鞭牛士報(bào)道 近日，人工智能研究領(lǐng)域頂級會(huì)議NeurIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)）正式在官網(wǎng)公布NeurIPS 2020接收論文表。阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室與中科院計(jì)算所等科研單位共同完成的《啟發(fā)式領(lǐng)域適應(yīng)》（Heuristic Domain Adaptation）獲錄入眩
作為國際公認(rèn)頂級會(huì)議，NeurIPS代表當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域的最高水平，主要聚焦于人工智能和自然神經(jīng)信息處理，具有廣泛的國際影響力。今年，第33屆NeurIPS會(huì)議創(chuàng)紀(jì)錄接收并審閱了來自全球各國提交的9454篇論文，主題涵蓋算法、深度學(xué)習(xí)、應(yīng)用、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和規(guī)劃、神經(jīng)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等，最終僅1900篇論文被收錄，錄用率僅為20.09%，創(chuàng)歷年來接受率最低紀(jì)錄。
阿里研發(fā)跨媒介多功能鑒黃模型
阿里主導(dǎo)研究的《啟發(fā)式領(lǐng)域適應(yīng)》論文成果，致力于解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型領(lǐng)域適用的難點(diǎn)。研究團(tuán)隊(duì)通過將經(jīng)典的“啟發(fā)式搜索”思想，融入到領(lǐng)域適應(yīng)問題中，來解決在數(shù)據(jù)不充分情況下的模型訓(xùn)練問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)將人工智能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到未知場景中。比如，在鑒黃場景下，目前該研究成果技術(shù)可直接從電商場景遷移至直播場景中應(yīng)用。
論文第一作者阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)算法工程師崔書豪舉例介紹說，與電商場景不同，直播場景不僅有主播等人物，還常常有桌椅家具等繁雜的物品背景，這些差異會(huì)導(dǎo)致電商場景下的搜索識(shí)別技術(shù)遷移應(yīng)用效果不佳。通過將“啟發(fā)式搜索”思想融入，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了啟發(fā)式領(lǐng)域適用的基礎(chǔ)架構(gòu)，并通過相似性、獨(dú)立性、終止點(diǎn)等角度進(jìn)行約束，使算法模型在相同計(jì)算量下，達(dá)到最佳效果。
論文共同作者、中科院計(jì)算所研究員王樹徽介紹：“針對復(fù)雜任務(wù)和場景，遷移學(xué)習(xí)的魯棒性（穩(wěn)定性）與可擴(kuò)展性主要體現(xiàn)為如何更好地提取領(lǐng)域不變特征。相比以前的研究，本研究所提方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜遷移學(xué)習(xí)任務(wù)的域不變特征學(xué)習(xí)，提高了多種遷移設(shè)定下的泛化性能。”
目前，該成果主要用于內(nèi)容安全識(shí)別，如直播或動(dòng)漫人物及速寫場景下是否涉黃等。
圖說：阿里安全新一代安全架構(gòu)核心技術(shù)入選AI頂會(huì)NeurIPS，該成果主要用于鑒黃等內(nèi)容安全場景，目前該研究成果技術(shù)可直接從電商鑒黃場景遷移至其他場景。
“AI技術(shù)應(yīng)用，在不同的場景下可能有著同樣的任務(wù)目標(biāo)，但如何更好地將AI在某一場景下習(xí)得的知識(shí)用于不同場景，是‘領(lǐng)域適應(yīng)’致力于解決的問題。”阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室高級安全專家華棠介紹說，人們對能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)域適應(yīng)的AI需求越來越大，諸如安全領(lǐng)域的暴恐識(shí)別、不良場景鑒定（如區(qū)分成年人和未成年人吸煙）等。
內(nèi)容識(shí)別技術(shù)國內(nèi)領(lǐng)先獲權(quán)威認(rèn)證
消費(fèi)者每天面對的信息流越來越海量，其中不乏有害信息，這會(huì)嚴(yán)重侵?jǐn)_網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的健康發(fā)展，內(nèi)容識(shí)別與審核角色的重要性因此凸顯。阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人薛暉介紹，阿里安全通過研發(fā)，將內(nèi)容識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品化，形成云盾內(nèi)容安全（綠網(wǎng)）解決方案，并將其深入到直播審核等領(lǐng)域。
在9月底舉行的2020年人工智能開發(fā)者大會(huì)（AIIA2020），綠網(wǎng)內(nèi)容識(shí)別技術(shù)通過中國信息通信研究院性能評估測試，還獲得了官方權(quán)威證書，這也標(biāo)志著綠網(wǎng)產(chǎn)品的內(nèi)容識(shí)別技術(shù)，已達(dá)國內(nèi)領(lǐng)先水平。
“以深度學(xué)習(xí)等為代表的人工智能技術(shù)，已成為當(dāng)前安全智能化的重要組成。”華棠表示，風(fēng)險(xiǎn)或違規(guī)樣本收集成本較高，業(yè)務(wù)存在對抗和變異等特點(diǎn)，使得深度學(xué)習(xí)模型無以為繼，因此研究探索基于小樣本和增量學(xué)習(xí)技術(shù)的模型訓(xùn)練與迭代，變得非常重要。
薛暉透露，目前阿里正圍繞諸多生活中的內(nèi)容安全審查需求，研發(fā)智能化審查一體的內(nèi)容識(shí)別技術(shù)。在阿里發(fā)布的新一代安全架構(gòu)中，“安全運(yùn)營層”就致力于將這些領(lǐng)先技術(shù)能力沉淀為標(biāo)準(zhǔn)體系，最終形成“安全中臺(tái)”，從而解決數(shù)字新基建建設(shè)的“安全施工標(biāo)準(zhǔn)”問題。
