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聯(lián)合學(xué)習(xí)如何塑造人工智能的未來(lái)

2022-08-31 23:41:00 編輯:羅悅苛 來(lái)源:
導(dǎo)讀 您可能沒(méi)有注意到,最近幾個(gè)月,世界上最流行的兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架——TensorFlow和PyTorch——已經(jīng)采取了一些措施,采用了包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)的解...

您可能沒(méi)有注意到,最近幾個(gè)月,世界上最流行的兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架——TensorFlow和PyTorch——已經(jīng)采取了一些措施,采用了包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)的解決方案來(lái)保護(hù)隱私。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)不是從用戶那里收集云中的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,而是大批量地訓(xùn)練移動(dòng)設(shè)備上的人工智能模型,然后將這些知識(shí)傳輸回一個(gè)全球模型,而不需要數(shù)據(jù)離開(kāi)設(shè)備。

上個(gè)月,作為頗受歡迎的Facebook深度學(xué)習(xí)框架PyTorch的最新版本的一部分,該公司的人工智能研究小組推出了outSecure和Private AI,這是一個(gè)免費(fèi)的Udacity課程,為期兩個(gè)月,內(nèi)容涉及使用加密計(jì)算、差別隱私和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等方法。第一堂課從上周開(kāi)始,由谷歌旗下DeepMind的資深研究科學(xué)家安德魯·特拉斯克(Andrew Trask)教授。他也是Openmined的領(lǐng)導(dǎo)人,這是一個(gè)專注于隱私的開(kāi)源AI社區(qū),在3月份發(fā)布了PySyft,將PyTorch和聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合在一起。

PyTorch創(chuàng)始人Soumith Chintala在接受VentureBeat采訪時(shí)表示:“不僅僅是Facebook,我認(rèn)為整個(gè)人工智能領(lǐng)域都在認(rèn)真考慮這個(gè)方向。”“是的,我認(rèn)為你絕對(duì)會(huì)看到更多的努力,更多的方向,(和)更多的包裹,在PyTorch和其他方面,在這個(gè)方向上是肯定的。”

隨著隱私成為一個(gè)賣點(diǎn),聯(lián)邦學(xué)習(xí)在科技巨頭和需要隱私保護(hù)的行業(yè)(比如醫(yī)療行業(yè))中越來(lái)越受歡迎。

據(jù)arXiv稱,谷歌人工智能研究人員在2017年首次引入了聯(lián)邦學(xué)習(xí),自那以后,研究人員引用了300多次。今年3月,谷歌發(fā)布了TensorFlow Federated,利用其流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

谷歌I / O會(huì)議2019年5月,CEO Sundar Pichai談到聯(lián)合學(xué)習(xí)他向世界的一部分,谷歌重視隱私,與谷歌地圖功能,如隱身模式和使用Android手機(jī)的安全關(guān)鍵兩步驗(yàn)證。隨著設(shè)備上機(jī)器學(xué)習(xí)速度的提高,谷歌Assistant在未來(lái)幾個(gè)月的速度將提高10倍。

早在2017年,安卓設(shè)備鍵盤(pán)Gboard就開(kāi)始使用聯(lián)邦學(xué)習(xí),從用戶那里學(xué)習(xí)新單詞,并預(yù)測(cè)下一個(gè)要使用的單詞或表情符號(hào)。

皮查伊在2019年的主題演講中說(shuō):“現(xiàn)在還為時(shí)過(guò)早,但我們對(duì)更多產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)聯(lián)合學(xué)習(xí)的進(jìn)展和潛力感到興奮。”

上圖:在谷歌I/O主題演講期間共享的聯(lián)邦學(xué)習(xí)描述

谷歌的賬戶安全主管Mark Risher在最近的一次電話采訪中告訴VentureBeat AI的作家Kyle Wiggers,除了給Android用戶一個(gè)更智能的鍵盤(pán),谷歌還在探索使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)來(lái)提高安全性。聯(lián)合學(xué)習(xí)將使惡意的第三方能夠針對(duì)設(shè)備上的反釣魚(yú)安全模型進(jìn)行測(cè)試,所以它在安全方面還不是很合適,但是他們正在朝著這個(gè)目標(biāo)努力,Risher說(shuō)。

然而,聯(lián)邦學(xué)習(xí)仍然面臨挑戰(zhàn),包括無(wú)法檢查訓(xùn)練示例、帶寬問(wèn)題和WiFi連接的需要,以及無(wú)法從用戶交互中自然地推斷標(biāo)記。

谷歌人工智能研究員布倫丹·麥克馬漢在2018年的一次演示中表示,設(shè)備發(fā)送的更新仍然可能包含一些個(gè)人數(shù)據(jù)或告訴你關(guān)于一個(gè)人的信息,因此不同的隱私被用來(lái)給設(shè)備共享的數(shù)據(jù)添加高斯噪聲。


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