首个联邦学习半交互式Demo亮相上海艺术展 零距离体验AI游戏魅力

2019-11-22 14:53:00 6

2019年11月7日起,人工智能与艺术“脑洞”探索展在McaM上海明当代美术馆举办。众多行业专家与艺术先锋汇聚于此,以艺术作品为载体,为观众呈现一场人工智能艺术视觉盛宴的同时,探索“AI+艺术”无限可能。

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与以往不同的是,本次艺术展还有一件特殊的展品,观众不仅能观看,还能直接上手操作,它就是来自微众银行AI团队的作品“基于联邦学习的多智能体游戏AI的可视化”Demo(以下统一简称“联邦学习Demo”)。联邦学习Demo可以让观众参与AI建模的过程,与自己训练的机器人对抗游戏,通过其互动性和趣味性,寓教于乐,让了解AI变得简单有趣。

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联邦学习Demo是一个半交互式的赛车游戏,观众可以参与其中,从而更直观地感受和理解联邦AI的技术原理及优势。众所周知,在赛车游戏中,传统的玩法是玩家通过一次又一次的尝试,完善自己对地图路线的熟悉度,以求最高速度,但由于个人精力和游戏次数有限(可能还受限于天分),多次训练也未必保证能赢。传统的单兵作战法,就类似于Demo中依赖单个玩家数据训练的AI模型,由于只学习到了单个玩家少量的数据,所以始终表现平平。而联邦学习技术却可以在此过程中,绕过玩家数据,直接结合每位玩家数据所训练的AI模型,不断训练并完善联邦学习AI模型,成为最后的winner。换而言之,单个玩家再厉害都只是孤军奋战,而联邦学习则可以联合多方从而取胜。

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上:AI训练过程下:玩家游戏界面

据悉,上海艺术展并非联邦学习Demo首次亮相。作为国内首个游戏化联邦学习半交互式Demo,该Demo还曾在今年8月在澳门举办的人工智能领域顶级学术会议IJCAI2019展出。从学术会议跨界艺术展览,联邦学习Demo不仅通过可参与、可视化、游戏化的方式,让观众能够亲身参与到联邦学习技术的运作过程中,降低非技术人员对于AI的认知门槛,为AI走进大众视野提供新窗口。

而游戏过程中被用以训练模型的大量数据,也让人不由联想到背后存在的数据隐私和安全问题。数据不共享,则成了“数据孤岛”,难以训练出高效AI模型,正如单人练习打怪;数据共享,用户隐私与安全谁来保障?联邦学习技术则给出良好示范——共享模型而非底层数据,就能做到参与各方数据不出本地,实现共同建模,提升机器学习效果,从而保护数据隐私与安全,为解决数据监管、数据孤岛与人工智能发展的矛盾提供了新思路。

而作为联邦学习在国内的首倡者和推动者,微众银行也正不断推动着这门技术在各行业的应用落地,如在计算机视觉行业,微众银行与极视角联合推出了业内首个视觉联邦学习系统,能够帮助企业极大地拓宽数据应用范围,共享数据模型成果的同时免除对数据安全问题的忧虑。除计算机视觉领域外,联邦学习技术也已应用于金融、医疗、城市管理等多个领域,助力多行业的“智慧升级”。

可以预见,在数据安全和数据隐私保护越发受到关注的未来,联邦学习将在更多行业、更多场景发挥无限潜能,全面加速“智慧未来”的到来。而在通往“智慧未来”的道路上,我们不仅需要联邦学习这样的“硬”技术,也要有像联邦学习Demo这样有趣易懂的工具,帮助我们去理解新兴技术。也只有这样,才能让每一个人都参与并受惠于“智慧未来”。正如Demo的创作者李权和魏锡光所说,“不管是技术还是解释技术的工具,都要回归到人,让人用更低的成本过上更好的生活”。

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