数据联邦 让AI更智能

2020-06-07 20:59 

2019年,世界人工智能大会在上海举行,为了更好地进行人工智能技术的探讨,《未来邀请函》节目也把演播室搬到了大会现场。
算法一直是推动人工智能技术跃迁的关键,产业界的需求、数据的红利,为人工智能的发展提供了最佳时机,同样也对算法提出了新的要求。由于竞争关系、安全问题、审批流程等因素,数据在不同拥有方,云和端以及物联网节点之间的流通存在着难以打破的壁垒,这就形成了所谓的“数据孤岛”问题。
那么,到底什么样的技术,既能保护数据隐私,又能将多方数据聚合呢?
在国际人工智能学会理事长杨强看来,“联邦学习”的解决方案,可以解决个人和公司间联合建模的问题。在这样一个机制下,参与各方的身份和地位相同,这样就能实现打通“数据孤岛”、走向“共同富裕”的目标。
Q:我们知道近期您提出了联邦学习d 研究方向,联邦学习是一个什么样的概念?
A:人工智能是离不开大数据的,但是这种数据在现实当中,往往是割裂的,是分布在不同的机构,又没有办法现在把他们很容易地聚集在一起。因为这样会涉及到用户隐私的侵犯、数据的安全、各方的利益等问题,所以这个对人工智能是一个挑战。
联邦学习的概念就是在数据可以不出各个机构本地的前提下,还可以把这个模型给建起来。
它们形成一个整体,就好像我们两个人在合作写一个书,可以各自写自己的那一部分,但是在交互的过程中,就把这本书给写完了。
Q:联邦学习,我们通常用在什么样的场景里,用和不用的差别又是什么呢?
A:比方说在金融的场景,要来决定一个用户的信用的额度,我们需要知道这个用户越多越好,我们发现自己数据不够的时候,我们就要到周边的银行,或者周边的一些企业去借助别人的数据来增强我们的模型,之前没有联邦学习,我们就得把所有的数据都运过来,来建立一个模型,你的隐私就暴露了,用户的数据的安全,也就没有保证了。那么联邦学习用了之后,我们大家都同意加入到这个数据联邦里面,我们可以把这个模型建起来,并没有暴露我们各自的数据的内涵、隐私。
嘉宾杨强
国际人工智能学会理事长,微众银行首席人工智能官,第四范式联合创始人
联邦学习是如何具体应用在AI领域的?多方的“共同富裕”是如何达成的?联邦学习还会带给我们怎样的惊喜?东方卫视10月20日8点55分,《未来邀请函》节目即将为您揭晓。

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