人工智能與區塊鏈原理、技術與創新
劉誌毅
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2025-12-01
- 售價: $420
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 272
- ISBN: 7115682119
- ISBN-13: 9787115682116
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商品描述
在數字技術飛速發展的當下，人工智能與區塊鏈作為驅動社會變革的核心力量備受矚目。本書聚焦這兩大前沿技術的融合，為讀者呈現其理論、應用與發展趨勢。
本書以“融合創新”為主線，搭建全面的知識體系。本書共分 5 部分 11 章，其中理論基礎部分從歷史演進出發，借助數學工具，深入講解相關核心概念等，奠定學習根基；核心技術部分從共識與驗證算法出發，闡述關鍵技術，剖析技術融合路徑；高級主題部分關註前沿領域，探討安全與隱私及性能優化技術；研究前沿部分前瞻新興技術影響，指明研究方向；應用設計部分結合真實項目案例，促進理論到實踐的轉化。
本書各章均設有豐富的問題與練習，幫助讀者鞏固所學知識、提升動手實踐能力。同時，本書兼顧學術性與易讀性，以通俗的比喻來解讀覆雜、深奧的理論知識，適合高等學校計算機科學與技術、軟件工程、信息安全等相關專業的師生，以及從事人工智能、區塊鏈領域研究的科研人員和技術人員使用。
作者簡介
劉誌毅
中國人工智能領軍科學家，深入研究和實踐 AI領域十余年，包括多模態大模型、智能體系統（Agent）和具身智能方向。中國人工智能學會 AI倫理工作委員會委員及具身智能專業委員會委員，上海交通大學安泰經濟與管理學院 AI 與營銷研究中心特聘研究員，上海開源技術信息協會金融智能專業委員會主任，2024 年入選福布斯中國“十大人工智能影響力人物”，2024 年評選為華為雲最有價值專家。國際電工委員會生物數字融合標準化評估組（IEC/SMB/SEG12）倫理專家，2024 年第四屆 IEEE 計算機通信與人工智能國際會（CCAI 2024）技術委員會委員，國家人工智能標準總體組專家，中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）可信 AI 專家委員會委員，上海人工智能技術協會專家委員。出版 10 余部中英文專著並翻譯多部海外學者專著，個人學術專著包括《具身智能》《空間智能》《智能體時代》等，英文出版作品入選施普林格·自然出版社“中國新發展獎”（2023 年度）。
目錄大綱
第 1 部分 理論基礎
第 1 章 人工智能與區塊鏈融合 導論.................................................. 2
1.1 歷史演進與核心概念 ................................3
1.1.1 人工智能的發展歷程.........................3
1.1.2 區塊鏈技術的演進.............................5
1.1.3 AI-區塊鏈融合系統的核心概念........6
1.2 數學預備知識............................................7
1.2.1 概率論與數理統計.............................8
1.2.2 線性代數.............................................9
1.2.3 最優化理論.......................................10
1.3 分布式計算模型與 AI-區塊鏈融合系統架構..................................................11
1.3.1 分布式計算模型...............................11
1.3.2 AI-區塊鏈融合系統架構 .................12
1.3.3 交互模式...........................................13
1.4 AI-區塊鏈融合系統設計原則與工程約束..........................................................14
1.4.1 AI-區塊鏈融合系統設計原則..........14
1.4.2 工程約束...........................................15
問題與練習.......................................................16
第 2 章 算法基礎......................................17
2.1 計算覆雜性理論 ......................................18
2.1.1 基本概念與定義...............................18
2.1.2 計算覆雜性分析方法.......................19
2.2 分布式系統：基礎模型、算法與一致性模型 ..............................................21
2.2.1 分布式系統基礎模型.......................21
2.2.2 分布式算法.......................................24
2.2.3 一致性模型.......................................27
2.3 密碼學原語 ..............................................29
2.3.1 基礎密碼學.......................................29
2.3.2 高級密碼學原語...............................32
2.3.3 區塊鏈中的密碼學應用...................36
2.4 博弈論與機制設計 ..................................39
2.4.1 博弈論基礎.......................................39
2.4.2 機制設計...........................................41
2.4.3 區塊鏈中的博弈...............................45
問題與練習.......................................................48
第 3 章 機器學習基礎........................... 49
3.1 統計學習理論 ..........................................50
3.1.1 學習理論基礎...................................50
3.1.2 泛化理論...........................................52
3.2 優化方法 ..................................................54
3.2.1 梯度優化...........................................55
3.2.2 高階優化方法...................................57
3.3 神經網絡架構 ..........................................60
3.3.1 基礎神經網絡架構...........................60
3.3.2 高級神經網絡架構...........................62
3.3.3 訓練技巧...........................................65
3.4 概率模型與推理......................................68
3.4.1 概率圖模型.......................................68
3.4.2 推理方法...........................................71
問題與練習.......................................................73
第 2 部分 核心技術
第 4 章 共識與驗證算法.......................75
4.1 拜占庭容錯機制......................................76
4.1.1 理論基礎...........................................76
4.1.2 PBFT 算法詳解................................78
4.1.3 現代 BFT 算法 .................................80
4.2 證明機制..................................................82
4.2.1 工作量證明.......................................82
4.2.2 權益證明...........................................84
4.2.3 混合與新興證明機制.......................87
4.3 AI 增強的共識協議.................................89
4.3.1 智能預測模型...................................89
4.3.2 自適應優化機制...............................91
4.3.3 學習型共識系統...............................94
4.4 網絡安全與攻擊模型..............................98
4.4.1 攻擊類型分析...................................98
4.4.2 安全防護機制.................................101
4.4.3 AI 輔助安全防護 ...........................106
問題與練習.....................................................108
第 5 章 智能合約系統......................... 110
5.1 合約理論與設計模式............................ 111
5.1.1 合約理論基礎.................................111
5.1.2 智能合約設計模式.........................112
5.1.3 合約優化策略.................................114
5.2 形式化驗證方法.................................... 116
5.2.1 形式化規範說明.............................117
5.2.2 驗證技術與工具.............................118
5.2.3 驗證實踐應用.................................121
5.3 基於 AI 的合約分析..............................123
5.3.1 智能靜態分析.................................123
5.3.2 動態行為分析.................................125
5.3.3 AI 驅動的合約優化........................127
5.4 安全性與隱私性考量 ............................129
