CCF-GAIR 2020聯邦學習精彩匯聚！道翰天瓊認知智慧機器人平臺API介面大腦爲您揭祕。

CCF-GAIR 2020聯邦學習精彩匯聚！道翰天瓊認知智慧機器人平臺API介面大腦爲您揭祕。

 

2020 年 8 月 7 日，全球人工智慧和機器人峯會（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峯會由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智慧與機器人研究院協辦。作爲中國國內最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR 大會已經度過了四次精彩而又輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020 延續了過去的強大陣容，提供了 15 個專場（人工智慧前沿專場、機器人前沿專場、智慧駕駛專場、AIoT 專場、AI 晶片專場、視覺智慧·城市物聯專場、AI 源創專場、AI+ 藝術專場、企業服務專場、工業網際網路專場、AI 金融專場、醫療科技專場、智慧城市專場、聯邦學習與大數據隱私專場、前沿語音技術專場）。 值得一提的是，剛剛結束的聯邦學習與大數據專場，各路專家和業內專業人士都紛紛回答了對聯邦學習的理解和期許。
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聯邦學習與大數據隱私專場：

從「城邦」真正走向現代「聯邦」

在當今的人工智慧熱潮中，數據扮演着讓人工智慧運轉起來的「石油」的角色。能否獲得大量的高品質數據，也成爲了在人工智慧研究和應用落地中最關鍵的因素之一，數據共用、融合的需求越來越強烈。聯邦學習正是作爲解決數據共用和融合的一種解決方案應運而生。聯邦學習使用區域性數據收集和最小化原則，能降低傳統中心化機器學習方法帶來的很多系統性隱私風險和成本，作爲一種新興的人工智慧基礎技術，聯邦學習自從2016年被提出以來，在學術界和工業界受到了越來越多的重視，儘管如此，聯邦學習在應用方面依然面臨着很大的挑戰。這些挑戰，不僅來源於聯邦學習技術本身的進步，如去中心化中的演算法問題；但更重要的，是如何建立起一個各方參與者共贏的生態系統，逐步實現實現從安全合規到聯合擴充套件，繼而達到提升賦能，激勵使用者參與，互利共贏的新階段。令人可喜的是，中國研究者們已經在上述領域取得了卓有成效的成果，甚至可以說走在國際聯邦學習的技術研究、標準制定以及應用落地實踐的前頭。今年4月8日，微衆銀行人工智慧部聯合電子商務與電子支付國家工程實驗室（中國銀聯）、鵬城實驗室、平安科技、騰訊研究院、中國信通院雲大所、招商金融科技等多家企業和機構發佈的《聯邦學習白皮書 V 2.0》，爲業界展示了聯邦學習從「理論」到「實踐」的關鍵轉變，並宣告了聯邦學習2.0時代的到來。如果說聯邦學習的1.0時代，聯邦學習的的參與者們好比古希臘的城邦，在相同的制度下雖有聯繫，但更多的是長期分立，各自爲政，那麼隨着對聯邦學習的討論逐步落地，聯邦學習在標準、制度、激勵措施逐步完善後，也進入了類似現代聯邦的2.0時代。在聯邦學習與大數據專場上還頒發了若幹獎項，分別是：2020聯邦學習開拓獎（微衆銀行）、2020聯邦學習創新獎（京東數科）、2020聯邦學習先鋒獎（第四範式）、2020聯邦學習應用獎（騰訊安全）、2020聯邦學習研究獎（創新工場）、2020聯邦學習新銳獎（邏輯匯）、2020聯邦學習探索獎（同盾科技）。在簡單頒獎儀式後，獲獎的各位專家也從聯邦學習的研究重點、聯邦學習框架、分佈式機器學習範式等技術領域到在信貸、風險管理中的應用、以及生態系統構建、經濟激勵機制 機製等話題進行了最硬核的分享。
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嘉賓觀點薈萃

下面 下麪也將爲大家簡要回顧一下這一分場上各位嘉賓的主要觀點。微衆銀行首席人工智慧官楊強：應對對抗攻擊、結合AutoML，是聯邦學習接下來的研究重點第一位演講的微衆銀行首席人工智慧官、香港科技大學電腦科學與工程系楊強教授發表了題爲《聯邦學習下的數據價值與模型安全》的演講。楊強是國際聯邦學習與前一學習的領軍人物，也是國際人工智慧聯合會（IJCAI）成立五十多年來的首位華人理事會主席。

 

