繼3月24日在深圳舉辦TF14探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)以來(lái),9月北京ADL103期、10月CNCC2019技術(shù)論壇,至10月26日TF23期,這已是CCF發(fā)起的第四次聯(lián)邦學(xué)習(xí)主題研討,這次聚焦聯(lián)邦學(xué)習(xí)的最新應(yīng)用落地,近150位來(lái)自頭部ICT和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和在京重點(diǎn)高校學(xué)生一起分享探討了這一話題。

從基礎(chǔ)理論到應(yīng)用實(shí)戰(zhàn),CCF TF第23期研討會(huì)展示新一代聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用范例。此次CCF TF第23期“AI聯(lián)邦學(xué)習(xí)的最新應(yīng)用落地”研討會(huì)由微眾銀行人工智能首席科學(xué)家范力欣擔(dān)任主席,微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)、微眾銀行人工智能部高級(jí)研究員范濤、騰訊云大數(shù)據(jù)及AI中心高級(jí)研發(fā)工程師秦姝琦、華為消費(fèi)者BG軟件部CTO辦公室算法專家朱越、VMware中國(guó)研發(fā)中心技術(shù)總監(jiān)張海寧、京東智能城市事業(yè)部AI平臺(tái)負(fù)責(zé)人張鈞波、創(chuàng)新工場(chǎng)南京國(guó)際人工智能研究院執(zhí)行院長(zhǎng)馮霽、平安科技聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)部總經(jīng)理王健宗、中科院計(jì)算所泛在計(jì)算系統(tǒng)研究中心主任陳益強(qiáng)、北京大學(xué)光華管理學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)系教授翁翕作為研討會(huì)的特邀嘉賓,現(xiàn)場(chǎng)講演分享了最新的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),與參會(huì)者熱烈交流。

人工智能技術(shù)成功突破算法與算力的限制的同時(shí),“數(shù)據(jù)孤島”與數(shù)據(jù)隱私安全問(wèn)題對(duì)人工智能的應(yīng)用落地提出了新挑戰(zhàn)。在這種環(huán)境下,“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”(Federated Learning)成為應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)的關(guān)鍵思路。此前,CCF TF第14期研討會(huì)已經(jīng)在深圳探討了在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下如何利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)開(kāi)展AI大數(shù)據(jù)研究。而本期研討會(huì)則著重展示聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)落地各行業(yè)的最新成果,并就聯(lián)邦學(xué)習(xí)的激勵(lì)機(jī)制、安全場(chǎng)景等前沿課題做了深入探討。

“現(xiàn)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新的時(shí)期,就是落地時(shí)期。”在研討會(huì)開(kāi)場(chǎng)致辭中,微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)教授提出,聯(lián)邦學(xué)習(xí)的發(fā)展需要經(jīng)歷三個(gè)階段,即“點(diǎn)到點(diǎn)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展階段”,“應(yīng)用落地、積累案例階段”與“聯(lián)邦學(xué)習(xí)價(jià)值聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)建立階段”。在經(jīng)歷以隱私保護(hù)為重點(diǎn)的第一階段之后,目前的聯(lián)邦學(xué)習(xí)正在邁向積累經(jīng)驗(yàn)的落地階段。哪些領(lǐng)域適合聯(lián)邦學(xué)習(xí)?如何體現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的商業(yè)價(jià)值?可能面臨哪些技術(shù)與商業(yè)挑戰(zhàn)?如何建立不同企業(yè)之間的聯(lián)盟?楊強(qiáng)教授認(rèn)為,這需要積累大量的案例,而本次研討會(huì)就是一個(gè)起點(diǎn)。

在楊強(qiáng)教授展望了聯(lián)邦學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展階段之后,本次研討會(huì)主席、微眾銀行人工智能首席科學(xué)家范力欣在《從數(shù)據(jù)孤島到隱私保護(hù):聯(lián)邦學(xué)習(xí)對(duì)各行業(yè)AI落地之影響》報(bào)告中回顧了聯(lián)邦學(xué)習(xí)被提出的歷史背景,進(jìn)一步闡述聯(lián)邦學(xué)習(xí)落地的必要性。范力欣博士表示:如今我們正在經(jīng)歷互聯(lián)網(wǎng)的第四次信息革命,坐擁海量的信息與數(shù)據(jù)。“這些數(shù)據(jù)如果能夠用AI的方式進(jìn)行解讀,對(duì)我們的生活會(huì)產(chǎn)生一個(gè)大的提升。”為了挖掘海量信息背后的價(jià)值,讓所有的數(shù)據(jù)用大家都能接受的方式進(jìn)行共享,聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)運(yùn)而生。聯(lián)邦學(xué)習(xí)這一新興的AI技術(shù)已經(jīng)相繼落地于各行各業(yè),在智慧城市、智慧終端、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都取得了突出的成果。

