李笑来 :对于区块链的乐观与保守

李笑来认为区块链技术作为历史记录不可篡改的数据库,将深刻影响大数据、共享经济与物联网等领域,而非仅仅是用于炒币。真正的价值在于通过公开透明的记账方式改善商业模式。


李笑来表示:区块链技术会改变生产关系,如果我们把区块链技术理解为历史记录不能篡改的数据库,那么第一大应用肯定不是炒币。因为炒币不赚钱,炒币的结果就是你的币只能越来越少,赚钱的方式其实只有一个,就是买了数字货币之后拿住不动。区块链的主要应用方向是:大数据、共享经济、物联网。

 

由触控科技主办的首届Cocos区块链游戏技术大会于3月24日在京召开,大会重点讨论了去中心化游戏道具交易所和区块链游戏的未来发展,并在大会现场发布和演示了全球首个直观、可预期的区块链开发环境及工具。

 

触控科技CEO陈昊芝、Cocos引擎创始人&厦门雅基软件CEO王哲、INB资本合伙人兼Cocos技术顾问尹健辉,以及李笑来作为特约嘉宾应邀出席大会并发表了演讲。


以下为李笑来的演讲实录:


李笑来在首届Cocos区块链游戏技术大会演讲


2011年的3月底,我在推特看了一个新闻,说虚拟币价格超过1美元,我当时就很惊讶,我说这是什么东西,一个虚拟币超过世界上最硬的通货


然后开始谷歌,发现这是连WikiPedia都没有的词条。于是就跑到各种论坛里开始一系列的探索,看了一整天最后还是不明觉厉,那是七年前的事情了。


这七年发生了很多很多事情,刚才坐在下面听陈昊芝总回顾 Cocos 过去时间里发生的事情,包括2014年他们是怎么想的,在之前是怎么想的,后面又是什么样。内心难免一丝感慨。


茫茫人生中总有一些人按照自己理解去做事,按照自己的理解去思考,按照自己决定去承担后果。


这些人都是我骨子里敬佩的,因为他们是那种真正顶天立地的人。


什么叫顶天立地?就是自己决定自己负责,所以一路走下来。


区块链这个东西太过刺激了,人类史上从来就没有出现过哪一个技术离钱这么近,甚至干脆就是钱本身


这七年见过很多现象,币价一涨很多人就意味自己的智商提高了,币价一跌很多人智商真的下跌了。


最终今年初不热闹了,为什么?下跌了,有什么可聊的,人就是这样的。


实际上我个人认为币价狂飙的时代在七年之后基本已经结束了。2014年的时候有人问我,那时候比特币100美元,有人认为还涨多少,我说涨价100倍。


在车库咖啡那人啪的一下站起来直接走了,觉得我是疯子


我开始想是十年后100倍,没有想到这么快,才三四年时间就到了。在此基础上,再涨100倍、再涨10000倍,有可能吗?不可能,那不得把整个地球都吃下来。


区块链本身确实让人兴奋,用东北话叫邪门,为什么邪门?


太过简单,区块链哪有那么复杂,很多人都说讨论区块链的人都不懂区块链是什么,好像区块链是完全不可理解的东西一样。


区块链很简单,就是历史记录不能篡改的数据库技术,我为什么在2011年第一眼看到就能理解,因为我学会计的。


会计记帐就是这样,你得记出历史记录不能篡改的结果。


传统记账是怎么记的呢?如果写错了,就得用笔圈出错误的地方,边上写出正确的数字,再按上手印。但是由于记录不完整经常出现假账


区块链技术其实是很简单的。但是它真的在改变世界?为什么?


因为从来没有人类史上任何一个时刻,像此时此刻这样那么容易的完成公平、公正、公开、不可篡改等等基本的属性的记账技术。


区块链的存在,真的会改变生产关系的。


如果我们把区块链技术理解为历史记录不能篡改的数据库的话,它的应用都在哪里呢?第一大应用肯定不是炒币。


炒币不赚钱的,进进出出的结果就是你的币只能越来越少,其实只有一个方式能赚钱,就是买了数字币拿住不动那是真赚钱


这显然不是最大的应用,最大的应用是什么?我们来看未来的时间里我们看好一切大方向好像都跟区块链有关:


