一個(gè)鮮為人知卻可以保護(hù)隱私的訓(xùn)練方法：聯(lián)合學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)文摘出品
來源：麻省理工科技評論
編譯：stats熊
無論是國內(nèi)還是國外，公眾對隱私保護(hù)的意識(shí)越來越強(qiáng)烈。
尤其是醫(yī)療數(shù)據(jù)，因?yàn)榇蟛糠植∪瞬辉敢鈱⒆约旱脑\斷結(jié)果等這類隱私信息拿出來，所以機(jī)器學(xué)習(xí)在疾病診斷和探索潛力被大大壓制。
在2017年的時(shí)候，谷歌曾經(jīng)悄悄的發(fā)表了一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)新方法的博客。
與常規(guī)方法需要把數(shù)據(jù)集中不同的是，新的方法會(huì)從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種新方法的出現(xiàn)，讓谷歌可以不需要通過讀取或者轉(zhuǎn)移安卓手機(jī)用戶的短信，就可以訓(xùn)練他們用在這些收發(fā)短信上的預(yù)測語義模型。
這是一個(gè)鮮為人知卻可以保護(hù)隱私的訓(xùn)練方法。
數(shù)據(jù)不離開每家醫(yī)院就可以完成整體模型訓(xùn)練，并且準(zhǔn)確率可以媲美整合多家醫(yī)院數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。
盡管這種聯(lián)合學(xué)習(xí)方式很聰明，但正如那些研究人員所言，這個(gè)在當(dāng)時(shí)人工智能的圈子里并沒有太多吸引力?，F(xiàn)在，隨著在全新領(lǐng)域得到應(yīng)用，這種情況也將發(fā)生改變：這種隱私優(yōu)先的方法將會(huì)是解決人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域障礙的一針強(qiáng)心劑。
MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的副教授Ramesh Raskar，曾這樣說過：“在病人數(shù)據(jù)隱私方面和數(shù)據(jù)對于社會(huì)的效用之間存在著一種錯(cuò)誤的二分法，現(xiàn)在我們可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私和效用，而數(shù)據(jù)就像腳下流走的沙子，人們完全察覺不到。”
過去的十年間，深度學(xué)習(xí)的迅速崛起引起了很多企業(yè)的變革。正是因?yàn)檫@種崛起推動(dòng)了無人汽車的發(fā)展，從根本上改變了我們與設(shè)備交互方式，讓我們對網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)生了新發(fā)明。在健康領(lǐng)域，盡管有許多研究表明深度學(xué)習(xí)可以探測和診斷疾病，但是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助真正的病人方面還是進(jìn)展緩慢。
現(xiàn)在那些流行的算法需要有大量數(shù)據(jù)做學(xué)習(xí)，在絕大多數(shù)情況下，越多數(shù)據(jù)算法的結(jié)果會(huì)越好。如果醫(yī)院和研究機(jī)構(gòu)想要有一個(gè)又大又多的數(shù)據(jù)資源池，那他們就需要把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起。
特別在美國和英國，將那些掌握在科技巨頭手中的敏感醫(yī)療信息中心化被多次證明極不受歡迎，而且并不讓人感到意外。
因此，將人工智能投入診斷研究的眼界和適用性就變得十分狹小。你不能在全世界推廣乳腺癌的探測模型，因?yàn)樗辉趤碜酝患裔t(yī)院的幾千名病人身上做過驗(yàn)證。
這些都會(huì)通過聯(lián)合學(xué)習(xí)改變。這種技術(shù)可以用來自幾家不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)從來沒有離開過醫(yī)院環(huán)境或者觸碰一家技術(shù)公司的服務(wù)器。
具體操作方式
這是如何做到的?首先在不同醫(yī)院用它自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來不同的模型，然后把這些模型送到中心處理器并整合為一個(gè)完美模型。
