「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」實(shí)現(xiàn)「共同富?！梗緾CF 相關(guān)主題研討會(huì)即將重磅來(lái)襲

本文作者：叢末

2019-03-12 18:00

導(dǎo)語(yǔ)：會(huì)議將于 3 月 24 日如期舉行！

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：3 月 24 日，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)技術(shù)前線委員會(huì)（CCF TF）將于深圳大學(xué)科技樓二號(hào)報(bào)告廳召開(kāi)主題為「聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Machine Learning）：技術(shù)及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)」的第 14 期中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)技術(shù)前線研討會(huì)。屆時(shí)，將會(huì)有多位業(yè)內(nèi)資深專家蒞臨現(xiàn)場(chǎng)圍繞「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」這一主題做特邀報(bào)告。

關(guān)于「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」

人工智能經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)發(fā)展，近些年成功突破技術(shù)與算力上的限制，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，在不同領(lǐng)域起著舉足輕重的作用。但在人工智能發(fā)展至這一階段，存在三個(gè)與數(shù)據(jù)緊密相關(guān)的問(wèn)題：

第一，很多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)數(shù)量有限且質(zhì)量較差，無(wú)法直接進(jìn)行建模；
第二，由于競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系、安全問(wèn)題、審批流程等因素，數(shù)據(jù)之間的流通存在著難以打破的壁壘，即所謂的「數(shù)據(jù)孤島」問(wèn)題；
第三，即便行業(yè)間有意交換數(shù)據(jù)，也可能遭遇政策問(wèn)責(zé)，因?yàn)橹匾晹?shù)據(jù)隱私和安全已經(jīng)成為世界性的趨勢(shì)，如歐盟最近引入的新法案——《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(General Data Protection Regulation, GDPR) 就是一個(gè)最佳證明。

針對(duì)以上問(wèn)題，谷歌公司率先提出了基于個(gè)人終端設(shè)備的「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」(Federated Learning）算法框架，而微眾銀行 AI 團(tuán)隊(duì)隨后提出了基于「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」的系統(tǒng)性的通用解決方案，可以解決個(gè)人 (to C) 和公司間 (to B) 聯(lián)合建模的問(wèn)題。

「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」(Federated Learning）實(shí)際上是一種加密的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，參與各方可以在不披露底層數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)的加密（混淆）形態(tài)的前提下共建模型。它可以實(shí)現(xiàn)各個(gè)企業(yè)的自有數(shù)據(jù)不出本地，而是通過(guò)加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式，即在不違反數(shù)據(jù)隱私法規(guī)情況下，建立一個(gè)虛擬的共有模型。在這樣一個(gè)機(jī)制下，參與各方的身份和地位相同，成功實(shí)現(xiàn)了「共同富?！沟哪繕?biāo)。

所以我們不禁好奇，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何進(jìn)行具體應(yīng)用的？「共同富?！故侨绾芜_(dá)成的？還會(huì)帶給我們?cè)鯓拥捏@喜？CCFTF14 期研討會(huì)期待和業(yè)界的「探索者們」一起探討這些問(wèn)題。

嘉賓陣容

會(huì)議主席

楊強(qiáng)

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個(gè)人簡(jiǎn)介：楊強(qiáng)，微眾銀行首席人工智能官，國(guó)際人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，香港科技大學(xué)教授，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人。他是人工智能研究的國(guó)際專家和領(lǐng)軍人物、首位國(guó)際人工智能協(xié)會(huì) AAAI 華人 Fellow、唯一國(guó)際人工智能協(xié)會(huì) AAAI 華人執(zhí)委、首位國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì) IJCAI 理事會(huì)華人主席、CCF 專業(yè)會(huì)員、杰出演講者，香港科技大學(xué)冠名講座教授和前計(jì)算機(jī)系主任，香港人工智能及機(jī)器人學(xué)會(huì)創(chuàng)會(huì)理事長(zhǎng)。楊強(qiáng)是 ACM AAAI/ IEEE/AAAS/IAPR Fellow, ACM 和 IEEE 等多個(gè)國(guó)際高級(jí)人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域雜志編委、多個(gè)國(guó)際人工智能研究學(xué)會(huì)組織者、國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域及「遷移學(xué)習(xí)」領(lǐng)域國(guó)際領(lǐng)軍人物。

