将仿生学融入比特币扩容问题解决方案

未知來源 閱讀 25 2017-3-21 03:10
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将仿生学融入比特币扩容问题解决方案 (1)

暴走时评:从英语语言来看,经济本就与生态系统有相同的词根,它们在术语、运行机制等方面有着类似的结构形态。人为经济系统和自然演进生态系统之间的关键联系使得两个领域的结合有了可能性;而且历史上早已有先例。同样,科技领域的比特币生态系统一样与生物领域有跨领域融合的可能,比如生物识别与仿生学。尤其比特币现在处于技术演进的关键阶段,应当多多综合考虑其他科技。

翻译:Annie_Xu

仿生学是研究物体及流程生物衍生工程的一门科学,可能是比特币扩容难题的解决方案。目前为止,仿生学几乎已经被用户调整螺丝螺帽等各方面,比如根据鲨鱼皮肤设计泳衣。

现在是时候将它应用于信息流程优化了。自从发现DNA,科学已经知道生命源于基因代码的存储及表达。生物学是信息,信息是生物学。为了解决比特币速度问题,该网络需要仿生学。

区块链领域,“生态系统”一词是出现在一堆新闻中的热词,几乎在所有初创企业新闻头条。每个人都知道,很难向从来没听过的人解释区块链技术的创新性。“生态系统”却是极好的比喻,让人们知道区块链简化金融和商业复杂关联的潜力。

神经系统科学研究已经发现思维呈现的形式是图像,而不是语言。广告业很好的了解了这点。“生态系统”的称呼只是战略师的又一个聪明的营销术语吗?似乎这个词不仅仅是热词,它与我们的潜意识对话,帮助我们了解新的模式。

生态系统与经济

假设“生态系统”不只是隐喻。也许区块链确实将把经济领域变成类似生物学定义的生态系统。但是生物学意义上的生态系统具有怎样的核心特质呢?

这个术语最早出现于20世纪30年代,牛津植物学家A.R. Clapham的同事希望他可以想到一个词语,可以涵盖特定环境中所有的物理和生物关联。A.R. Clapham给出的答案就是“生态系统”,这个回答令同事满意了。A.G. Tansley之后在1935年撰写了一篇普及该属于的论文。

“生态系统”一词的词根与“经济”相同,都是来源于“Oikos”,古希腊语中“家庭”的意思。至少是一个奇妙的巧合。生态学与经济的比较结果更惊人的相似。在两个领域里,都有“制造者”、“消费者”、“资源”、“监管”、“机构”和“有机体”等词语。

复杂性科学指出,在最基本的水平,人造及生物系统都是遵循相同的原则,也就是说应急行为、自我调节、适应性、进化。似乎生态学和经济的词汇表有如此多的相似性,因为具有相同的运行原理。他们有公共的基础:通过反馈回路进行自我调节。

反馈的力量

在经济中,“自我调节市场”一词最早可追溯到18世纪的经济学家Adam Smith。自我调节是资本主义的基本特性,也是生物系统的特点,反馈机制是其核心。与人类健康最相关的例子是血糖水平的调节。简单说,如果血糖太低太高,有机体就会通过细胞信号恢复正常水平。

同样,市场也会做出调整供需关系的反应。价格上涨会推动需求下降,价格下跌会刺激商品需求。这是恢复平衡状态的无止境的斗争。正如身体恢复,经济可能被外部冲击破坏,也会恢复;或者也许不会。

在确定人为经济系统和自然演进生态系统之间的关键联系后,仿生学就成为解决数字加密经济中紧迫技术问题的可行途径。仿生学本质上是将问题解决方案从自然界转变为技术领域的科学。

例如,在一个实验中,真菌样粘菌模型多头绒泡菌的生长模式非常类似于东京铁路系统,都是模拟真实世界网络结构。大自然选择与城市规划者相同的路线。然后研究人员将粘菌的行为编码为算法,以解决物流中的“旅行推销员”优化问题。

仿生重建

在互联网的历史上,仿生学方法层带来重大的技术突破。在60年代初为美国军队进行研究时,Paul Baran正在为第三次世界大战设计一个强大的通信网络,即使敌方部队破坏大多数节点的情况下,网络仍将继续运转。

当时军事通信依赖于类似于始终开启的电话线路的模拟电路。Baran引入了分组交换的概念,将旧的点对点通信路径转换成用于不连续信息包传输的高速交互网络。即使节点被打开和关闭,它们也能够找到到达目的地的新路线。

从字面上看,这个设置类似于迷宫中的老鼠,探索其他出迷宫的方式。Baran解决方案的灵感来自信息技术先驱Claude Shannon打造的机器“Theseus”——被认为是世界上第一台机器语言学习设备。Shannon制作了由电磁电路控制的机械鼠,可以找到迷宫出口,有效地记住正确的路径。

当鼠标被定位在过去的旅程位置时,它将迅速地再次向正确的方向前进。Shannon的机械鼠反映了面临特定问题的动物的本能行为。分组交换然后模拟了机械鼠的行为。看来,互联网真的有“机器的灵魂”。

比特币现在处于技术演进的关键阶段。减慢的速度和交易费用上涨使整个架构受到质疑。

作者:Cointelegraph | 编译者:Annie_Xu | 来源:Cointelegraph

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2.本文版權歸屬原作所有,僅代表作者本人觀點,不代表比特範的觀點或立場
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