當(dāng)每個(gè)醫(yī)院不停獲取數(shù)據(jù)，通過把全新優(yōu)秀模型下載到醫(yī)院端，并將新數(shù)據(jù)導(dǎo)入，再推送回中心服務(wù)器。通過這樣的步驟，新的數(shù)據(jù)不會(huì)被交換出去，被交換的只有模型，所以數(shù)據(jù)也不會(huì)被反向揭露。
聯(lián)合學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)
當(dāng)然這種聯(lián)合學(xué)習(xí)還面對許多挑戰(zhàn)。其中之一，將幾個(gè)獨(dú)立模型合并成一個(gè)完美模型面臨的風(fēng)險(xiǎn)，要比每一個(gè)單獨(dú)的模型都要大。Raskar說，研究人員正在改善現(xiàn)有技術(shù)，以保證這類問題不再發(fā)生。
另一個(gè)挑戰(zhàn)，就是聯(lián)合學(xué)習(xí)需要每個(gè)醫(yī)院有訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)設(shè)施和基本能力。同時(shí)，如何把從全醫(yī)院收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化也是一大障礙。但是正如Raskar所說，“雖然說還有許多工作需要完成，但大多只是創(chuàng)可貼一樣的修修補(bǔ)補(bǔ)”，沒有什么困難是不能克服的。
其他隱私優(yōu)先的機(jī)器學(xué)習(xí)
事實(shí)上，其他的隱私優(yōu)先分布式學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)可以解決那些問題。例如，Raskar和他的學(xué)生近期研究出了分離學(xué)習(xí)。在聯(lián)合學(xué)習(xí)中，每個(gè)醫(yī)院開始都是訓(xùn)練獨(dú)立模型，但只僅僅訓(xùn)練半程。這些半成品模型之后被送往中心服務(wù)器去合并，同時(shí)完成訓(xùn)練。
這樣做的優(yōu)點(diǎn)可以減輕一些醫(yī)院獨(dú)立計(jì)算的負(fù)擔(dān)。雖然說這個(gè)技術(shù)還是停留在概念證明階段，但是先前的試驗(yàn)，讓Raskar的研究團(tuán)隊(duì)同樣也證明了，如果在中心數(shù)據(jù)池里進(jìn)行訓(xùn)練，會(huì)形成一個(gè)接近于完美的模型。
少部分公司，包括IBM研究中心在內(nèi)，正在推動(dòng)聯(lián)合學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)生活中的人工智能在醫(yī)療健康方面的應(yīng)用?？偛吭O(shè)在巴黎的Owkin公司，在Google投資公司的幫助下，開始應(yīng)用聯(lián)合學(xué)習(xí)來預(yù)測病人的抗藥性和抗治療性，同時(shí)觀測他們在確定疾病下的存活率。
這家公司同時(shí)借助在美國和歐洲的癌癥研究中心提供的數(shù)據(jù)來進(jìn)行模型研究。公司創(chuàng)始人提到，合作的結(jié)果會(huì)被發(fā)表在一篇即將發(fā)表的研究論文上，是一個(gè)基于病人病理圖可以預(yù)測一種罕見癌癥存活率的模型。
Owkin公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼臨床研究醫(yī)生Thomas Clozel，這樣說到：“我十分激動(dòng)?，F(xiàn)如今在腫瘤學(xué)最大的障礙就是知識(shí)。讓我們感到非常興奮的是現(xiàn)在有能力解鎖這些知識(shí)，同時(shí)也可以在醫(yī)療領(lǐng)域開展創(chuàng)新性探索。”
Raskar相信這些在分布式學(xué)習(xí)應(yīng)用將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)拓展到醫(yī)療健康之外的企業(yè)，尤其是那些人們不想分享數(shù)據(jù)的地方。最后他總結(jié)到：“在分散的、缺乏信任的環(huán)境下，這種學(xué)習(xí)方法將會(huì)十分十分十分有用。”
Karen Hao是MIT技術(shù)評論人工智能板塊記者。特別是，她的報(bào)道涵蓋了技術(shù)的倫理和社會(huì)影響，也包括那些對于社會(huì)的應(yīng)用。
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【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】