特邀講師

劉洋

微眾銀行人工智能部高級(jí)研究員

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主題報(bào)告一：聯(lián)邦學(xué)習(xí)的研究及應(yīng)用

主題簡(jiǎn)介：聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)到底是什么? 作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能有效幫助多個(gè)機(jī)構(gòu)在滿足用戶隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進(jìn)行數(shù)據(jù)使用和建模。而在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，遷移學(xué)習(xí)的能力也可以被搭建出來(lái)，做到舉一反三的效果。而根據(jù)孤島數(shù)據(jù)具有不同分布的特點(diǎn)，我們提出了不同的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案。在本次報(bào)告中，我們將全面介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)的概念與應(yīng)用，并將提供聯(lián)邦學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目 FATE 詳解，F(xiàn)ATE 提供了一種基于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的安全計(jì)算框架，為機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)算法提供強(qiáng)有力的安全計(jì)算支持。

個(gè)人簡(jiǎn)介：劉洋，微眾銀行 AI 部門高級(jí)研究員，AI 平臺(tái)研發(fā)工作負(fù)責(zé)人。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多智能體系等。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研究發(fā)展聯(lián)邦學(xué)習(xí)理論，推動(dòng)行業(yè)應(yīng)用和 IEEE 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定，共同創(chuàng)建了 FedAI，并在 2019 年 AAAI 會(huì)議上做關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的首次特邀演講教程（Tutorial）。加入微眾以前，曾在美國(guó)創(chuàng)業(yè)公司 Dataminr 擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家，負(fù)責(zé)新聞推薦，智能搜索，數(shù)據(jù)平臺(tái)監(jiān)控等算法研發(fā)和產(chǎn)品落地。美國(guó)普林斯頓大學(xué)博士，本科畢業(yè)于清華大學(xué)。擁有多項(xiàng)國(guó)際專利，并在《自然》, ACM TIST 等知名學(xué)術(shù)期刊發(fā)表科研成果。

張鈞波

京東智能城市研究院資深研究員，京東城市計(jì)算事業(yè)部 AI 平臺(tái)部負(fù)責(zé)人

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主題報(bào)告二：城市計(jì)算與跨域?qū)W習(xí)聯(lián)合建模

主題簡(jiǎn)介：城市計(jì)算是計(jì)算機(jī)科學(xué)以城市為背景，跟城市規(guī)劃、交通、能源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等學(xué)科融合的新興領(lǐng)域，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)今城市通向新型智慧城市的途徑。本報(bào)告將介紹城市計(jì)算平臺(tái)的架構(gòu)和數(shù)字網(wǎng)關(guān)技術(shù)，講解跨域數(shù)據(jù)融合與學(xué)習(xí)方法，并分享基于人工智能的商業(yè)選址、人流量預(yù)測(cè)等案例，以及基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的信用城市體系建設(shè)。

個(gè)人簡(jiǎn)介：張鈞波，京東智能城市研究院資深研究員、京東城市計(jì)算事業(yè)部 AI 平臺(tái)部負(fù)責(zé)人，主管面向城市時(shí)空大數(shù)據(jù)的 AI 平臺(tái)、算法模型和技術(shù)研發(fā)。他擔(dān)任人工智能頂尖國(guó)際期刊 ACM TIST 的編委及 IEEE TKDE,ACM TKDD 等國(guó)內(nèi)外知名期刊審稿人，及 KDD、IJCAI、AAAI 等 CCF-A 類會(huì)議在內(nèi)的國(guó)內(nèi)外會(huì)議程序委員。在加入京東之前，張鈞波博士曾任微軟亞洲研究院研究員，聯(lián)想香港大數(shù)據(jù)研發(fā)中心研究員，在香港中文大學(xué)、華為香港諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)喬治亞州立大學(xué)、比利時(shí)核研究中心等工作多年，具備近十年的人工智能和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)。

王渝偉

北京觀韜中茂（上海）律師事務(wù)所合伙人

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主題報(bào)告三：網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)保護(hù)的立法和實(shí)踐

