最近区块链的概念被炒得火的不行，但我们实验室，或者说科研学术界却好像还不温不火，没有外面市场炒得那么火热。但是话又说回来，深度学习的火热也是经历过一段蛰伏期的。为了跟上时代的步伐，科研学习之余笔者也花了些时间了解了一点区块链的知识。
浅显地谈一下我个人的理解，区块链大概是一种依赖于底层密码学基础的，建立在信任网络上的完全透明的一种运营规则。区块链是比特币的规则基础，比特币是区块链最先应用的细分领域。
这里的完全透明，不仅是规则透明，而且每一个结点所属链条的透明。例如说，对于某一笔比特币的某一笔交易（视为链上的一个结点），该比特币可以追溯其上一笔交易，又可以继续追溯到再上一笔……一直可以追根溯源到比特币的产生（可以理解为你手中的100元纸币从发行开始一直到你的手上的每一笔交易都可追溯）。并且，链条的成立反作用于每一笔交易，使得每一笔交易变得“被认可”或者说“被确认”。而正是这种追根溯源透明机制，和信任机制与链条连接的相互作用，使得比特币的交易者对比特币信任与认可，而不依赖于第三方（现实中的货币发行机构或ZF）。
比特币产生原理、矿工挖矿原理、交易者隐私保护和交易过程中的极端风险规避等机制也设计得十分巧妙，甚至已经想好了比特币发行过剩与矿工饱和的边界情况。在看文章的过程中，每当自己想举一个反例来指出这种机制的漏洞，继续往下看都会发现我想到的坑被完美地填上了，这也是区块链规则依然存在且被广泛认可的合理性。感兴趣大家也可以尝试去了解一下，这里不做展开。
区块链是因为比特币火起来的，但是火的原因却不仅仅是其在比特币上的应用。前面说到，区块链是一种规则，这种基于密码学的代码可实现的规则才是最主要的。我个人认为区块链与深度学习一样，它火在它不仅仅是一个计算机学科领域的算法，它可以渗透到其他各个学科领域与社会生活之中。
从2012年CNN带动的深度学习火起，基础学科、工程学科、医疗、军事、商业，甚至社会科学等等领域，但凡有新文章、新成果、新模式、新产品，或多或少都会有机器学习甚至深度学习的影子。如果说市场流行吹捧“大数据+”或者“互联网+”，那学术界大概是一波“机器学习+”或者“深度学习+”的风潮（或者说这是老领域研究者最容易产出新文章新成果的方式）。
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