常乐观的，而小学生的作文不过是一面镜子。
如果说那个时代的人寄希望于“万能机器”生产出各种产品的话，如今的中国人则寄希望于AI实现一切。
机器人泡沫
现在人工智能发展得很快，在很多领域，已经超越了人类，但是，行业有意无意的回避了“人工智能之父”图灵在1950年提出的著名的图灵测验，即通过问答来测试计算机是否具有同人相等的智力。这一实验至今仍是人工智能的最重要标准。
现在有一些取巧的办法通过图灵实验，但那不足为凭。其实，有个并不是很准确，但简单有效的办法。AI技术有进步，肯定会马上用于手机，所以，现在Siri、小冰有多弱智，目前的人工智能离通过图灵实验就有多远。
目前热门的深度学习、神经网络，本质上仍是仿生。回顾人类的仿生史，在没有搞懂原理的情况下的模仿，都是粗劣的。直到有了空气动力学、流体力学之后，人类才能在某些方面，和鸟、鱼一样。即便如此，扑翼飞机，这种更高效率的结构，仍是遥不可及的，人类在某些方面仍然赶不上自然在漫长时间中演化出来的结构。那么，在不了智能的原理的情况下，通过拙劣的模仿，获得大脑，这个宇宙间最复杂的结构的功能。这很难令人信服。
前不久，瑞典的一家在线银行Nordnet，就准备把分析数据的AI员工炒鱿鱼，英国一家超市也解雇了一个上岗仅一周的导购机器人Fabio。在另一个AI的重要领域——自动驾驶，泡沫之声已经越来越大。归根到底，这是因为不管是在需要灵活性的数据分析上，还是导购时的沟通上，或者识别开放环境中的物体上，AI仍然比人类差太多。
退一步看，即便AI获得突破，要养老当护士，AI还必须从屏幕上走出来。关于这一点，最近也有坏消息。
本田的ASIMO是一款明星机器人，它诞生于2000年，是世界第一款真正意义上可双足行走的机器人，但是，在经历了7次迭代、18年的研发之后，由于希望渺茫，本田宣布停止研发。当然，本田表示，将把ASIMO积累的技术，用于研发帮助照顾老年人和残疾人的人形机器人。
不过，机器人照顾老人，不仅需要技术上达到，也必须在商业上可行。这就绕不过另外一个问题，价格。ASIMO的价格是，20万，这不是售价，仅是出租价格，还仅仅是一个月的租价。
再来看看技术发展史上的价格规律。新技术的价格落入家庭负担范围之内后，“销售——研发”模式可以刺激新技术飞速发展，但在此之前，则是一个缓慢的过程。
从1946年的第一台电脑诞生，到80年代初的进入家庭，技术发展用了30年，再到现在的计算能力，则又用了30多年。其实，硅片由于是全新领域，发展已经非常快了，相比之下，在以机械为主的汽车领域，从发明到普及的时间则长得多。从1885年德国人卡尔·本茨发明三轮汽车开始，到上世纪50年代普及到家庭，花了60多年时间，然后，又经过60年，在发动机经历电喷、涡轮等发展，才达到现在的水平。
机器人涉及电机、液压、传动、新材料等多个领域，这些领域的发展曲线，远远赶不上硅片，与汽车更类似。所以，机器人进入家庭，还为时尚早，甚至没有可见的时间表。
所以，如果没有极小概率的，多领域同时天才般的、飞跃性的爆发，机器人与人工智能技术，是没办法给80后、90后养老的。
能耗才是关键
如果我们再把对未来的预测提升一个层次，不难发现，技术发展的另一面。
对于技术程度的判断，简单的说，有两个维度，一是有序度，另一个是能耗等级。某种程度上，能耗才是技术文明的标志。人类这几十年最大的进步，是电脑。它提升了人类生活的有序度，但是，并没有怎么提升人类生活的能耗。
一个中国家庭，在60年代，一个月的能耗大约8度电。现在，一个富裕的中国家庭，大约会消耗汽油150升，耗电300度，夏天更多，看起来能耗的进步很大。但是，一个普通的美国家庭，在60年代，就已经差不多达到这个能耗了。