主題簡(jiǎn)介：2018 年被國(guó)內(nèi)企業(yè)稱為數(shù)據(jù)合規(guī)的元年，《網(wǎng)絡(luò)安全法》逐步落地，各層次數(shù)據(jù)立法進(jìn)程全面啟動(dòng)，行政、司法治理重點(diǎn)突顯，與《網(wǎng)絡(luò)安全法》相關(guān)的司法、執(zhí)法案例走向常態(tài)，市場(chǎng)治理力量初現(xiàn)端倪。此外，號(hào)稱全球最嚴(yán)的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法 GDPR 的生效，也在個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)層面對(duì)涉及海外業(yè)務(wù)的企業(yè)提出了嚴(yán)格要求。本次報(bào)告將結(jié)合國(guó)內(nèi)外典型案例講述在日趨嚴(yán)密的立法和頻繁的執(zhí)法下，企業(yè)如何建立數(shù)據(jù)合規(guī)體系并提升自身數(shù)據(jù)安全能力。

個(gè)人簡(jiǎn)介：王渝偉畢業(yè)于西南政法大學(xué)、華東政法大學(xué)，獲得法學(xué)碩士學(xué)位，目前為北京觀韜中茂（上海）律師事務(wù)所合伙人，為大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、金融科技、云計(jì)算等領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外科技公司提供該領(lǐng)域的法律服務(wù)。他專注于網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)法領(lǐng)域以及相關(guān)資本市場(chǎng)的法律服務(wù)，為企業(yè)提供個(gè)人數(shù)據(jù)收集使用、數(shù)據(jù)信息管理保護(hù)、隱私保護(hù)體系建設(shè)、數(shù)據(jù)公開(kāi)、數(shù)據(jù)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)跨境轉(zhuǎn)移等方面的綜合解決方案。

陳雨強(qiáng)

第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家

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主題報(bào)告四：聯(lián)邦學(xué)習(xí)——AI For Everyone 的必經(jīng)之路

主題簡(jiǎn)介：在這個(gè)人工智能發(fā)展日新月異的時(shí)代中，新的 AI 成果不斷產(chǎn)生，一方面我們看到 AI 技術(shù)不斷在各行各業(yè)產(chǎn)生突破性的進(jìn)展，另一方面，掌握如何利用 AI 成為公司經(jīng)營(yíng)核心的企業(yè)少之又少，基本集中在少數(shù) AI 巨頭身上。究其原因，在實(shí)際應(yīng)用中，眾多的門檻影響著 AI 被廣泛使用，這些門檻一方面來(lái)自于構(gòu)建 AI 應(yīng)用對(duì)開(kāi)發(fā)者的要求，另一方面來(lái)自于構(gòu)建 AI 應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)的要求。面對(duì)這些挑戰(zhàn)，本分享將著重介紹兩方面的工作試圖應(yīng)對(duì)：一方面是使用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)降低傳統(tǒng)建模的門檻，另一方面是通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方式降低數(shù)據(jù)門檻。我們將介紹它們的基本概念、產(chǎn)生背景、適用場(chǎng)景與落地效果，并結(jié)合第四范式將其應(yīng)用到工業(yè)界中真實(shí)場(chǎng)景的探索與實(shí)踐進(jìn)行分享。我們認(rèn)為，到未來(lái)能充分降低建模門檻的時(shí)候，聯(lián)邦學(xué)習(xí)會(huì)成為 AI For Everyone 的必經(jīng)之路，屆時(shí)希望更多學(xué)者能夠參與其中。

個(gè)人介紹：陳雨強(qiáng)，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人&首席研究科學(xué)家。在第四范式期間主持研發(fā)了國(guó)內(nèi)首個(gè)商用的人工智能全流程平臺(tái)，在百度期間主持架構(gòu)了全球第一個(gè)商用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)「鳳巢深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)」，在今日頭條期間陳雨強(qiáng)從零起步搭建團(tuán)隊(duì)，建立了今日頭條最核心的新聞推薦系統(tǒng)與信息流廣告系統(tǒng)，該系統(tǒng)服務(wù)于數(shù)億用戶，幫助今日頭條成為中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最成功的內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)之一。陳雨強(qiáng)多次在 NIPS、AAAI、ACL、KDD、SIGKDD 等人工智能頂會(huì)上發(fā)表論文，獲 APWeb2010 Best Paper Award、KDD Cup 2011 名列第三，其學(xué)術(shù)工作被全球著名科技雜志 MIT Technology Review 報(bào)道。

