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展望人工智能3.0时代同盾科技发布《知识联邦白皮书》

近年来,凭借颠覆性的技术理念,专注于保护数据隐私的联邦学习备受业界关注。今日,同盾科技人工智能研究院团队在院长、佛罗里达大学终身教授李晓林带领下,推出了《知识联邦白皮书》。

据介绍,知识联邦是同盾提出的国产原创、自主可控、国际领先的技术体系,该体系在解决了数据割裂和隐私保护问题的同时,可以进一步开展跨源跨域的知识发现、表示、归纳、推理和演绎。同盾同时开发了知识联邦的参考实现平台:智邦平台,已经进化到了2.1版。

白皮书中对知识联邦的背景、定义、平台、挑战、场景应用以及未来发展前景进行了全方位、全景式剖析,并对人工智能3.0时代进行展望。

延伸阅读

什么是知识联邦?

知识联邦是将散落在不同机构或个人的数据联合起来转换成有价值的知识,同时在联合过程中采用安全协议来保护数据隐私。知识联邦不是一种单一的技术方法,它是一套理论框架体系,是人工智能、大数据、密码学等几个领域交叉融合的产物。

知识联邦和联邦学习是一个概念吗?

联邦学习是知识联邦的一个子集,专注于数据分布的联合建模。而知识联邦关注的是安全的、数据到知识的“全生命周期”的知识创造、管理和使用及其监管,设计目标是面向生产环境的完整知识联邦生态系统,致力于推动下一代人工智能,而不仅仅是一个安全的联合建模。

知识联邦为何而生?

数据、算法和算力三要素构成了人工智能2.0世界的基础设施,现实世界中,人工智能所需的数据,大多都会以“数据孤岛”的方式分布。

而与此同时,数据也正式被中央认定为新型生产要素,这势必会对隐私与安全提出更高、更严格的规范。

无论是隐私、数据泄露的问题,还是可能引发的数据垄断问题,其症结都在于传统深度学习下数据的集中处理模式。

一大批专家学者决定另辟蹊径,知识联邦的概念也因此应运而生。

知识联邦的本质是什么?

知识联邦是基于多方数据进行安全的知识共创、共享和推理,其本质就是打造安全的人工智能,实现数据可用不可见。知识联邦能够实现各地区各部门间数据共享交换,推进多方数据协作和开放共享;知识联邦在整合各方数据资源的同时可以保护数据安全,尤其关注对政务数据和个人数据等敏感数据的保护。知识联邦的最终目的是为了提升社会数据资源价值,培育数据协作新模式,并为数字经济新产业提供技术支撑。

知识联邦带来哪些革新?

简单来讲,知识联邦连通了每个数据孤岛所属的机构

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