人工智能|李宏宇：知识联邦，用知识共创实现数据的可用不可见
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作者 | 蒋宝尚、周蕾
8月7日-8月9日 ， 2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办 ， 香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办 ， 鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办 ， 以“AI新基建 产业新机遇”为大会主题 ， 致力打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会 。
8月9日上午 ， 在「联邦学习与大数据隐私专场」上 ， 同盾科技人工智能研究院首席专家李宏宇博士做了题为「同盾智邦-知识联邦平台：打造数据安全的人工智能生态系统」的演讲 。
李宏宇：同盾科技人工智能研究院首席专家 ， 师从国际模式识别学会会士、芬兰模式识别协会主席Jussi Parkkinen教授 ， 相继获得复旦大学以及东芬兰大学计算机科学博士学位 。 曾任同济大学软件学院副教授、博导 。 李宏宇博士在图像处理和分类、生物特征识别、OCR、机器学习和深度学习等人工智能的多个领域有着深厚造诣和应用成果 ， 在国际权威学术期刊和一流的国际会议上发表了近80篇学术论文 ， 发明专利20余项 ， 出版专著1部 。
以下是李宏宇在大会的演讲实录 ， AI科技评论作了不修改原意的整理和编辑：
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今天演讲主题是《同盾智邦-知识联邦平台：打造数据安全的人工智能生态系统》 。 那么什么是知识联邦？作为一个新的概念 ， 它背后代表着知识共创可共享 。 具体而言 ， 通过知识的共创和共享 ， 从而实现数据的可用不可见 。
从知识的形成的过程来看：从数据到信息 ， 再到知识 ， 最后到利用知识形成决策 ， 知识联邦的目的是希望能够利用各种知识 ， 包括训练出来的模型知识以及逻辑规则等已有的先验知识 。
我下面将从背景、相关概念和应用的场景分别探讨知识联邦 。
背景：各种技术融合统一
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人工智能的发展离不开数据的支撑 ， 但是现在数据孤岛是普遍存在的现象 。 例如 ， 机构间存在数据孤岛 ， 企业内部也存在数据孤岛 。 更有研究表明 ， 现在有92%的企业内部存在非常严重的数据孤岛的现象 。
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其实 ， 解决数据孤岛不仅是简单地把数据汇集起来 ， 还需要考虑数据安全问题 。 从最近两年的数据泄露事件就能看出问题的严重性 。 所以 ， 每一次产生重大社会影响的数据泄露事件都意味着数据安全和隐私保护的确是需要更严格的监管 。
在此大背景下 ， 我们也看到在国内一系列法规的进展 ， 例如在今年3月份 ， 最新版本的《个人信息安全规范》 ， 以及央行的个人金融信息的保护技术规范 ， 都能看出数据安全法规的进化明显 。
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尤其是7月初的时候 ， 《数据安全法》草案已经开始在征求意见 ， 标志着一系列宏观的政策在不断地演变 ， 国内对于数据的管控将会更加严格、更加全面 。
相关概念：层次化的框架体系“数据安全”的大环境下 ， 数据隐私的各种问题催生了联邦学习 ， 其实 ， 在过去的这些年来 ， 无论是大数据还是人工智能 ， 每个领域都有一些关于隐私计算的研究 ， 这些研究虽然路线不同、技术方法不同 ， 但是已经逐渐呈现融合统一的趋势 ， 也就是打造数据安全的人工智能 。 在这里我们叫它知识联邦 。
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