第一,大数据,在座各位如果你没有一个历史记录不能篡改的数据库,你那些数据都是乱七八糟没有洗过,别人可以随便改,请问大数据从何谈起,今天看到深度学习、AI都是基于大数据


第二,共享经济,共享经济就是一件事情把过往经济体经济利益分配再分配一次,以更合理的方式进行分配。


你用打车软件,人家说此处拥堵,是不是拥堵你不知道,所以打车软件报给你需要2.5倍溢价,你就选择了;


而另外一端有一个司机看到手机说,附近有一个用户1.7倍溢价打车你同意不同意,他除了同意没有其他选择,就选择同意了,中间哪部分哪去了?不知道。


AI还可以杀熟,你整天2.5倍溢价打车,大数据就明白你是金主,能2.6倍绝不给你2.4倍。


如果有一个历史记录不能篡改公开数据库存在的话,那么我们今天就可以更有效的提高社会效率,这不是很简单的事情吗?


所以说区块链技术真的会改变世界。


昊芝总提到Cocos社区,有那么多人作出贡献,那又怎么样?过往世界贡献就贡献了,给你虚荣心就可以了,想给别的你也不让。


现在有了技术、有了帐本,一系列理解之后就可以重新制定规则,去改变经济体系利益分配


第三,物联网也是基于大数据的,物联网真的需要一个历史记录不可篡改的数据库。


我曾经举过一个例子,未来在传感器高度发达四处全是传感器世界里面。


你家里洗衣粉可能是洗衣机下单的,可能不是你下单的,你给洗衣机绑定信用卡,洗衣机就会自动下单,这是未来生活的世界。


有一天这个数据库被人篡改了,因为没有不可篡改的数据库,结果你有天早上起来开门,门口一大卡车洗衣粉,而且已经结帐了。


所以区块链真的会改变世界,现在无法想象,无法想象到什么程度


我第一次去少年宫学计算机的时候,同学就哇你现在学会编程了,是不是从现在开始家里什么都是全自动的?


那个时候很多妄想今天都还没有实现,所以今天对新技术的妄想,可能30年后也无法实现。


短短五年之前,我们绝对想象不到今天拿出手机可以订咖啡。


那么有没有简单的思考逻辑和评判标准呢?


其实是有的。


举个例子,过往4、5年里我的邮箱很可能是流量最大的项目源,我天天看项目,闲着没事就看一段,看不过来就不看了,也没有错过什么。


我们怎么分辨一个东西有没有意义,从一个角度考虑就行了。


请问利用区块链历史记录不能篡改的数据库,我们时时公开记帐这个事实,是否能够对这个产品、这个团队、这个公司的商业模式有刺激作用


就这么简单一个评判标准。



我为什么会极度支持 Cocos 进入区块链领域,很简单,确实帐务公开在这里对整个社区发展有巨大的促进作用。


这里面经济体,这里面经济模式,确实需要发生变化,而且一旦真的发生变化的时候,区块链对他的商业模式一定有巨大的刺激作用,这事靠谱。


那么有没有什么事情不靠谱呢?


我举一个极端的例子,殡仪馆是特别好的生意,之所以没有殡仪馆上市,因为地球上所有证交所都是迷信的,不敢,真迷信,赚钱的世界是真迷信,大家不要以为金融世界充满科学,实际上金融世界充满迷信和混蛋


殡仪馆生意的确很好,但是这个商业模式会不会因为应用区块链公开记帐更好,显然不会的,不会因为殡仪馆用上区块链技术,外面就有人过世需要殡仪馆的服务。


这个世界里面有很多的商业模式,甚至有相当多的行业很可能跟区块链办毛钱关系都没有。不要以为加上一个区块链就可以了


前两天我还听一个哥们说的很犀利,以前都是区块链梦,现在都是区块链+。


今天早上听到一个空气净化器区块链了,卖的很火,也许有它的道理,但是在我这里,这种逻辑是不自洽的,不是可持续的模式


所以区块链在各个角度能够改变世界这个事实,在七年之后我们不再怀疑了,非常高兴的是在过去七年历我个人看到了我们这个国家对区块链的友好,这一点跟外界想象的非常非常不一样。


