研討會上，IJCAI理事會主席、FML指導委員會主席、微眾銀行首席人工智能官楊強教授發(fā)表開場致辭，來自IBM的Shahrokh Daijavad博士與谷歌的Jakub Kone?ny博士發(fā)表主題演講。來自微眾銀行、以色列巴伊蘭大學、IBM、松鼠AI、谷歌、華為、星云Clustar、創(chuàng)新工場等知名公司和高校的國內外頂尖學者，在圓桌環(huán)節(jié)共同分享和探討聯(lián)邦學習這一人工智能新興技術的成果和經驗。
此次研討會共收到40篇論文投稿，其中12篇現(xiàn)場講解，19篇poster展示，最終評選出最佳理論論文、最佳應用論文、最佳學生論文、最佳演講四大獎項，評選出的優(yōu)秀論文也將同步在IEEE Intelligent Systems特刊上出版，吸引了眾多學者參與聯(lián)邦學習生態(tài)的建設與討論。
聚焦聯(lián)邦學習的理論邏輯與實踐發(fā)展 IBM與谷歌專家分享突破性成果
數(shù)據隱私和安全正逐漸成為數(shù)字時代的關鍵性問題。去年5月25日歐盟《通用數(shù)據保護條例》(GDPR)正式實施，這項被稱為“史上最嚴厲”的數(shù)據隱私保護法案強調，收集用戶數(shù)據必須公開、透明。國內外的一系列法律法規(guī)向傳統(tǒng)的數(shù)據處理和合作方式提出了全新的挑戰(zhàn)。因此，探索人工智能如何適應全新的現(xiàn)實環(huán)境成了重中之重，本次聯(lián)邦學習主題研討會也應運而生。
研討會上，來自IBM的Shahrokh Daijavad博士與來自谷歌的Jakub Kone?ny博士圍繞聯(lián)邦學習分別發(fā)表了演講，分享了多種解決方案和突破性成果。
Shahrokh Daijavad博士提到了“融合AI (Fusion AI)”的概念，對于聯(lián)邦學習在企業(yè)環(huán)境中應對挑戰(zhàn)的方法做了分享。融合AI是讓多個模型在廣泛分布的數(shù)據集上進行訓練，并融合這些模型以產生與集中訓練相當?shù)男Чhahrokh Daijavad博士表示，融合AI與傳統(tǒng)機器學習主要的區(qū)別在于，在融合AI技術下數(shù)據無需傳輸，而模型參數(shù)共享，這使得融合AI的模型效果比需要移動傳輸數(shù)據的模型更好。面對多種數(shù)據分散分布的場景，發(fā)展融合AI與聯(lián)邦學習的重要性和緊迫性日益凸顯。
來自谷歌的Jakub Kone?ny博士在演講中指出：“聯(lián)邦學習可以讓機器學習工程師和數(shù)據科學家高效地處理分散的數(shù)據，同時也兼顧了隱私問題。”在介紹了聯(lián)邦學習的基本原理之后，Jakub Kone?ny博士分享了谷歌在聯(lián)邦學習方面的應用案例。在Gboard輸入法的案例中，當設備數(shù)據比服務器端代理數(shù)據更具備相關性、當設備數(shù)據涉及敏感隱私或數(shù)據龐大、當標簽可以從用戶交互中自然推斷出來時，我們可以考慮使用聯(lián)邦學習技術。使用聯(lián)邦學習之后的Gboard輸入法聯(lián)想詞預測準確率增加了24%，聯(lián)想詞條點擊率增加了10%。
Jakub Kone?ny博士現(xiàn)場發(fā)表演講
大咖齊聚圓桌會 共探聯(lián)邦學習未來發(fā)展方向
會上，微眾銀行人工智能首席科學家范力欣博士主持了圓桌會，與以色列巴伊蘭大學教授Benny Pinkas、IBM Academy of Technology的Shahrokh Daijavad博士、松鼠AI首席架構師Richard Tong、谷歌研究員Jakub Kone?ny博士、華為CBG軟件部CTOOffice 張寶峰、星云Clustar執(zhí)行副總裁張駿雪博士、創(chuàng)新工場人工智能研究所副總裁馮霽博士等專家學者在現(xiàn)場與參會者進行了深度互動，一起探討聯(lián)邦學習未來的發(fā)展方向。
