区块链:科普 | 联邦学习这件小事_uniswapwallet教程

背?景

计算机学院的学生小A意图使用大数据及人工智能的相关技术完成自己的一个课题《大学生男生生活费消费行为的偏好分析》，然而苦于数据量不够，便寄希望于身边的朋友以及学校的广大男性同学，原本以为是一件轻而易举的事，然而…

由于个人隐私易泄露，数据交易难定价，合作者激励制度不健全，以及恶意提供无用或者虚假数据等问题，收集真实且有价值的的数据远比想象中难。

而近两年来，“联邦学习”被学术界和工业界经常提及，联邦学习究竟是什么，为何能解决以上问题，我们从它的前世今生开始慢慢揭开面纱。

▲?人工智能是什么

人工智能是人为制造出来的智能，可以让机器“智能”地完成一些通常认为只能由人来完成的简单工作。其研究目的是促使智能机器会“听”、会“看”、会“说”、会“思考”、会“学习”、会“行动”。

徐明星新书《趣说金融史》正式发布 科普金融发展之道:金色财经现场报道，9月23日，欧科云链创始人徐明星携手著名财经作家李霁月、行业观察者顾泽辉力作《趣说金融史》一书，跨越5000年金融历史，重读金钱故事，并预测新的金融时代。该书由中信出版社出版，将于近期正式发售。据了解，本书可以更好地呈现金融的起源与发展，帮助人们理解货币、金融与未来经济。作为区块链行业领军企业——欧科云链的创始人，徐明星深知技术探索对经济社会的重要推动作用，他曾先后出版过《图说区块链》、《区块链：重塑经济与世界》、《通证经济》、《链与未来》等行业权威著作，解读区块链等新型技术的推动下，金融与社会的升级之道，对经济社会发展做出了重大贡献。其中，《区块链：重塑经济与世界》曾作为新中国70周年重点推荐图书之一被相关书店推荐。[2021/9/23 17:00:57]

自1956年人工智能的概念被提出至今，有了飞速的发展。从早期的电子游戏AI等，到现阶段的智能家居、围棋新星阿尔法狗等，到未来的无人驾驶工具以及毁天灭地的终结者都是人工智能应用的产物。

美国说唱歌手Megan Thee Stallion与Cash App合作发布比特币科普视频:美国说唱歌手Megan Thee Stallion与由Square开发的移动支付服务Cash App合作发布了一段名为“Bitcoin for Hotties”的视频。该视频从她的角度解释了什么是比特币，为什么比特币有价值等内容。Megan Thee Stallion在Instagram上拥有超过2410万粉丝，在 Twitter上拥有640万粉丝。（Bitcoin News）[2021/8/8 1:41:10]

人工智能已经改变了我们的生活，从遥不可及的实验室科技转变成为我们身边随处可见的工具，甚至改变世界的重要伙伴。人工智能中的“学习”能力是人工智能发展的核心，方法也层出不穷，机器学习、深度学习、强化学习……可以统称为机器学习。发展至今，我们也逐渐发现了制约机器学习和人工智能进一步发展的瓶颈。

▲?机器学习的瓶颈

1.算法瓶颈

国务院：推进科普与区块链技术深度融合:为贯彻落实党中央、国务院关于科普和科学素质建设的重要部署，依据《中华人民共和国科学技术进步法》、《中华人民共和国科学技术普及法》制定《全民科学素质行动规划纲要（2021－2035年）》，其中要求实施智慧科普建设工程。推进科普与区块链等技术深度融合，强化需求感知、用户分层、情景应用理念，推动传播方式、组织动员、运营服务等创新升级，加强“科普中国”建设，强化科普信息落地应用，与智慧教育、智慧城市、智慧社区等深度融合。（新华社）[2021/7/10 0:40:52]

目前的机器学习存在着鲁棒性较差以及算法的不可解释性两大问题。

虽然人工智能领域依靠深度学习在图像识别上取得了巨大的突破，然而在加入“噪声”后将图片内容完全识别错误的“人工智障”行为依旧屡见不鲜；其次，在引入神经网络的机器学习中，“黑盒子”状态的算法虽然提升了算法的效果，但因缺乏严格的数学理论证明以及算法的解释性，从而一直为学业界的人士所诟病。

欧科云链集团正式启动区块链科普行动“星途计划”:欧科云链集团于4月26日，正式宣布启动了区块链科普行动——“星途计划”，行动包括将在全国范围展开系列沙龙，加大力度推进区块链科普进机关、进国企、进校园等，联合政府部门、行业协会等共同构建起更加完善和有效的区块链科普教育生态，与此同时，直击区块链科普现存痛点，推出简单易懂的“秒懂区块链”公益短视频课。

该计划旨在全维度推动社会建立对产业更清晰的认知，与“鲲鹏计划”一道助力数字经济及区块链产业本身健康发展夯实“人才”和“产业认知”两大基础。[2021/4/26 20:59:37]

2.数据瓶颈

2.1?数据需求量大

计算能力和计算成本是首当其冲需解决的问题，而一个好的机器学习算法背后，是大量数据多轮次的重复性计算的结果，需要大量算力成本。

2.2?数据供给稀缺

云计算、AI技术发展至今，我们发现制约AI应用落地的是没有足够的数据支撑算法的训练和验证。巧妇难为无米之炊，缺少数据的机器学习算法犹如空油的F1赛车，无法施展它最强的性能。

