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来源/Medium
作者：Micheal Renz
联邦学习联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。
1956年，人工智能第一次被视为学术学科进行研究和探索。
到今天为止，尽管已经过去了60余年，但它仍处于起步阶段。与其他学科相比，未来的道路崎岖不平，这主要是由道德伦理和数据可用性的挑战造成的。
命运多舛的AI
自诞生以来，人工智能经历了三大突破点和两个停滞期。
它最近一次被大众关注，是在2016年。彼时，Alpha Go成功击败了世界排名第一的围棋选手，这被看作是人工智能一次「里程碑式的胜利」。
正如许多新兴技术那样，每当它们出现成就巨大的飞跃时，人们都会对它带来的社会变革和伦理问题进行大量的审视和关注。最终，人工智能的部分应用在公众中引起了高度争议，并从而进入了“幻灭的低谷”。
为什么人工智能在发展60多年后，争议仍然如此巨大？
事实证明，大众对于人工智能的「期望」和它当前的「现实」之间有很大的差距。真正能够运用人工智能技术的场景仍然极度稀少，而且经常集中在非常特殊的案例上。想要走向主流，人工智能还有很长的路要走。
由于我们在这个领域并不缺乏远见，我们看到了怀疑人工智能今天能真正完成什么的信号。现在，在人工智能第三次崛起的末期，这个新兴领域的命运仍然不确定。
凛冬已至
很大程度上，人工智能的兴起是由大数据的可用性推动的。
大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展，这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。
但在疾病诊断等更复杂的领域，深度学习仍然面临着企业和机构之间巨大鸿沟的挑战，一个最主要的问题就是数据的可访问性。
从整体角度来看，数据是可用的，但有几个原因是不可评估的。一个常见的问题是数据存储在孤岛中，这些孤岛通常是公司内部网络甚至公司内部物理隔离的结果；另一个突出的问题则是数据结构不兼容，格式不够统一，接收方无法拿来直接使用。
结局是，没有集中的数据中心，通过深度学习机制进行训练。以往，基于「云」的计算通常被认为是数据孤岛问题的潜在解决方案，但事实证明，对于大量数据来说，这一过程既昂贵又耗时。
此外，还有越来越严格的数据隐私法规，例如GDPR（General Data Protection Regulation）。
虽然这些政策对于保护消费者隐私很重要，但它们也对数据的使用施加了严重的限制，从而间接影响了人工智能应用程序未来发展的新方向。
破局的希望
消费者保护措施和数据隐私是不可协商的，也是建立必要信任的底线。但在另一方面，它也带来了数据饥荒和人工智能增长放缓的风险。
「联邦学习」(Federated Learning)这一人工智能新方法的提出，有可能给行业带来下一个重大突破，进而克服这波浪潮中的数据隐私和信任挑战。
联邦学习是一个机器学习框架，它允许用户使用分布在不同位置的多个数据集来训练机器学习模型，同时防止数据泄露并遵守严格的数据隐私法规。实际上，根据数据的分布特征，联合学习有三个主要类别。
横向联邦学习（Horizontal federated learning ）根据特征划分数据集，通常在特征重叠多于用户的情况下实现。
例如，在不同地区运营的三家物流公司可能会保留其消费者的类似数据，但消费者之间的重叠相对较小。因为他们的特征几乎相同，所以可以提取具有相同特征的用户来训练模型。
但当多个数据集有很大的用户重叠但有不同的特征时，通常使用纵向联邦学习（Vertical federated learning）。
比如，一家外卖配送机构和在同一地区的医院可能拥有相似的用户群，但会跟踪彼此之间的不同信息。医院跟踪健康数据，而外卖配送机构则跟踪用户浏览习惯和购买数据等信息。纵向联合学习集合了所有的特性，能够为双方合作构建一个模型。
当数据集的用户和特征之间几乎没有重叠时，可以使用联邦转移学习（Federated transfer learning）来避免数据或标签的缺乏。
以中国的制造商和美国的物流提供商为例，由于双方在地理上都受到限制，用户之间几乎没有重叠。由于它们是不同类型的机构，所以它们的特征也几乎没有重叠。
在这种情况下，联邦迁移学习就可以与联邦学习结合使用，以提高模型的整体性能。
尽管联邦学习在技术层面已经得以实现，但仅靠有效的框架仍不足以完全应对挑战。
联邦学习必须开发成商业应用程序，为特定行业提供灵活、互惠的商业模式。通过跨不同机构，聚集多个孤立的数据集，联邦学习使得开发一个理想模型的梦想正成为可能，还避开了侵犯个人隐私的可能。
简而言之，这是一种新型的「数据共享经济」，它通过使用多个利益相关方的数据来训练算法。数据持有者通过共享数据资源受益，而应用程序提供商则通过提供服务而受益。
文章来源: https://www.toutiao.com/group/6748216881410212365/