能耗的一个表现形式是速度。公元前500年，罗马人修了罗马大道，在罗马大道上，马车能跑出每小时20公里的速速，直到铁路出现，人类的最高速度一直保持在这个水平。有了铁路之后，每小时80公里这个速度，保持了很久，直到1964年日本新干线出现，时速200公里，到1991年，这个速度提到336公里。20年后，中国高铁把速度提升到350公里。但是，在这期间，超音速的协和飞机停运，人类的最高航行速度反而退步了。
所以，从能耗角度，技术进步并没有那么快，有些方面，甚至在倒退。那么，总结一下，在有序度方面，随着摩尔定律耗尽，技术的发展已经慢下来，而在能耗上，人类的进展则从来都很缓慢。
对未来20-50年左右的预测，算是短期预测，技术总是在短期内被高估，但是在长期又被低估，所以人们往往对较近的未来做出乐观预测。而且，人类在回头去看过去的预测的时候，往往强调那些实现了，比如手机、电脑、大屏幕，远程通讯，但却忽略那些没有实现的，这进而会造成一种，“过去的预测都实现了”的错觉。然后，依据这个并不存在的“定律”，人们满心欢喜的以为现在的预测，也一定会实现，对未来生活做出不切实际的期待。遗憾的是，这不会是事实。
对中国人来说，除了一般意义上对技术的高估之外，中国人还感知着有中国特色的技术进步曲线。这进一步加强了中国人的错觉。
中国特色的技术曲线
我曾对妻子说，我们小时候与父辈小时候的生活完全不一样，我们孩子现在的生活，与我们小时候的生活又截然不同。对孩子来说，车、电视、空调、电脑、iPad完全是“自然之物”，是我们小时候想都想不到的。
但对于一个美国中产家庭来说，情况却并不是这样。
上海的第一条地铁于1993年开始运行，纽约的第一条地铁，则是1904年。
1936年第11届柏林奥运会首次实现了电视实况转播，但一直到二战后也就是50年代，电视机才大量普及，而中国则要再等整整一代人，在80年代才得到普及。
另一个生活的重要参照物是汽车，按照国际公认的标准，基本普及汽车阶段，大约为每千人保有250辆汽车。美国在上世纪30年代进入普及阶段，欧洲落后了20年，50年代普及，至于中国，2016年的数据是千人保有量为140辆，正在进入快速普及期。
美国人在上世纪初就有地铁，在30年代就普及汽车，在50年代普及电视，在80年代电脑进入家庭。现在的美国孩子感知到的技术产品，比如汽车、电视、电脑、地铁这些东西，他们的父辈，甚至祖辈小时候都经历过。当然，提升肯定有，但却不是有与无的差别。
但是，对中国人来说，这一切变化都从80年代开始，所以，中国人感知的技术进步，实际上比其他国家要快很多。我们在40年间浓缩了其他国家上百年的历程，感知到的技术发展更快，自然会对未来技术发展的速度做出更乐观的预测。
中国人对未来的美好预期，还忽略了一个最重要的因素，那就是社会。
笨蛋，重要的是社会
是性爱机器人？还是机器人护士？
注意，预测未来技术对生活的影响，最被忽略，最峰回路转，但却在情理之中的部分来了。
上世纪60年代与80年的人们，预测2000年，是一个物质丰富，技术发达的时代。现在比2000年还多发展了20年，中国GDP比2000年多了8倍，也就是说生产力增加了8倍。但是，上世纪80年代预测到了如今中国农村老人的社保才70块吗？预测到农村老人会因为养老、疾病自杀吗？预测到凉山的孩子，不想回老家，因为回家不能吃肉了吗？预测到了在他们眼中近似科幻的大城市，却放不下留守儿童的一张书桌了吗？
外国人的悲观预测则有很多，比如《美丽新世界》、《1984》、最新的美剧《使女的故事》等等。在这里我想说的是朱迪·福斯特、马特·达蒙主演的《极乐空间》。影片讲述在未来的2159年，富人生活在无污染的人造空间站Elysium（极乐空间），而穷人则在废料成堆、人口过剩的地球上苟延残喘。极乐世界的医疗仓，是技术高度发达的结晶，可以治疗一切疾病，但是，却闲置着不给地球上的人用。
《极乐空间》
电影当然不能作为论据，但这不过是“朱门酒肉臭，路有冻死骨”这个流传千年的诗句的科幻版本。但真实的历史也一直在证明这样一个定律：生产力很重要，但更重要的，却是社会生产力的分配。
