Federated Learning là gì

Federated Learning là gì

(Nguồn: https://www.thegioimaychu.vn/blog)

Một trong những thách thức bao trùm của kỷ nguyên kỹ thuật số là quyền riêng tư của dữ liệu. Vì dữ liệu là mạch máu của trí tuệ nhân tạo hiện đại, các vấn đề về quyền riêng tư của dữ liệu đóng một vai trò quan trọng (và thường là giới hạn) trong quỹ đạo của AI. Trí tuệ nhân tạo bảo vệ quyền riêng tư – các phương pháp cho phép các mô hình AI học hỏi từ bộ dữ liệu mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của chúng – do đó nó ngày càng trở thành mục tiêu theo đuổi quan trọng. Có lẽ cách tiếp cận hứa hẹn nhất để bảo vệ quyền riêng tư của AI là giải háp học liên kết hay Federated Learning.

Khái niệm về học liên kết lần đầu tiên được các nhà nghiên cứu tại Google đưa ra vào đầu năm 2017. Trong năm qua, mối quan tâm đến học liên kết đã bùng nổ: hơn 1.000 bài nghiên cứu về học liên kết đã được xuất bản trong sáu tháng đầu năm 2020, so với chỉ 180 bài. trong tất cả năm 2018.

Cách tiếp cận tiêu chuẩn để xây dựng mô hình học máy ngày nay là tập hợp tất cả dữ liệu đào tạo ở một nơi, thường là trên đám mây, và sau đó đào tạo mô hình trên dữ liệu. Nhưng cách tiếp cận này không khả thi đối với phần lớn dữ liệu trên thế giới, vì lý do riêng tư và bảo mật không thể chuyển đến kho lưu trữ dữ liệu trung tâm. Điều này làm cho nó vượt quá giới hạn đối với các kỹ thuật AI truyền thống.

Học tập liên kết giải quyết vấn đề này bằng cách lật lại phương pháp tiếp cận thông thường đối với AI.

Thay vì yêu cầu một tập dữ liệu thống nhất để đào tạo một mô hình, việc học liên kết sẽ để dữ liệu ở vị trí của nó, được phân phối trên nhiều thiết bị và máy chủ. Thay vào đó, nhiều phiên bản của mô hình được gửi đi — một đến mỗi thiết bị có dữ liệu huấn luyện — và được huấn luyện cục bộ trên mỗi tập con dữ liệu. Các tham số mô hình kết quả, nhưng không phải dữ liệu đào tạo, sau đó được gửi trở lại đám mây. Khi tất cả các “mô hình nhỏ” này được tổng hợp, kết quả là một mô hình tổng thể hoạt động như thể nó đã được đào tạo trên toàn bộ tập dữ liệu cùng một lúc.

Trường hợp sử dụng học tập liên hợp ban đầu là đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu cá nhân được phân phối trên hàng tỷ thiết bị di động. Như các nhà nghiên cứu đó đã tóm tắt: “Các thiết bị di động hiện đại có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu phù hợp với mô hình học máy …. Tuy nhiên, dữ liệu phong phú này thường nhạy cảm về quyền riêng tư, số lượng lớn hoặc cả hai, điều này có thể ngăn cản việc đăng nhập vào trung tâm dữ liệu …. Chúng tôi ủng hộ một giải pháp thay thế khiến dữ liệu đào tạo được phân phối trên các thiết bị di động và tìm hiểu mô hình chia sẻ bằng cách tổng hợp các bản cập nhật được tính toán cục bộ. ”

Gần đây, chăm sóc sức khỏe đã nổi lên như một lĩnh vực đặc biệt hứa hẹn cho việc áp dụng phương pháp học liên kết.

Rất dễ để hiểu lý do vì sao. Có rất nhiều trường hợp ứng dụng AI rất có giá trị trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là thông tin nhận dạng cá nhân của bệnh nhân, cực kỳ nhạy cảm; một tập hợp các quy định như HIPAA hạn chế việc sử dụng và di chuyển chúng. Học tập liên kết có thể cho phép các nhà nghiên cứu phát triển các công cụ AI chăm sóc sức khỏe, cứu sống bệnh nhân mà không cần chuyển hồ sơ sức khỏe nhạy cảm khỏi nguồn của chúng hoặc để lộ chúng với các vi phạm về quyền riêng tư.

Một loạt các công ty khởi nghiệp đã xuất hiện để theo đuổi việc học liên kết trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Được thành lập nhiều nhất là Owkin có trụ sở tại Paris; những người chơi ở giai đoạn trước bao gồm Lynx.MD, Ferrum Health và Secure AI Labs.

Ngoài chăm sóc sức khỏe, một ngày nào đó học tập liên kết có thể đóng vai trò trung tâm trong việc phát triển bất kỳ ứng dụng AI nào liên quan đến dữ liệu nhạy cảm: từ dịch vụ tài chính đến phương tiện tự hành, từ các trường hợp sử dụng của chính phủ đến các sản phẩm tiêu dùng các loại. Được kết hợp với các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư khác như quyền riêng tư khác biệt và mã hóa đồng hình, học liên kết có thể cung cấp chìa khóa để mở ra tiềm năng to lớn của AI trong khi giảm thiểu thách thức khó khăn về quyền riêng tư dữ liệu.

Làn sóng luật bảo mật dữ liệu đang được ban hành trên toàn thế giới gần nay (bắt đầu với GDPR và CCPA, với nhiều luật tương tự sắp ra mắt) sẽ chỉ thúc đẩy nhu cầu về các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư này. Mong đợi việc học tập liên kết sẽ trở thành một phần quan trọng của hệ thống công nghệ AI trong những năm tới.