5.4.1 安全威脅分析.................................129
5.4.2 安全防護機制.................................131
5.4.3 隱私保護技術.................................133
問題與練習.....................................................135
第 6 章 系統架構與實現.................... 136
6.1 分布式系統設計 ....................................137
6.1.1 系統架構模式.................................137
6.1.2 一致性模型.....................................138
6.1.3 容錯機制設計.................................139
6.2 網絡層協議............................................141
6.2.1 P2P 網絡拓撲 .................................141
6.2.2 消息傳播機制.................................143
6.2.3 網絡優化策略.................................145
6.3 存儲與計算模型 ....................................147
6.3.1 分布式存儲架構.............................148
6.3.2 計算引擎設計.................................150
6.3.3 數據索引優化.................................151
6.4 跨鏈集成................................................154
6.4.1 跨鏈架構設計.................................154
6.4.2 跨鏈互操作性協議.........................156
6.4.3 跨鏈安全與治理.............................159
問題與練習.....................................................160
第 3 部分 高級主題
第 7 章 AI 驅動的區塊鏈系統........ 163
7.1 區塊鏈上的聯邦學習 ............................164
7.1.1 基礎架構.........................................164
7.1.2 模型聚合.........................................165
7.1.3 分布式訓練.....................................167
7.2 鏈上 AI 模型訓練..................................168
7.2.1 計算框架.........................................169
7.2.2 優化策略.........................................170
7.2.3 性能評估.........................................172
7.3 去中心化 AI 市場..................................173
7.3.1 市場機制.........................................174
7.3.2 信用系統.........................................175
7.3.3 資源調度.........................................177
7.4 隱私保護的 AI 計算..............................179
7.4.1 安全計算框架.................................179
7.4.2 數據保護.........................................180
7.4.3 隱私增強技術.................................182
問題與練習.....................................................184
第 8 章 安全與隱私.............................. 185
8.1 密碼協議分析........................................186
8.1.1 安全性模型.....................................186
8.1.2 協議分析.........................................188
8.2 隱私增強技術........................................189
8.2.1 混淆技術.........................................190
8.2.2 隱私計算.........................................191
8.3 攻擊向量與防禦 ....................................193
8.3.1 攻擊分類.........................................194
8.3.2 防禦策略.........................................196
8.4 零知識證明 ............................................198
8.4.1 基礎理論.........................................198
8.4.2 實現技術.........................................200
問題與練習.....................................................203
第 9 章 性能優化...................................204
9.1 可擴展性解決方案 ................................205
9.1.1 鏈下擴展技術.................................205
9.1.2 鏈上擴展優化.................................207
9.1.3 混合擴展模式.................................209
9.2 分片技術 ................................................211
9.2.1 分片架構設計.................................211
9.2.2 分片間通信.....................................213
9.2.3 分片安全機制.................................215
9.3 二層協議 ................................................217
9.3.1 Rollup 技術體系.............................218
9.3.2 狀態通道網絡.................................219
9.3.3 二層協議互操作.............................221
9.4 基於 AI 的性能調優 ..............................224
9.4.1 智能資源調度.................................224
9.4.2 參數智能優化.................................226
9.4.3 性能預測與監控.............................229
問題與練習.....................................................232
第 4 部分 研究前沿
第 10 章 新興技術 ................................234
10.1 量子計算的影響 ..................................235
10.1.1 量子計算基礎...............................235
10.1.2 對密碼系統的威脅.......................236
10.1.3 對區塊鏈系統的沖擊...................238
10.2 後量子密碼學......................................239
10.2.1 後量子密碼學基礎.......................239
10.2.2 標準化與實現...............................242
10.2.3 在區塊鏈中的應用.......................244
10.3 先進 AI 架構........................................246
10.3.1 神經架構搜索...............................247
10.3.2 量子機器學習...............................249
10.3.3 自主學習系統...............................251
10.4 未來研究方向......................................253
10.4.1 技術融合趨勢...............................253
10.4.2 基礎設施革新...............................255
10.4.3 理論突破方向...............................257
問題與練習.....................................................259
第 5 部分 應用設計
第 11 章 實現項目................................ 261
11.1 供應鏈平臺 ..........................................262
11.1.1 溯源系統.......................................262
11.1.2 多方協作.......................................263
11.2 AI 治理框架.........................................264
11.2.1 模型管理.......................................264
11.2.2 決策機制.......................................265
11.2.3 激勵機制.......................................267
11.3 去中心化數據市場 ..............................268
11.3.1 數據資產化...................................268
11.3.2 數據定價機制...............................270
問題與練習.....................................................272