当社会的生产力在市场的导向下，投向进口红酒、奢侈品、豪车等高端产品；或在政策导向下，投向了军舰、高铁、国企；在教育领域，投向了高端的教育资源，投向了户籍居民，这个时候，发达的生产力，与一个留守的农民工孩子就没有多大关系。
所以，即便量子计算机出现了，人工智能成功了，机械、液压、纳米电动机、新材料也爆发式提升，机器人变得如同真人一样。在夜总会中，性爱机器人令人销魂；在工厂中，流水线机器人效率极高。但是，多年之后，你躺在床上，凭着微薄的退休金生活，那么，凭什么工厂生产的人形机器人，不是装上漂亮的外壳去夜总会当艳舞女郎，而是来给你做护士呢？那怕一个人要五个机器艳舞女郎陪着玩，而你仅仅只需要一个机器护士？这正如现在有人一年耗费百万医疗费，而新农合人均年支出只有400元。这也正如现在物质丰富、生产发达，但也仍然凉山的孩子们依然无法保证最基础的教育，教育资源四个字，对留守儿童仍是可望不可及。
如果他们现在无所凭藉，孤立无援，那么，请你告诉我，将来的你又凭什么呢？
以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中提出了“无用的阶 级”一说。所谓“无用的阶 级”，简单的说，就是未来人工智能取代人类的绝大部分工作，绝大多数人，靠机器养起来，每天玩就可以了。从人丧失创造性、主体性来看，这实际是一个悲观预测。
但更悲观的是，“无用的阶 级”是根据西方福利社会做出的预测，而在中国社会中，无用之人，凭什么被机器养起来呢？只能说，想得倒是挺美的。
送你一个慈父的微笑
技术vs社会
所有的技术，都必然运行在社会之中，所以，对未来的想象、预期，必然是社会之中的技术，而不是空想技术。实际上，社会的变化往往非常剧烈，能够抵消技术的发展。历史的车轮也并非都是朝前进，它有时候也会倒退，无情地碾压个体。
假设时间回到上世纪40年代的上海，去街头做一个采访，请上海市民预测他们20年之后的生活，他们恐怕怎么也想不到后来的日子吧。
实际上，回顾中国人这四十年生活水平的提升，技术当然重要，但更重要的，其实是社会的变化。改革开放，不是一个技术的，而是一个社会的。
有了社会制度的变化，有了市场经济，有了更多的自由，中国人才有今天的一切。一个最典型的反例就是，我们的隔壁邻居，至今没有享受到现代科技的红利，一顿肉，仍然是奢侈之物。
其实，身边的现实早已残酷的说出了这个道理：疫--苗之所以造成人们内心的恐慌，是因为人们担心技术不发达吗？我们都知道自己在担心什么。
所以，回到未来的生活，未来的养老问题，更关键的因素是社会发展，而不是技术。不为社会的发展做出自己的努力，指望技术拯救一切，从来都是幼稚的想象。所以，人工智能不是未来的万能机器，养老这件事，80后、90后现在参与公共问题的态度，远比技术发展更加关键。
正如哈耶克所说，“观念的转变和人类意志的力量，塑造了今天的世界”。
12，你居然还以为区块链更安全,我也是醉了_
编者按：本文来自36氪战略合作区块链媒体“Odaily星球日报”（公众号ID：o-daily，APP下载）
警钟早晚是要到来的。
深谙媒体套路的 360 对 EOS 打的一个响指，像区块链领域的一颗深水炸弹，唤醒了圈内人对公链安全性的重视。
所谓“安全”似乎永远是一个薛定谔的状态。毕竟一个系统被攻破之前，你永远不知道它是否安全。
历史总是重演。就像当年 PC 和移动互联网时代一般，新生事物出现之初野蛮生长；随之节点到来，安全事件爆发，行业开始被动关注安全问题；最后安全方案成为标配。
目前，区块链领域似乎就处于这样的节点：BTG 遭到双花攻击、BEC 智能合约出现重大漏洞；币安遭到黑客攻击，OKex 网站出现漏洞；360 如此大体量的互联网安全公司开始关注一个公链的漏洞，无疑也衬托出区块链和 EOS 网络的巨大影响力。数家安全创业公司在此后宣布获得融资。区块链安全问题似乎瞬间得到了重视。
