副題
第三次産業革命は情報化であり、この革命は70年間続きます。では、2040年までに、次世代の産業革命はどうなるのでしょうか？リー・シャオリン教授は、それは認知によって引き起こされていると信じています。たとえば、1950 年代初頭の AI1.0 の萌芽期には、第一世代のコンピューティング プラットフォーム メインフレームが登場しましたが、残念ながら成功しませんでした。 1980 年代から 30 年間にわたる進化と進化を経て、第 2 世代のコンピューティング プラットフォームはすでに一部のアプリケーションで利用可能になっています。 AI2.0 としても知られる SMAC (ソーシャル、モバイル、アナリティクス、クラウド) クラウド コンピューティング ビッグ データ プラットフォームなどの第 3 世代コンピューティング プラットフォームも 30 年を経ました。では、次のコンピューティング プラットフォームは何になるのでしょうか?リー・シャオリン教授は、約30年後の2040年にはAI3.0が登場し、より多くの知識が保存され、より複雑で自律的なインテリジェントな意思決定が可能になるだろうと述べた。
副題
データアイランドを突破し、ナレッジフェデレーションは「スモールデータ」を使用して「ビッグインテリジェンス」を実現します
現在の背景では、データアイランドが AI の開発を制限する重要な障害となっており、社内および子会社の部門間には多くのデータの壁があります。異なる機関間の障壁はさらに大きな問題です。同時に、プライバシーの暴露やデータ漏洩も非常に深刻な社会問題であり、監督の「最も厳しい分野」となる可能性が高い。たとえば、Facebookはデータ侵害によりEUで巨額の罰金を課せられた。 Li Xiaolin 教授は次のように述べています。「さまざまな業界でデータアイランドを排除し、データコラボレーションを可能にするモデルを革新することが将来のトレンドであり、それらの間で知識フェデレーションが重要な役割を果たす可能性があります。」
Li Xiaolin氏は、「Knowledge Federationは単一の技術手法ではなく、一連の理論的フレームワークシステムである。離島はデータを活用しながらデータプライバシーを保護する」と強調した。 Knowledge Federation の目標は、データセーフな人工知能エコシステムを構築し、データ セキュリティ交換プロトコルを通じてマルチパーティ データを効果的に利用し、データが利用可能かつ不可視であるように知識の共同作成、共有、推論を実行することです。
知識フェデレーション構造は、情報層、モデル層、認知層、知識層の 4 つの層に分かれています。情報層には技術的なセキュリティ クエリが含まれ、モデル層には線形モデル、ツリー モデル、一般的に使用される財務モデル、深層学習モデルなどの多くのモデルが含まれ、認知層には転移学習、クロスメディア表現、草の根学習が含まれます。
Li Xiaolin氏は、ナレッジフェデレーションの中核概念は「データは利用可能だが可視ではなく、知識は作成および共有できる」であると指摘し、MITはかつて記事の中で「勾配の更新に従って、元のデータを逆転させることができる」と述べた。 ." しかし、この問題は知識連合モデルにあります。 には存在しません。知識連合は暗号文空間の勾配上に集約されているため安全であり、将来的には同屯技術は各界の同僚との標準化された交換プロトコルの作成も望んでいます。
副題
知識フェデレーションは実際のシナリオにどのように適用されますか?
リー・シャオリン教授は、ナレッジフェデレーションのシナリオ適用について、金融詐欺防止、流行予測、エイズの予防と制御を例に挙げ、主に次のことを紹介した。ナレッジフェデレーションはデータアイランドを破壊し、認知層を抽出し、認知層の後にできることを紹介した。が抽出され、暗号化を通じてサードパーティとの統合が行われます。いくつかの移行方法または独自の合意方法を使用することにより、さまざまな機関のデータ障壁を突破して、共同防御および共同管理の効果を達成することができ、これを不正防止や企業信用調査に適用できます。例えば、小規模零細企業では情報が非常に限られているため、関連する取引や関連会社、経営者とその社会的関係、社会的ネットワーク、社会的活動などの情報を系列的に利用することができます。グラフを組み合わせることで、企業の信用状況をより効果的に判断できます。