會(huì)議上,演講嘉賓們來(lái)自不同行業(yè)不同領(lǐng)域,分別從各自的行業(yè)實(shí)踐出發(fā),分享了聯(lián)邦學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的最新應(yīng)用成果。微眾銀行人工智能部高級(jí)研究員范濤在《FATE:新一代聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》主題報(bào)告中詳細(xì)介紹了微眾銀行研發(fā)的四大決策型AI產(chǎn)品及聯(lián)邦學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目FATE在保險(xiǎn)科技、信貸風(fēng)控、行業(yè)流程自動(dòng)化等領(lǐng)域的應(yīng)用,包括智能定價(jià)引擎、智能評(píng)分引擎、運(yùn)營(yíng)商智能化產(chǎn)品和營(yíng)銷智能化產(chǎn)品,提到:“我們希望通過(guò)FATE聯(lián)合決策能力到?jīng)Q策性AI產(chǎn)品,加速聯(lián)邦學(xué)習(xí)在商業(yè)場(chǎng)景的落地。”

在保險(xiǎn)領(lǐng)域,微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)用戶的年齡、職業(yè)、年租車次數(shù)等標(biāo)簽屬性進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模,預(yù)測(cè)出險(xiǎn)概率,實(shí)現(xiàn)千人千面的定價(jià)。在信貸方面,微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)研發(fā)的智能評(píng)分引擎,能夠利用開(kāi)票金額與央行的征信數(shù)據(jù)等標(biāo)簽屬性進(jìn)行聯(lián)合建模,將小微企業(yè)風(fēng)控模型區(qū)分度——AUC of ROC(衡量模型區(qū)分好壞樣本的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)之一)提升至12%。

在醫(yī)療領(lǐng)域,聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)同樣是實(shí)現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究的重要方式。中科院計(jì)算所泛在計(jì)算系統(tǒng)研究中心主任陳益強(qiáng)研究員認(rèn)為,健康監(jiān)護(hù)需要在普適環(huán)境下實(shí)現(xiàn)開(kāi)放域用戶行為的智能感知和理解,而面向疾病診斷的智能算法研究存在著限制移動(dòng)、時(shí)空受限等缺陷。針對(duì)以上難題,陳益強(qiáng)博士及其團(tuán)隊(duì)利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),將范式驅(qū)動(dòng)的限定場(chǎng)景下面向疾病的診斷模型向普適場(chǎng)景下的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)進(jìn)行聯(lián)邦遷移,從而解決醫(yī)養(yǎng)結(jié)合的應(yīng)用痛點(diǎn)。

在智能城市建設(shè)方面,京東智能城市事業(yè)部AI平臺(tái)部負(fù)責(zé)人、京東智能城市研究院資深研究員張鈞波表示:通過(guò)不斷獲取、整合和挖掘城市中不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)來(lái)解決城市痛點(diǎn),是當(dāng)今城市通向智能城市的途徑。張鈞波博士在報(bào)告中分享了基于大數(shù)據(jù)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的信用城市體系建設(shè),以及京東城市基于城市計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)打造的產(chǎn)品——數(shù)字網(wǎng)關(guān)。為了解決城市中數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)共享難的問(wèn)題,在各級(jí)政府機(jī)構(gòu)、大型企事業(yè)單位、互聯(lián)網(wǎng)公司等不同機(jī)構(gòu)間創(chuàng)建安全、共享、智能、高效的連接,數(shù)字網(wǎng)關(guān)以聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)為本,以其安全可信、精度無(wú)損、場(chǎng)景多樣、方便易用、輕量部署、可信分潤(rùn)等優(yōu)勢(shì)幫助機(jī)構(gòu)間在合法合規(guī)的前提下實(shí)現(xiàn)跨域建模和使用

從智慧終端領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)入手,華為消費(fèi)者BG軟件部CTO辦公室算法專家朱越分享了智慧終端分布式AI場(chǎng)景下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用的思考。朱越認(rèn)為,分布式AI的核心價(jià)值在于精準(zhǔn)感知與精確預(yù)測(cè),并面臨系統(tǒng)動(dòng)態(tài)、設(shè)備異構(gòu)、多端多用戶協(xié)同、適應(yīng)硬件特性的挑戰(zhàn)。其中,突破系統(tǒng)動(dòng)態(tài)、設(shè)備異構(gòu)的壁壘,構(gòu)建統(tǒng)一的特征空間,并基于統(tǒng)一的特征空間進(jìn)行多用戶多設(shè)備的協(xié)同訓(xùn)練,給用戶帶來(lái)統(tǒng)一的、連續(xù)性的、個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的潛在機(jī)會(huì)點(diǎn)。