实际上区块链领域的安全问题存在已久。
对技术不明所以的吃瓜群众，似乎天然对区块链的安全有着蜜汁自信，认为资产放在链上就不会丢失，但此前曾发生多起交易所私钥被盗案件；也有人鼓吹将私钥放在自己手里最为安全，台面上是更多的个人私钥被盗、丢失等案例。
在破解这个迷思之前，我们来聊聊比特币的精巧设计。
一位名叫中本聪的密码学专家，在神秘的“密码朋克”邮件系统中发布了比特币客户端，创造了一种新型的数字黄金。其没有任何发行主体，也就是任何人都不能增发，其资产价值和归属基于共识，共识背后是数学。“有句话叫 Code is Law，我认为 code 的本质不是代码，而是数学。数学就是上帝之手，是自然界的真理。”网络安全公司知道创宇 CEO 赵伟如此对 Odaily星球日报感叹。
P2P 网络+ PoW 共识机制+激励机制，使得这个系统似乎变得牢不可破。中本聪在白皮书中计算出的这个系统的安全边界，便是有人掌握了 51% 算力即可随意篡改账本。然而，PoW（Proof of Work，工作量证明）的存在会让这个攻击变得得不偿失，何况 51% 算力持有者更是网络的最大利益相关者，为了自身的长期利益，他甚至愿意放弃垄断算力来维持网络的健壮性。赵伟说：“我第一次看到比特币的时候，我觉得很容易攻击，但是他加入了工作量证明，我觉得对黑客来说简直是噩梦。”
中本聪大概并无设想到矿机的出现，与 PC 相比一骑绝尘的矿机算力，“算死”了后来无数小币种；却又吊诡地让比特币网络的算力增强，攻击门槛更高。
从区块链 1.0 到 3.0，安全性在退步
购买力无法被任一发行主体随意调节，账本无法被篡改，只有掌握私钥的你，才能处置你的资产。信仰者认为这就是“真正掌握了自己的资产”，这是一种资产无法被剥夺的安全。
这就是区块链 1.0——比特币。
这个系统一直运行至今。即便它已经堵塞得让人发指，却从未被攻破。
区块链 2.0 未能如此牢固。
名为 Vitalik Buterin 的少年希望在比特币网络之上增加智能合约，遭到了比特币团队的拒绝。于是他在 2013 年到 2014 年间自行创立了以太坊：一个可以运行智能合约的分布式网络。
图灵完备的智能合约带来了巨大的灵活性，也带来了安全问题。此后，基于以太坊的智能合约被多次曝出漏洞。其中最大的是 2016 年 6 月黑客通过组合漏洞攻击 The DAO 项目，盗走价值数千万美元以太坊，以及当年 10 月的 DOS 攻击，分别导致了以太坊分叉。直至今天，以太坊的智能合约仍存在数千尚待解决的漏洞。可以说，越是灵活的智能合约，功能强大，也越容易出现漏洞。一些新型公链为了安全性，甚至牺牲了合约的图灵完备。
“主要是虚拟机不是设计来这么用的。虚拟机不是专门设计用来处理资产的，可是以太坊和EOS等公链却用它来处理资产。”赵伟解释，处于安全性考虑，资产和用户功能的处理应该分开，资产处理和变更应该由单独的引擎来处置。“这个过程是原子化的、事务性的，中间不能打断。比如我正在收银，你不能让我去擦桌子。可是在虚拟机里，则存在重入漏洞。”
虽说区块链 3.0 仍未正式到来，但把 EOS 看成 3.0 代表的人还不少。
“到了第三代，EOS 为了 TPS，引入了 DPOS 机制。”在赵伟看来，这已经不仅有跟以太坊的智能合约类似的“代码安全”问题，而是在架构上弃安全于不顾，甚至已经不能算是真正的区块链。“P2P 网络才是真正的区块链。”
“越来越中心化，导致黑客很容易攻击。在网状结构中，有一两个节点被搞定，网络依然能够继续正常运行。 可是在树状网络结构中，21 个节点背后可能是 7-8 个人，被恐怖分子一抓，网络安全性不复存在。所以说，网络安全不安全，看谁说了算。POW 就是矿机说了算，就是数学背书，数学就是上帝之手，智能就是法律执行的一种。”