于涵

南洋理工大學(xué)南洋助理教授，惠眾智鏈網(wǎng)絡(luò)科技有限公司首席科學(xué)家

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主題報(bào)告五：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的博弈論

主題簡(jiǎn)介：面對(duì)全球各國(guó)對(duì)于 AI 隱私保護(hù)及 AI 向善的呼聲，聯(lián)邦學(xué)習(xí)日漸成為被業(yè)界重視并接受的新一代 AI 基礎(chǔ)技術(shù)。隨之而來(lái)的是一系列對(duì)原有數(shù)據(jù)共享體系結(jié)構(gòu)的改造需求。如何在橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦及聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的場(chǎng)進(jìn)下對(duì)參與數(shù)據(jù)聯(lián)邦共同訓(xùn)練模型的各方利益進(jìn)行最大限度地保護(hù)，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)聯(lián)邦的整體利益？如何對(duì)各種針對(duì)數(shù)據(jù)聯(lián)邦的攻擊進(jìn)行建模，以其更有效地部署有限的防御資源，保護(hù)數(shù)據(jù)聯(lián)邦的利益？這次報(bào)告將從博弈論及系統(tǒng)優(yōu)化的角度分享解決此類問(wèn)題的一些思路。

個(gè)人簡(jiǎn)介：于涵，現(xiàn)任新加坡南洋理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院南洋助理教授，兼惠眾智鏈（北京）網(wǎng)絡(luò)科技有限公司（hzzlink.com）首席科學(xué)家。他的研究主要致力于運(yùn)用人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模復(fù)雜協(xié)作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法化管理、人工智能倫理學(xué)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的博弈及激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)等。他的科研成果在 AAAI、IJCAI、AAMAS 等國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，以及 ACM/IEEE Transactions 和《科學(xué)報(bào)告》等科研期刊上發(fā)表百余篇論文；并 11 次在前沿人工智能國(guó)際會(huì)議及期刊中獲獎(jiǎng)。于涵博士于 2015 年共同發(fā)起并創(chuàng)建了眾智科學(xué)與工程聯(lián)盟（ACE），推動(dòng)人工智能助力共享經(jīng)濟(jì)。2014 年及 2015 年，他曾兩度入選全球青年科學(xué)家峰會(huì)十大青年科學(xué)家。

特邀嘉賓

宋恒杰

華南理工大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，廣州火數(shù)銀花信息科技有限公司 CEO

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個(gè)人簡(jiǎn)介：宋恒杰，華南理工大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，。博士畢業(yè)于新加坡南洋理工大學(xué)（NTU, Singapore）。先后在比利時(shí)校際微電子研究中心（IMEC）、百度公司（北京）從事研究工作。2012-2014 年，獲聘日本學(xué)術(shù)振興會(huì)海外特別研究員（JSPS Fellow，日本京都大學(xué)）。2014 年底，獲得華南理工高層次人才項(xiàng)目資助（第三層次）。目前承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、廣東省工程研發(fā)中心、教育部-中移動(dòng)聯(lián)合研究基金，中新聯(lián)合研究基金等多項(xiàng)國(guó)家、省部級(jí)科研項(xiàng)目。近年來(lái)以第一作者/通訊作者在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文近 20 多篇，包括國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議如 AAAI、ICDM, IEEE Trans. Fuzzy Systems, IEEE CIMs 等。

陳天健

微眾銀行人工智能部副總經(jīng)理

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個(gè)人簡(jiǎn)介：陳天健，微眾銀行人工智能部副總經(jīng)理，主管機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的技術(shù)研發(fā)和商業(yè)化。曾任職于百度、迅雷、華大基因等多家科技公司從事技術(shù)工作，曾任百度主任架構(gòu)師，百度金融首席架構(gòu)師。