【猎云网（微信：ilieyun
）北京】11月4日报道
10月26日，在中国计算机学会（CCF）发起的TF第23期主题研讨会上，近150位来自头部ICT和互联网企业及在京重点高校学生一起分享探讨了联邦学习的最新应用落地。
研讨会上，微众银行人工智能首席科学家范力欣在《从数据孤岛到隐私保护：联邦学习对各行业 AI 落地之影响》报告中回顾了联邦学习被提出的历史背景，进一步阐述联邦学习落地的必要性。范力欣博士表示：如今我们正在经历互联网的第四次信息革命，坐拥海量的信息与数据。“这些数据如果能够用 AI 的方式进行解读，对我们的生活会产生一个大的提升。”为了挖掘海量信息背后的价值，让所有的数据用大家都能接受的方式进行共享，联邦学习应运而生。联邦学习这一新兴的 AI 技术已经相继落地于各行各业，在智慧城市、智慧终端、智慧医疗等领域都取得了突出的成果。
“数据价值联盟”将是联邦学习的最终愿景
随后，微众银行人工智能首席科学家范力欣博士接受了包括猎云网在内的多家媒体的采访。据了解，范力欣博士的研究领域包括机器学习和深度学习、计算机视觉和模式识别、图像和视频处理等领域。他是60多篇国际期刊和会议出版物的作者，共获得6000多次的引用。范博士也是近百项专利的发明人。
范力欣博士表示，联邦学习主要针对的是数据孤岛和隐私保护的问题。值得一提的是，今年 4 月份，李开复也曾在演讲中提到联邦学习。李开复在谈到人工智能带来的隐私安全、就业机会等一系列问题时表示，为了防止最严重的数据滥用，需要制定相应的法规。与此同时也可以尝试用“以子之矛攻己之盾”——用更好的技术解决技术带来的挑战，例如同态加密、联邦学习等技术。
“针对这些痛点，联邦学习可以把数据背后的知识、数据背后的价值挖掘出来，大家一起建立一个更好的模型，去更好地把应用场景做起来。”范力欣博士向猎云网介绍道。事实上，联邦学习早在2015年就被提出了，当时只是作为一个算法工具。随后，随着联邦学习切实地解决了上述问题，联邦学习开始受到关注。
范力欣博士表示，建立数据价值联盟将是联邦学习的最终愿景。“长期来看，联邦学习的期望是把数据背后的知识和价值拿出来，参与各方共建一个数据价值联盟，这个联盟里有的成员作出了贡献， 让其他成员享受到它所提供的服务，当然其他成员也需要付出他们认为该付出的，来进行对等交换。”
据范力欣博士介绍，现在业界不仅在业务、技术、研究上有协作，同时也在共同制定一个联邦学习国际标准项目——IEEE联邦学习标准。制定标准的意义正是在于进一步促进协作。
技术相通，协作优化，联邦学习正处于积累经验的落地阶段
据了解，近日IEEE P3652.1(联邦学习基础架构与应用)标准工作组第四次会议于北京成功召开。微众银行、北京大学、IEEE、创新工场、京东、中国电信、腾讯、小米、阿里巴巴、依图、星云Clustar、第四范式、华为终端、VMWare、LogiOcean、SensesGlobal、Swiss Re、Intel、CETC BigData、蚂蚁金服、富数科技等头部企业与研究机构参与会议，聚焦于联邦学习的场景分类与需求分类，着重对联邦学习的安全测评与评级进行规划，进一步探讨联邦学习标准制定。从概念到技术，再到国际标准和开源社区，联邦学习仅用了两年。范力欣博士感慨：“对我来讲，经常会觉得行业发展的速度出乎意料得快。如果用一种心情来描述，就是‘惊喜’，当你脚踏实地、 一步一步地往前走，猛然回头发现原来自己已经做了这么多，就是那样的一种心情。”
正如微众银行首席人工智能官杨强教授在本次研讨会开场致辞中提到的一样，“现在联邦学习已经进入一个新的时期，就是落地时期。”杨强博士提出，联邦学习的发展需要经历三个阶段，即“点到点的联邦学习发展阶段”，“应用落地、积累案例阶段”与“联邦学习价值联盟网络建立阶段”。在经历以隐私保护为重点的第一阶段之后，目前的联邦学习正处于积累经验的落地阶段，并最终迈向数据价值联盟建立的新阶段。