因此，从区块链 1.0 时代到 3.0 时代，赵伟认为在退步。“安全性在退步，但是更易用。易用性上是在进步的。”
以太坊主要安全漏洞整理（表格来自雷锋网）
区块链带来安全，也带来安全挑战
比特币所构建的资产安全，是一种资产不被剥夺，价值基于共识，发行主体无法操控的安全。这并不是一种大众可以简单理解的“安全”，更不意味着大众所理解“安全”在此处已被完全消弭。
大众所理解的安全是“我不丢币”。实际上，资产不被窃取的前提都建立在私钥（钥匙）不丢的前提下。比特币给予资产所有者的，是一种权利（自由）。想掌握自己的资产，就得自行承担保管私钥的责任。而大部分用户并不一定有意愿或能力承担这种责任——自己保存资产，还不如放在有品牌保证的大交易所里来得安心。
安全是要付出成本的。
正如比特币为了保证记账系统的安全性，耗费了大量的算力。赵伟认为，其所带来信息的公开透明、不可篡改、不可删除，也对安全有很大的作用。然而，从另一方面看，比特币的匿名性、独立于法币系统之外的自由、以及技术门槛，都对其资产保护提出了挑战。
他总结了五点：
1、首先区块链资产在大多数国家不受法律保护，公安机关和银行也都没有备案。
2、区块链的匿名性，使得币一旦丢了难以追踪，你不知道谁偷了，也无法证明资产是你的。
3、保护区块链资产有一定技术门槛，用户很难保护自己；加上资产价值基于技术，一旦技术被操控，黑客可随意偷取利益，资产价值成零。
4、生成与分布式数据库上的资产表面上安全，但是行业中交易所、托管钱包、矿池等企业的系统是集中化的，是黑客攻击的目标。
与传统的交易所相比，数字货币交易所的 KYC 做得不好。“在室内做安全，还是在旷野是不一样的。（在旷野上）获得了自由，也更难做安全。区块链就是旷野。”
5、生态不完整，空气币频现，空气币的目的就是圈钱套现，不可能好好做安全。这一方面导致劣币驱逐良币，好好做安全的优质币种反而不受重视；鱼龙混杂的空投信息窃取用户数据，之后信息泄露用于撞库，危害用户其他资产的安全。
网络安全越来越重要，但中国企业对此重视远远不够
时至今日，互联网已经不是那个“信息传递的工具”。
赵伟认为，网络安全的目标随着互联网用途改变也一直在变化。“第一步是用来娱乐；第二步用于通讯和社交，继而是电子商务；第三是你的资产在网上处理。”
在 PC 互联网时代，拥有 PC 的人有限，中毒后黑客获取的信息有限，不过是让我电脑中毒变慢、宕机。移动互联网时代，我们的日常生活、资金管理、身份认证，都在手机上运行；安全的主题变成个人隐私、资金和密码的泄露。到了区块链时代，技术就是资产本身，代码的漏洞就是资产的损失。
赵伟表示，知道创宇关注的是全生态，此前主要关注钱包和交易所安全，因为这两者一旦崩溃，业内影响巨大。公链安全则是这几年来出现的新问题，“公链安全确实比较麻烦，很难改，一旦要改只能硬分叉。”
区块链的资产属性注定黑客对其虎视眈眈，其对安全的需求应该更为强烈。
然而中国互联网企业却未给予足够重视。报告显示，中国信息安全投入仅占 IT 行业总投入的 1%-2%，远不及欧美国家的 8%-14%。
这与国内金融数字化与互联网发展阶段有关；同时对比起欧盟等国家，国内对个人隐私的保护还不够重视。赵伟表示，《网络安全法》对行业发展有促进，但效果还需要逐渐体现。
“报漏洞有时候也没啥报酬。所以安全行业很痛苦，明明黑别人可以赚大钱。”
安全公司可以做灭霸，但他们不愿带自己的无限手套。
这也许我们就能理解，为什么应该审慎而负责任曝光漏洞的 360，会用一种“史诗级”的姿态将其公之于众。既然我不能像灭霸一样“杀敌一千”来展示漏洞威力，只能用这种哗众取宠的方式倒逼企业了。
根据专访内容，我们以问答形式将内容整理如下：
Odaily星球日报：从安全的角度，你怎么看待目前的区块链行业，比如交易所、公链、钱包等，他们的安全级别跟传统互联网产品比怎么样？
赵伟：我先讲下整个区块链的演变。