历史上什么时候真正听说过中国政府禁止民众持有和交易比特币,有过吗?没有过,那些炒币的整天自己吓唬自己。


2013年七部委文件没有正式发布的资料只是流了出来,市场应声而跌,第二天政府就出来澄清说,并没有禁止老百姓买卖比特币,还有这么友好的政府吗,没有。


包括去年9.4,我是身处漩涡当中的一个人,其实国家是支持区块链的,他怕的是非法集资和群体事件


也是因为有这样的认识,我做了一系列决策,现在公开讲也是无所谓的,我是被限制出境的。


2017年9月2日我在东京听说李笑来被限制出境了,北京有几家交易所股东被限制出境,我是其中一家交易所的股东,所以被限制出境了。


我在境外知道被限制出境,第二天就买机票回来了,有几个重大原因:第一,我没有干坏事,我自己知道。第二,区块链技术只有在人越多的地方,才越有发展的空间,全世界人口最多最密集的国家是哪里呢?中国。所以我回来了。


但是想起限制出境我也挺头痛。我是特别宅的人,宅到什么程度,当年不是很有钱的时候把自己收入一半给我老婆,你去旅游。


她一走我就可高兴了,她也很高兴,她这些年走了很多地方,朋友聊天的时候说出一个地名她都去过,聊地名成了我朋友圈里的禁区,只要我老婆在场绝对不要自取其辱。


我虽然很宅,你叫我出门我都懒,但是非得限制我出境了,还是有点头痛。


之前我在公开场合说过件事,我在这里跟大家做一个分享,其实比特币并没有颠覆央行。


2011年的时候我就说这个东西不会成为颠覆各国央行的东西,顶多是世界上众多货币另外一个货币仅此而已,大家不要误以为法币是政府背书,枪杆子帮你站台。


不要那么幼稚,都是发币国家商业模式决定的,斯里兰卡政府也有枪怎么不好使,因为商业模式差


比特币并没有像大家想象那样对这个世界有充满恶意,并没有,但是反过来,这个世界对比特币充满假想敌的情况却是普遍存在的。


当然也有例外,以太坊确实颠覆了证券公司。以太坊发币环节被世界抢着用,突然之间纽约中心被消解,突然之间全球变成证券市场,个人变成上市公司,这就是区块链给我们带来的变化。


我的想法是什么呢?我的想法很简单,有一天纽交所、纳斯达克已经拆解为虚无,全球变成证券交易市场的时候,请问下一代互联网区块链经营中心在哪里?


哪里人口密度最高、人口数量最大就是哪里,中国,印度暂时不行,印度没有网,实际上你让我走我都不走,我为什么要离开最大的市场。


跟外界想象的完全不同,在未来的两三年里,我们一定会看到区块链技术在中国发展是最为迅猛的,在过去几年里我们已经亲历这些技术中心的变化。


举个例子,因为种种原因,韩国市场突然火起来,又因为种种原因日本市场突然火起来。


真去韩国、日本就明白,他们开交易所连安全问题都搞不定,技术人才全在中国这是实情,成长也非常迅速这也是实情,我个人对区块链技术在中国发展非常看好。


很多人说你那么有信心,我这个人不靠信心活着,信心是想的,我们看事实。


2013年周小川发表了很多见解都是令人吃惊的,2013年还有人民银行研究报告也写的非常专业,跟大家想象并不完全相同。


反过来讲一句话,区块链这个东西不会因为谁喜欢而突然之间变得更好,区块链这个东西也不会因为谁讨厌突然之间就消亡,我一直以来都在可能公开场会讲这样一番话。


区块链长期是极度乐观的,短期我是极度保守的,我亲眼看得见绝大多数的变化都是很多年之后发生的,历史的发生永远是这样。


然而关于游戏的品类我一直是乐观看好的,可能很多人对区块链世界历史并不清楚,我可以告诉大家,比特币第一款应用今天这个网站依然存在,那就是一个游戏。


为什么出现这种情况呢?道理特别简单,区块链就是数字世界技术变革,它将最容易、最简单、最直接与数字世界紧密结合


比如区块链保险我就持保守态度,稍微再等等来得及,因为商业模式有一块是非注资世界,一定跟原子世界联系,这个鸿沟跨过去需要很久的时间。


互联网世界花了多久,90年代到前两年才开始O2O


这就是我的一些看法,非常高兴看到昊芝总对区块链的深入理解,非常开心有一个开发者社区可以基于区块链技术重新进行利益分配,进一步发展扩大。


最后深深祝福Cocos有更伟大的前景,更伟大的发展。


谢谢大家。


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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