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同盾李晓林:"知识联邦"开创知识共享新局面|人工智能-威尼斯人2299

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杭州网讯 “同盾科技提出了知识联邦的概念,可以通过信息层、模型层、认知层,去全方位地去保护数据隐私,保护个人隐私,而同时又能够达到开放共享的目的。”11月24日,在“2019网易未来大会”之“未来数字生活论坛”上,同盾科技副总裁、人工智能研究院院长李晓林表示。


2019网易未来大会”由杭州市人民政府和网易集团联合主办,杭州市经济和信息化局、杭州滨江区人民政府、杭州萧山区人民政府、北京网易传媒有限公司及网易(杭州)网络有限公司承办。

(来源:杭州网)

李晓林介绍,通过安全的多方计算,信息层做出一些决策;模型可以加密,模型互相之间又产生一些共享知识,通过模型层可做一些开放共享;在认知层,通过模型特征提取一个中间层的特征,然后做一些联邦学习。“比如说电商和电信运营商,它们之间存在一定的信息壁垒,而通过认知层的知识联邦可以进行共享,对用户真实情况做出更好的判断”。


附:同盾科技副总裁、人工智能研究院院长李晓林演讲实录。

谢谢主持人!大家好!我是李晓林,来自同盾科技。我今天演讲的内容是知识联邦,知识联邦是一个全新的概念,是为了保护知识隐私,共创共享知识。

刚才很多嘉宾已经讲了很多关于知识也好,关于ai也好,关于教育也好,关于iot也好,关于未来生活也好,这些场景里都有很多数据隐私的问题,甚至是养猪,未来的猪有没有隐私,都是需要在未来考虑的事情。

为什么在这个时间点做ai的事情,先回顾一下工业革命。第一次工业革命叫机械化,花了140年。第二次工业革命叫电气化,花了70年。我们现在正在进行中的是信息化工业革命,我相信大概也会花70年。那么,下一次的工业革命是什么?我起了名字叫认知化,大概是2040年。

我们看一下ai的发展简史。我发现ai的发展史和计算平台的发展史几乎是一致的,你可以看见50年代有大型机,是ai的萌芽,叫ai0.1。到了80年代,大概30年的时间,有了个性计算机,就有了ai1.0,这时候是我在浙大读书。现在是云计算的时代,这是ai2.0,是大数据驱动的深度学习时代,有很多实际的应用场景。那么,下一个ai是什么呢?我起了一个名字,是智能平台,我预计会发生在2040年。

ai.01是萌芽的时候,我们把它叫做“启蒙”。ai1.0是“有点知识”,但是场景非常有限。现在是“有点感觉”,可以认识一个人脸,会认识一个猫脸,有点感觉,而这个感觉其实是相对有限的,甚至是可以下棋等,但是非常有限。而ai3.0的时候,“有很多感觉、很多知识”,还能做智能决策,而智能决策恰好是同盾科技的发展战略。

我们同盾科技要做一个全球领先的智能风控和分析决策服务商。基于人工智能、大数据和云计算,有各种各样的场景,智能反欺诈、智能风控、智能运营、智能商业决策。那么,在各个场景里,包括大金融、互联网、政府、大企业等,共累计一万多家用户,是纯粹坚守2b服务的公司。

同盾成立了人工智能研究院,建立起智能语音、自然语言处理、计算机视觉、机器学习4大核心人工智能技术,从而支撑6大威尼斯人2299的解决方案,全链路地帮助推动企业智能化转型,让各场景中的决策分析更加智能,让ai落地融入社会生活的每一个场景。

目前同盾人工智能研究院拥有研发人员及工程师超百人,算法研究人员均为硕士、博士学历。

我在美国创立了首家国家级深度学习中心,我们的副院长吴建雄博士,是美国nuance前研究副总裁,他领导开发了苹果第一代的siri。我们还有很多其他的leader,我们在语音、图像、视频、深度学习等各方面都有非常深厚的积累,主要是在以下几方面。

人工智能在金融、保险领域有非常多的应用。

同盾人工智能研究院的定位就是连接赋能、开放共赢,是要提供一个ai的开放操作系统。我们已经和各大高校都有非常多的合作。比如和建设银行和招联金融共建联合实验室,共同推动知识联邦的技术的落地。

