4月25日26日，2021人工智能與機(jī)器人國際研討會在香港中文大學(xué)（深圳）舉行，本次大會以“歷史轉(zhuǎn)折期的科技”為主題，匯集了20余位中外院士和60余位業(yè)界專家，重點(diǎn)圍繞人工智能和機(jī)器人技術(shù)、5G、數(shù)字技術(shù)等議題分享研究成果、研討技術(shù)難題和交換創(chuàng)新見解，意在為我國目前在人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)和關(guān)鍵應(yīng)用難題尋找解決方案。
25日下午，國際人工智能聯(lián)盟主席、微眾銀行首席AI官楊強(qiáng)出席了大會并發(fā)表《人工智能與數(shù)字治理》主題演講。楊強(qiáng)講述了如何利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的方法解決AI在落地實(shí)施中遇到的困難。
分散在各地的數(shù)據(jù)能不能聚合成大數(shù)據(jù)？
“大數(shù)據(jù)是人工智能的石油，是離不開的燃料。”楊強(qiáng)說，人工智能的成功有三個主要因素:算法的進(jìn)步、算力的進(jìn)步和大數(shù)據(jù)的匯聚。有了大數(shù)據(jù)以后就可以建立一個更好的模型，這個模型讓我們能夠表達(dá)世界上我們想表達(dá)的東西。我們給予的數(shù)據(jù)越多，這個向量就會越精確。
“如果我們可以合法合規(guī)地將分散的數(shù)據(jù)聚合成大數(shù)據(jù)，那么人工智能就可以進(jìn)一步向前發(fā)展。”楊強(qiáng)說，我們不能簡單地把數(shù)據(jù)聚合起來，一個原因是數(shù)據(jù)代表資產(chǎn)、代表生產(chǎn)要素。大家對于數(shù)據(jù)的歸屬和數(shù)據(jù)的價值都有非常嚴(yán)密的保護(hù)，自己的數(shù)據(jù)不想跟別人分享。第二個是數(shù)據(jù)隱私。公眾對于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的要求越來越高，各國的政府也紛紛出臺對數(shù)據(jù)保護(hù)的法律法規(guī)。當(dāng)前，從政府到企業(yè)到社會都面臨同樣的問題，就是如何建立一個完整的合規(guī)的數(shù)據(jù)市常
對此，楊強(qiáng)表示，首先從技術(shù)的層面我們要考慮有沒有足夠的工具可以用來建立這樣一個數(shù)據(jù)治理的方法論。在此前提下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)運(yùn)而生。聯(lián)邦學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)不動模型動，數(shù)據(jù)可用不可見，可以實(shí)現(xiàn)知識的共享，而非數(shù)據(jù)的共享。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的前沿研究
楊強(qiáng)說，我們可以研究一個機(jī)制，使每一個數(shù)據(jù)的擁有者在生態(tài)中收益，那么這個生態(tài)就穩(wěn)定。同時我們又要保證公平、透明，尤其是大家在溝通和共同建模的時候所面臨的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺一定要透明。所謂透明是大家可以自己去發(fā)現(xiàn)這樣的一個平臺是沒有“后門”的，不可能有數(shù)據(jù)的泄露。所以我們公開了全世界第一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)的開源系統(tǒng)，叫做FATE。FATE現(xiàn)在超過700家企業(yè)機(jī)構(gòu)在使用，有大概幾百家高校在使用，還有一個非常大的社群在不斷地加入新的功能模塊。
同時我們也在積極地推動建立國際國內(nèi)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，這些標(biāo)準(zhǔn)從各個方面都使得這樣的一個生態(tài)有據(jù)可尋，大家按照同一個語言在溝通。比方說我們今年3月份發(fā)布的IEEE P3652.1《聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)和應(yīng)用規(guī)范》是第一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)國際標(biāo)準(zhǔn)。
我們也看到很多的應(yīng)用，比如5G和聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以緊密地結(jié)合。因?yàn)?G和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系密切，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中有很多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生者，有很多邊緣計(jì)算單位，聯(lián)網(wǎng)以后每一個單位都可以建立自己的部分模型，加起來就變成一個全局模型。這個全局模型在邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)上可以更好地支持各種情況。
我們也進(jìn)行了一系列的前沿研究，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的自動化，就是用AutoML幫助聯(lián)邦學(xué)習(xí)。楊強(qiáng)說:“我們不需要我們的合作伙伴要有很多人工智能的知識，才可以進(jìn)入到聯(lián)邦學(xué)習(xí)的生態(tài)里面來。他們可以用AutoML設(shè)計(jì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的深度網(wǎng)絡(luò)。”
聯(lián)邦學(xué)習(xí)解決金融行業(yè)應(yīng)用的痛點(diǎn)
聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于反洗錢。不同的銀行都很關(guān)注客戶里面有沒有人到不同銀行做洗錢的動作，只有把這些銀行匯聚起來才能夠發(fā)現(xiàn)這種行為。但是之前大家又擔(dān)心自己的數(shù)據(jù)會不會泄露給其他的銀行。現(xiàn)在利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)可以保留在本地，模型可以共同建立起來，共同的模型可以來發(fā)現(xiàn)這種多方參與的洗錢行為。
第二個是聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理，幫助我們提高信貸風(fēng)控的能力。把互聯(lián)網(wǎng)公司、金融科技公司、銀行、小貸公司、第三方支付、數(shù)據(jù)、票據(jù)公司等公司聯(lián)合起來，將壞賬進(jìn)行細(xì)分，就會知道哪部分用戶風(fēng)險很高，哪部分用戶風(fēng)險很低，這樣欺詐的識別率會大幅提高。
第三是可以把聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于推薦系統(tǒng)。比如網(wǎng)上書店和網(wǎng)上影院，如果它們之間進(jìn)行橫向聯(lián)邦，最后的結(jié)果是能夠更加精準(zhǔn)地做個性化的推薦。
【記者】金永勝
【攝影】謝昊燃
【海報設(shè)計(jì)】欒藝婷
【作者】 金永勝
【來源】 南方報業(yè)傳媒集團(tuán)南方+客戶端