道翰天瓊認知智慧未來機器人介面API簡介介紹

• 認知智慧是電腦科學的一個分支科學，是智慧科學發展的高階階段，它以人類認知體系爲基礎，以模仿人類核心能力爲目標，以資訊的理解、儲存、應用爲研究方向，以感知資訊的深度理解和自然語言資訊的深度理解爲突破口，以跨學科理論體系爲指導，從而形成的新一代理論、技術及應用系統的技術科學。 認知智慧的核心研究範疇包括：1.宇宙、資訊、大腦三者關係；2.人類大腦結構、功能、機制 機製；3.哲學體系、文科體系、理科體系；4.認知融通、智慧融通、雙腦(人腦和電腦)融通等核心體系。 認知智慧四步走：1.認知宇宙世界。支撐理論體系有三體（宇宙、資訊、大腦）論、易道論、存在論、本體論、認知論、融智學、HNC 等理論體系；2.清楚人腦結構、功能、機制 機製。支撐學科有腦科學、心理學、邏輯學、情感學、生物學、化學等學科。3.清楚資訊內涵規律規則。支撐學科有符號學、語言學、認知語言學、形式語言學等學科。4.系統落地能力。支撐學科有電腦科學、數學等學科。
  認知智慧CI機器人是杭州道翰天瓊智慧科技有限公司旗下產品。認知智慧機器人是依託道翰天瓊10年研發的認知智慧CI體系爲核心而打造的認知智慧機器人大腦，是全球第一個認知智慧機器人大腦。具有突破性，創新性，領航性。是新一代智慧認知智慧的最好的產品支撐。 認知智慧機器人技術體系更加先進，更加智慧，是新一代智慧，認知智慧領域世界範圍內唯一的認知智慧機器人。 認知智慧機器人是新時代的產物，是新一代智慧認知智慧的產物。代表了新一代智慧認知智慧最核心的優勢。和人工智慧機器人大腦相比，優勢非常明顯。智慧度高，客戶粘性大，客戶滿意度高，易於推廣和傳播等核心特點。 依託認知智慧機器人平臺提供的機器人大腦服務，可以賦能各個行業，各個領域的智慧裝置，各類需要人機互動的領域等。認知智慧機器人平臺網址：www.weilaitec.com，www.citec.top。歡迎註冊使用，走進更智慧機器人世界。
  認知智慧和人工智慧的優劣勢對比主要可以分爲四大方面： 第一：時代發展不同。人工智慧是智慧時代發展的第二個階段，認知智慧是智慧時代發展的第三個階段。時代發展上決定了認知智慧更顯具有時代領先性。 第二：基礎理論體系不同。人工智慧的基礎理論體系以數學爲基礎，以統計概率體系爲基礎。認知智慧基礎理論體系以交叉許可理論體系爲基礎。包含古今中外哲學體系，心理學體系，邏輯學體系，語言學體系，符號學體系，數學體系等學科。其基礎理論體系更加具有創新性，突破性和領先性。且交叉學科理論體系的研究也是未來智慧發展的大方向。其具體理論體系，還包含三體論（宇宙，資訊，大腦三者關係），融智學，和HNC等。 第三：技術體系不同。人工智慧的核心技術體系主要是演算法，機器學習，深度學習，知識圖譜等。其主要功用在感知智慧。感知智慧其核心主要是在模仿人類的感知能力。認知智慧的核心技術體系是以交叉學科理論體系而衍生出來的。具體包含三大核心技術體系，認知維度，類腦模型和萬維圖譜。認知智慧的技術體系核心以類腦的認知體系爲基礎。以全方位模仿類腦能力爲目標。人工智慧以感知智慧爲基礎的體系，只能作爲認知智慧中的類腦模型技術體系中的感知層技術體系。類腦模型大致包含，感知層，記憶層，學習層，理解層，認知層，邏輯層，情感層，溝通層，意識層等9大核心技術層。因此人工智慧的核心只是作爲認知智慧類腦模型中的感知層。因此在技術體系上，人工智慧和認知智慧基本上沒有太多的可比性。 第四：智慧度成本等方面的不同：人工智慧產品的綜合智慧程度，普遍在2-3歲左右的智力水平。認知智慧產品其智慧程度大致在5-8歲左右。認知智慧體系構建的機器人更加智慧。且更省時間，更省人力和資金。優勢非常多。具體請看下列的逐項對比。

道翰天瓊CiGril機器人API

道翰天瓊CiGril認知智慧機器人API使用者需要按步驟獲取基本資訊：

1. 在平臺註冊賬號
2. 登錄平臺，進入後臺管理頁面，建立應用，然後檢視應用，檢視應用相關資訊。
3. 在應用資訊頁面，找到appid,appkey祕鑰等資訊，然後寫介面程式碼接入機器人應用。

開始接入

請求地址：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr

請求方式：post

請求參數：

參數	型別	預設值	描述
userid	String	無	平臺註冊賬號
appid	String	無	平臺建立的應用id
key	String	無	平臺應用生成的祕鑰
msg	String	""	使用者端訊息內容
ip	String	""	用戶端ip要求唯一性,無ip等可以用QQ賬號，微信賬號，手機MAC地址等代替。

 

介面連線範例：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事項：參數名稱都要小寫，五個參數不能遺漏，參數名稱都要寫對，且各個參數的值不能爲空字串。否則無法請求成功。userid,appid,key三個參數要到平臺註冊登錄建立應用之後，然後檢視應用詳情就可以看到。userid就是平臺註冊賬號。

範例程式碼JAVA：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class apitest {

    /**
     * Get請求，獲得返回數據
     * @param urlStr
     * @return
     */
    private static String opUrl(String urlStr)
    {        
        URL url = null;
        HttpURLConnection conn = null;
        InputStream is = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try
        {
            url = new URL(urlStr);
            conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setReadTimeout(5 * 10000);
            conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
            conn.setRequestMethod("POST");
            if (conn.getResponseCode() == 200)
            {
                is = conn.getInputStream();
                baos = new ByteArrayOutputStream();
                int len = -1;
                byte[] buf = new byte[128];

                while ((len = is.read(buf)) != -1)
                {
                    baos.write(buf, 0, len);
                }
                baos.flush();
                String result = baos.toString();
                return result;
            } else
            {
                throw new Exception("伺服器連線錯誤！");
            }

        } catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        } finally
        {
            try
            {
                if (is != null)
                    is.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }

            try
            {
                if (baos != null)
                    baos.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
            conn.disconnect();
        }
        return "";
    }
    
    
    public static void main(String args []){        
            //msg參數就是傳輸過去的對話內容。            
            System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
            
    }
}