首先，比特币公链的出现基于三点，平等的点对点网络、共识算法（PoW）、区块链账本（脚本的应用）。后来变成以太坊，更容易发币，加入了智能合约，分成网络层、共识层、合约层三层。EOS 更是引入 DPoS，提高了 TPS。
功能复杂化之后导致了一些问题：
1、网络层不是那么点对点和平等，结构是树状而不是网状；
2、以太坊、EOS 等网络上加入了运行智能合约的虚拟机，但虚拟机不是设计来这么用的。处理资产变更应该是有单独的引擎，应该是原子化的，中间不能打断。比如我正在收银、你不能让我去擦桌子。
现在的区块链虽然速度快，但在安全上绝对是倒退的。不过，应用和用户体验上，以太坊和EOS是进步，你不能老把保险箱扛着。
在区块链技术之上，则是矿机、矿池、交易所、冷热钱包等，其实没有什么特别，为了用户体验，他们都是很中心化的。他们就算想改，但为了资金沉淀、速度、用户体验等，都不可能用分布式架构。
这时候安全性不再只是区块链的安全，而是区块链生态的安全。比如矿机矿池容易被 DDos，被入侵、被修改地址；交易所的安全又分为技术、业务、商业、合规性安全；钱包有分中心化和去中心化，冷热之分，需要保护私钥。
安全是木桶，任何一环短板都会带来问题。
分布式架构不太可能达到一定体验？
赵伟：PoW 够呛，我认为利用侧链、分片技术、闪电网络提速是比较有希望的，但大家为了TPS都想自己做有点中心化的链。
所以，你觉得区块链是不应该做应用？
不能这么说。
公链分好多种，从不同的维度看，有不同分类。包括从网络构建看，是不是P2P的平等网络；从共识机制角度，有工作量证明，有权益证明。
区块链本身就是一个流水账账本，个人保留自己的数据是不合适的，数据不能保留在本机上，都是在线上。
现在很多的区块链已经不像第一代的区块链。P2P 网络才是区块链，后来为了应用追求 TPS 改变了网络结构，带来了新问题。我认为跑智能合约的链不适合作为资产（价值存储），而是通证。
现在资产属性在变化，所以安全防护在变化。我们做安全尽可能做到比敌人先一步，但是很难，所以往往是慢一步，案例见多了，你可能也就知道。
Odaily星球日报：那你觉得区块链安全跟传统互联网安全的差异点在哪儿呢？
赵伟：大致有五点（文中已经提及） 。
Odaily星球日报：有人认为把数据放在区块链比原来更安全，因为不会丢失、也不可篡改，你怎么理解这种安全？分布式架构比集中式安全在哪？ 此外是私钥的保存，你怎么看待把安全责任交给平台和让用户承担两种模式？
赵伟：比特币出现的背景是，2008 年金融危机之后，美国政府大幅发币、割韭菜，民众手中货币的购买力在下降，你无法保护自己的资产。原来金子你可以放家里，但如果你自己拿着，风险很大，就像在美国西部时代，随时有人来抢夺，这是你自由的代价。可是如果你放银行，银行可能会乱发，比特币则想将其变成一个数学来背书的机制，建立共识很重要。
区块链不是一个复杂的技术，不是改变生产力，而是改变生产关系。区块链技术拥有几个特性：匿名、不可篡改、不可删除，这本身就促进了安全性。理念上改变的是共识机制。
因此，这里涉及到两方面的安全性，一方面是非洲小政府，一旦政府倒台了，货币没有了为其背书的机构，这是购买力方面的安全，能确保你真正拥有你的资产安全，这是一种自由。比特币通过共识机制实现了这种数字黄金式的自由。
你拿到这种自由之后，就有黑客的风险，面临的安全风险。如何储存实际上要看你的技术水平和资产大小。对于普通人来说，交给专业机构才是更安全的。因为：
1、资产丢了以后没有办法恢复，这是比特币的匿名的特性。这导致你的身份和你的币权是脱节的。
2、区块链就是你自己是你自己的主人，没有办法国家保护。
3、数字货币本身又面临着黑客攻击问题。
4、虚拟资产还有继承问题。
5、很难存储。冷钱包稍微安全一点，但很容易丢，电池会漏液。丢了我还帮客户恢复。