现场 | 火币中国推出数字经济及区块链产业科普新书:金色财经现场报道，12月6日，由海南省工业和信息化厅主办，南南合作金融中心协办，海南生态软件园、火币中国承办的“海南自贸港数字经济和区块链国际合作论坛”在海口举行，这是全球首次区块链部长级论坛。

在本次论坛上，火币中国举行了“数字经济及区块链产业科普系列新书发布”仪式，希望通过教材、专业教育、培训等多种方式，帮助从业者、高校、研究机构深入了解区块链，从而建立起区块链全局性知识模型，真正推动区块链应用落地。火币中国CEO袁煜明介绍，将联合机械工业出版社面向普通高等教育推出《区块链导论》、《区块链系统设计与应用》和《区块链新商业模式分析》系列教材，这是国内最早推动的区块链教材之一；火币中国还积极参与数字经济的研究，由中信出版社出版的新书《读懂Libra》已经上市；由火币中国负责编写的区块链技术科普读物《区块链技术进阶指南》将于12月面世；首本行业内最全的区块链应用案例集《区块链产业应用100例》在本次论坛进行了首次刊印。[2019/12/6]

联邦学习的前世今生

▲?数据隐私问题

数据是机器学习的原油，伴随机器学习的兴起和大数据的浪潮，数据的收集成为业内的产业之一。因为产业的暴利和法制的不健全，用户的信息被大肆的爬取、收集、贩卖，导致很长一段时间我们的生活不堪其扰。

APP上的信息爬取，电话与身份信息泄露让我们总是能接收到各种广告推销电话。更有甚者，“裸贷”风波和Facebook用户信息泄露，让大众在信息化时代对于个人信息安全更加谨慎小心。2018年的欧洲隐私和数据保护法案GDPR的出台虽然一定程度上保障信息隐私安全并规范了数据收集方式，但无形中加剧了优质数据整合的难度，对机器学习与人工智能领域都是一次重大的挑战。

▲?联邦学习的前世

伴随着以上涉及到的问题，Google公司早在2016年提出联邦学习的概念，这一概念原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，具体如下：

Step1.?手机下载现有模型；

Step2.?用手机的本地数据来训练模型；

Step3.?训练好后，迭代更新，并将更新的额内容加密上传到云端；?

Step4.?与其它用户的更新进行整合，作为对共享模型的改进；

Step5.?该过程不断重复，改进后的共享模型也会不断地被下载到本地。

值得注意的是，在执行的过程中有两个特别的点：?

每个设备端在更新己方模型时都是依赖于自己数据的个性化更新；该场景中的共享模型可能不是完整的机器学习模型/神经网络模型，可能是经过压缩的模型。▲?联邦学习的今生

联邦学习的正式诞生是在2017年，Google的AI?blog中提出的一种分布式机器学习框架，目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现多方共同建模，并提升AI模型的效果。当完成训练后，根据联邦学习特有的激励机制，会给予所有的参与方一定的激励作为共同参与训练的奖励。随后以杨强教授为首的团队进一步推进联邦学习框架，直至我们现在所看的样子。

联邦学习的分类

▲?联邦学习的精髓

国际人工智能联合会主席杨强教授曾经举过一个联邦学习的例子：

我们每个人的大脑里都有数据，当两个人在一起做作业或者一起写书的时候，我们并没有把两个脑袋物理性合在一起，而是两个人用语言交流。所以我们写书的时候，一个人写一部分，通过语言的交流最后把合作的文章或者书写出来。

我们交流的是参数，在交流参数的过程中有没有办法保护我们大脑里的隐私呢？是有办法的，这个办法是让不同的机构互相之间传递加密后的参数，以建立共享的模型，数据可以不出本地。

故而，在本地数据不出库的情况下，通过对中间加密数据的流通与处理来完成多方对共享模型的机器学习训练，便是联邦学习的精髓所在。

▲?横向联邦学习

横向联邦学习是指，在不同数据集之间数据特征重叠较多而用户重叠较少的情况下，按照用户维度对数据集进行切分，并取出双方数据特征相同而用户不完全相同的那部分数据进行训练。

横向联邦学习的本质是样本的联合，适用于参与者间业态相同但触达客户不同，即特征重叠多、用户重叠少时的场景，比如不同地区的银行间，他们的业务相似，但用户不同。

▲?纵向联邦学习

纵向联邦学习是指，在不同数据集之间用户重叠较多而数据特征重叠较少的情况下，?按照数据特征维度对数据集进行切分，并取出双方针对相同用户而数据特征不完全相同的那部分数据进行训练。

纵向联邦学习的本质是特征的联合，适用于用户重叠多，特征重叠少的场景，比如同一地区的商超和银行，他们触达的用户都为该地区的居民，但业务不同。

▲?迁移联邦学习

联邦迁移学习是指，在多个数据集的用户与数据特征重叠都较少的情况下，不对数据进行切分，而是利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。

当参与者间特征和样本重叠都很少时可以考虑使用联邦迁移学习，如不同地区的银行和商场间的联合。主要适用于以深度神经网络为基模型的场景

小结

本次带大家走进“联邦学习的大门”，简要介绍了联邦学习的「前世今生」及「不同分类」，下一篇将会详细讲解「不同分类下的联邦学习」，敬请期待！

作者简介

严杨

来自数据网格实验室BitXMesh团队?PirvAIの修道者

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