13.9 多层

   前几天 ，google duplex 似乎已经理解人类语调背后含义、懂得人类细微情绪变化、了解人类情感交互隐语，在众目睽睽之下轻而易举通过了图灵测试 。有人说下届诺贝尔奖可能将会颁发给即会察言观色，又能精通百科的谷歌机器人。

   垄断寡头独步天下的时代，谁与争锋？

   全球共享、无限扩容、永不关机、超强性能、算法自治的区块链有希望在AI征程中一展风采吗？

    我们知道，区块链的核心在于每一个区块。 目前，无论比特币或是以太坊的共识机制都是基于哈希算法，说白了，新区块花落谁家完全凭运气，踩狗屎蒙对的矿工获得奖励，所有人认同这种随机诞生的新区块。这种区块仅有账薄功能，不可能产生出任何智能。

    当然，我们可以把这种原始区块进行改造，添加AI分析所必须的特征属性，从而把账薄区块升级为特征基区块：

    当我们把特征属性基区块串在一起时，显而易见，特征区块链可以看成以特征基块为坐标轴的参照系。前面说过，自然《几何原本》以来，自然科学都是依靠这种特征基线性空间进行量化分析的。

    但是，哥德尔不完备性定理告诉大家线性空间参考系有严重局限性，我们不可能在线性空间上造出真正的人工智能系统。

    深度学习模型大放异彩以后，自然的想法是把以单线串在一根绳子上的区块链，演变为多根线链接的多层区块链。这样的多层链接貌似同态于深度学习多隐层结构。且不说这种复杂链接的效率损耗，庞杂链接的参数就可能导致计算量灾变。

      那么，是不是意味着区块链最擅长的单链结构无法产生匹敌Deep Learning的智能呢？

     最令人好奇的问题是，虽然人类是一个非线性智能系统，但是组装人体的RNA却是一个单链（类似区块链）。

     这里，我们简要探讨藏在基因密码单链RNA的重大秘密。

      初等单细胞生物，比如变形虫，一个母细胞可以分裂成两个一模一样的子细胞，再然后分裂成四个一模一样的更下代细胞......,无数代以后，诞生n个完全一样的变形虫。

      高等动物，比如人类，最初一个受精卵单细胞，分裂成两个一模一样的细胞，再然后分裂成四个一模一样的细胞......,无数代以后，照理说人类胚胎也应该产生n个一模一样的细胞。但是奇怪的是，人类胚胎却培养出有鼻子有眼的高等动物，有的细胞演化为鼻子、有的变成眼睛。那么，这些带有一模一样遗传密码RNA的细胞，是什么时候分道扬镳的。为什么同样的细胞母体，到后来会演化出五脏六腑不同特征的细胞呢？这是因为不同阶段、不同区域，只有不同片段的RNA碱基被激活，其它片断不起作用。

      究其根本，因为表面上看起来单链串接的特征属性基（碱基），其实并不是线性空间那样的全域特征基，而是分层次的片段特征基。这个问题涉及到线性空间和manifold多层体（中国把这个词翻译为颇具文艺范的词“流形”，这个朦胧诗般的词语严重误导了大家对其本意“多层体”的理解）的本质区别。

     形象而言，manifold是一种由很多层的a维线性空间叠放而成的‘a的n次方维’的多层结构系统：

      大概而言，如果某个RNA基因串链整体是线性空间结构的，则其中特征块是单一元素；某个RNA基因串链整体是“流形”结构的，则其中特征块是线性空间（一个集合片断组成一个特征块）。

     依此来看，单细胞变形虫与线性空间同胚，人类与“流形”结构同胚。

     线性空间的特征基维度是n（连续无穷维时n为ℵ1,‘阿列夫1'），manifold多层体的特征基维度是a的n次方（拓扑上连续可微即n趋于ℵ1，此时a的n次方为ℵ2），两者区别巨大。比如，牛顿经典力学是线性空间的，广义相对论却是“流形”结构。

         为什么说人类RNA内在逻辑是“流形”结构，而不是线性结构呢？关键证据是，同一个受精卵细胞分裂，后来会演化出不同特征属性的五脏六腑。

      换句话说，RNA基因密码与人体结构在逻辑上是同态的。因次，RNA上的碱基是按照多层特征（而不是单一层线性空间）进行编码的，比如说人类RNA基因包含了心脏特征层碱基、肝脏特征层碱基、血管特征层碱基、骨骼特征层碱基、四肢特征层碱基等等，甚至分为层次更细致的基本碱基核酸。而这种分层次片段生效的RNA碱基就是“流形”结构。

      实际上，RNA基因结构与人体结构严格一一对应，这就是典型的“同胚映射”。

      回到区块链，如果我们把哈希块区块链稍加改造，在传统区块链中加入两个新模块：特征属性基和特征粒子归属的层次：

      这样，貌似一串珍珠的区块链表面是个单链，但是其内在逻辑内涵却已经变成了“流形”结构。如同人类RNA基因序列一样，同胚于一个复杂的生命体。