從IJCAI 2019到NeurIPS 2019，聯(lián)邦學(xué)習(xí)將再次亮相國(guó)際AI頂會(huì)

智能車參考 2019-09-20 18:01:39 來(lái)源：量子位

2019年12月中旬，國(guó)際人工智能頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)列為人工智能領(lǐng)域的A類會(huì)議——神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)NeurIPS 2019（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems）即將于加拿大隆重召開。

在這一機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議中，微眾銀行、Google、新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）等機(jī)構(gòu)將聯(lián)合舉辦聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)（Workshop on Federated Learning for Data Privacy and Confidentiality ），預(yù)計(jì)將有超過(guò)400名聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)秀研究人員與從業(yè)者參與會(huì)議。

本屆聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)邀請(qǐng)了人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)者作為演講嘉賓，包括微眾銀行首席人工智能官、香港科技大學(xué)講席教授、第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人楊強(qiáng)教授，谷歌語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研發(fā)帶頭人Francoise Beaufays，網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域著名專家、加州大學(xué)伯克利分校教授Dawn Song及助理教授Raluca Ada Popa，阿姆斯特丹大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)首席教授、高通技術(shù)副總裁Max Welling（韋靈思）以及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)助理教授Ameet Talwalkar。

其中，微眾銀行首席人工智能官、香港科技大學(xué)講席教授、第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人楊強(qiáng)教授是國(guó)際人工智能界“遷移學(xué)習(xí)”（Transfer Learning）技術(shù)的開創(chuàng)者，并提出“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”的研究新方向，是國(guó)際人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）首位也是至今為止唯一的華人執(zhí)委，首位任IJCAI理事會(huì)主席的華人科學(xué)家。

來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校的教授Dawn Song曾獲麥克阿瑟獎(jiǎng) (MacArthur Fellowship)、古根海姆獎(jiǎng)(GuggenheimFellowship)與斯隆研究獎(jiǎng) (Alfred P. Sloan Research Fellowship)，被媒體譽(yù)為“互聯(lián)網(wǎng)安全教母”。

而深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域知名科學(xué)家、VAE的提出者M(jìn)ax Wellings（韋靈思）曾提出規(guī)范等變卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（G-CNN），這一研究將廣義相對(duì)論和量子場(chǎng)論的數(shù)學(xué)原理應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)中，為3D物體識(shí)別提供了新思路。

屆時(shí)，他們將在現(xiàn)場(chǎng)與參會(huì)者一同分享聯(lián)邦學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)的最前沿學(xué)術(shù)成果，解決其在實(shí)際落地過(guò)程中面臨的難題，共話聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展的未來(lái)。

近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的發(fā)展與普及，在各行各業(yè)的落地應(yīng)用也越來(lái)越深入。但由于人工智能技術(shù)需要海量數(shù)據(jù)的支撐，落地應(yīng)用過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全與用戶隱私保護(hù)成為了公眾普遍關(guān)注的問(wèn)題。

去年5月25日，歐盟頒布的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation，簡(jiǎn)稱GDPR）對(duì)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)做出了嚴(yán)格的規(guī)定，條例強(qiáng)調(diào)：收集用戶數(shù)據(jù)必須公開、透明。

在GDPR實(shí)施之后，《2018年加州消費(fèi)者隱私法案》（The California Consumer Privacy Act of 2018，簡(jiǎn)稱CCPA）、《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》等法案也加強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)安全的關(guān)注。在這一環(huán)境下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理模式面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

隨著數(shù)據(jù)擁有者能夠接觸到的敏感數(shù)據(jù)越來(lái)越多，監(jiān)管也愈發(fā)嚴(yán)格。

針對(duì)人工智能的發(fā)展與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)這一矛盾，聯(lián)邦學(xué)習(xí)提供了解決問(wèn)題的全新思路，它可以保證在參與方的數(shù)據(jù)不出本地的前提下共同建模，在這一前提下，這種分布式加密機(jī)器學(xué)習(xí)可以有效避免集中收集、處理數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，兼顧AI建模效果與數(shù)據(jù)保護(hù)。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的熱點(diǎn)研究課題包括：如何有效利用差異隱私、安全多方計(jì)算等技術(shù)，并提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)在落地過(guò)程中的工作效率等。

在本次研討會(huì)中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖學(xué)者與從業(yè)者將圍繞聯(lián)邦學(xué)習(xí)在實(shí)際落地過(guò)程中的問(wèn)題展開討論，將其與多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的最新技術(shù)結(jié)合起來(lái)，為應(yīng)對(duì)用戶隱私、數(shù)據(jù)安全與AI落地的矛盾提供更加全面有效的解決方法。

據(jù)悉，這是微眾銀行繼今年8月國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（IJCAI 2019）聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)之后，持續(xù)在國(guó)際人工智能頂級(jí)會(huì)議中舉辦聯(lián)邦學(xué)習(xí)研討會(huì)，本次研討會(huì)吸引了更多學(xué)者關(guān)注。

目前共收到數(shù)十篇論文投稿，匯聚了聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究成果，圍繞聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法如何優(yōu)化與應(yīng)用、如何增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全性、如何建立起聯(lián)邦學(xué)習(xí)激勵(lì)機(jī)制等展開多方面多角度的探索。被收錄的優(yōu)秀論文將會(huì)在本次研討會(huì)以口頭報(bào)告和海報(bào)的形式發(fā)表，來(lái)自世界各地的學(xué)者將與論文作者展開對(duì)話與交流。

近兩年來(lái)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)研究、標(biāo)準(zhǔn)制定、行業(yè)落地等方面一路高歌猛進(jìn)，成為人工智能領(lǐng)域引人注目的方向之一。

2018年12月，聯(lián)邦學(xué)習(xí)IEEE國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)正式立項(xiàng)，分別于2月、6月、8月召開了三次標(biāo)準(zhǔn)工作組會(huì)議，標(biāo)準(zhǔn)初稿完成。

8月，備受關(guān)注的IJCAI 2019首屆聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)的成功召開標(biāo)志了聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際社區(qū)的正式成立，聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。12月，在NeurIPS 2019中舉辦的聯(lián)邦學(xué)習(xí)主題的研討會(huì)將吸引更多研究者與從業(yè)者的關(guān)注。相信隨著聯(lián)邦學(xué)習(xí)的深入研究與廣泛落地，將為破解數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)的行業(yè)痛點(diǎn)提供更多成功范例。

研討會(huì)官網(wǎng)：http://federated-learning.org/fl-neurips-2019/

了解聯(lián)邦學(xué)習(xí)：www.fedai.org.cn

— 完 —