北京時(shí)間2月9日,國(guó)際人工智能頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議——2021年度AAAI會(huì)議線上形式順利閉幕。同日,AAAI 2021收官議程之一——“健壯、安全、高效的機(jī)器學(xué)習(xí)”國(guó)際研討會(huì)召開(kāi)。本研討會(huì)由國(guó)內(nèi)首家互聯(lián)網(wǎng)銀行微眾銀行與南洋理工大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、麻省理工學(xué)院等聯(lián)合主辦,邀請(qǐng)了多位世界頂尖科學(xué)家及從業(yè)者探討了當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)化的熱點(diǎn)話題,并形成了豐富的學(xué)術(shù)成果。

本屆AAAI大會(huì)主席、微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)教授出席研討會(huì)并開(kāi)幕致辭。楊強(qiáng)教授表示,近年來(lái),在眾多人工智能應(yīng)用場(chǎng)景中,對(duì)隱私保護(hù)的重視程度越來(lái)越高。市場(chǎng)需求的驅(qū)動(dòng)之下,機(jī)器學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)在全球得以蓬勃發(fā)展,在保護(hù)數(shù)據(jù)安全性方面,這些技術(shù)已成為人工智能產(chǎn)業(yè)化過(guò)程中的基礎(chǔ)建設(shè)。此次AAAI主會(huì)就收錄了相當(dāng)多相關(guān)論文,而研討會(huì)收錄了來(lái)自世界各地的最新成果論文投稿20篇,這些論文主要圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)的安全性和魯棒性、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私保護(hù)、計(jì)算效率等主要議題。

加州大學(xué)伯克利分校Kurt Keutzer教授,京東大數(shù)據(jù)首席科學(xué)家、匹茲堡大學(xué)黃恒教授作為特邀嘉賓作主題演講。研討會(huì)同時(shí)還設(shè)置了三場(chǎng)技術(shù)講座,并與參會(huì)者進(jìn)行了在線互動(dòng)。

加州大學(xué)伯克利分校Kurt Keutzer教授以《Efficiency is the Key to Privacy and Security》為主題作開(kāi)場(chǎng)演講。Kurt Keutzer的主要研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)中的計(jì)算問(wèn)題。在演講中,他認(rèn)為,針在私人數(shù)據(jù)使用中需要兼顧提供服務(wù)與隱私保護(hù)兩者間的平衡,與語(yǔ)音、視頻等相關(guān)的本地個(gè)人數(shù)據(jù)處理似乎是確保安全和隱私的唯一完全有效的方法。但是,在不訪問(wèn)云端的情況下執(zhí)行這些計(jì)算需要對(duì)學(xué)習(xí)算法的效率進(jìn)行重大改進(jìn)。

議程隨后進(jìn)入首場(chǎng)技術(shù)講座和在線互動(dòng),Alberto Matachana、Kenneth Co、Luis Mu?oz-González、David Martinez和Emil Lupu等幾位專家的研究成果探討了“通用攻擊對(duì)壓縮模型的魯棒性和可轉(zhuǎn)移性”。Yi Zhu、Yiwei Zhou、Menglin Xia等學(xué)者介紹了如何生成語(yǔ)義的有效對(duì)抗性。

京東大數(shù)據(jù)首席科學(xué)家、匹茲堡大學(xué)黃恒教授在第二場(chǎng)主題演講標(biāo)題為《Vertical Federated Kernel Learning》,演講結(jié)合京東電商平臺(tái)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),生動(dòng)闡釋了如何在保持傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)私密性的同時(shí),有效地應(yīng)用垂直特征分類的數(shù)據(jù)。他表示,縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)已被用于解決此類情況,并取得了良好效果。但是,大多數(shù)現(xiàn)有的縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法都是線性模型,為了提高預(yù)測(cè)性能,該研究將重點(diǎn)放在內(nèi)核的非線性學(xué)習(xí)上,并針對(duì)垂直分割的數(shù)據(jù)提出了一種聯(lián)邦雙隨機(jī)內(nèi)核學(xué)習(xí)FDSKL算法,以保證數(shù)據(jù)安全。

線上研討會(huì)氣氛熱烈、議程緊湊。在第二場(chǎng)技術(shù)講座和交流中,Shuhao Fu、Chulin Xie、Bo Li及Qifeng Chen、Chang Song、Elias Fallon、Hai Li的論文圍繞“基于殘差權(quán)重的抗攻擊聯(lián)合學(xué)習(xí)”及“提高權(quán)重量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗魯棒性”兩個(gè)前沿技術(shù)話題與參會(huì)者一起進(jìn)行了討論。高密度、高專業(yè)價(jià)值、多角度的嘉賓發(fā)言,展示出了當(dāng)前國(guó)際AI技術(shù)領(lǐng)域較為全面的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)。

第三場(chǎng)技術(shù)講座討論了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和編碼學(xué)習(xí),Xiaoyang Wang、Bo Li、Jacky Zhang、 Bhavya Kailkhura、Klara Nahrstedt、Nasser Aldaghri、Hessam Mahdavifar、Ahmad Beirami等多位研究者的論文引發(fā)了熱烈的討論。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等作為子分支和機(jī)器學(xué)習(xí)的最新研究方向,既是一種技術(shù),又可視為一種商業(yè)模式。尤其近年來(lái),在人工智能產(chǎn)業(yè)化加速的過(guò)程中,各國(guó)均投入了巨大的科研成本,以期搶占“制高點(diǎn)”。國(guó)外如加州伯克利分校、南洋理工大學(xué)等名校及科研機(jī)構(gòu),谷歌、亞馬遜、Facebook、微軟等科技公司,紛紛展開(kāi)研究和場(chǎng)景落地;國(guó)內(nèi)如中科院、清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)等科研院所,微眾銀行、京東、百度等公司持續(xù)推動(dòng),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)落地生態(tài)已進(jìn)入“百家爭(zhēng)鳴、百花齊放”的繁榮期。

自國(guó)內(nèi)首次提出“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”概念,微眾銀行、騰訊、京東等公司牽頭建立相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、成立相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì),積極探索并將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于金融、醫(yī)療、生物制藥等領(lǐng)域。如本次研討會(huì)的主題設(shè)定,以“健壯、安全、高效”為特點(diǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)已經(jīng)成為全球AI產(chǎn)業(yè)化的“基礎(chǔ)設(shè)施”和行業(yè)共識(shí)。