在上述應(yīng)用領(lǐng)域之外,會(huì)議上多位專家針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)在云服務(wù)、安全場(chǎng)景等前沿課題上的實(shí)戰(zhàn)做了分享。VMware中國(guó)研發(fā)中心技術(shù)總監(jiān)張海寧將聯(lián)邦學(xué)習(xí)與云計(jì)算結(jié)合,詳細(xì)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目FATE在Kubernetes上應(yīng)用的方案。在他看來(lái),云服務(wù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)一個(gè)比較理想的落地途徑,聯(lián)邦學(xué)習(xí)其自身具備的特點(diǎn),適合在云上和多個(gè)用戶進(jìn)行部署和使用,例如可以把在公有云里面聯(lián)邦學(xué)習(xí)的機(jī)構(gòu)組織加進(jìn)來(lái),形成一個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)或者生態(tài)系統(tǒng),為不同的組織之間的數(shù)據(jù)對(duì)接提供平臺(tái)。

騰訊云大數(shù)據(jù)及AI中心高級(jí)研發(fā)工程師秦姝琦則針對(duì)隱私計(jì)算技術(shù)的落地展開(kāi)探討,從多方隱私計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā),詳細(xì)介紹了騰訊云神盾沙箱在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)AI計(jì)算和安全敏感數(shù)據(jù)資產(chǎn)合作場(chǎng)景的解決方案,并講解了神盾沙箱的底層架構(gòu)和上層應(yīng)用平臺(tái)。

創(chuàng)新工場(chǎng)南京國(guó)際人工智能研究院執(zhí)行院長(zhǎng)馮霽在報(bào)告中圍繞聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)框架,詳細(xì)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架內(nèi)不同模塊可能遇到的潛在攻擊方式,如數(shù)據(jù)下毒、信道監(jiān)聽(tīng)以及對(duì)抗樣本等攻擊方法,并對(duì)此提出相應(yīng)的解決方案。馮霽認(rèn)為,工業(yè)實(shí)踐者在具體部署聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)以滿足業(yè)務(wù)合規(guī)化的同時(shí),還需要為現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)配置“保護(hù)鎖”與“疫苗”,以達(dá)到更好地保護(hù)自身的商業(yè)機(jī)密。

平安科技聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)部總經(jīng)理王健宗在《聯(lián)邦智能加速AI落地》的報(bào)告中,解讀聯(lián)邦智能生態(tài)的應(yīng)用組成與發(fā)展前景。王健宗博士認(rèn)為,聯(lián)邦智能能夠兼顧解決隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)共享兩大難題,為建立起一個(gè)跨企業(yè)、跨數(shù)據(jù)、跨領(lǐng)域的大數(shù)據(jù) AI生態(tài)提供了良好的技術(shù)支持。

除了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用范例,本次研討會(huì)還討論了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的激勵(lì)機(jī)制。北京大學(xué)光華管理學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)系教授翁翕說(shuō)這是他第一次參加計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研討,他雖然忐忑但是覺(jué)得非常有意義,他認(rèn)為:在現(xiàn)實(shí)的設(shè)計(jì)中,數(shù)據(jù)聯(lián)邦還需要提供足夠的經(jīng)濟(jì)激勵(lì),以保證聯(lián)邦學(xué)習(xí)的參與者一直保持參與。在報(bào)告中,翁翕教授分享了數(shù)據(jù)聯(lián)邦應(yīng)該采取的最優(yōu)組織和獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)構(gòu),以幫助聯(lián)邦學(xué)習(xí)的從業(yè)者在不深入了解博弈論的情形下,就能按照他們的最優(yōu)化目標(biāo)以及現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,選擇不同種類的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。“聯(lián)邦學(xué)習(xí)最后的目標(biāo)函數(shù)就是要最大化集體的效應(yīng),同時(shí)最小化遺憾,用一種公平的機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的穩(wěn)定性。”

最后的圓桌討論環(huán)節(jié),多位嘉賓就“企業(yè)人工智能部門(mén)的重要性”、“聯(lián)邦學(xué)習(xí)學(xué)界與工業(yè)界面臨的挑戰(zhàn)”、“中國(guó)企業(yè)落地聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)”等話題進(jìn)行深入交流與討論。

如今,聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)在助力人工智能落地多個(gè)領(lǐng)域的過(guò)程中已頗有建樹(shù),如何推動(dòng)這一新興人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),并建立起完善的激勵(lì)機(jī)制,仍是學(xué)界與業(yè)界需要共同探討的問(wèn)題。(張銘陽(yáng))

關(guān)鍵詞： CCF TF 聚焦聯(lián)邦學(xué)習(xí)