首屆聯(lián)邦學習國際研討會-圓桌會現(xiàn)場
圓桌會上，多位專家就“聯(lián)邦學習如何滿足安全性和合規(guī)性要求?”、“在保證用戶隱私和數(shù)據安全的同時，數(shù)據價值能不能得到最大程度擴展?”、“在應對數(shù)據監(jiān)管與人工智能發(fā)展的基本矛盾之外，建立起穩(wěn)定、雙贏的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的長久目標該如何完成?”等具體問題展開了討論。
最佳理論論文、最佳應用論文、最佳演講、最佳學生論文四大獎項揭曉
研討會最后，由參會者共同評選的最佳理論論文(Best TheoryPaper Award)、最佳應用論文(Best ApplicationPaper Award)、最佳學生論文(Best Student Paper Award)、最佳演講(Best Presentation Award)四大獎項新鮮出爐：
最佳理論論文獎：Huadi Zheng、Haibo Hu及Ziyang Han作者團隊的論文《保護機器學習的用戶隱私：本地化差分隱私還是聯(lián)邦機器學習?(Preserving User Privacy For Machine Learning: Local Differential Privacy orFederated Machine Learning?)》;
最佳應用論文獎：Yiqiang Chen、Jindong Wang、Chaohui Yu、Wen Gao及Xin Qin作者團隊的論文《聯(lián)邦健康：可穿戴醫(yī)療的聯(lián)邦遷移學習框架(FedHealth: A Federated Transfer Learning Framework for Wearable Healthcare)》;
最佳學生論文獎：Qinghe Jing、Weiyan Wang、Junxue Zhang、Han Tian及Kai Chen作者團隊的論文《量化評估聯(lián)邦遷移學習(Quantifying the Performance of Federated Transfer Learning)》;
最佳演講獎：Aleksei Triastcyn與Boi Faltings作者團隊現(xiàn)場講演的論文《聯(lián)邦生成隱私(Federated Generative Privacy)》。
本屆IJCAI理事會主席、微眾銀行首席人工智能官楊強教授與松鼠AI首席架構師Richard Tong及創(chuàng)新工場人工智能研究所副總裁馮霽博士現(xiàn)場為獲獎者頒發(fā)證書。
IJCAI 2019理事會主席、微眾銀行首席人工智能官楊強教授為“最佳理論論文”頒獎
IJCAI 2019理事會主席、微眾銀行首席人工智能官楊強教授為“最佳應用論文”頒獎
創(chuàng)新工場人工智能研究所副總裁馮霽為“最佳學生論文”頒獎
松鼠AI首席架構師Richard Tong為“最佳演講”頒獎
楊強教授表示，舉辦本屆聯(lián)邦學習國際研討會的出發(fā)點是期望借此推動聯(lián)邦學習生態(tài)的建設，希望學術界、企業(yè)界以及法律、監(jiān)管機構都能夠對聯(lián)邦學習這項技術有更深入的了解，并希望更多的企業(yè)加入到這個生態(tài)中來。同時希望能借此機會搭建一個平臺，讓有志于做聯(lián)邦學習方向的學生找到合適的研究團隊。
IJCAI2019于8月10日-16日在中國澳門隆重舉辦，作為人工智能領域最頂級的國際學術會議之一，本屆IJCAI共計吸引了超過3000名AI研究人員和專家到來，而此次首屆聯(lián)邦學習國際研討會更是與會專家關注的焦點之一。通過現(xiàn)場專家學者的分享與探討，學界、工業(yè)界越來越多的有識之士表示期待參與到聯(lián)邦學習未來的學術研究與落地應用中來，為推動AI生態(tài)的發(fā)展與繁榮，貢獻出一份自己的力量。