深度学习是什么呢?深入浅出,通过模拟人的大脑皮层,人的大脑皮层有一个通用的算法,无论是视频也好,还是图像、声音也好,对大脑皮层是一样的,非常的神奇,甚至医生设计了一套东西,盲人是看不见的,用一个摄像头转化成一个触及你舌头的电路板,就能够看见世界。而人脑是非常高效的,相当于是一个非低功耗的超计算机。那么,我们是否就可以设计一整套的人工神经网络,去模拟人的大脑,这就是深度学习的起源。那么,在卷积神经网络、在深度强化学习上,都有非常多的突破,特别是阿法尔狗,在中国的影响非常巨大。通过延迟的奖励机制获得一种非常好的决策机制。

在人脸识别、在微表情、在智能语音、语义理解、语言产生和语音的合成方面,都有非常多的应用。

还可以在信贷方面做智能信审,通过机器人去做一些调查,而不需要人工去调查,这是非常关键的一个技术。下面,我做一个演示。

(演示)大家看到,人工智能机器人会做一些调查,这些问卷是有一定相关性的,如果有一些欺诈行为是可以发现的,有问卷调查的内部逻辑在里面,通过多模态情感计算可以看出有没有欺诈行为。

知识联邦在ai的场景下,还有一个问题是数据隐私,数据隐私在欧洲有gdpr,在中国是cdpr,它们非常的严格,谷歌、脸书都受到非常大的限制。这时候,在ai全场景下,怎么保护数据的隐私,而又做共创和共享知识?我们提出了知识联邦的概念,主要是通过三个层次:信息层、模型层、认知层,全方位地去保护数据隐私,保护个人隐私,而同时又能够达到开放共享的目的。

在信息层,通过安全的多方计算,做出一些决策。通过模型层,模型可以加密,用模型互相之间又产生一些共享知识来做一些开放共享。在认知层,通过模型特征提取一个中间层的特征,然后做一些联邦学习。比如说电商和电信运营商,它们之间的数据是很难打通,互相都有数据壁垒,而通过我们认知层的知识联邦可以共享一些数据,对用户做出更好的判断,做一些普惠金融,对中小微企业都有非常好的判断。

我们做了一个智邦(ibond)的知识联邦平台,既能够达到保护数据隐私,有很多加密、安全的措施,从通信、学习、模型等各个方面都做了很多的加密工作。

这是一个基本的系统架构,目前我们和招联和建行做研发。我们做了一个智能开放措施系统,达到联防联控,合作共赢。

以中小企业来说,机器人是以专家的逻辑去做判断,通过几千家、几万家中小微的企业,比如说义乌的小商贩,他是没有任何金融信贷的记录,这时候通过企业的信审模型,通过知识联邦组合起来以后,再通过小数据小样本的建模,达到智能信审的目的,取代了人工的很多场景。

知识联邦也可以和区块链结合,很多交易可以直接在区块链上完成,也可以做一些安全保障。

这里有一些例子,比如说用户行为的认证,无感认证。如果你的手机被人偷了,有人使用了,这时候我们发现这些行为是不一样的,那么我们可以锁屏或者通知用户,但是这些行为是非常隐私的。

这是知识联邦的方式去训练你的模型。

智能风险,这也是一样的,刚才说了,运营商和银行都有一些互联网的模式,这样把数据结合起来,以某种安全的方式,数据是不出来的,而知识是共享的。在未来,边缘计算在5g时代也会有很多的用处,尤其在智能家居生活模式下,实现很好的隐私保护。

我们为了整个生态,建立了一个叫做inception ai openos(天启智能开放操作系统),这个系统是开放的,大家可以在上面训练模型,数据是不离开模型的,就像去图书馆一样,人们只是去学会知识了,并不需要把书拿出来,这就是天启的效果。而且通过模型商店,模型可以去卖,你的数据也可以贡献给别人,而对我们的客户来讲,可以提升它的价值,引领未来的技术。

我们是做一个连接器,一是联防联控,二是智能赋能,通过ai,通过深度学习、强化学习、知识学习和语言学习去赋能,而且是开放的,是合作共赢,是开放api和开放系统,大家一起把这个生态建立起来!

以上是我的演讲内容,谢谢大家!



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