我们应该首先问一个问题，我们为什么要架构
区块链？大家都知道，
人工智能的基础是大数据，大数据的特点是碎片化、无结构、实时、海量、数据良莠不齐。在这种良莠不齐的数据上去研究人工智能，就像王飞跃教授所讲的，是在沙地上盖房子。因此，区块链必须架构在大数据和人工智能中间，把大数据变成可信、可靠、可用和高效的“真数据”。
在这个过程中，首先就要从大数据到区块链。经济学人说区块链是一个信任机器，就像机器生产产品一样，能够自动化地去生产人对这个数据的信任，但是却没有说这个机器是怎么运转的，我们试着做一个解构。
左边是一个区块链的网络，它实时地产生大数据，这个大数据经过节点的验证以后，会发送到右边的共识算法中。这个共识算法就是信任机器的核心引擎，它在不停地运转，每运转一轮有四个步骤：选主、造块、验证和上链。每转一轮，就会把一段时间里（比如说
比特币是十分钟）的大数据打包到一个区块当中，而且这个区块是经过所有节点验证过的，所以说是一个可信、可靠、可用、高效的“TRUE真数据”的区块。
怎么从区块链到人工智能？也有很多种方式，我们提出平行智能的方式，核心就是平行学习。
把小数据变成大数据，再把大数据变成小知识，用小知识来指导决策。就像AlphaGo一样，它的输入是人类历史上真实的80万盘棋，大家可能觉得是大数据，其实还是小数据，是种子数据。AlphaGo拿着这个种子数据通过左右互搏、自我对打的方式把它搞成了7000万盘人工的大数据，再把这7000万盘人工的大数据搞成两张网络：价值网和策略网，然后用小知识打败现在人类最好的棋手。这就是一种平行学习的思路。
所以，我们认为未来的区块链应该是一个平行的区块链，每一个真实的区块链都会有一个或者是多个人工的区块链和它一起成长。真实的区块链我们不能做的那些实验，比如安全攻击的实验、切换共识算法的试验，可以在人工的区块链上做，然后用计算实验在人工的区块链系统上拿到最好的解，再反馈、优化实际的区块链系统。
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