Odaily星球日报：从互联网历史发展来看，你觉得网络安全的重点有什么变化？你目前比较关注区块链行业的哪些风险点？
赵伟：安全就是保护大家，随着互联网用户的扩展，其目标一直在变化：互联网第一步是用来娱乐，第二步商业、沟通，电子商务网站；第三，你的资产整个在网上办理。所以安全越来越重要。
目前，比较关注钱包和交易所，交易所一旦奔溃，业内影响巨大。至于公链安全，“确实比较麻烦，很难改，一旦要改只能硬分叉”。
我们一直在关注，我们不是公布出去，都是报给项目方。一般项目方会很重视，都会很重视。不过，报漏洞也没啥报酬，有时候雷声大雨点小。所以安全行业很痛苦，明明黑别人可以赚大钱。
Odaily星球日报：你曾经多次公开批评 EOS，为什么这么不爽 EOS？
赵伟：EOS 太过分了，首先他是个公司不是社区，他收钱（募资），钱打在一个离岸的公司上；但是他不服务，他说 EOS 发布之后的所有安全问题他都不负责，甚至不保证一开始发行的 EOS 就是后来公链的货币；钱的用途也不透明，把钱提走之后也不说明。
以太坊则不一样，更为透明，而且说清楚有百分之多少的钱用在哪里。EOS 简直是我收这个钱不一定做这个事。
Odaily星球日报：你认为未来区块链技术面临的潜在安全危险是什么？
赵伟：有抗量子计算，所以量子计算不是问题，最大的问题是 PoW 太耗能，但是新型的 PoS 等共识算法是人治，越来越中心化，导致黑客很容易攻击。
网状结构中，你把这几个点搞定，网络也还是继续运行；DPoS 机制，21 个节点背后可能是 7-8 个人，被恐怖分子一抓，要他做什么都做了。
因此，网络安全不安全，看谁说了算，PoW 就是矿机说了算，矿机就是数学，数学就是上帝之手，智能合约就是法律执行的一种。有句话说 Code is law，不是代码就是法律，而是数学。
然而，代码都是程序员写的，可能会出错，所以需要形式化验证，也就是用数学来做审计。我设计过通用的代码审计系统，之前没有人用，现在爆发了，因为现在程序是钱本身。
可是，这个程序的设计还存在一定问题。程序其实一个函数，就是满足什么条件，我就做什么。那么我怎么证明这个函数没有问题，我需要描述。这时候就需要一种描述智能合约的语言，就是形式化语言。
在智能合约很简单的时候，大家都能看出来，可是一旦复杂了，就需要用到形式化验证，而且形式化语言大家都不会用，因此安全公司帮你搞定，最后变成一种服务。
Odaily星球日报：怎么评估一个漏洞的重大级别？
赵伟：业内有一个标准。破坏力级别从低到高分别是，导致信息泄露、DDOS 攻击（宕机）、资产转移。不过对漏洞的评级是很难的，有的小漏洞组合在一起就变成大漏洞，所以都要重视。
Odaily星球日报：知道创宇参与发起了一个区块链行业安全联盟。为什么安全行业需要成立一个联盟？
赵伟：首先业内对报漏洞没有形成共识和标准。第二，很多时候安全联盟并非是技术上的联盟，而是社会上的。比如打击空气币，需要运用国家法律和社会支持，法律上需要取证、公安部门方面要配合。其实报个漏洞，从整个行业来看，都是小事，因为有些问题，技术、管理都能解决，但是更多的其实是社会问题，这才是大问题。
Odaily星球日报：中国网络安全产业跟国外比较发展如何？
赵伟：我们在基础安全设施发展不太完善，这跟人的意识有关，大家还缺少风险意识，不会在安全上投资。欧美公司会把自己的钱的百分之多少，固定放在安全上，但是中国公司在这方面则是能省则省。
主要原因可能是国内在网络上的个人资产以前确实比较少。欧美民众有数字资产。这跟社会的金融数字化和互联网阶段有关。另一个原因是国家法律重视度不够。欧盟有 GDPR（欧盟通用数据保护法，被称为史上最严个人隐私法），国内在《网络安全法》对行业发展有促进，但效果还需要逐渐体现。
我是 Odaily星球日报编辑卢晓明，探索真实区块链，爆料、交流请加微信 lohiuming，烦请备注姓名、单位、职务和事由。
